Con i suoi dati in crescita esponenziale e digitale trasformazioni, compresa la mobilità, connettività continua, e veicoli autonomi rapidamente emergenti, Ford riconosciuto indietro nel 2014, che ha bisogno di adottare un approccio completo e strategico di decision-making. Queste sono state le ragioni principali per cui Ford assunto il suo primo global chief dati e analisi ufficiale, Paolo Ballew, e formò la Ford Globale, la comprensione dei Dati e Analytics (GDIA) unità nel mese di gennaio 2015.
Un veterano di Dun & Bradstreet, Assicurazione Nazionale, General Motors, e J. D. Power and Associates, Ballew la sfida era quella di “prendere i big data e analytics per il livello successivo, all’interno di Ford…, che istituisce un enterprise-wide vision di analisi e integrazione di tutte le attività di ricerca, analisi, processi, norme, strumenti e coinvolgimento dei partner”, ha dichiarato una società di stampa release.
Gli strumenti di analisi, i metodi e i processi sono stati in uso in tutta l’azienda, ma “non è stato efficiente individuale tasche delle imprese in corso di google analytics in modo incostante, Adamo Nero, portano i dati scienziato, mi ha detto di recente.
GDIA è stato creato per condividere le migliori pratiche e auto ottimizzato, data-driven decisionale all’interno dell’organizzazione. Disegno su un mix di Ford veterani precedentemente incorporati all’interno dei dipartimenti delle nuove assunzioni, GDIA è cresciuta ad uno staff di più di 600. Attraverso consultivo impegni, ha sostenuto tutti gli aspetti del business, dalla produzione, ricerca e sviluppo, e della supply chain, marketing, servizio clienti, amministrativi, legali, di contabilità e di squadre.
Come spiego nel caso di studio, Ford Analytics Team Democratizza basate su Dati di Analisi, GDIA centralizzata di coordinamento promuove la coerenza e la condivisione delle migliori pratiche. “Sapevamo di poter imparare dagli altri”, ha detto Nero. “In precedenza, abbiamo avuto singole squadre imparare diverse cose, ma non erano la condivisione all’interno tasche analitiche di esplorazione.”
La centralizzazione è un modo in cui le aziende stanno facendo la maggior parte dei dati disponibili competenza scientifica, ma c’è più di un modo per ottenere centralizzato di supervisione. Facebook, per esempio, hanno sviluppato un approccio ibrido in cui i dati della scienza esperti rimasto incorporato all’interno di specifiche aree di business, ma come ho spiegato in questo 2013 articolo, hanno anche riferito a poi Capo Analytics Ufficiale Ken Rudin (che nel frattempo ha aderito Google), e si incontrano regolarmente con i loro coetanei provenienti da altre unità di business.
In un approccio ibrido, esperti di sviluppare una profonda conoscenza in un dominio aziendale e sono sempre a disposizione (e finanziati), che di gruppo. Sono inoltre regolarmente condividere ciò che si sta lavorando con loro analytics coetanei e scambi di idee e le lezioni apprese attraverso le unità di business. Il capo analytics ufficiale promuove lo sviluppo del talento, imposta e coordina analitica priorità, a e la champions infrastrutture e i dati di investimenti a beneficio di tutte le unità di business.
Ford approccio alla centralizzazione è ugualmente valido e non impedisce di singole unità di business di fissaggio dedicato analitico risorse. Il centralizzata team di approccio è particolarmente utile nella diffusione di decision-making e di ottimizzazione per i dipartimenti e le unità di business che sono troppo piccole o altrimenti mal equipaggiate per il supporto analytics iniziative in proprio.
Esperto di analisi dei dati di Thomas Dinsmore, autore di Dirompente Analytics (uno dei migliori libri che ho letto sull’argomento di analytics), di recente mi ha detto che i dati, gli scienziati dovrebbero essere trattati come aerei di linea commerciali: devono essere sempre in overbooking. La centralizzazione è un modo per garantire che c’è sempre una costante, la priorità pipeline di analisi progetti per affrontare. Ma è anche possibile ottenere nei guai con la centralizzazione se la coda per analisi di supporto diventa troppo lungo o se c’è una mancanza di innovazione imprenditoriale. Dinsmore ha detto che ha visto le organizzazioni di tornare al più decentrato (o, forse, ibrido) approcci, dopo centralizzazione una prova.
Per ulteriori informazioni su come Ford GDIA è organizzato e come si promuove democratizzato di accesso ai dati con strumenti produttori, tra i quali Alteryx, Qlik, e Tableau, leggere il già citato caso di studio. Alan Jacobson, direttore di analisi globale, spiega come Ford consente agli utenti di porre le domande giuste e scegliere gli strumenti giusti. La relazione, inoltre, dettagli come GDIA affrontato tre progetti in cui i dati della scienza esperienza ha fatto la differenza nella logistica, acquisti, produzione e supply chain management. Clicca qui per scaricare un estratto del 14 pagine del rapporto.
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