Quatre étapes pour créer une organisation de science des données qui offre un retour sur investissement

Les informations basées sur les données ont le pouvoir de transformer la stratégie commerciale et de répondre aux questions les plus critiques de votre organisation. Mais sans chemin clair pour créer et faire évoluer votre organisation de science des données, vous pouvez rester bloqué dans votre cheminement.

Si cela est vrai pour vous, vous n’êtes pas seul. Chez 84.51°, nous travaillons en partenariat avec des entreprises à tous les niveaux de maturité culturelle et technique, et nous avons trouvé ces quatre étapes essentielles pour construire une organisation de science des données qui offre un retour sur investissement durable.

Commencez petit : concentrez-vous sur des domaines d’activité prêts à l’emploi

Vous pouvez être motivé pour pousser votre organisation de science des données à fournir rapidement de la valeur dans plusieurs domaines de l’entreprise. Mais la clé pour définir des attentes réalistes et générer un retour sur investissement durable est de commencer petit. Faites le premier pas de votre voyage en trouvant des endroits où l’excitation et les opportunités vous attendent.

Concentrez-vous sur les quelques parties de l’entreprise qui comprennent la valeur de la science des données. Recherchez des domaines où des questions claires, fondées sur des données et mesurables existent et sont prêtes à recevoir une réponse. Idéalement, vous commencerez par des problèmes qui peuvent donner des résultats relativement rapidement, plutôt que par des problèmes commerciaux complexes qui prendront plus de temps à résoudre – pensez aux “gains rapides” comme les prix et les promotions. Cela contribuera à créer une dynamique et à adhérer à la science des données à mesure que vous passerez à des défis plus complexes et stratégiques. Vous voulez également vous assurer que les parties prenantes sont prêtes à prendre des décisions et à agir en fonction des apprentissages.

Construire le contexte : aligner les équipes techniques sur l’activité qu’elles soutiennent

Le contexte est la clé de la mise en place de votre talent technique pour réussir. Plus votre équipe de science des données est éloignée de l’entreprise, plus elle risque de manquer des informations précieuses.

Alignez la science des données directement avec le domaine d’activité qu’elles prennent en charge en créant des équipes interfonctionnelles. Cette structure facilitera les relations critiques entre les équipes les plus proches des données et les partenaires commerciaux qu’elles soutiennent.

Restez simple : utilisez la science qui garantit la qualité plutôt que la complexité

Il peut être tentant de pousser votre équipe à commencer par des approches d’apprentissage automatique complexes et avancées – mais la science complexe ne signifie pas toujours une meilleure science, peu importe où vous en êtes dans votre parcours.

Prenez le temps de définir clairement les problèmes de l’entreprise au lieu de vous lancer dans la modélisation complexe et l’intelligence artificielle. Des actifs de données simples mais de haute qualité permettront à votre équipe de répondre aux questions critiques en toute confiance. Les informations qui en résulteront mèneront finalement à une mesure, une stratégie et une activation plus efficaces. La complexité peut être introduite au fil du temps pour augmenter la précision et ouvrir la porte à la résolution de nouveaux problèmes.

Développez l’échelle : créez un plaidoyer pour la puissance de la science des données

Une fois que votre organisation de science des données commence petit et obtient de la valeur, vous pouvez faire évoluer cette valeur dans toute l’entreprise.

Par exemple, votre organisation de science des données a déterminé les bons prix pour une marque particulière afin d’optimiser l’engagement des consommateurs. Vous avez analysé, modifié le prix et mesuré le retour sur investissement. Vous pouvez désormais évoluer en appliquant cette approche à une autre marque du portefeuille.

Lorsque votre organisation est à la fois à l’aise pour formuler des questions sur les données et confiante pour agir sur les résultats de l’analyse, une culture organisationnelle autour de l’utilisation de la science des données se développera. Vous pouvez ensuite développer votre équipe de science des données et alimenter le volant d’inertie pour plus de données, plus de science et plus d’informations qui génèrent un retour sur investissement durable.

A propos de l’auteur

En tant que vice-présidente commerciale de 84.51° Insights, Data Science, Emily Gibbons dirige les équipes de science des données qui prennent en charge la livraison commerciale de 84.51° aux clients, notamment Custom Insights, 84.51° Stratum et 84.51° Collaborative Cloud. Il contribue à stimuler l’innovation scientifique continue dans l’ensemble du portefeuille 84.51° afin que ses solutions soient à la pointe du marché, fonctionnelles et précieuses pour ses clients. Emily est titulaire d’un BA en mathématiques de l’Université de Pittsburgh et d’une maîtrise en statistiques appliquées de l’Université du Tennessee.

Inscrivez-vous à la newsletter gratuite d’insideBIGDATA.

Rejoignez-nous sur Twitter : https://twitter.com/InsideBigData1

Rejoignez-nous sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/

Rejoignez-nous sur Facebook : https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *