Hvordan lage en datastrategi: 3 trinn

Hvordan lage en effektiv datastrategi På MIT CIO-symposiet i 2019 diskuterte Barbara Wixom hvordan organisasjonsdatastrategier har endret seg de siste årene.

For bare 25 år siden var det ekstremt vanskelig å få CIO-er til å ta hensyn til dataene sine. Selv om det tydeligvis ikke lenger er tilfelle, mangler mange organisasjoner fortsatt en forståelse av hvordan de kan lage en datastrategi som vil kutte kostnader og øke inntektene, sa Barbara Haley Wixom, forskningsforsker ved MIT Sloan Center for Information Systems Research, i en økt på MIT Sloan CIO-symposiet i 2019 onsdag.

Mer om Big Data

  • Datahåndtering: Et jukseark
  • Hvordan integrere robotprosessautomatisering i big data-prosjekter
  • Programmereren Hadley Wickham utpeker mangfoldet av R-samfunnet
  • Hvordan velge riktige dataanalyseverktøy: 5 trinn

"Vi svømmer i data, og vi vet at vi trenger å tjene penger på det, men ikke slik vi pleide å gjøre, " sa Wixom. "I '94 holdt vi data inne i organisasjonen, vi kuttet kostnader med det, og vi begrenset tilgangen til det. Det fungerer ikke i dag. I dag krever datastrategiene våre dristige trekk og nye ideer."

For å lage en effektiv datastrategi, må CIOs og andre teknologiledere inkludere tre ideer, ifølge MIT-forskning:

1. Generer topplinjer fra data

Organisasjoner har en tendens til å være dyktige til å kutte med data. I en studie som undersøkte 315 CXO, fant MIT-forskere at 51% av datainntektsgenereringene kom fra driftseffektivitet. For en bank betyr det å gjøre ting som å optimalisere filialer, som banken BBVA gjorde og så 40 millioner dollar i sparing.

Nesten halvparten (49%) av dagens avkastning i data kommer fra topplinjeaktiviteter, sa Wixom. For BBVA betydde det å gjøre ting som å opprette et data science-team og bruke maskinlæring for å tilføre ny kundeverdi til bankverktøy.

Topppresterende selskaper - når det gjelder omsetning, vekst og smidighet - genererer 10% mer av sine totale inntekter fra data, sammenlignet med bunnutøvere, fant forskningen.

"Vi må tenke på hvordan vi kan generere topplinjeavkastning fra våre data, " sa Wixom.

2. Bygge evner for informasjonsvirksomhet

"Når vi er mer avhengige av data for samlede selskapets inntekter, er det hva forretningsmodellene våre trenger å bli for å bli mer som informasjonsbedrifter - tenk Lexisnexis, Google, Bloomberg, " sa Wixom. "Disse selskapene vet hvordan de skal levere data analyse til markedet på måter som blir verdsatt av kunder. "

MIT har studert slike selskaper det siste tiåret, og bestemt at de har fem evner som hjelper dem å oppnå suksess:

  • Data som folk kan finne, bruke og stole på
  • Dataplattformer som serverer data pålitelig og raskt, både i og utenfor firmaet
  • Datavitenskap som oppdager innsikt som mennesker ikke kan
  • Dyp kundeforståelse som identifiserer viktige behov
  • Datastyring som fører tilsyn med både compliance og etikk

"Da vi så på dataene våre på tvers av alle selskaper, fant vi at disse funksjonene fungerer for alle selskaper, ikke bare informasjonsbedrifter, " sa Wixom. "Hvis du investerer i disse mulighetene, vil du se mye mer aktivitet, fremgang og økonomisk avkastning fra dine inntektsgenereringstiltak."

3. Forbered kulturen din for den algoritmiske økonomien

Den algoritmiske økonomien er her, og involverer en verden der organisasjoner trenger ansatte til å bruke dataalgoritmer for å informere viktige oppgaver, sa Wixom.

Bedrifter som leder bevegelsen på dette har datavitenskapelig opplæring for alle ansatte, bruker avanserte teknikker som maskinlæring og har metoder for evidensbasert beslutningstaking på plass, sa Wixom.

Bedrifter med datadrevet kulturvaner genererer tilbakebetaling fra dataprosjekter ni måneder tidligere enn de som ikke gjør det, og tjener 6% høyere avkastning, fant MITs forskning.

For mer, sjekk ut Hvordan bli en dataforsker: Et jukseark på TechRepublic.

Data, Analytics og AI Nyhetsbrev

Få eksperttips for å mestre grunnleggende grunnleggende analyser av data, og følg med på den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Leveres mandager

Registrer deg i dag

© Copyright 2020 | mobilegn.com