Wesfarmers spera di trasformare il modo in cui la sua organizzazione utilizza i dati, fare analisi di dati in una strategia di business, invece di un effetto collaterale.
Parlando su un pannello di circa basato sui dati di un cambiamento culturale durante il Gartner Dati e Analytics Summit a Sydney lunedì, Wesfarmers direttore generale di Anticipo Analytics Alan Lowthorpe ha detto che mentre i dati e analytics ha storicamente servita a complemento di un’organizzazione, strategia di business, un cambiamento si è verificato in cui i dati e analytics è diventata la strategia di business.
Una strategia di business che Wesfarmers ha adottato, Lowthorpe spiegato, è un giorno di programma finalizzato all’analisi dei dati per il team di leadership che insegnare loro circa l’analisi dei dati, incluse le differenze tra le funzionalità avanzate di analisi e reportistica di business intelligence.
Sono poi attraverso una fase del conglomerato, casi d’uso, quali l’identificazione, la beta di ingegneria, o di advanced analytics e le implicazioni, per evidenziare il ruolo che le varie squadre del business giocare nell’applicare i casi d’uso, seguita da questa informazione a cascata di tutto l’organizzazione.
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Lowthorpe detto che è importante che i dati e analytics intessuta tutta organizzazioni, con riferimento all’utilizzo di dati e analytics per migliorare la centralità del cliente come esempio.
“Quando si pensa centralità del cliente, in particolare l’uso di dati comportamentali, può essere molto difficile da fare senza dati così c’è la sua importanza diventa molto più vicino alla superficie. Ma questo è un punto di arrivo che si desidera spostare verso quindi penso che sia veramente all’inizio … nelle fasi iniziali — che [sviluppo] di priorità di business di come ci aiuta a prendere decisioni migliori più velocemente,” Lowthorpe detto.
“Quando si parla di caso d’uso e dicono dove sono i risultati di [processo], aiuta in termini di ottenere che l’allineamento e la gestione delle aspettative, e quando si parla di come facciamo a pensare che il caso d’uso è di andare avanti, abbiamo di riferimento. Di nuovo, abbiamo avuto la fortuna che i membri del consiglio, a tutti i livelli sono in realtà adorano.”
Entrare Lowthorpe in discussione è stato ATO vice commissario e capo della più Intelligente di Dati di Programma Marek Rucinski chi ha detto che i dati e analytics, business, e SI forma un “triangolo” dove c’è “sempre un push e pull tra quei tre lati … e quei tre a parlare è qui che avviene la magia.”
In cui le organizzazioni hanno avuto successo, Rucinski, ha spiegato, avevano combinato i vari punti di vista, dai loro rispettivi dati di google analytics, e rami di azienda per la forma di una coerente strategia di business.
Mentre Rucinski non condividere il modo con cui l’ATO ha affrontato modifica la sua cultura in linea con questo pensiero, ha detto l’organizzazione del governo, stava lavorando su processi che non sono stati ancora “pronte in prima linea”.
La messa a fuoco per l’ATO, secondo Rucinski, è l’attuazione di analisi dei dati e la IA per “migliorare la capacità umana di produrre giudizi”, così gli esseri umani possono in ultima analisi, le decisioni in materia.
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Tuttavia, come AI, machine learning, e big data diventa sempre più utilizzato nelle organizzazioni, Lowthorpe riconosciuto che l’etica deve essere mantenuto come priorità in qualsiasi data-driven strategia di business.
“I dati sono sempre più una parte della loro identità, in modo che quando si danno i loro dati, come si fa a trattare? Ti trattano come se fosse una parte di loro? Andando al di là di ciò che i requisiti di legge è qualcosa che penso che crea una sorta di soglia per gli standard etici … che è davvero un ottimo mentalità: dobbiamo proteggere questa risorsa in modo che i clienti ci vuole?”
Università di Melbourne e i dati di strategy advisor Fiona Tweedie, che ha anche preso parte nel pannello di, aggiunto che le organizzazioni dovrebbero essere attivi nell’indagare i dati e strumenti che utilizzano, tenendo conto dei pregiudizi e ad assunzioni che possono sorgere.
“Se ci siamo affidati criticamente su dataset di grandi dimensioni, invece di rimuovere le decisioni umane e le decisioni più facili, a volte si finisce solo rafforzare questi pregiudizi”.
Tweedie pone la questione etica, se le organizzazioni di evitare di fare ipotesi su chi sia l’utente normale, sottolineando che è importante “[pensare] su chi sono gli utenti più vulnerabili e come potrebbe il tuo progetto li può influenzare negativamente”.
“Avendo [data analytics] come un centro di responsabilità è un buon posto per avere il vostro pensiero accadendo, come viene sollevato fuori e’ solo una questione operativa, e rende chiaro che questo non è qualcosa che SI deve preoccupare,” Tweedie, ha detto.
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