CDO-Beratung / Datenstrategie und -ausführung

.

Eine Datenstrategie wird entwickelt, um die Herausforderungen zu bewältigen, die in der Geschäftsstrategie und den Missionszielen eines Unternehmens festgelegt sind. Eine gute Datenstrategie besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Maßnahmen zur Bewältigung schwieriger Herausforderungen, denen sich das Unternehmen gegenübersieht. Bei AlyData entwickeln wir den "Kernel" oder den Kern der Strategie und einen Ausführungsplan. Der "Kernel" besteht aus drei Komponenten: (1) Diagnose (Problemdefinition oder Art des Problems), (2) Richtlinien (was ist unser grundlegender Ansatz und unsere Entscheidungen) und (3) kohärentes Handeln (was werden wir tun?) ?).

Datenleiter haben die Aufgabe, die Datenstrategie auszuführen. Sie nutzen ihre Fachkenntnisse und Beziehungen, um Datensilos aufzubrechen und die Leistungsfähigkeit von Daten freizusetzen, indem sie Lösungen für künstliche Intelligenz einsetzen, um Innovationen, die Entwicklung neuer Produkte und die Erzielung von Endergebnissen zu ermöglichen. AlyDatas Data Advisory Service, Data & Analytics Strategy Framework und die VOICE-Methode (Vision, Organize, Innovate, Change and Execute) wurde eingeführt, um Datenleitern bei der Erfüllung ihrer Mission zu helfen.

AlyData_Data_Analytics_Framework.jpeg

AlyDatas Artikel über Medium, der gemeinsam mit dem CDO von TDAmeritrade verfasst wurde, mit dem Titel "Mitgestaltete Daten- und Analysestrategie für geschäftlichen Erfolg" - Klicken Sie hier

.

Unsere vier Hauptbeiträge zur Diskussion der Daten- und Analysestrategie sind:

Erstens: Eine Daten- und Analysestrategie muss gemeinsam mit den Geschäftspartnern erstellt werden, um sicherzustellen, dass sie mit der Geschäftsstrategie übereinstimmt und diese unterstützt. Nach der Festlegung der ursprünglichen Daten- und Analysestrategie müssen die Geschäfts- und Daten- und Analyseteams regelmäßig zusammenkommen, um sicherzustellen, dass die Verbindungen zwischen den gewünschten Geschäftsergebnissen und Daten- und Analyseinitiativen stets auf das Unternehmen abgestimmt und für dieses organisatorisch sind.

.

Zweitens: Jede der sechs Funktionen der Wertschöpfungskette für Geschäftsergebnisse muss zu stark sein, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen .

Drittens müssen Unternehmen eine neue Rolle einführen - die eines Datenökonomen, um das Wertversprechen und die Kapitalrendite zu entwickeln.

Und schließlich ist ein funktionsübergreifendes Engagement erforderlich, um die Daten- und Analysestrategie und letztendlich eine datengesteuerte Kultur voranzutreiben.

Data Strategy & Execution

Data Strategy & Execution

Thought Leadership

Thought Leadership

Industry Trends

Industry Trends

Data Management Maturity

Data Management Maturity

In der Regel werden Big Data-Projekte gestartet, um vorhandene Datenspeicher und Infrastrukturen zu erweitern. Die Berater von AlyData überprüfen die vorhandene Datenarchitektur und die wichtigsten Schwachstellen, um sich ein Bild vom aktuellen Status zu machen, bevor sie mit der Erstellung einer Strategie- und Ausführungs-Roadmap beginnen, die Datensilos freischaltet und kritische Einblicke ermöglicht. AlyData-Experten schulen Führungskräfte und Mitarbeiter darin, wie sie die gewonnenen Erkenntnisse nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und ihre Mission zu erfüllen.

Während dieses Prozesses verwenden AlyData-Berater Projektbeschleuniger wie Architekturvorlagen, Fragebögen und Dienstprogramme zur Datenprofilerstellung.

Um in ihren Rollen erfolgreich zu sein, müssen CDOs über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Datenmanagement und -analyse auf dem Laufenden bleiben.   Die Führungsrolle von AlyData besteht aus Branchenführern im Bereich Datenmanagement und -analyse. Wir veröffentlichen regelmäßig Bücher und Artikel über datengesteuerte Führung und sind in der Lage, unseren CDO-Kunden maßgeschneiderte Inhalte und Beratungsdienste bereitzustellen, gepaart mit unseren Stärken bei der Entwicklung detaillierter Roadmaps und Ausführungspläne.

Was sind die wichtigsten Trends, Herausforderungen und Chancen in Bezug auf Datenmanagement, Analyse und Datenwissenschaft, die sich auf Ihr Unternehmen und Ihre Strategie auswirken können? Das Branchenforschungsteam von AlyData sammelt diese Daten durch Inhaltsanalyse, Umfrageergebnisse und Nutzung unserer Fachexperten, um Perspektiven und Erkenntnisse zu liefern. Diese Ressourcen helfen Ihnen bei der Beantwortung der Fragen: Was ist der aktuelle Branchentrend in Bezug auf Datenmanagement, Analytik und Datenwissenschaft? Was machen Ihre CDO-Kollegen in Bezug auf Technologieinvestitionen? In was investieren Ihre wichtigsten Unternehmen / Wettbewerber in der Branche und warum? Wie wirken sich maschinelles Lernen und Internet der Dinge auf Ihr Unternehmen aus? Was können Sie tun, um Open Source-Tools zu nutzen, um Kosten zu senken und die Produktivität zu maximieren? usw.

Für Unternehmen, die ihre Datenverwaltungspraktiken bewerten und verbessern möchten, hat das CMMI® Institute das DMM-Modell (Data Management Maturity) entwickelt, um die Perspektivlücke zwischen Unternehmen und IT zu schließen. Es bietet eine gemeinsame Sprache und einen gemeinsamen Rahmen, der darstellt, wie Fortschritte in allen grundlegenden Disziplinen des Datenmanagements aussehen, und bietet einen abgestuften Weg zur Verbesserung, der leicht auf die Geschäftsstrategien, Stärken und Prioritäten eines Unternehmens zugeschnitten werden kann.
AlyData verwendet das DMM-Modell in Verbindung mit seiner proprietären Bewertungsmethode, Vorlagen und Prozesslandkarten, um die Datenverwaltungsreife eines Unternehmens zu ermitteln, Stärken und Schwächen in fünf Datenverwaltungsbereichen zu identifizieren: Datenstrategie, Datenverwaltung, Datenqualität, Datenplattform und Architektur Datenoperationen . Wir analysieren auch die Kultur einer Organisation und entwickeln eine maßgeschneiderte Roadmap für den Erfolg. Unsere Untersuchungen zeigen, dass Kunden, die regelmäßige DMM-Bewertungen durchführen, gefolgt von strategischen Investitionen in bestimmte Datenverwaltungsbereiche, mit Daten weitaus erfolgreicher sind als ihre Kollegen, die nicht so diszipliniert sind.