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L’état du rôle du CDAO
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CAO (Chief Analytics Officer) et Chief Data Officer (CDO) sont des termes qui sont de plus en plus utilisés de manière interchangeable pour le rôle de CDAO (Chief Data Analytics Officer) qui a gagné du terrain au cours des dernières années. Cette tendance ne se produit pas seulement dans les entreprises de taille moyenne comptant 1000 employés ou plus, mais également dans les grandes entreprises du Fortune 1000 telles que les banques mondiales. L’échelle, bien qu’un sujet essentiel pour certains aspects du rôle de CDAO, n’est pas la seule considération pour avoir un CDAO et un centre d’excellence en analyse de données.
Dans une entreprise décisionnelle axée sur les données, le CDAO est le gardien des fonctions cognitives ou de réflexion derrière chaque décision de l’entreprise. Le CDAO fournit les « neurones » (données, sciences de la décision, idées, plates-formes, etc.) qui permettent une meilleure réflexion et une meilleure prise de décision dans toute l’organisation. Cette vision plus large selon laquelle « l’analyse des données est le cerveau et fait partie du système nerveux central de l’organisation » est justifiée compte tenu du passage à la numérisation et à l’IA. L’utilisation des données s’accélérera au cours des dix prochaines années, ce qui stimulera la prise de décision par toujours plus de constituants de l’organisation, l’adoption de l’intelligence artificielle, la compréhension du métaverse et d’autres efforts de haute technologie axés sur la connaissance.
En outre, le CDAO est souvent le mieux placé pour piloter et déployer des initiatives CRM et des programmes d’infrastructure numérique tels que le marketing et l’automatisation des risques. Dirigée par le CDAO, l’équipe d’analyse des données, les données de l’organisation et les outils appropriés sont les principaux catalyseurs de cet écosystème de connaissances, de décision et d’action. Le rôle du CDAO dans le développement d’infrastructures axées sur les données est souvent perdu dans une grande confusion quant à savoir qui conçoit et met en œuvre l’IA, comment elle doit être construite et quels données et outils sont nécessaires.
L’état d’esprit CDAO est multidisciplinaire, analytique, créatif et collaboratif
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L’état d’esprit du CDAO diffère de celui du CIO ou du CTO car ils ne possèdent pas ou ne pensent pas exclusivement aux systèmes opérationnels et à l’infrastructure technologique. Les CDAO réfléchissent aux données de ces systèmes et à la manière dont elles alimentent les systèmes de connaissances pour l’analyse et la prise de décision. Le CDAO consulte les partenaires commerciaux pour arriver à une solution de connaissances. En d’autres termes, ils ne pensent pas aux serveurs ou à la plomberie, sauf s’il s’agit de données — entrepôts, mégadonnées ou autres plateformes de connaissances.
- DEVRAIT évangéliser l’IA et les résultats commerciaux axés sur les informations.
- NE DEVRAIT PAS évangéliser les plateformes.
- DEVRAIT fournir la plate-forme en gardant les résultats à l’esprit. Ce faisant, ils…
- Envisagez la génération de revenus, de bons résultats pour les clients ou des augmentations du NPS.
- Le timing DEVRAIT et DOIT être pris en compte. Par exemple, si le développement des capacités est nécessaire pour répondre aux objectifs réglementaires ou de risque, la livraison peut prendre plus d’un an ou deux.
- L’évangélisation DEVRAIT être liée à une stratégie d’entreprise et, idéalement, à une transformation commerciale ou numérique pour obtenir une traction future.
Le CDAO doit être un leader collaboratif qui peut engendrer la confiance pour transformer et diriger la fonction. Les compétences en matière de gestion du changement et de transformation doivent inclure la gestion d’une feuille de route stratégique, d’un processus d’élaboration de plans directeurs et de comités exécutifs permanents pour rechercher l’adhésion des parties prenantes et le soutien de la haute direction.
Ce que Tom Davenport a dit dans Concurrence sur Analytics au début des années 2000 est toujours valable aujourd’hui : gagner la confiance de la direction par le biais de communications réfléchies est la clé de la réussite d’une analyse de données et d’un centre d’excellence en intelligence artificielle. Le CDAO doit avoir une expertise en stratégie et une expérience dans la gestion d’équipes diverses. Un autre trait clé est la capacité d’encadrer et de développer des professionnels de l’analyse de données ; ces équipes sont hautement qualifiées et en demande, et nombre d’entre elles sont des penseurs et des experts très indépendants.
Idéalement, le CDAO devrait avoir un point de vue sur le produit du travail et défiera et coachera l’équipe pendant la phase de développement, mais pas de microgestion. Autrement dit, avoir un POV sur les solutions d’analyse de données de l’équipe devrait être sous forme de conseils ; pensez à développer les talents, sans leur dire quoi faire. En termes d’aspects opérationnels de la fonction, les CDAO doivent comprendre comment faire des compromis sous la forme de processus de priorisation.
Définir les limites du rôle de CDAO
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Le CDAO est un rôle très visible et critique chargé de diriger la fonction d’analyse de données en tant que directeur général et homme d’affaires.
Le CDAO génère des résultats :
- La création de valeur globale comprend la création de nouvelles propositions d’affaires ou de clients
- Des informations exploitables connectées aux moteurs de P&L
- Innovation en analyse de données : trouver de nouvelles façons d’appliquer les faits, les données et les méthodologies aux opportunités et aux ensembles de problèmes
Données: Le CDAO est l’exécutif chargé de s’assurer que l’entreprise traite les données comme un atout stratégique et critique. Le CDA pilote la stratégie, la gestion et la gouvernance des données, y compris tous les aspects des données tout au long du cycle de vie. Le CDAO aide à sélectionner les outils de lignage des données, embauche l’équipe, contrôle les gestionnaires de données et assure la connectivité à la gouvernance informatique et au processus de gouvernance d’entreprise. Dans le même temps, le CDAO joue un rôle crucial dans la création de données de qualité standard et de la ou des plates-formes pour héberger ces données, très probablement dans le cloud. Cependant, le profil de rôle du CDAO, contrairement à son prédécesseur, le directeur des données, fonde les efforts de données sur le fin de partie en tête. Cela représente encore un autre état d’esprit vis-à-vis du changement de compétences par rapport au passé. Le CDAO commence par les objectifs et les résultats commerciaux et passe du temps à apprendre ce dont l’entreprise a besoin au lieu d’une tendance trop courante en matière de gestion des données : créez-le, et ils viendront.
Qu’il soit ou non techniquement possible de jeter toutes les données dans une plate-forme de mégadonnées n’est pas la question ; encore une fois, l’état d’esprit par rapport à l’ensemble de compétences doit toujours être fait en gardant à l’esprit les priorités et les applications souhaitées par l’entreprise. Supposons que vous lisez une description de poste CDAO ou une description de poste CDO qui mène à des engagements réglementaires ou à des capacités de gestion des risques. Dans ce cas, cela se traduira par une feuille de route bloquée pour l’analyse de données, car cela ne tient pas compte de la vision de l’état final pour l’analyse de données et l’IA. Cette position aura alors du mal à aller au-delà de la gouvernance des données et du développement de la plate-forme, car tout ce qui sera construit ne sera pas adapté à l’usage pour tous les cas d’utilisation.
Le CDAO s’assure que la contribution et le consensus des partenaires commerciaux sont pris en compte dans les priorités d’un plan d’analyse de données qui cherche à connecter l’IA, l’analyse et les données dans une stratégie d’impact unifiée. L’utilisation de termes tels que la littératie des données doit probablement être revisitée en quelque chose comme la prise de décision de qualité ou l’analyse de données et la littératie en IA. La littératie des données est très 2005 à l’ère du ML, et de nombreux cadres trouvent quelque peu insultant d’être qualifié d’illettré des données, il est donc temps de repenser la façon dont cela est présenté.
Les facteurs de succès et les changements d’état d’esprit comprennent :
- Assurez-vous que la stratégie de données est alignée sur les résultats de l’entreprise.
- Stratégie et planification continues des données plutôt que de considérer la stratégie des données comme un projet.
- Faire de la gouvernance et de la gestion des données un comité de niveau exco.
- Comprendre les problèmes commerciaux et les cas d’utilisation et leur hiérarchisation au sein de l’entreprise.
- Évitez les outils pour le syndrome de l’outil. Alignez les outils de données par objectif et fonction.
- Ne vous contentez pas d’interfacer avec les LOB ; créez un processus de planification permanent avec votre C-suite qui cherche délibérément à calibrer et à valider constamment les initiatives de données avec les LOB.
- Ne vous contentez pas d’exécuter un programme d’éducation à la littératie des données basé sur la conformité. Créer un sommet permanent pour alphabétisation De dà qui cherche à couvrir divers sujets transformationnels.
Informations: L’état d’esprit CDAO pour l’information consiste à diffuser des informations et à démocratiser l’accès aux données pour ccitoyens scientifiques des données et citiutilisateurs professionnels zen. L’état d’esprit va au-delà des concepts d’intelligence d’affaires (BI) tels que les rapports réglementaires pour des concepts tels que la visualisation des données et le libre-service analytique. Néanmoins, l’accent est mis sur l’assistance aux entreprises et aux utilisateurs expérimentés dans la génération d’informations à partir de la visualisation de données et des outils de plate-forme Analytics-as-a-Service. Pour cela, l’architecture exemplaire facilite la livraison d’insights. Mais comprendre quelle architecture construire nécessite un plan et une feuille de route alignés sur l’entreprise. De nombreuses entreprises se réfèrent à cela comme à la simple livraison de la plate-forme, mais fournir la «plate-forme» nécessite bien plus. Cela va au-delà de la simple défense de l’environnement ou de la garantie de la gérance des données.
Le CDAO est créé ; comme Gartner l’a récemment mentionné dans une conférence, j’ai participé à un rôle de type « concierge » au-delà de la gestion des données et strictement de la plomberie et de la configuration des outils. Le CDAO doit garantir un paradigme de libre-service assisté pour aider les entreprises et les autres utilisateurs à gagner du terrain avec l’analyse des données. Cela signifie aider l’entreprise à générer des informations lorsqu’elle est bloquée et l’aider à utiliser les outils jusqu’à ce qu’elle devienne un utilisateur expérimenté. Les outils basés sur le cloud ou sur site tels que les outils de visualisation de données Power BI et Tableau devraient permettre le paradigme du libre-service.
Les facteurs de succès et les changements d’état d’esprit comprennent :
- De la performance commerciale à l’intelligence adaptative et aux informations en temps réel.
- Des entrepôts de données à Analytics-as-a-Service (AAS), en particulier le libre-service.
- De l’entreposage de données au lac de données ou au jardin ouvert pour faciliter le partage de données et les partenariats et l’acquisition de données par des tiers.
- De la vision de la stratégie de données comme une stratégie autonome à la vision de la stratégie d’analyse des données comme une stratégie globale alignée sur la stratégie de l’entreprise.
Connaissances: Le Saint Graal et le plus haut niveau de maturité de l’AD se produisent lorsque vous générez et utilisez des connaissances. Atteindre le stade de la connaissance dans une entreprise est une entreprise complexe qui nécessite non seulement un changement de leadership, mais aussi la bonne combinaison de conception organisationnelle, d’engagement des parties prenantes et des bons outils open source. C’est là qu’entrent en jeu les analyses proactives et prédictives, ainsi que des sujets liés à l’IA tels que l’apprentissage automatique automatisé, l’apprentissage en profondeur et la modélisation d’optimisation. Le fait est que très peu d’entreprises atteignent vraiment ce niveau. De nombreuses entreprises atteignent un niveau de tête de pont d’une ou plusieurs compétences, telles que la modélisation prédictive pour le marketing ou le risque. Mais la vision complète de brancher véritablement l’IA et les moteurs de décision pour piloter la prochaine meilleure action ou tout ce dont le consommateur ou l’entreprise a besoin est un concept que seules quelques entreprises de pointe de classe mondiale ont pleinement atteint.
Les facteurs de succès et les changements d’état d’esprit comprennent :
- Qu’il s’agisse d’avoir un conseil ou un comité de données distinct ou d’avoir un comité de gouvernance de l’analyse des données intégré au-delà du simple conseil.
- Affichage des analyses de données en tant que stratégie, pas seulement une capacité.
- Équilibrer les besoins de l’entreprise avec la technologie en comprenant et en encadrant les bonnes solutions d’analyse de données. Remarquez que je n’ai pas dirigé avec la technologie. L’analyse des données est le conduit.
- Du mode batch aux informations en temps réel.
- Du développement des capacités à la conception de la stratégie de connaissance de l’entreprise.
- Du déploiement des outils au partenariat avec les métiers, identifiez le cheminement pour déployer les outils et fixez les priorités pour y parvenir.
En conclusion, le CDAO a un formidable défi à relever pour apporter des informations afin d’éclairer la prise de décision, des données et d’autres outils pour résoudre divers problèmes. Le rôle de CDAO devient de plus en plus courant, et c’est un rôle pour lequel de nombreuses entreprises sont prêtes, y compris les entreprises de taille moyenne, mais tout reviendra au niveau de transformation et de maturité que le conseil d’administration et le PDG essaient de conduire.
J’attends avec impatience vos réflexions sur ce poste et votre expérience avec le rôle de CDAO.
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