Asesoramiento de CDO / Estrategia y ejecución de datos

Se desarrolla una estrategia de datos para superar los desafíos identificados en la estrategia comercial y los objetivos de la misión de una organización. Una buena estrategia de datos comprende un conjunto de políticas y acciones para superar los desafíos difíciles que enfrenta la organización. En AlyData desarrollamos el "kernel" o el núcleo de la estrategia y un plan de ejecución. El "núcleo" tiene tres componentes: (1) Diagnóstico (definición del problema o la naturaleza del problema), (2) Política de orientación (cuál es nuestro enfoque y decisiones básicos) y (3) Acción coherente (qué vamos a hacer ?).

Los líderes de datos tienen la tarea de ejecutar la estrategia de datos. Utilizan su experiencia en el dominio y sus relaciones para romper los silos de datos y liberar el poder de los datos mediante la implementación de soluciones de inteligencia artificial para permitir la innovación, el desarrollo de nuevos productos y generar resultados finales. Servicio de asesoramiento de datos, marco de estrategia de datos y análisis de AlyData y se lanzó la metodología Vision, Organize, Innovate, Change, and Execute (VOICE) para ayudar a los líderes de datos a lograr su misión.

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Artículo de AlyData sobre Medium en coautoría con el CDO de TDAmeritrade titulado "Estrategia de análisis y datos co-creada para lograr el éxito empresarial" - Haga clic aquí

Nuestras cuatro contribuciones principales al debate sobre la estrategia de datos y análisis son:

Primero: una estrategia de datos y análisis debe crearse en conjunto con los socios comerciales , para garantizar que se alinee con la estrategia comercial y la respalde. Después de alinear la estrategia inicial de datos y análisis, los equipos comerciales y de datos y análisis deben reunirse de manera regular para garantizar que las conexiones entre los resultados comerciales deseados y las iniciativas de datos y análisis estén siempre alineadas y sean útiles para la organización.

En segundo lugar, cada una de las seis capacidades de la cadena de valor de los resultados comerciales debe ser fuerte para generar los resultados comerciales deseados .

Tercero: las organizaciones tendrán que introducir un nuevo rol: el de economista de datos para desarrollar la propuesta de valor y las métricas de retorno de la inversión.

Y finalmente, se requiere un compromiso interfuncional para impulsar la estrategia de análisis y datos y, en última instancia, una cultura impulsada por los datos.

Data Strategy & Execution

Data Strategy & Execution

Thought Leadership

Thought Leadership

Industry Trends

Industry Trends

Data Management Maturity

Data Management Maturity

Por lo general, los proyectos de Big Data se lanzan para aumentar los almacenes de datos y la infraestructura existentes. Los asesores de AlyData revisan la arquitectura de datos existente y los principales puntos débiles, para comprender el estado actual, antes de embarcarse en la creación de una hoja de ruta de estrategia y ejecución que desbloqueará los silos de datos y permitirá conocimientos críticos. Los expertos de AlyData capacitarán a los ejecutivos y al personal sobre cómo utilizar los conocimientos adquiridos para obtener una ventaja competitiva y lograr su misión.

Durante este proceso, los asesores de AlyData utilizan aceleradores de proyectos, como plantillas de arquitectura, cuestionarios y utilidades de creación de perfiles de datos.

Para tener éxito en sus funciones, los CDO deben estar al tanto de los últimos desarrollos en los campos de la gestión y el análisis de datos.   El liderazgo de AlyData está compuesto por líderes de opinión de la industria en gestión y análisis de datos. Publicamos regularmente libros y artículos sobre liderazgo basado en datos y somos capaces de ofrecer contenido altamente personalizado y servicios de asesoría a nuestros clientes CDO, junto con nuestras fortalezas en el desarrollo de mapas de ruta detallados y planes de ejecución.

¿Cuáles son las principales tendencias, desafíos y oportunidades con respecto a la gestión de datos, el análisis y la ciencia de datos que pueden afectar su negocio e influir en su estrategia? El equipo de investigación de la industria de AlyData selecciona estos datos a través del análisis de contenido, los resultados de la encuesta y el acceso a nuestros expertos en la materia para brindar perspectivas y conocimientos. Estos recursos lo ayudarán a responder las preguntas: ¿Cuál es la tendencia actual de la industria relacionada con la administración de datos, el análisis y la ciencia de datos? ¿Qué están haciendo sus pares CDO con respecto a las inversiones en tecnología? ¿En qué están invirtiendo sus principales empresas / competidores en la industria y por qué? ¿Cómo afectarán el aprendizaje automático y la Internet de las cosas a su negocio? ¿Qué puede hacer para aprovechar las herramientas de código abierto para reducir costos y maximizar la productividad? etc.

Para las organizaciones que buscan evaluar y mejorar sus prácticas de gestión de datos, CMMI® Institute ha desarrollado el modelo Data Management Maturity (DMM) ℠ para cerrar la brecha de perspectiva entre el negocio y la TI. Proporciona un lenguaje y un marco comunes que describen cómo se ve el progreso en todas las disciplinas fundamentales de la gestión de datos, y ofrece un camino gradual hacia la mejora que se adapta fácilmente a las estrategias, fortalezas y prioridades comerciales de una organización.
AlyData utiliza el modelo DMM junto con su metodología de evaluación patentada, plantillas y mapas de procesos para establecer una línea de base sobre la madurez de la gestión de datos de una organización, identificar fortalezas y debilidades en 5 dominios de gestión de datos: estrategia de datos, gobernanza de datos, calidad de datos, plataforma y arquitectura de datos, y Operaciones de datos . También analizamos la cultura de una organización y desarrollamos una hoja de ruta personalizada para el éxito. Nuestra investigación indica que los clientes que realizan evaluaciones DMM regulares seguidas de inversiones estratégicas en dominios específicos de administración de datos tienen mucho más éxito con los datos que sus pares que no son tan disciplinados.