Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA

8 strategii, dzięki którym dyrektorzy ds. danych mogą udowodnić swoją wartość

9 października 2023 5 min czytania
Beth Stackpole
8 strategii, dzięki którym dyrektorzy ds. danych mogą udowodnić swoją wartość

Streszczenie: Dodanie litery „A” do tytułu CDO: Przejęcie odpowiedzialności za analitykę i sztuczną inteligencję pozwala dyrektorom ds. danych (CDO) wykazać wartość swojej pracy, zwłaszcza jeśli działania te prowadzą do zwiększenia satysfakcji pracowników, poprawy relacji z klientami lub usprawnienia łańcucha dostaw. Wdrażanie produktów opartych na danych: Łączenie danych, analityki i sztucznej inteligencji w celu rozwiązania konkretnych problemów biznesowych lub klientów to sprawdzony sposób na tworzenie wartości. Warto zatrudnić menedżerów ds. produktów opartych na danych, którzy będą nadzorować cały proces i pełnić rolę łącznika między liderami biznesowymi a zespołami ds. danych i analiz. MIT Sloan Management Review Polska Mierz i dokumentuj wyniki: Aby udowodnić wartość działań CDO, istotne jest mierzenie i dokumentowanie wyników. Współpraca z działem finansów może pomóc w poświadczeniu wartości różnych inicjatyw związanych z danymi, zwłaszcza że trudno jest uzyskać udokumentowane zwroty z inwestycji w zarządzanie danymi, a sztuczna inteligencja i automatyzacja często wskazują jedynie na oszczędność czasu. MIT Sloan Management Review Polska Buduj relacje z partnerami biznesowymi: Należy identyfikować liderów dostrzegających wartość danych i analityki oraz angażować ich jako ambasadorów zmian, aby pomogli przekonać resztę organizacji o korzyściach płynących z tych obszarów. MIT Sloan Management Review Polska Skoncentruj się na kilku przypadkach użycia w organizacji o niskim poziomie dojrzałości: Skupienie się na kilku strategicznych przypadkach użycia, takich jak optymalizacja łańcucha dostaw czy poprawa jakości obsługi klienta, oraz ich pomyślne wykonanie może pokazać nową wartość dla firmy w obszarze danych. MIT Sloan Management Review Polska Rozbudowa infrastruktury analitycznej/AI w przypadku organizacji o wysokiej dojrzałości: Bardziej doświadczone firmy powinny skupić się na inicjatywach na dużą skalę, takich jak tworzenie zestawów danych i funkcji wielokrotnego użytku, aby ograniczyć pracę naukowców zajmujących się danymi oraz nadanie priorytetu modyfikacji platform danych na dużą skalę w celu zaspokojenia potrzeb solidnego potoku danych i analiz. MIT Sloan Management Review Polska Skoncentruj się na zarządzaniu bez zbędnego bagażu: Ułatwienie właściwego postępowania z danymi zachęca ludzi do podejmowania działań chroniących prywatność danych i zapewniających zgodność z przepisami. Podejście "zarządzanie przez projektowanie" buduje pomosty w architekturze danych i systemach, promując praktyki dotyczące danych, które zapewniają wartość. MIT Sloan Management Review Polska Tworzenie kultury opartej na danych: Budowanie kultury opartej na danych jest kluczowe, choć trudne. Tylko 21% firm deklaruje posiadanie takiej kultury, co wynika z koncentracji na znajomości danych zamiast na przyjęciu ukierunkowanego, wieloaspektowego podejścia, które wykorzystuje specjalistów zorientowanych na kulturę. MIT Sloan Management Review Polska

Pokaż więcej

Skupienie się na efektywnym zarządzaniu danymi może minimalizować wpływ pracy dyrektora ds. danych (CDO) na wartość przedsiębiorstwa. Ekspert przedstawia osiem sposobów radzenia sobie z tym wyzwaniem.

Dyrektor ds. danych to szybko rozwijająca się funkcja w dzisiejszym środowisku biznesowym. Niemniej jednak to stanowisko nadal nie ma jasno określonego zakresu obowiązków, co powoduje, że nie można konkretnie wskazać, w jaki sposób ta rola tworzy biznesową wartość.

Długotrwałe skupienie się na zarządzaniu danymi jest jedną z barier dla CDO, którzy próbują budować swoją wartość. Inicjatywy zarządzania danymi na dużą skalę, takie jak przenoszenie danych do chmury lub migracja hurtowni danych do jezior danych, są kosztowne, czasochłonne i mają wysokie ryzyko niepowodzenia. Z niedawno przeprowadzonej ankiety wynika, że jednym z kluczowych obowiązków CDO  związanych z zarządzeniem danymi, jest nakłanianie opornych użytkowników do zmiany.

Według profesora Uniwersytetu Babson, Thomasa Davenporta, wizytującego naukowca MIT Initiative on the Digital Economy i starszego doradcy Deloitte Analytics, czynniki te mogą osłabiać wkład CDO w zwiększanie wartości danych przedsiębiorstwa i prowadzić do krótkiego okresu kadencji na tym stanowisku.

„Myślę, że coraz bardziej powszechne staje się przekonanie, że zarządzanie danymi to: (a) złe słowo oznaczające próbę nakłonienia ludzi do robienia właściwych rzeczy z danymi i (b) jest często nieskuteczne” – powiedział Davenport podczas sympozjum MIT CDOIQ 2023. Co znowu pokazuje, że wykazanie wartości tego obszaru jest trudnym zadaniem.

W świetle tych wyzwań Davenport wskazał osiem sposobów, dzięki którym CDO mogą udowodnić organizacji swoją wartość.

1. Dodanie litery „A” do tytułu CDO

Przejęcie odpowiedzialności za analitykę i sztuczną inteligencję pozwoli CDO wykazać wartość swojej pracy, zwłaszcza jeśli te działania prowadzą do zwiększenia satysfakcji pracowników, poprawy relacji z klientami lub usprawnienia łańcucha dostaw. „CDO niekoniecznie muszą mieć rozległą wiedzę z zakresu analizy danych, aby przyjąć te obowiązki „ – dodał, biorąc pod uwagę, że rola ta w dużej mierze koncentruje się na biznesie, a nie na szczegółach technicznych.

2. Wdrażanie produktów opartych na danych

Połączenie danych, analityki i sztucznej inteligencji w celu rozwiązania konkretnego problemu biznesowego lub problemu klienta to sprawdzony sposób na tworzenie wartości swojej pełnionej funkcji na dłużej. Aby wzmocnić wysiłki, należy zatrudnić menedżerów ds. produktów opartych na danych, którzy będą nadzorować cały proces i będą łącznikiem między liderami biznesowymi a zespołami ds. danych i analiz.

3. Mierz i dokumentuj wyniki

Nie można docenić tego, czego się nie mierzy, a wkład CDO nie jest mierzalny. CDO mogą zaangażować dział finansów jako partnera, który pomoże poświadczyć wartość różnych inicjatyw związanych z danymi. „Trudno jest uzyskać wiele udokumentowanych zwrotów z inwestycji z samych danych i zarządzania danymi, a sztuczna inteligencja i automatyzacja często wskazują tylko na oszczędność czasu” – powiedział Davenport.

4. Buduj relacje z partnerami biznesowymi

Chociaż nie da się przekonać wszystkich do wartości danych i analityki, należy szukać takich liderów, którzy ją dostrzegają i są mistrzami produktów związanych z danymi. Gdy już znajdą się na pokładzie, mogą stać się ambasadorami zmian i pomóc przekonać resztę organizacji.

5. Skoncentruj się na kilku przypadkach użycia w organizacji o niskim poziomie dojrzałości

Ukierunkowanie się na kilku strategicznych przypadkach użycia, jak na przykład optymalizacji łańcucha dostaw lub poprawienie jakości obsługi klienta, oraz pomyślne ich wykonanie pokażą nową wartość dla firm w grze o dane.

6. Rozbudowa infrastruktury analitycznej/AI w przypadku organizacji o wysokiej dojrzałości

Bardziej doświadczone firmy muszą skupić się na inicjatywach na dużą skalę. Oznacza to tworzenie zestawów danych i funkcji wielokrotnego użytku w celu ograniczenia pracy naukowców zajmujących się danymi oraz nadanie priorytetu modyfikacji platform danych na dużą skalę w celu zaspokojenia potrzeb solidnego potoku danych i analiz. „Niezależnie od podejścia na każdym kroku należy demonstrować wartość” – powiedział Davenport.

7. Skoncentruj się na zarządzaniu bez zbędnego bagażu

Ułatwienie właściwego postępowania z danymi zachęci ludzi do podejmowania działań, które będą chronić prywatność danych i są zgodne z przepisami. Najlepszym podejściem jest „zarządzanie przez projektowanie”, które buduje pomosty w architekturze danych i systemach. Rynki i katalogi, wraz z zasobami wielokrotnego użytku, pomogą promować praktyki dotyczące danych, które zapewniają wartość.

8. Tworzenie kultury opartej na danych

Ten ostatni cel może być najtrudniejszy: w ankiecie przeprowadzonej przez NewVantage Partners tylko 21% firm stwierdziło, że ma kulturę opartą na danych i nie jest to spowodowane brakiem podejmowanych działań. Większość firm przegapia wartość kultury opartej na danych (ang. data‑driven), ponieważ koncentrują się wyłącznie na znajomości danych, zamiast przyjąć ukierunkowane, wieloaspektowe podejście, które wykorzystuje specjalistów zorientowanych na kulturę, powiedział Davenport.

„Jeśli zajmujesz się marketingiem, twoje potrzeby w zakresie danych i analityki oraz znajomości sztucznej inteligencji będą inne niż w przypadku finansów lub zasobów ludzkich, dlatego muszą być podzielone na segmenty według funkcji” – powiedział Davenport. Jeśli masz zamiar poczynić jakiekolwiek postępy w kulturze data driven, musisz mieć jakieś wskaźniki postępu.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Premium
Co prezesi muszą wiedzieć o suwerennej AI

Globalna skala AI zderza się z lokalnymi regulacjami prawnymi. Dlaczego strategia „suwerennej sztucznej inteligencji” to pilne zadanie dla prezesów, a nie tylko dla działu IT?

Premium
Dlaczego przejrzysta strategia ma znaczenie w erze cyfrowej

Technologie cyfrowe i AI znoszą bariery geograficzne, ale bez odpowiedniej strategii mogą pogłębiać nierówności w biznesie. Zobacz, jak uniknąć pułapki skalowania w globalnym świecie.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!