Lista di controllo per il Chief Data Officer

Il ruolo del Chief Data Officer, o CDO in breve, è multiforme. Anche se la sua funzione è relativamente nuova, il profilo dei requisiti è già cambiato strategicamente. Una delle forze trainanti era ed 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.

 

I risk officer non sono solo interessati alla sicurezza informatica. (Immagine: depositphotos).

Limitare il ruolo del Chief Data Officer alla massimizzazione del profitto 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 su questo al recente CDO Summit di New York. Si concentra su cinque aspetti di analisi o processi strategici per quanto riguarda il trattamento dei dati.

  1. La strategia della scienza dei dati dovrebbe essere coerente 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 esperta quando si tratta di questioni di business e di vendita. Se nessuno nell'azienda si preoccupa di implementare le raccomandazioni del CDO, questo mina la sua posizione.

  1. 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".

  1. 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 sta facendo o può fare nella sua area di attività, è registrato in questo sistema. Questi dati vengono poi confrontati con le aspettative del dipendente stesso, il comportamento storico, il comportamento dei clienti, le condizioni di mercato e circa 400 altri fattori. In seguito, ottimizziamo il sistema in base alle esigenze specifiche del cliente e del dipendente in questione. 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 guardiamo cosa fa il cliente".

  1. Aiutare 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. In definitiva, 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 complesso sia l'argomento, McMillan esorta i suoi ascoltatori 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".

  1. Optare per un approccio olistico

McMillan lancia un duro avvertimento: Se non si adotta un approccio olistico alla gestione dei dati, lo sforzo fallirà o sarà molto inferiore ai risultati che l'azienda si aspetta. Il focus dovrebbe essere sugli aspetti strategici più importanti dell'azienda.

http://www.morganstanleyfa.com

 

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