Comme de nombreuses entreprises aujourd'hui, GlaxoSmithKlein a passé ces dernières années à s'efforcer de tirer plus de valeur de ses données, et elle a de grands objectifs pour utiliser les données comme un accélérateur commercial.
Thor Olavsrud du CIO s'est entretenu avec Shobie Ramakrishnan, SVP. et directeur du numérique et de la technologie de la commercialisation pharmaceutique de la société mondiale de soins de santé basée au Royaume-Uni pour en savoir plus sur la transformation de ses données.
Vous trouverez ci-dessous des extraits édités de cette conversation du sommet Data and Analytics du CIO. Regardez l'intégralité de l'interview vidéo pour plus d'informations.
Sur la structuration pour s'aligner sur la stratégie commerciale :
Ramakrishnan : Je pense que l'échelle et la vitesse de notre transformation nous obligent à innover et à évoluer rapidement dans chacune de nos activités. unités. Deuxièmement, je pense également qu'il faut un type très différent de talent, de leadership et d'expertise pour utiliser des algorithmes de données et d'apprentissage automatique pour travailler avec des données biologiques ou génomiques complexes afin d'accélérer la découverte de médicaments, et cela nécessite un ensemble différent de compétences auxquelles penser. comment vous pouvez offrir une expérience client beaucoup plus axée sur les données dans nos activités commerciales et grand public.
Ainsi, reconnaissant cela, nous avons créé plusieurs rôles de responsable des données au sein de chacune des unités commerciales, avec des dirigeants habilités dans chacun de ces domaines, et allouant les ressources dont ils ont besoin pour évoluer rapidement dans en ligne avec leur stratégie commerciale. La façon dont nous avons atteint l'objectif de l'entreprise consiste à créer un modèle d'exploitation fédéré qui identifie ce qui est essentiel, commun et critique, puis travaille sur ces aspects ensemble.
Sur la façon dont GSK a commencé sa transformation de données :
Ramakrishnan : Je pense que nous avons eu un point de départ un peu non conventionnel pour notre transformation de données. Nous n'avons pas commencé avec une stratégie de données sur trois ans et un plan d'investissement de plusieurs millions de livres. Nous n'avons pas essayé de rassembler et de nettoyer, de connecter toutes les données connues de GSK dans un lac de données avant de commencer la transformation des données, etc. Au lieu de cela, nous avons commencé avec l'ambition la plus large possible et le plus petit effort possible, et puis de la valeur créée et confirmée.
Ainsi, notre objectif initial était d'identifier les opportunités à court terme qui, selon nous, créeraient une valeur massive, que nous pourrions ensuite réinvestir dans notre plan d'innovation et de croissance. Nous nous sommes mis en place avec l'ambition de réaliser un milliard de livres de valeur grâce à l'utilisation des données. Nous ne savions pas si nous pouvions y parvenir ; nous ne savions pas comment nous y arriverions.
Nous avons ensuite commencé avec une série de questions sur les grandes entreprises à travers l'entreprise, telles que : « Comment pouvons-nous maximiser le rendement de nos vaccins dans des marques spécifiques ? » C'était assez précis, mais assez audacieux et assez gros pour les questions.
Nous avons ensuite mis en place des équipes de données interfonctionnelles pour travailler ensemble et développer de nouveaux modèles de données et algorithmes pour répondre à ces questions, en utilisant des approches agiles que vous avez peut-être vues utilisées dans le développement de produits logiciels dans un monde typique. Seulement cette fois, nous l'utilisions pour développer des produits de données. Lorsque ces solutions ont créé la valeur escomptée, nous les avons rapidement mises à l'échelle et nous avons pu développer et générer de la valeur en sprints comme vous le feriez avec les produits logiciels.
S'engager dans une stratégie de plateforme de données :
Ramakrishnan : L'un des problèmes courants que rencontrent les organisations lorsqu'elles commencent à devenir davantage axées sur les données, est que ils commencent à voir toutes sortes de problèmes avec la qualité des données, la disponibilité des données, la connexion des données. Et vous vous rendez vite compte que la dispute et la connexion des sources de données à travers tous les silos de votre organisation prennent juste un temps et des ressources disproportionnés.
Ainsi, en vous engageant dans une stratégie de plate-forme de données pour alimenter l'épine dorsale des données derrière toutes les analyses et autres produits de données, vous créez ensuite cette capacité à ingérer, nettoyer, connecter et démocratiser les données à grande échelle, puis en bénéficier sur une base continue une fois que vous l'avez fait une fois.
Sur des conseils qui valent la peine d'être partagés :
Ramakrishnan : Je dirais que concentrez-vous d'abord sur la valeur, la structure peut suivre plus tard. Découvrir comment créer de la valeur d'abord et être agile, ce sera ma première étape.
Ensuite, assurez-vous d'avoir suffisamment de personnes dans votre équipe, aux postes de direction et aux postes de conduite, qui comprennent vraiment à quoi ressemble l'état cible. Je pense que le fait de tâtonner à travers des changements progressifs peut vous amener un peu plus loin, mais pas assez pour avoir un impact.
Et enfin, je dirais, soyez vraiment patient avec vous-même. Et amener l'organisation avec vous est probablement la partie la plus importante du voyage, pas seulement pour réussir votre seul projet.
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