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Conseil CDO / Stratégie et exécution des données

Une stratégie de données est développée pour surmonter les défis identifiés dans la stratégie commerciale et les objectifs de mission d'une organisation. Une bonne stratégie de données comprend un ensemble de politiques et d'actions, pour surmonter les défis difficiles auxquels l'organisation est confrontée. Chez AlyData, nous développons le «noyau» ou le cœur de la stratégie et un plan d'exécution. Le «noyau» comporte trois composantes: (1) Diagnostic (définition du problème ou nature du problème), (2) Politique d'orientation (quelle est notre approche de base et nos décisions), et (3) Action cohérente (qu'allons-nous faire ?).

Les responsables de données sont chargés d'exécuter la stratégie de données. Ils utilisent leur expertise du domaine et leurs relations pour briser les silos de données et libérer la puissance des données en déployant des solutions d'intelligence artificielle pour permettre l'innovation, le développement de nouveaux produits et obtenir des résultats nets. Service de conseil en données d'AlyData, cadre de stratégie de données et d'analyse et la méthodologie Vision, Organiser, Innover, Changer et Exécuter (VOICE) ont été lancées pour aider les data leaders à réaliser leur mission.

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Article d'AlyData sur Medium co-écrit avec le CDO de TDAmeritrade intitulé "Co-created Data and Analytics Strategy to Deliver Business Success" - Cliquez ici

Nos quatre contributions majeures à la discussion sur la stratégie sur les données et l'analyse sont:

Premièrement - Une stratégie de données et d'analyse doit être co-créée avec les partenaires commerciaux - pour s'assurer qu'elle s'aligne sur la stratégie d'entreprise et la soutient. Après avoir défini la stratégie initiale de données et d'analyse, les équipes commerciales, de données et d'analyse doivent se réunir régulièrement pour s'assurer que les connexions entre les résultats commerciaux souhaités et les initiatives de données et d'analyse sont toujours alignées et rentables pour l'organisation.

Deuxièmement - Chacune des six capacités de la chaîne de valeur des résultats commerciaux doit être renforcée pour générer les résultats commerciaux souhaités .

Troisièmement - Les organisations devront introduire un nouveau rôle - celui d'un économiste de données pour développer la proposition de valeur et les mesures de retour sur investissement.

Et enfin, un engagement interfonctionnel est nécessaire pour piloter la stratégie de données et d'analyse et, en fin de compte, une culture axée sur les données.

En règle générale, les projets Big Data sont lancés pour augmenter les magasins de données et l'infrastructure existants. Les conseillers d'AlyData examinent l'architecture de données existante et les principaux points faibles - pour mieux comprendre l'état actuel, avant de se lancer dans la création d'une feuille de route de stratégie et d'exécution qui débloquera les silos de données et permettra d'obtenir des informations critiques. Les experts d'AlyData formeront les cadres et le personnel sur la façon d'utiliser les connaissances acquises pour obtenir un avantage concurrentiel et réaliser leur mission.

Au cours de ce processus, les conseillers AlyData utilisent des accélérateurs de projet tels que des modèles d'architecture, des questionnaires et des utilitaires de profilage de données.

Pour réussir dans leurs rôles, les CDO doivent se tenir au courant des derniers développements dans les domaines de la gestion et de l'analyse des données.   Le leadership d'AlyData est composé de leaders d'opinion de l'industrie dans la gestion et l'analyse des données. Nous publions régulièrement des livres et des articles sur le leadership axé sur les données et sommes en mesure de fournir un contenu hautement personnalisé et des services de conseil à nos clients CDO, ainsi que nos atouts dans l'élaboration de feuilles de route détaillées et de plans d'exécution.

Quelles sont les principales tendances, défis et opportunités en matière de gestion des données, d'analyse et de science des données qui peuvent avoir un impact sur votre entreprise et influencer votre stratégie? L'équipe de recherche industrielle d'AlyData extrait ces données par le biais d'une analyse de contenu, des résultats d'enquêtes et en faisant appel à nos experts en la matière pour fournir des perspectives et des idées. Ces ressources vous aideront à répondre aux questions: Quelle est la tendance actuelle du secteur en matière de gestion des données, d'analyse et de science des données? Que font vos pairs CDO en ce qui concerne les investissements technologiques? Dans quoi vos principales entreprises / concurrents du secteur investissent-ils et pourquoi? Quel sera l'impact de l'apprentissage automatique et de l'Internet des objets sur votre entreprise? Que pouvez-vous faire pour tirer parti des outils open source pour réduire les coûts et maximiser la productivité? etc.

Pour les organisations qui cherchent à évaluer et à améliorer leurs pratiques de gestion des données, le CMMI® Institute a développé le modèle Data Management Maturity (DMM) to pour combler le fossé de perspective entre l'entreprise et l'informatique. Il fournit un langage et un cadre communs décrivant à quoi ressemblent les progrès dans toutes les disciplines fondamentales de la gestion des données, et offre un chemin progressif vers l'amélioration qui est facilement adapté aux stratégies commerciales, aux forces et aux priorités d'une organisation.
AlyData utilise le modèle DMM associé à sa méthodologie d'évaluation, ses modèles et ses cartes de processus exclusifs pour référencer la maturité de la gestion des données d'une organisation, identifier les forces et les faiblesses dans 5 domaines de gestion des données: stratégie de données, gouvernance des données, qualité des données, plate-forme et architecture de données, et Opérations sur les données . Nous analysons également la culture d'une organisation et développons une feuille de route personnalisée pour réussir. Notre recherche indique que les clients qui effectuent des évaluations DMM régulières suivies d'investissements stratégiques dans des domaines de gestion de données spécifiques réussissent bien mieux avec les données que leurs pairs qui ne sont pas aussi disciplinés.
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