Lista di controllo per il Chief Data Officer
La funzione del Chief Data Officer, in breve CDO, è multiforme. Anche se è relativamente nuovo, il profilo di lavoro sta cambiando strategicamente. Una sfida è certamente quella di rendere il flusso di dati in costante crescita più utilizzabile con l'aiuto di metodi scientifici, sottolinea Jeffrey McMillan, CDO di Morgan Stanley.
Limitare il ruolo del Chief Data Officer alla massimizzazione dei profitti non è sufficiente. La posizione del CDO è essenzialmente progettata per raggiungere tre obiettivi aziendali chiave:
- Guidare la crescita globale dell'azienda
- Migliorare l'efficienza delle misure
- Gestire i rischi
L'idea è che tutti i processi e le attività aziendali beneficiano di questi tre obiettivi. Jeffrey McMillan, CDO presso Morgan Stanley, ha fatto alcune raccomandazioni al recente Summit CDO a New York. Si è concentrato su cinque aspetti analitici o processi strategici per quanto riguarda il trattamento dei dati.
- La strategia della scienza dei dati dovrebbe essere in linea con la strategia aziendale
I buoni scienziati di dati non sono facili da trovare. Ma piuttosto che spendere troppo tempo cercando di trovare il data scientist ideale, McMillan crede che qualcos'altro sia almeno altrettanto importante. Vale a dire, che questa persona è ben informata sulle questioni di business e di vendita. Se nessuno nell'azienda si preoccupa di implementare le raccomandazioni del CDO, la sua posizione viene minata.
- Incoraggiare gli utenti a lavorare con le visualizzazioni dei dati
I set di dati dovrebbero essere messi a disposizione del maggior numero possibile di dipendenti, invece di lasciarli nelle mani di pochi. Per McMillan, questo approccio assicura interessi aziendali vitali perché porta i dati ai decisori. "I decisori aziendali non hanno bisogno di algoritmi. Ciò di cui hanno bisogno sono informazioni che possono usare nella pratica".
- Il quadro d'azione
McMillan ha sviluppato un processo che rende molto più facile prendere decisioni. Si riferisce a questo quadro come al "quadro della migliore azione successiva". Questo si riferisce a un sistema che impara, si evolve e si adatta in tempo reale. McMillan descrive questo processo come segue: "Ogni singolo dettaglio, su ciò che un dipendente fa o può fare nella sua area di attività, è registrato in questo sistema. Questi dati vengono poi confrontati con le loro aspettative, il comportamento storico, il comportamento dei clienti, le condizioni di mercato e circa 400 altri fattori. Poi ottimizziamo successivamente il sistema, in relazione alle esigenze specifiche del cliente e del rispettivo dipendente. Questo processo porta alla luce tutta una serie di idee che vengono valutate e classificate secondo un sistema a punti. Per esempio, se è meglio chiamare un cliente per un assegno scoperto o piuttosto invitarlo a una gita di golf. E poi osserviamo cosa fa il cliente".
- Aiuta l'intelligenza digitale a fare un passo avanti
Quando si parla di intelligenza artificiale, il valore di business è in ciò che è in "intelligenza". Ecco perché McMillan preferisce il termine "intelligenza digitale". "Stiamo digitalizzando la comprensione umana in un modo che aggiunge valore. Alla fine, i vincitori non saranno quelli che si limitano a fornire una tecnologia. Saranno le aziende e le istituzioni ad avere la conoscenza. Chi ha conoscenza e informazione prevarrà in questo campo. Qualcuno deve "dire" a una macchina o a un algoritmo esattamente da dove iniziare. Una macchina non impara da sola".
Per quanto complessa sia la materia, McMillan esorta il suo pubblico a rendere tutto il più semplice possibile. "State tranquilli, alla fine, a nessuno importa quanto possa essere stato difficile renderlo così semplice: Solo se è semplice".
- Optare per un approccio olistico
McMillan lancia un chiaro avvertimento: Se non si adotta un approccio olistico alla gestione dei dati, il tentativo fallirà o sarà molto al di sotto dei risultati che l'azienda si aspetta. Il focus dovrebbe essere sugli aspetti strategici più importanti dell'azienda.
