La scienza e l'analisi dei dati sono fondamentali per la trasformazione digitale. Poiché l'analisi diventa più centrale per il processo decisionale aziendale, la governance e la gestione dei dati sono parti essenziali dell'innovazione.
Il Chief Analytics Officer è un nuovo ruolo che può aiutare le aziende a creare strategie migliori per collegare data scientist, utenti aziendali, IT e altre parti interessate in un ecosistema di dati a livello aziendale. Lo sviluppo di un'ampia cultura di dati e analisi nei reparti dell'azienda è parte integrante del ruolo di chief analytics officer.
Mentre parlo di trasformazione digitale con i leader aziendali in molti settori, è emerso un messaggio chiaro: il successo competitivo dipende dall'aggregazione e dall'interpretazione dei dati in modi sofisticati. Senza dati non c'è trasformazione digitale. E senza la trasformazione digitale, la maggior parte delle aziende è morta.
Per approfondire i misteri nascosti della trasformazione digitale e dell'analisi, ho parlato con il chief analytics officer di Estee Lauder, Sol Rashidi. È una dirigente esperta e ha ricoperto ruoli di senior data presso Merck, Sony Music e Royal Caribbean.
La nostra conversazione è stata l'episodio #710 della serie di conversazioni CXOTalk con persone che plasmano il nostro mondo. Guarda la nostra intera conversazione approfondita nel video qui sopra e leggi la trascrizione completa.
Dai un'occhiata ai commenti modificati di Sol Rashidi, chief analytics officer di Estee Lauder, di seguito:
Cos'è un chief analytics officer?
[Il ruolo è] intorno all'aggregazione; consolidamento; ecosistemi di dati di prima, seconda e terza parte; collegare le informazioni, non solo raccoglierle; qualità dei dati; fedeltà dei dati; e quello che io chiamo il playbook difensivo. Riguarda l'ecosistema di backend che supporterà approfondimenti e analisi.
Il playbook offensivo è l'analisi che ricaverai dai dati. Approfondimenti che genererai dalle analisi.
Non stiamo raccogliendo dati solo per il gusto di raccogliere dati. Raccogliamo dati per fare qualcosa con esso. Stiamo generando analisi e approfondimenti.
Quanti dati raccogli e aggrega?
Raccogliamo qualsiasi elemento di dati, set di dati che possiamo mettere in pratica, sia di prima parte, di seconda o di terza parte. Oppure puoi essere guidato dal caso d'uso: ho il caso d'uso e ho bisogno di dati per supportarlo.
Ho gestito entrambi. Non credo che sia l'ideale. Se adotti un approccio molto caso per caso d'uso, sarai sempre limitato ai set di dati che supportano quel caso d'uso. Non credo che questo ti darà necessariamente le intuizioni, perché l'ampiezza, la profondità e l'ampiezza dei set di dati che hai per impostazione predefinita sono limitati ai casi d'uso esistenti.
[Ma] essere solo un accumulatore di dati non risolve il problema. Ci deve essere una rima o una ragione.
Sono passato da “Andiamo ad accumulare dati” a “Sosteniamo caso per caso d'uso”, ad ora “Diamo priorità ai set di dati che pensiamo gestiranno la nostra attività in futuro.”
[I leader aziendali] non si preoccupano delle decisioni prese dietro le quinte. Ottengono risultati migliori in termini di tempistica, coesione, completezza e comprensione della propria attività.
Come si allineano la scienza e l'analisi dei dati con aree aziendali come il dipartimento finanziario?
Uno, costruisci relazioni e trova persone disposte ad avere solo un altro incontro di 30 minuti con te, o un incontro di un'ora con te, e dirti come stanno le cose. Vai da loro per coaching, consulenza e guida.
In secondo luogo, quando hai un caso d'uso, un problema aziendale, un progetto o un programma, sfrutta questa opportunità. Sei stato invitato a cena. Hai ufficialmente un invito. Più esprimi interesse nell'apprendere la loro attività, meglio starai. Costruisci le relazioni. Usa i tuoi consigli.
In terzo luogo, siediti con il loro team finanziario. I numeri che mangiano, vivono e respirano. Partecipa alle riunioni finanziarie. Siediti con loro e comprendi i loro modelli. Da dove stanno estraendo i set di dati? Quali sono le loro fonti di verità?
Quanto è importante la maturità organizzativa riguardo a dati e analisi?
È utile sapere quali team hanno bisogno di un approccio one-stop-shop all'analisi rispetto a quelli che possono essere self-service o autonomi e da soli, attingendo a te per le migliori pratiche o idee o opportunità per collaborare. Questo aiuta con la pianificazione delle capacità.
Mi aiuta anche a capire con quali team collaborare e con quali non collaborare.
Se non ci sono investimenti, nessun talento, e sono non dare tempo, è difficile investire in una squadra del genere perché non sai se è a parole. Non sai se sono troppo piccoli per l'organizzazione e probabilmente non dovresti dare loro la priorità.
[D'altra parte,] se una squadra non sta necessariamente producendo di più, tuttavia, hanno fatto gli investimenti, hanno una squadra in atto, hanno solo bisogno di accelerare quello che stanno facendo, beh, questa è una squadra che può supportare. Vuoi aiutarli nel loro viaggio verso la crescita.
Mi aiuta con la pianificazione delle capacità perché non possiamo essere ovunque contemporaneamente.
Consigli per i leader aziendali
Coinvolgi di più il tuo team di D&A [dati e analisi]. Collegali. Potrebbero essere riunioni di stato settimanali. Potrebbero essere revisioni trimestrali. Potrebbe essere quando stai rivedendo importanti iniziative strategiche che devi sbloccare o attivare. Coinvolgi un membro del tuo team D&A perché rimarrai stupito.
CXOTalk offre conversazioni approfondite e apprendimento con i migliori leader mondiali nel campo degli affari, della tecnologia, del governo e dell'istruzione. Grazie al mio assistente di ricerca, Sumeye Dalkilinc, per l'assistenza con questo post.
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