Maak kennis met de chief analytics officer van Estée Lauder: ‘Data hoarding lost het probleem niet op’

Datawetenschap en -analyse vormen de basis voor digitale transformatie. Naarmate analyse meer centraal komt te staan ​​in de zakelijke besluitvorming, zijn datagovernance en rentmeesterschap essentiële onderdelen van innovatie.

De Chief Analytics Officer is een nieuwe rol die bedrijven kan helpen betere strategieën te creëren om datawetenschappers, zakelijke gebruikers, IT en andere belanghebbenden te koppelen aan een bedrijfsbreed data-ecosysteem. Het ontwikkelen van een brede cultuur van data en analyse in afdelingen in het hele bedrijf is een integraal onderdeel van de rol van Chief Analytics Officer.

Terwijl ik met bedrijfsleiders in veel sectoren spreek over digitale transformatie, is er één duidelijke boodschap naar voren gekomen: concurrentiesucces hangt af van het aggregeren en interpreteren van gegevens op geavanceerde manieren. Zonder data geen digitale transformatie. En zonder digitale transformatie zijn de meeste bedrijven dood.

Om dieper in de verborgen mysteries van digitale transformatie en analyse te duiken, sprak ik met Sol Rashidi, Chief Analytics Officer van Estee Lauder. Ze is een doorgewinterde exec en heeft senior datafuncties gehad bij Merck, Sony Music en Royal Caribbean.

Ons gesprek was aflevering #710 van de CXOTalk-serie van gesprekken met mensen die onze wereld vormgeven. Bekijk ons ​​hele, diepgaande gesprek in de video hierboven en lees het volledige transcript.

Bekijk hieronder de bewerkte opmerkingen van Sol Rashidi, Chief Analytics Officer van Estee Lauder:

Wat is een Chief Analytics Officer?

[The role is] rond aggregatie; consolidatie; first-party, second-party, data-ecosystemen van derden; informatie verbinden, niet alleen verzamelen; data kwaliteit; gegevensgetrouwheid; en wat ik het defensieve speelboek noem. Het draait allemaal om het backend-ecosysteem dat inzichten en analyses gaat ondersteunen.

Het aanstootgevende draaiboek is analyse die je uit de gegevens gaat halen. Inzichten die u uit de analyses gaat genereren.

We verzamelen niet alleen gegevens om het verzamelen van gegevens. We verzamelen gegevens om er iets mee te doen. We genereren analyses en inzichten.

Hoeveel gegevens verzamelt en aggregeert u?

Laten we alle data-elementen en datasets verzamelen die we kunnen gebruiken, of het nu first-party, second-party of third-party is. Of u kunt use-case-gedreven zijn: ik heb de use-case en heb gegevens nodig om het te ondersteunen.

Het is me beide gelukt. Ik vind beide niet ideaal. Als je een zeer use-case-by-use-case benadering hanteert, zul je altijd beperkt blijven tot de datasets die die use case ondersteunen. Ik denk niet dat dit je noodzakelijkerwijs de inzichten zal geven, omdat de breedte, diepte en reikwijdte van datasets die je standaard hebt beperkt zijn tot bestaande use-cases.

[But,] gewoon een data hoarder zijn lost het probleem niet op. Er moet een rijm of reden zijn.

Ik ben van “Laten we gaan data-hamsteren” naar “Laten we use-case-by-use-case ondersteunen”, naar nu “Laten we prioriteit geven aan de datasets waarvan we denken dat ze ons bedrijf in de toekomst zullen runnen.”

[Business leaders] niet schelen over beslissingen die achter de schermen worden genomen. Ze hebben betere resultaten op het gebied van tijdschema, samenhang, volledigheid en begrip van hun bedrijf.

Hoe stemt u datawetenschap en -analyse af op bedrijfsgebieden zoals de financiële afdeling?

Ten eerste, relaties opbouwen en mensen vinden die bereid zijn om nog eens 30 minuten met je te vergaderen, of een uur met je te vergaderen, en je te vertellen hoe de dingen zijn. Bij hen kun je terecht voor coaching, counseling en begeleiding.

Ten tweede, als je een use case, zakelijk probleem, project of programma hebt, gebruik die kans dan. Je bent uitgenodigd aan de eettafel. Je hebt officieel een uitnodiging. Hoe meer u interesse toont in het leren van hun bedrijf, hoe beter u af zult zijn. Bouw de relaties op. Gebruik je raden.

Ten derde, ga zitten met hun financiële team. De getallen die ze eten, leven en ademen. Bijwonen van de financiële vergaderingen. Ga bij hen zitten en begrijp hun modellen. Waar halen ze de datasets vandaan? Wat zijn hun bronnen van waarheid?

Hoe belangrijk is de volwassenheid van de organisatie rond data en analytics?

Het helpt om te weten welke teams een one-stop-shop-benadering van analytics nodig hebben in plaats van teams die selfservice of autonoom en op zichzelf kunnen zijn, waarbij ze bij u aankloppen voor best practices of ideeën of kansen om samen te werken. Dit helpt bij de capaciteitsplanning.

Het helpt me ook te begrijpen met welke teams ik moet samenwerken en met welke niet.

Als er geen investering is, geen talent, en ze geven geen tijd, is het moeilijk om in zo’n team te investeren omdat je niet weet of het lippendienst is. Je weet niet of ze te klein zijn voor de organisatie en daar moet je waarschijnlijk ook geen prioriteit aan geven.

[On the other hand,] als een team echter niet per se het meeste produceert, hebben ze de investeringen gedaan, ze hebben een team, ze moeten gewoon versnellen wat ze doen, nou, dat is een team dat je kunt ondersteunen. Je wilt ze helpen in hun reis naar groei.

Het helpt me bij de capaciteitsplanning omdat we niet overal tegelijk kunnen zijn.

Advies voor bedrijfsleiders

Omarm je D&A [data and analytics] team meer. Loop ze door. Het kunnen wekelijkse statusvergaderingen zijn. Het kunnen kwartaaloverzichten zijn. Het kan zijn wanneer u belangrijke strategische initiatieven bekijkt die u moet ontgrendelen of activeren. Neem een ​​lid van uw D&A-team mee, want u zult versteld staan.


CXOTalk biedt diepgaande gesprekken en leerervaringen met ‘s werelds topleiders in het bedrijfsleven, technologie, overheid en onderwijs. Bedankt aan mijn onderzoeksassistent, Sumeye Dalkilinc, voor hulp bij dit bericht.

Posted By : keluaran togeĺ sydney hari ini 2021