常見的技術採用障礙和創新挑戰
一如數位經濟中的創新中所述，創新需要在發明與採用之間取得平衡。 本文會深入探討常見的雲端採用的挑戰和創新障礙，目的是要協助您了解此方法如何能在創新週期期間增加價值。
創新的公式：創新 = 發明 + 採用
了解如何克服創新的挑戰會需要花一些時間來探索正確方法。 本文會深入探討如何克服工作場所中技術採用的挑戰。
雲端技術採用的挑戰
雖然雲端技術的進展已減少了部分與採用相關的阻力，但技術採用較多是偏向以人為中心，而非單以技術為主的一種變革。 可惜的是，雲端並無法對人進行修正。
下列清單描述一些與創新相關的最常見採用挑戰。 在執行創新方法論的過程中，可從下列章節中找到每一個挑戰並加以解決。 在套用此方法論之前，請評估目前的創新週期，以判斷出最重要的挑戰或障礙。 然後，再使用該方法來解決或移除相關障礙。
外部挑戰的類型
- 上市時間：在數位經濟中，上市時間是市場佔有率最重要的指標之一。 令人驚訝的是，上市時間的影響與市場定位或早期市佔之間並沒有太大關係。 該兩項因素都屬於善變且暫時性的影響。 上市時間的優點來自於一個簡單事實，解決方案上市的時間越長，就代表著您有更多的時間可以學習、逐一查核，並進行改善。 若要縮短上市時間並加速學習的機會，請專注於快速定義以及快速建置有效的最簡可行產品。
- 競爭性挑戰：佔有現行市場會減少與客戶互動和學習的機會。 競爭者加快傳遞交付也會產生外部的壓力。 快速建置，而對於正確測量的了解卻需大量投資。 定義完善的利基 (Niche) 可產生更多可操作的意見反應測量值，並可增強您建立夥伴與學習的能力，進而得出更佳的整體解決方案。
- 了解您的客戶：對客戶的同理心始於對客戶及客戶群的了解。 創新者最大的挑戰之一，就是具備能快速分類度量，並能在 Build-measure-learn (建置 - 測量 - 學習) 的週期內學習。 透過市場區隔濾鏡、區段、通道，以及關聯性類型來了解您的客戶會是一個重要的步驟。 在整個 Build-measure-learn (建置 - 測量 - 學習) 的週期中，這些資料點可協助您建立同理心，並塑造所學到的經驗。
內部挑戰的類型
- 選擇創新的候選項目：在投資創新時，健全的創新公司會繁衍供應數不盡的潛在發明項目。 其中許多項目都能創造出令人信服的商業個案，並產生出引人入勝的業務理由試算表。 如＜建置＞一文中所述，「以客戶同理心打造」的理念應優於僅基於所獲取預測的發明。 如果未在提案中加入客戶同理心，就不太可能進行長期的採用。
- 平衡組合：大部分的科技實作並不會重注於改變市場或改善客戶生活。 在一般的 IT 部門之中，有超過 80% 的工作負載會用於維護基本程序的自動化。 藉由創新的便利性後，就能順理成章地對相關的解決方案進行創新與重新架構。 大部分情況下，這些工作負載可透過移轉或現代化解決方案來體驗類似或更好的回饋，而不需變更核心商業務邏輯或資料處理程序。 平衡您的組合，利用客戶明確的同理心 (內部或外部) 來打造其所期望的創新策略。 對於其他所有的工作負載，請遵循移轉路徑以獲取財務的報酬。
- 維持專注焦點並保護優先順序：當您承諾創新時，請務必維護小組所專注的焦點。 在組建階段的首次反覆運算期間，讓小組對改變客戶未來的可能性保持高度期望是相對簡單的時期。 但是，第一個 MVP 版本才剛要開始。 真正的創新源自於 Build-measure-learn (建置 - 測量 - 學習) 週期，透過意見反應的迴圈來學習，最終得出更佳的解決方案。 身為任何創新程序的負責人，應致力於維持小組專注於既定目標，並透過後續、較不吸引人的組建反覆運算來維持創新優先順序。
發明的挑戰
在廣泛採用雲端之前，依附於資訊技術的發明週期曾是相當費力且耗時的過程。 採購和佈建週期經常會延誤所有邁向新解決方案重要的第一步。 DevOps 解決方案和意見反應回報流程的成本，會延誤小組在初期階段概念發想和發明的共同作業能力。 與開發人員環境和資料平台相關的成本，則只會讓受過專業訓練的開發人員 (其他非專業的一般人員除外) 參與建立新的解決方案。
雲端藉由提供自助式的自動化佈建、輕量的開發和部署工具，以及讓專業開發人員和公民開發者共同建立快速解決方案的機會，以克服許多的發明挑戰。 使用雲端來進行創新可大幅降低創新方程式在發明端的客戶挑戰和障礙。
數位經濟中發明與創新的挑戰
現今的發明挑戰與過往挑戰有所不同。 雲端技術的無限潛力也會產生更多實作選項，並對如何使用這些實作也會有更深入的考量。
創新方法論會使用下列的創新專業領域，協助找出符合您發明和採用目標的實作決策：
- 資料平台：提供資料的新來源與變化。 先前，有許多資料無法整合至舊版或內部部署應用程式中來建立符合成本效益的解決方案。 了解您要在客戶方面推行的變更，將會對資料平台的決策造成影響。 這些決策將會是用來內嵌、整合、分類及共用資料等作業之所選方法的擴充。 Microsoft 會將此決策制定的程序視為資料的大眾化。
- 裝置的互動：IoT、行動裝置以及擴增實境已模糊了數位與實體之間的界線，加速了數位經濟。 了解客戶與真實世界進行互動的行為，可以推導出裝置整合的相關決策。
- 應用程式：應用程式已不再是專業開發人員的專屬領域。 也不再需要傳統伺服器型的方法。 讓專業開發人員發揮所長，讓商務專業人員可以成為公民開發者，並擴充 API、微服務以及 PaaS 解決方案的運算選項，進而擴充應用程式介面的選項。 了解塑造客戶行為所需的數位體驗，將可改善您對應用程式選項的決策。
- 原始程式碼及部署：所有開發人員之間的共同作業，可同時改善品質和上市的速度。 意見反應的整合與學習的快速回應會形塑市場的領導者。 對建置、測量和學習程序的承諾有助於加速工具採用的決策。
- 預測性解決方案：在數位經濟中，絕不能滿足於只符合客戶當前的需求而已。 客戶會期望企業要能預料其下一個步驟，並能預測未來的需求。 持續性學習通常會進化成預測工具。 客戶需求的複雜度以及資料可用性，將有助於定義出進行預測和影響的最佳工具和方法。
在數位經濟中，架構設計人員所面臨的最大挑戰是要清楚了解其客戶的發明和採用需求，然後還要決定最佳的雲端型工具鏈來完成並交付這些需求。
後續步驟
在了解 Build-measure-learn (建置 - 測量 - 學習) 模型以及成長型思維之後，您就可利用創新方法來開發數位發明。