Jak se perspektivě uvažující organizace stávají datově orientovanými

1. Jak budete efektivně řídit změny?

Nejdříve začneme s nejnáročnější výzvou. Změna je obtížná a aby organizace byla úspěšná, musí zavést spíše pull než push mechanismus. Začněte tím, že sdělíte vizi a budete transparentní a upřímní, co se týče cílů. Ujistěte se, že lidé jasně rozumějí motivacím, které stojí za programem, a nezačínejte předpokládat to nejhorší (například pokus o snížení počtu zaměstnanců s AI). Jakmile je vize veřejná, vyberte malou skupinu ochotných účastníků a spusťte pilotní verzi. Nakonec ukažte organizaci výsledky pilotního projektu – „umění možného“ s cílem vzbudit v lidech nadšení.

2. Máte vůdčí odborníky, kteří budou stát v čele změny?

Vedoucí analytik nebo vedoucí datový referent mohou na cestě k rozhodování založenému na datech propůjčit své zkušenosti. Mohou nejen inspirovat, řídit, vzdělávat a nastavovat agendu, což mění jak zavedené nástroje a technologie, ale také myšlení a kulturu organizace. Tito lídři mohou získat sponzora projektu, začlenit týmové šampiony a mít slovo při rozhodování, která se týkají celé organizace. Data byla tradičně otázkou IT, ale přední organizace dnes přijímají a očekávají datový přístup u všech svých vedoucích představitelů. Také byste měli raději udržovat menší velikost svých datových a analytických týmů raději než zaměstnávat příliš mnoho odborníků s hlubokými znalostmi. Ti jsou možná perfektní pro dnešek, ale už ne za 18 měsíců. Pracujte s externími týmy, které doplňují vaše lidi a zároveň vám umožňují rychle rozvíjet nebo omezovat činnost podle potřeby. Možná máte několik spojenectví, která vám poskytují různé dovednosti, flexibilitu a možnosti.

3. Vnímáte data jako aktivum?

Abyste byli skutečně úspěšní, musí se vedení organizace dohodnout na tom, že data jsou aktivem, do kterého se vyplatí investovat. Od zasedací místnosti až po vrcholné vedení je tato soustředěnost na rozhodování ohledně dat a analytiky rozhodující. Aby se to stalo realitou, bude vyžadována kvalita dat a jejich dobrá správa s cílem přijmout přední metody, jako je AI, neuronové sítě a strojové učení.

Nikdy nepodceňujte význam datových aktiv; zaměřte se na budování a údržbu spolehlivých datových modelů, kvalitních procesů a škálovatelných rámců.

4. Jak rychle přinášíte hodnotu?

Designové myšlení, agilní metodika, Lean a Kanban jsou příklady přístupů rychlé reakce, které pomáhají zkoncipovat a řešit organizační výzvy. Rozšíření schopností AI, dat a analytiky s těmito přístupy může rychle optimalizovat podnikové aplikace tak, aby udržovaly krok s rychlostí vašich týmů.

Použití rychlého experimentování je skvělý způsob, jak rychle ukázat hodnotu. Přiřaďte dva týdny hypotéze a uvidíte, čeho lze dosáhnout. To ukáže, zda kvalita dat, technologie a dovednosti k dosažení požadovaného výsledku jsou tu proto, aby se dosáhlo požadovaného výsledku. Je také důležité jasně porozumět různým hypotézám, které představují nízké riziko a jsou jednoduché a jež jsou složité s významným obchodním rizikem. Vyvažte portfolio, abyste zajistili neustálé dodávky a přitom stále usilovali o těžší případy použití. Zajistěte, aby vždy existovala hodnota napříč základním obchodem a jednoduššími inovačními případy, a to při použití složitějších transformačních hypotéz k udržení činnosti podniku.

5. Zaměřujete se na dnešek s ohledem na zítra?

Je samozřejmé, že práce na AI, datové a analytické strategii spolu s vaší podnikovou strategií je nutností. Mezi firemní strategií, daty a analytikou však často dochází k přerušení. Pokud je vaše firemní strategie jasně orientovaná, je datová a analytická strategie způsob, jak toho dosáhnout. Aby však bylo možné dosáhnout výsledků, musí být flexibilní, škálovatelná a reagující na řízení výsledků. Rozvíjejte datovou a analytickou strategii s dvojím zaměřením – některé hypotézy, které splňují potřeby organizace dnes, a jiné, které jsou o 12 až 18 měsíců napřed. Testujte a experimentujte s případy použití zaměřenými na budoucnost a udržujte své technické architektury modulární, abyste mohli podle potřeby přidávat a měnit komponenty. Nestagnujte u řešení jednoho dodavatele, které je „zastaralé“; zaveďte flexibilitu k využití nových technologií, které přinesou nejvyšší hodnotu.

Big bang

Někteří klienti pracují na změně celé organizace najednou. Přestavují se spíše jako digitální organizace než ze svého tradičního průmyslu. Výrazně mění strukturu svých týmů, například udělují oprávnění k rychlému rozhodování malým týmům, které nemusí být nutně napřímo spojeny se zasedací síní správní rady. Jedná se o rušivý a kulturně náročný přístup, ale stát se skutečným datově řízeným a analytickým nástrojem je potenciálně rychlejší. Máme jednoho klienta, který přechází z tradičního maloobchodního modelu v odvětví finančních služeb na digitální organizaci. Změna se děje rychle a je výzvou pro podnikání. To může být obtížná cesta.

Testujte a učte se

Běžnějším přístupem je stanovení metod a chování ve smyslu „rychlost k optimalizaci“ v cílových týmech. Organizace například nastavují minischopnosti, které mají licenci k testování a inovacím. Všechno úspěšné je pak předáno jinému týmu k začlenění do organizace.

Příkladem by bylo vzít tradiční business intelligence tým, zploštit strukturu a nechat ho používat agilní sprinty a rychlé prototypování k dodání minimálního životaschopného produktu (MVP). Podle našich zkušeností organizace rozhodně u těchto týmů vidí okamžité výhody.

Rozvíjejte správné spojenectví s dodavateli

Třetí přístup obnáší práci s dodavatelskými spojenectvími, které mohou pomoci rychle přinést hodnotu. Pokud najdete správné dodavatele, specialisty v konkrétních oblastech dat a/nebo analytiky, mohou pomoci urychlit úsilí a vyškolit vaše týmy pomocí přístupu „two-in-a-box“. Organizace spolupracují nejen na stanovení strategie, zavedení systémů, infrastruktury a procesů, ale také na vyškolení interních týmů, aby udržovaly operace a přidaly hodnotu samy o sobě. Tento přístup je o investování do datových a analytických schopností a rychlém získávání výsledků.

Každý podnik, který chce zlepšit své schopnosti, najde přístup, který odpovídá jeho potřebám. Nepřestávejte se důkladně soustředit, učte se, otáčejte se a testujte znovu, chovejte se jako start-up, dosahujte rychlých výsledků a oslavujte výhry.