当前的危机既将数字复原力推到了风口浪尖，又扩大了其含义。这一概念最初出现在网络安全领域，反映了升级和维护信息技术能力以抵御网络攻击的需要。

自Covid-19危机以来，数字弹性越来越多地指的是在逆境中战略性地使用数字技术来提供客户价值和业务增长。事实上，一些行业--如酒店业、高等教育或传统零售业--受到的冲击比其他行业更大，因为它们没有及早或足够强烈地嵌入数字技术和分析。

在建立复原力方面，以客户为中心的观点至关重要。只有那些利用数字技术和数据更有效地与客户互动、丰富客户体验或提供以客户为中心的创新商业模式的公司才能创造长期增长。

INSEAD即将发布的关于中东领先的购物中心、零售和休闲先锋Majid Al Futtaim（MAF）的案例研究将进一步探讨这一问题。尽管Covid-19对MAF的许多行业产生了影响，如购物中心、娱乐和杂货零售业，但该集团在疫情发生前多年来一直在加紧进行的数字化准备，大大限制了负面影响。

但是，一家商业模式基于与休闲和生活方式相联系的实体活动的公司是如何规划转型的呢？秘诀包括三个要素：全公司范围内的心态变化，分析技能组的开发和整合，以及在测试和学习开始时采用用例方法。

 数字化领导力

CxOs经常报告他们的数字化转型努力失败了。在埃森哲2019年数字转型研究中采访的1350名高级管理人员中，78%的人未能超过他们的数字投资回报目标。主要原因是，数字化工作往往在组织结构的顶部或底部接受，没有协调，而且往往在筒仓内进行。

在MAF的案例中，其中一位作者（Bejjani）积极地成为自上而下的倡议者。他提供了一个明确的前期承诺和确定的目标，而新兴的技术人才则被赋予了关键的席位，以帮助推动变革。他们共同创建了一个高级分析卓越中心（COE），将所有相关的筒仓和层级连接起来--这是一种开放的分析实践，将作为整个集团的数据中介。这个中心迅速成为公司转型的 "神经系统"。

 数据与分析的基础

为了有效地收集数据，并将其转化为洞察力，MAF招募了四种不同类型的技术人才，他们开始与业务部门合作和协调。

第一类--数据工程师--负责收集、处理和清洗数据，尽可能实时地将数据提供给下游分析。接下来，商业智能专家专注于从业务角度理解数据（"这对我们的市场意味着什么？"）。商业智能专家是经验丰富的数据分析师，他们也会转而询问 "为什么 "的问题，测试假设并实现数据可视化。此外，数据科学家还承担着更高级的调查和预测责任，设计A/B测试并制定建议。最后一个关键角色是业务伙伴。作为一个 "翻译 "或连接器，这个人帮助将业务痛点转化为技术解决方案。

这四位人才在一个端到端的过程中互动，将原始数据转化为学习成果，这些学习成果起初是描述性的，通过进一步的完善和迭代，成为规范性的。技术人才一起利用人工智能来追踪相关性（从搜索到销售的哪些变量一起共存）和因果关系（哪些因素导致态度或行为的改变）。例如，基于相关性的算法可以揭示客户数字购物习惯的模式，规范性模型可以用来衡量实体或虚拟零售环境中各种产品组合的盈利能力。

 数字化使用案例方法

通过成功传播和采用数据驱动的用例，产生实际的客户价值，从而实现有效的转型。从MAF的发展历程开始，COE的任务就是与业务部门的领导合作，将高度具体的业务挑战转化为具有清晰KPI的具体用例。COE和业务部门之间的典型合作包括数据收集、现场测试（A/B测试）、明确的KPI设定以及可能的组织变革，以确保过去各自为政的角色现在在 "敏捷小组 "中工作。使用案例的优先级是基于相关KPI对组织的相对价值，以及它们的可行性(数据a)。