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En este artículo, Akhilesh Kale, Corentin Boinnot y John Ly, de Artefact USA, analizan las iniciativas de data y análisis en los servicios financieros.
Los da(ta)Vincis modernos
Imagine la Mona Lisa de Da Vinci. El mundo ha quedado cautivado por el misterio inherente a esta obra de arte: su sonrisa esquiva y sus ojos que parecen seguirle. Lo que es menos obvio es la ciencia, las matemáticas y la geometría que Da Vinci utilizó para anclar esta obra maestra. Los líderes actuales de Data son los Da(ta)Vincis modernos. Aplican la compleja maquinaria data/AI entre bastidores para ofrecer resultados empresariales convincentes. Esta analogía subraya la complejidad tanto de los cuadros renacentistas como de los ecosistemas de data . Sin embargo, cuando se trata de data, lo más importante son los resultados empresariales.
Escenario
Analítica avanzada en los servicios financieros
Las entidades financieras fueron algunas de las primeras en invertir en sus capacidades de data , impulsadas por los mandatos normativos y las enormes oportunidades de ahorro de costes. Las encuestas del sector siguen mostrando que las inversiones en data y AI y las expectativas asociadas van en aumento.
La toma de decisiones estratégicas es una delicada danza de decisiones impulsadas por el instinto y por máquinas y data. Es primordial anclarse en los impulsores de valor fundamentales antes de conceptualizar y lanzar.
Analítica avanzada al servicio de su estrategia
Este artículo esboza algunas claves prácticas para aprovechar el poder de data y los análisis para transformar su organización. El objetivo es doble: conseguir la aceptación y aprovechar al máximo el valor de los proyectos de data .
Hablar el idioma de la empresa
La mayoría de los líderes de data tienen formación técnica y sienten auténtica pasión por su área de especialización. No obstante, es fundamental resistirse a la tentación de soltar conceptos complejos de data al presentar una propuesta de transformación de data a los directivos. Los directivos no siempre entienden la jerga data y pueden sentirse desconcertados por un enfoque técnico para resolver sus problemas. Lo que les importa son los resultados e impactos empresariales: aumentar las ventas, reducir los costes operativos, liberar recursos humanos y mitigar los riesgos. Asegúrese de hablar su idioma.
Ejemplo
Si está intentando conseguir el apoyo necesario para poner en marcha un proyecto de transformación de toda la empresa data :
Incorporar la empresa y la tecnología
Al igual que nuestro héroe renacentista combinaba arte y ciencia, los Da(ta)Vincis de hoy en día necesitan contratar a expertos de toda la empresa para inculcar una cultura data en una organización. Comprender los puntos fuertes de los compañeros -y lo que les motiva- puede ayudar a allanar el camino para una colaboración eficaz, por ejemplo:
Se necesita talento empresarial para encabezar la visión y cuantificar el impacto del valor:
La ingeniería y la informática destacan en la construcción de herramientas complejas:
Ejemplo
Consideremos una situación en la que se está intentando crear una plataforma de clientes de nueva generación Data y se necesita atraer talento de otras áreas de la empresa para impulsar el proyecto:
Las empresas podrían engancharse a los casos de uso disponibles a través de una nueva plataforma data . Serían los dueños de la hoja de ruta. A los informáticos les encantaría desplegar la última tecnología de data y AI .
Unir las filas, movilizar a los líderes
Además de la combinación adecuada de talentos, el éxito del proyecto a largo plazo depende del apoyo de la dirección y de la colaboración de los equipos sobre el terreno para sacarlo adelante:
Implicar a los equipos directivos en un programa de calidad Data
Ser creativos para lanzar nuevas iniciativas. Ayude a los líderes y a sus equipos a comprender los retos actuales y la viabilidad de soluciones prácticas.
Apunta a lo grande, empieza poco a poco: Sentar las bases del éxito
La Mona Lisa no se pintó en un día. Data Los líderes no podrán reorientar toda su Compañia para hacerla data de la noche a la mañana. Haga que sus Da(ta)Vincis inviertan su energía y recursos en esbozar primero la historia. Utilícela para construir un caso de uso de alto valor que destaque todas las ventajas de aprovechar sus data conocimientos.
No importa lo llamativo que sea el caso de uso, la transformación de boceto a obra maestra no tendrá lugar si no se proporcionan a la empresa los medios para invertir en data. Necesitarán:
Artefact Ilustración del cliente
Cómo un útil cuadro de mando convenció a nuestro cliente para que apostara por la visualización en data .
Descubrir oro analítico
Para complementar un caso sólido -o generar la aceptación de la empresa sin uno-, un buen enfoque es identificar las reservas existentes de "oro analítico" en su organización. Es casi seguro que hay personas apasionadas en la empresa que han desarrollado soluciones analíticas impactantes a nivel local. Encuéntrelos e industrialice sus iniciativas para que toda Compañia pueda beneficiarse.
He aquí algunos consejos para desenterrar e identificar estos tesoros ocultos:
Encontrar oro (analítico) oculto en la empresa
Data y líderes analíticos, verdaderos pensadores del renacimiento
Ser un "vendedor" notable es una cualidad que hace que uno destaque, sea cual sea la profesión. Sin embargo, ser un "vendedor" excepcional no tiene tanto que ver con el acto de vender como con la capacidad de resolver problemas complejos. El papel de un líder de data engloba todos estos rasgos. Tiene que ser un vendedor excepcional, un operador fluido y poseer la capacidad de comprender los numerosos retos de su organización.
Volviendo al punto de partida de este blog, vemos a los líderes analíticos de hoy en día como modernos Da(ta)Vincis. Gracias a las herramientas del siglo XXI ( data, analytics y AI), estos auténticos pensadores renacentistas están creando la historia del impacto empresarial a través de la compleja maquinaria de los hechos indiscutibles.
Referencias
¹ Data Encuesta anual a ejecutivos sobre liderazgo y análisis - New Vantage Partners - 2023
² Data For Finance - Artefact Research - 2022
El estado de AI en 2022 - Mckinsey & Co - 2022
