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在启动一个智能数据项目之前，所有的参与者都必须明白，人们是期待这个项目对整个企业产生拉动效应的。但是很遗憾，这也必然意味着要付出相对较高的协同成本。跨学科项目团队的成员来自许多不同的部门和领域，他们在互相磨合的过程中尝试新的事物。这在组织层面是十分复杂的。从短中期来看，协同成本不会降低，反而会升高，这是可以预见到的。原因是，当第一批项目获得成功后，又会有新的项目需要大家互相配合。经验表明，在这方面，项目经理的能力此时就变得十分重要了。企业战略规划人员、IT人员、市场营销和销售的执行人员往往会在跨部门的沟通中出现问题，进而导致误会产生。误会很快就会演变成实际的冲突，这些冲突有可能会变得上纲上线，比如将引发的冲突归咎于智能数据项目上，认为这是智能数据项目的必然结果。
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现实中是存在集专业能力与组织领导能力于一身的项目经理的，他们能够良好地解决冲突。在一个德国大型汽车制造企业的案例中，我们发现了这样的项目经理，同时也发现了一名女性变革管理经理。
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变革管理经理
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人们总是过高地估计了现存事物的价值，又过低估计了新事物的发展潜力。
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人们总是过高地估计了现存事物的价值，又过低估计了新事物的发展潜力。这听起来像是陈词滥调，可是在企业中却经常发生。尽管呼吁改革已经是一个无所不在的口号了，但改革还是停留在口头上。在内心深处，我们会质疑，为什么要进行大规模的改革？虽然表面上表示拥护，但是从内心上，我们其实是在坐等某些改革走向失败。因为统计数据已经说得很明确，大约有3/4的数据项目都失败了。
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对智能数据战略来说，糟糕的变革管理是最大的风险。
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请给这句话画三次重点线！数字化变革有时因技术而失败，但大部分情况下是因为冲动。
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如果想知道什么是优秀的变革管理，我们可以观察一下前文提到过的那位女性变革管理经理的做法。她帮助企业高层管理人员和项目负责人员建立起了对探索性改革的正确认识，使其能够在合适的时机做出正确的抉择并采取正确的行动。
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具体情况是这样的：
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☆高层管理人员用文字和对比数据明确表达了改革的必要性。同时也指出，如果现在不进行改革，企业将面临怎样的结果，总之都是不好的结果。
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☆高层管理人员和智能数据项目团队从一开始就不知疲倦地沟通改革的意义和原因是什么。改革的目的，是更好地去了解客户，进而更好地去满足客户的需求。这种核心思想反复被强调，使每名员工都有所触动。大部分的员工都认识到，自己的一些行为可能不太合适。在企业的各个层面，以各种形式，开展这种批判式的自省。
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☆有一些投资人和参与方，看起来与数字驱动下的市场营销没有太大关系，变革管理经理会持续性地组织他们参与到项目中。
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☆当跨学科的项目团队中出现误解和冲突时，变革管理经理是时刻就位的。通过每一次调解，她逐步树立了自己调停人、中间人的角色与声望。她使智能数据项目团队越来越像是一个团队，对外可以取得良好表现，也可以吸引更多的人才。
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☆她会定期或者不定期地向管理层和项目负责人通报近期取得的成绩及中期工作进展。
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☆同时，她也会明确指出项目需要克服的障碍。
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☆她还负责保证企业中的每一个人（是每一个人！）在任何时候，都可以找到一个项目成员，咨询项目的经验。
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最终，这个企业根本不想让她离开了，而是希望长期雇用。但是她拒绝了，因为她更喜欢追求变化。
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谁上了谁的哪条船？
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想在智能数据项目中做出成绩的人，不应该“上任何一条船”，他们应该自己组建合适的“船”并驶向全新的彼岸。
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这位女性变革管理经理给我们留下的最深印象，不是如何将变革管理的方法应用于企业实践，虽然这也很令人印象深刻。她最大的贡献在于转变了高层管理人员对改革的态度和认知。企业管理者总是认为现在已经决定了要发展智能数据战略，那么接下来我们就要去“组织人上这条船”。然而这位女经理让所有的管理者明白，正是他们这种自认为知道怎样做的态度，将导致改革的失败。
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想在智能数据项目中做出成绩的人，不应该“上任何一条船”，他们应该自己组建合适的“船”并驶向全新的彼岸。
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只有当企业管理层将这种态度内化于心时，企业战略才能够落地为探索性的改革，然后企业才能形成自学习机制，最终获得竞争优势。
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第五部分 赢得数据
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