不过，很少有公司能够以确保成功的步伐来创新。CBInsights统计显示，虽然接受调查的677名企业战略领导人中85%认为创新很重要，但78%承认只专注于逐步的变化，而不是颠覆性项目。创新的步伐也很慢，60%声称开发新产品至少需要一年的时间。
的确，在数字时代，这个步伐太慢了，这也许可以解释为何41%的调查对象表示自己被新兴公司或技术颠覆的风险“极大”或“很大”。
考虑到所处的地位，数字领导力可提升业务成效，理想情况下还能促进收入增长。每个技术负责人如何处理创新和转型将因所在行业的独特挑战而异。
租户系统确保组织变革顺利进行
这些年来，陶氏化学经历了相当大的变化。该公司完成了多次资产剥离、合资和兼并，包括2017年9月与杜邦的大交易，成立全球收入最高的化学公司，随后又将体陶氏杜邦公司（DowDuPont）拆成了三家上市公司。由于技术在这些重大变革中发挥重要作用，陶氏化学的首席信息官MelanieKalmar面临艰巨的任务。
她面临的主要挑战之一跟上并购活动节奏的同时确保陶氏化学紧跟创新的潮流。为了让IT团队保持对区块链、数据分析及其他新兴技术的高度关注，Kalmar为公司的全球ERP系统打造了一项“租户”（tenant）功能。
这项功能由跨职能部门的Diamond系统解决方案（DSS）团队运营，让陶氏得以迅速为其成立的任何新公司搭建SAP财务软件，那样IT部门不会因结构变化而“陷入困境”。此外，这种迁移必须在几个月内完成，又不影响业务，更重要的是不影响客户。
Kalmar表示，迄今为止，租户系统已省下了逾4500万美元的成本，让租户系统发挥功效的关键在于，确保业务利益相关者亦步亦趋。“我们要争取与价值链上的合作伙伴保持步调一致，否则会陷入‘自己作好准备但别人都不合拍’的困境。”
数据驱动的餐饮配送
如您，消费者越来越喜欢点外卖和看网剧，休闲餐厅正在努力应势而变。市场颠覆已使许多连锁店竞相与UberEats、GrubHub、DoorDash及食品配送服务方合作。Bloomin'Brands的首席信息官DonaghHerlihy表示，他们不会选择更容易的合作方式，而是要建立自己的配送网络。Bloomin'Brands是世界知名的休闲餐厅集团，旗下餐饮品牌包括Outback牛排，Carrabba's意大利烧烤，Bonefis烧烤和Fleming'sPrime牛排和葡萄酒酒吧。该公司在48个州，波多黎各，关岛以及20个国家拥有并经营着约1500家餐厅。
对于为何要推出自己的配送服务？Herlihy表示，首先，配送合作方最多要分走订单金额的25%，直接摊薄了潜在的利润。此外，配送合作方还会在餐厅不知情的情况下保有订单生成的数据。“我不知道客人的体验是好是坏，也没法向客人进行有针对性的营销。”而后一个问题至关重要，因为该集团正在升级营销方式，从原来向消费者发送批量促销电子邮件的方式，升级为更富个性化、更有针对性的营销手法。借助微软的Azure机器学习技术，Herlihy打造了一个数据池，确保个人营销信息更有的放矢。
另一方面，为了培养固定的客户，Bloomin'也在加强其客户忠诚度计划，该计划目前将覆盖460万消费者。该服务通过Bloomin'的移动应用程序提供，可在顾客进入停车场时对其进行登记，顾客可以用手机支付而无需等待服务员拿账单来。同时，Bloomin'还在移动应用中添加了一项功能，方便客户看到送货司机的行车路线。
向创业家亮明你的问题
自2006年加入西北互助人寿保险公司（NorthwesternMutual）以来，KarlGouverneur开始了他所谓的“硅谷考察之旅”，以寻求更多的创新。这位数字创新主管在风险投资家的安排下，与多家初创公司进行了“快速约会”。他还主持了黑客马拉松和演示日活动，并与公司内部的风险投资公司和企业孵化器合作，来培育新技术。现在，Gouverneur追求一种比较新的创新模式，在他看来，这是一种非常适合提升数字能力的方式。
2017年11月，西北互助搞了一次“反向推销”（reversepitch）活动，邀请创业家了解现有厂商目前尚未解决的具体的业务挑战。这些挑战包括：实现采购合同流程自动化，减小推荐阻力，并根据财务代表的社交媒体联系资料自动识别潜在客户。接受挑战的团队可获得高达85000美元的种子投资，接触企业导师和网络，使用西北互助在威斯康星州密尔沃基市中心总部的办公场所。
理想情况下，推销将渗入到创业家的A轮融资。Gouverneur说：“结果是，他们成为一家能独立发展、业务规模增长10倍的公司。我们需要一种有广度和深度、产品符合市场需求，以及未来有出路的产品。”
用数据科学优化作物
农业和高科技可能是一个奇怪的组合，但孟山都就是要打破这种看法。它的首席信息官JamesSwanson推出了一个旨在发现种植玉米和其它作物的最佳条件的分析平台。这个叫做science@scale的系统针对种子遗传学、气候、水、土壤和营养等特征对数百万个数据点进行模拟。
Science@scale利用亚马逊网络服务和谷歌的TensorFlow机器学习应用软件等技术，在几分钟内处理以前需要几个月才能处理的模拟，销售收入因此增加了1700万美元。Swanson将孟山都的方法比作“个性化医疗”，该公司帮助客户找出种植作物的最佳种子、条件和土壤。目前，孟山都能够在农民的土地上将最佳种植条件精确到10米的范围内。Swanson说：“而这仅仅是个开始；随着我们获取的数据越来越多，将来我们会更卓有成效。”
Swanson表示，理想情况下，孟山都旨在帮助玉米种植者将每英亩产量从185蒲式耳提高到近500蒲式耳。“世界上最古老的行业正因技术和数据科学而发生转变。”