Med sin exponentiellt växande data och digital transformationer inklusive rörlighet, kontinuerlig uppkoppling och autonoma fordon som snabbt framväxande, Ford redovisade tillbaka 2014 som den behöver för att ta ett mer övergripande och strategiskt förhållningssätt till data-driven beslutsfattande. Dessa var de viktigaste skälen till varför Ford anställt sin första global chief data och analyser officer, Paul Ballew, och bildade Ford Globala Data Insikter och Analytics (GDIA) enhet i januari 2015.
En veteran av Dun & Bradstreet, Rikstäckande Försäkring, General Motors, och J. D. Power and Associates, Ballew utmaning var att “ta” big data ” och analytics till nästa nivå inne Ford… om inrättande av en enterprise-wide vision för analytics och integrera all forskning, analyser, processer, standarder, verktyg och partner engagemang,” uppgav ett företag pressmeddelande.
Analytics-verktyg, metoder och processer används i hela företaget, men “det var inte effektivt att ha enskilda fickor av verksamheten går om analytics i inkonsekvent sätt,” Adam Vit, leda data scientist, berättade nyligen för mig.
GDIA skapades för att dela med sig av bästa praxis och drive optimerad, datadrivna beslut i hela organisationen. Ritning på en blandning av Ford veteraner tidigare inbäddade i avdelningar samt nyanställda, GDIA har vuxit till en personalstyrka på mer än 600. Genom rådgivande engagemang, den har bidragit till att alla aspekter av verksamheten, från tillverkning, forskning och utveckling, och distributionskedjan för marknadsföring, kundtjänst, administrativa, juridiska, och revisionsteam.
Som jag förklarar i fallstudien, Ford Analytics-Teamet Democratizes Data-Driven Analys, GDIA är centraliserad samordning främjar enhetlighet och utbyte av bästa praxis. “Vi visste att vi kunde lära av varandra”, sade Blacke. “Tidigare hade vi olika grupper, lära sig olika saker, men de var inte dela över fickor av analytiska utforskning.”
Centralisering är ett sätt för organisationer är att göra det bästa av tillgängliga data vetenskap expertis, men det finns mer än ett sätt att uppnå centraliserad tillsyn. Facebook, till exempel utvecklat en hybrid metod där data vetenskap experter legat inbäddade i specifika områden, men som jag förklarade i denna artikel 2013, de rapporterade också att dåvarande Chefen Analytics Officer Ken Rudin (som sedan gick Google), och de träffades regelbundet med sina kamrater från andra affärsenheter.
I hybrid strategi, experter utveckla en djup kompetens inom ett affärsområde och är alltid tillgängliga för att (och finansierade av) som grupp. De har också regelbundet dela med sig av vad de arbetar med sina analytics kamrater och byta idéer och erfarenheter mellan affärsenheter. Chefen analytics officer främjar utvecklingen av talang, uppsättningar och samordnar analytiska prioriteringar och champions infrastruktur och data investeringar till nytta för alla affärsenheter.
Fords strategi för att centralisering är lika giltiga och det hindrar inte att enskilda affärsenheter från och behålla engagerade analytiska resurser. Centraliserad team tillvägagångssätt är särskilt fördelaktigt att sprida data-driven beslutsfattande och optimering till avdelningar och enheter som är för små eller på annat sätt illa utrustade för att stödja analytics initiativ på egen hand.
Analytics-expert Thomas Dinsmore, författare av Störande Analytics (en av de bästa böcker jag har läst på temat analytics), berättade nyligen för mig att data forskare bör hanteras som kommersiella flygplan: De bör alltid vara överbokad. Centralisering är ett sätt att se till att det alltid är en stadig, prioriterade gång på analytics-projekt att ta itu med. Men du kan också få problem med centralisering om kön för analytics stöd blir för lång eller om det finns en brist på entreprenörskap innovation. Dinsmore sade att han sett organisationer går tillbaka till ett mer decentraliserat (eller, kanske, hybrid) tillvägagångssätt efter att ge centralisering ett försök.
För mer information om hur Ford GDIA är organiserat och hur det främjar demokratiseras tillgång till data med verktyg från leverantörer inklusive Alteryx, Qlik, och Tablån, läs de tidigare nämnda fallstudie. Alan Jacobson, chef för global analytics, förklarar hur Ford som hjälper användarna att ställa rätt frågor och att välja rätt verktyg. Rapporten beskriver också hur GDIA itu med tre projekt där data vetenskap expertis gjort skillnad i logistik, inköp, tillverkning och supply chain management. Klicka här för att ladda ner ett gratis utdrag ur den 14-sidiga rapporten.
Andra berättelser:
Qlik tomter naturligtvis att big data, molnet och ‘AI’ innovationBlockchain förklaras i klartext englishOracle lanserar Adaptiv Intelligent program för CXAt analytikerkonferens Cloudera fokuserar meddelande, pläderar den femte på IPO-rykten