La sauce secrète pour le succès de la science des données

Le bien commercial, économique et social que la science des données peut apporter est presque illimité; il a le potentiel d'améliorer les soins de santé, la sécurité publique, les transports, l'éducation, l'environnement, la fabrication, les communautés et la qualité de vie en général. Si ce que recherche votre organisation est d'exploiter le potentiel de la science des données pour alimenter vos modèles économiques, alors votre question suivante est « Comment puis-je atteindre cet objectif?» Et c'est le sujet de cette blog.

Le comment: ingénierie de la valeur de la science des données

Permettez-moi de vous présenter le processus d’ingénierie de la valeur des données et de la science (voir la figure 1).

Figure 1: Cadre d’ingénierie de la valeur de la science des données

chacune des étapes du cadre de valorisation des données scientifiques – le cadre « Comment pour le faire»

Étape 1: Identifiez une initiative commerciale clé

Comme Stephen Covey en a parlé dans son célèbre livre « Les sept habitudes des personnes extrêmement efficaces, « Commencez par une fin en tête. »Nous avons constaté que la conversation de How devait commencer par se concentrer sur les activités clés de l'organisation initiatives – c’est-à-dire ce qui est important pour le nité au cours des 12 à 18 prochains mois. Votre organisation peut avoir des initiatives commerciales telles que:

• Réduire les coûts des stocks
• Améliorer la fiabilité de la chaîne d'approvisionnement
• Réduire les temps d'immobilisation opérationnels non planifiés
• Améliorer la fidélisation de la clientèle
• Améliorer le rendement
• Améliorer le «correctif initial»
• Améliorer la fiabilité et la qualité de la chaîne d'approvisionnement

Ce sont toutes d'excellentes initiatives. Vous avez juste besoin d'investir du temps pour les comprendre et les étudier en profondeur, y compris les avantages pour l'entreprise, les clients, l'environnement et l'exploitation, ainsi que les mesures et indicateurs de performance clés permettant de mesurer les progrès et les succès.

Étape 2: Identifier les éléments clés parties prenantes de l'entreprise

Une fois que vous avez identifié l'initiative commerciale ciblée, identifiez les parties prenantes de l'entreprise qui ont un impact ou qui sont impactés par l'initiative commerciale ciblée. Vous devez avoir au moins quatre organisations différentes, car vous souhaitez obtenir des points de vue divergents sur la manière dont elles envisagent de prendre en charge ou de soutenir l'initiative commerciale ciblée.

Nous utilisons des personas (un outil de réflexion conceptuelle) pour nous aider à comprendre les intervenants en ce qui concerne leur travail. objectifs, environnement de travail, décisions clés, questions et obstacles. Consultez « Une pensée raffinée comme une série de scientifiques » pour en savoir plus sur les personas

Étape 3: identifiez, validez, valorisez et hiérarchisez les décisions prises

Maintenant, l'étape de l'argent! Oui, une fois que nous connaissons l’initiative ciblée et les principales parties prenantes, nous souhaitons encourager une collaboration facilitée entre les différentes parties prenantes afin d’identifier, de valider, de valoriser et de hiérarchiser les décisions que ces parties prenantes doivent prendre pour soutenir l’initiative ciblée. Nous utilisons la matrice de hiérarchisation pour obtenir un consensus entre les différentes parties prenantes sur les décisions prioritaires (voir la figure 2).

Figure 2: Matrice de hiérarchisation des priorités

La matrice de hiérarchisation est le plus puissant outil d'alignement commercial que j'ai jamais utilisé. . Cela fonctionne à chaque fois… si vous faites le bon travail de préparation et que vous êtes prêt à vous mettre en danger. Pour plus de détails, voir « Matrice de priorités: alignement des activités et de l'informatique sur le chemin du Big Data ».

Après avoir terminé l'étape 3, tout le reste est «facile . »

. 4: Identifiez les prévisions à l'appui

Pour chacune des décisions prioritaires, identifiez les prévisions que chaque intervenant doit effectuer à l'appui de ces décisions. Lorsque vous travaillez avec les parties prenantes de l'entreprise, il est parfois plus facile de leur demander quelles questions ils doivent répondre pour appuyer leurs décisions clés. Ensuite, il s’agit d’un processus simple pour convertir ces questions en prédictions. Pour aider les organisations à comprendre ou à comprendre le potentiel de la science des données, je commence mes conversations avec les clients par une question très simple:

Dans quelle mesure votre organisation est-elle efficace pour exploiter les données et les analyses afin d'alimenter vos modèles commerciaux? [19659018] La figure 3 présente quelques questions et prévisions à l'appui tirées d'un exemple agricole.

Figure 3: Transition des questions en prévisions

Par exemple:

• "Quels étaient les revenus et les bénéfices l'année dernière?" (La question) est convertie en " Quels seront les revenus et les bénéfices de l'année prochaine? "(Prévision).
• " Quelle quantité d'engrais ai-je utilisée lors de la dernière saison de plantation? "(La question) est convertie en" Quelle quantité d'engrais aurai-je probablement besoin de la prochaine saison de plantation? " (la prévision).

Voir le processus assez simple.

Étape 5: Identifiez les sources de données potentielles et la stratégie d'instrumentation

L'étape suivante consiste à collaborer avec les parties prenantes de l'entreprise pour identifier les données à votre disposition. édité pour faire ces prédictions. L'astuce pour alimenter le remue-méninges sur les données s'appuie sur les «prédictions» identifiées à l'étape 4. Nous ajoutons simplement la phrase «et de quelles données avez-vous besoin pour faire cette prédiction?" Dans la déclaration de prédiction.

Par exemple:

• Les revenus et les bénéfices seront-ils vraisemblablement l'année prochaine, et de quelles données auriez-vous besoin pour faire cette prévision? Les suggestions de sources de données pourraient inclure l'historique des prix des produits de base, les conditions économiques, les tarifs commerciaux, les prix des engrais et des pesticides, les conditions météorologiques, les prix des carburants et plus encore.
• Quelle quantité d'engrais aurez-vous probablement besoin la prochaine saison de plantation et quelles données pourriez-vous besoin de faire cette prédiction? Les suggestions de sources de données peuvent inclure l'historique d'utilisation des pesticides et des herbicides, les conditions météorologiques, les cultures à planter, les prévisions de nuisibles, les conditions du sol, etc.

Au final, nous obtiendrons une matrice de sources de données correspondant à chaque clé. décision (cas d'utilisation) que nous pouvons utiliser pour hiérarchiser notre stratégie de données et d'instrumentation (capteur IdO) (voir la figure 4).

Figure 4: Exemple de matrice d'évaluation de la valeur des données

Étape 6: Identifiez l'architecture de support et technologies

Enfin, nous aurons besoin d’une architecture et de technologies Big Data et IoT sur lesquelles nous pourrons construire la solution offrant la valeur métier. Par exemple, dans une architecture IoT, il faudra prendre en compte les choix d'architecture et de technologie au niveau du bord, de la plate-forme (parfois aussi appelée «brouillard») et au niveau de l'entreprise (ou du cloud).

et les choix technologiques et l'intégration ne sont jamais faciles, au moins vous comprendrez quelles technologies vous allez avoir besoin et ce dont vous n'avez pas besoin.

En passant, je suis heureux de vous annoncer la sortie de mon troisième livre: « L'art de penser comme un scientifique de données . ”Ce livre est conçu pour être un classeur, un outil pragmatique que vous pouvez utiliser pour aider votre organisation à exploiter les données et les analyses afin d'alimenter vos modèles commerciaux et opérationnels.

Cet article a paru à l'origine sur LinkedIn et est republié par autorisation. Hitachi Vantara est un partenaire technologique mondial de SAP.

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