Директора по данным осознают важность данных для принятия обоснованных деловых решений, но часто пытаются связать данные с конкретными бизнес-преимуществами и результатами.

В недавней статье Gartner выяснилось, что директора по данным осознают важность данных для принятия обоснованных бизнес-решений, но часто пытаются связать данные с конкретными бизнес-преимуществами и результатами.

Более того, большинству лидеров в области данных и аналитики трудно определить, сформулировать и сообщить о коммерческой ценности данных и аналитики, а руководители компаний часто проявляют подозрительность.

Вы должны продать свое видение и план деловому сообществу, чтобы повлиять на заинтересованные стороны и четко продемонстрировать деловое и личное влияние для тех, кто вовлечен. Легче сказать, чем сделать, поэтому вот 6-шаговый подход к запуску вашей стратегии.

В этой статье, основанной на блоге Gartner, мы стремимся расширить их точку зрения с помощью нашего взгляда и мнения.

Шаг 1

Представьте стойкое видение, которое связывает амбиции заинтересованной стороны интеллектуально и эмоционально. Вместо того чтобы сосредотачиваться на измерении хода доставки, сосредоточьтесь на показателях воздействия: измеримых последствиях и ценности для бизнеса, выполнении задач и получении технических результатов. Перестаньте концентрироваться только на данных и вместо этого потратьте половину своего времени на создание истории ценности или мышления. Следуйте стратегии SMART, в которой говорится, что выгоды для бизнеса должны быть конкретными, измеримыми, достижимыми, актуальными и своевременными.

Создание фундамента может занять довольно много времени, поэтому при разработке крупномасштабных проектов организации должны помнить, что изменения не произойдут в одночасье. Неспособность поддерживать вовлеченность заинтересованных сторон является распространенной причиной провала проектов.

Ключевое слово в этом сценарии — прозрачность и обеспечение прозрачности проектов для высшего руководства компании. Определение начальной и конечной точек, а также измеримых параметров на этом пути является ключом к вовлечению заинтересованных сторон. Как только организации смогут измерить эффективность проекта, они смогут ее контролировать; когда они могут контролировать это, они могут сообщить об этом.

Шаг 2

Четко и лаконично определяйте барьеры, проблемы, проблемы или опасности (например, действующий технический персонал хочет защитить свои позиции, ограниченная доступность квалифицированного персонала может препятствовать выполнению задач, или существует борьба за власть в отношении того, кому принадлежит бюджет для данных и аналитики). инициативы).

Приложения ML могут представлять собой несколько препятствий для внедрения, например, отсутствие стандартного подхода к соединению цифрового мира с физическим миром и, следовательно, отсутствие общих кодов для перевода данных. Алгоритмы машинного обучения обычно требуют больших объемов данных для обучения, чтобы достичь требуемой точности, и особенно с идеями, ключевая задача состоит в том, чтобы убедиться, что вы сосредоточены на ценности и создаете это экономическое обоснование, чтобы убедиться, что бизнес понимает это, пользователи взаимодействуют с это, а также и знать, как масштабировать его.

Расскажите о последствиях этих трудностей и дайте рекомендации по их устранению. Разработайте программу грамотности данных для расширения участия и создания прототипов аналитики с использованием реальных бизнес-данных, чтобы вдохновить бизнес-мышление и популяризировать новые идеи, например, если грамотность данных компании низкая.

Узнайте больше о Как ускорить ваши проекты ИИ здесь

Шаг 3

Вы должны связать результаты бизнес-ценности с базовыми данными, необходимыми для включения решений для данных и аналитики при их разработке. Подключайте данные, которые требуются компании для решения важнейших бизнес-задач.

Точный запрос, который должна задать ваша компания, определяется вашими наиболее хорошо информированными приоритетами. Необходима ясность. «Как мы можем сократить расходы?» пример отличного вопроса. или «Что мы можем сделать, чтобы увеличить доход?» Более глубокие вопросы, такие как «Как мы можем повысить производительность каждого члена нашей команды?» еще лучше. «Что мы можем сделать, чтобы улучшить качество результатов лечения пациентов?» «Как мы можем значительно сократить время, необходимое для вывода продукта на рынок?» Подумайте, как критически важные функции и домены могут быть согласованы с вашими наиболее важными вариантами использования. Повторите реальные бизнес-сценарии, чтобы определить, в чем заключается ценность. В реальном мире, где бюджет и время ограничены, аналитические упражнения для более расплывчатых вопросов, таких как «какие закономерности показывают точки данных?» редко окупаются.

Например, контактные данные клиентов из системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) можно объединить с данными финансовых транзакций из финансовой системы. Это делается для создания профиля поведения потребителей, который маркетологи могут использовать для создания новой маркетинговой кампании, ориентированной на наиболее прибыльную категорию клиентов.

Шаг 4

Создайте дорожную карту данных и аналитики, которая показывает важные результаты решения для данных и аналитики, а также их основные этапы. Покажите результаты, которые должны быть выполнены с течением времени, чтобы достичь желаемого результата.

Ваша дорожная карта данных и аналитики помогает сформировать общее видение стратегии среди спонсоров, членов команды и потребителей, удерживая всех на одной странице в отношении практических действий. Точно описывая, что делается, когда произойдут изменения и ценность, которую в результате получит бизнес, дорожная карта устраняет двусмысленность и помогает в управлении изменениями.

Шаг 5

Первоначальные инвестиции и текущие расходы на техническое обслуживание должны быть обоснованы с точки зрения прогнозируемой рентабельности инвестиций при разработке экономического обоснования для D&A. Экономическое обоснование программы должно быть дальновидным и ориентированным на будущее, с чистой положительной финансовой отдачей.

Шаг 6

Назначьте прямую ответственность, установите сроки и объясните, почему необходимы следующие действия. Например, организуйте первоначальный семинар по сотрудничеству и поручите руководителю проекта собрать вместе деловых и технических участников проекта, чтобы начать изучение доступных данных.

Собрать фантастическую команду — это как приготовить изысканное блюдо: нужно сочетание качественных компонентов и всплеск энтузиазма. Специалисты по данным, которые помогают в разработке и применении сложных аналитических методов; инженеры с опытом работы с микросервисами, интеграцией данных и распределенными вычислениями; облачные архитекторы и архитекторы данных, предоставляющие технические и системные аналитические сведения; а также разработчики пользовательского интерфейса и креативные дизайнеры, которые следят за тем, чтобы продукты были визуально привлекательными и интуитивно понятными. Вам также потребуются «переводчики» или люди, которые смогут преодолеть разрыв между ИТ и аналитикой данных, выбором бизнеса и управлением.