在创新先锋论坛上,我们最喜欢写的话题之一是公司如何利用数据和分析来实现和保持竞争优势。下载188金宝搏软件但数据和分析的世界在不断变化,因此,企业战略也必须在追求这一目标的过程中不断发展。

考虑到这一点,下面是三个关键步骤,它们可以提升您的数据科学,并使其在您的组织中更具战略性和可广泛访问性。

1。专注于战略问题

在低悬垂的水果和焦点数据科学工作中,可以在您拥有最多数据的地区进行焦点才能诱人。但这真的是最战略性的方法吗?最近哈佛商业评论的文章本文概述了两种假设的分析方法:第一种方法是利用公司应用的用户粘性数据来深化用户体验,第二种方法是利用数据来通知每隔几年就会出现的授权竞标。

作者认为,第二个选项更具战略性和值得的数据科学项目,尽管可以随时可用于支持第一个信息。在考虑与您的数据科学家一起解决哪些问题时,请参阅首先分析数据的战略价值,而不是支持分析的数据量。

2.数据科学民主化

由知识工作者和管理人员组成的小团队可以解决许多问题,并使用相对较少的数据得出大量的数据驱动的决策。将数据科学仅仅局限于数据科学家和类似的角色会大大限制您的数据科学计划的潜在成功。特别是随着人工智能和自动化技术的不断发展聚合分析随着数据访问的普及,在整个组织内实现数据访问的民主化将变得至关重要。

3.重新分配数据科学家

另一个考虑因素是确保组织的数据科学家以最大化其影响的方式部署。例如,最经验丰富的科学家可能最好致力于在战略级别项目上工作,而其他的科学家则可以帮助业务分析师或知识工作人员在分析和数据科学原则中出现或培训员工时解决问题。与任何东西一样,没有一种尺寸适合 - 所有方法。但对于数据科学来真正成为一个竞争级别的差异化,组织必须确保它是战略性,普遍性的,也许最重要的是,植根于数据素养文化。

有关如何有效的方式,请看看这一点哈佛商业评论的文章