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1 - La cr\u00e9ation de solutions data doit \u00eatre pilot\u00e9e par l'entreprise, pour l'entreprise<\/h2><\/div>Dans le paysage commercial actuel, qui \u00e9volue rapidement, l'intelligence data est devenue un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent \u00e0 rester comp\u00e9titives. Les organisations qui n'adoptent pas les mod\u00e8les data-driven risquent d'\u00eatre distanc\u00e9es par leurs concurrents en manquant des informations pr\u00e9cieuses et des opportunit\u00e9s d'expansion, d'optimisation et d'innovation. En bref, l'exploitation de l'intelligence data pour les entreprises n'est plus un luxe, mais une n\u00e9cessit\u00e9 pour la durabilit\u00e9 et l'\u00e9volution, et les chefs d'entreprise devraient \u00eatre les fers de lance de l'identification, de la hi\u00e9rarchisation et du d\u00e9veloppement des solutions data et IA. Contrairement \u00e0 l'id\u00e9e re\u00e7ue selon laquelle les parties prenantes des entreprises ne sont que des \u201cconsommateurs\u201d de solutions data, nous pensons qu'elles devraient diriger l'ensemble du processus, avec le soutien d'experts en data et en technologie.<\/p>\n<\/div>
2 - L'identification des \u201cbonnes\u201d solutions data n\u00e9cessite une analyse approfondie de la cha\u00eene de valeur et des processus de l'entreprise.<\/h2><\/div>Une analyse approfondie de la cha\u00eene de valeur et des processus cl\u00e9s de l'entreprise est mieux r\u00e9alis\u00e9e par les parties prenantes de l'entreprise elles-m\u00eames. Cette analyse permet d'identifier les domaines dans lesquels les solutions data peuvent avoir un impact significatif sur l'entreprise, sous la forme d'une augmentation du chiffre d'affaires, d'une optimisation des co\u00fbts, d'une am\u00e9lioration de l'exp\u00e9rience client ou d'une excellence op\u00e9rationnelle. Au cours de ce processus, il est essentiel d'identifier les opportunit\u00e9s commerciales qui s'alignent sur la strat\u00e9gie globale de l'entreprise. Par exemple, l'analyse de la cha\u00eene d'approvisionnement et de ses ratios cl\u00e9s peut aider \u00e0 identifier les lacunes et les inefficacit\u00e9s potentielles qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier de l'analyse et de l'intelligence de data.<\/p>\n<\/div>
3 - Donner la priorit\u00e9 \u00e0 quelques solutions data aura en fin de compte le plus d'impact sur l'entreprise<\/h2><\/div>L'objectif ne doit pas \u00eatre d'impressionner avec une longue liste de solutions data, mais plut\u00f4t d'identifier les domaines d'activit\u00e9 les plus critiques qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier des connaissances data-driven. En \u00e9vitant la tentation de rechercher un trop grand nombre de solutions data, les organisations peuvent rester concentr\u00e9es et augmenter leurs chances de mettre en place des solutions data r\u00e9ussies. Il est \u00e9galement important d'identifier les capacit\u00e9s \u00e0 valeur ajout\u00e9e des solutions data au-del\u00e0 du simple reporting. Bien que les rapports soient utiles pour fournir un r\u00e9sum\u00e9 des performances de l'entreprise, ils n'offrent qu'une vue r\u00e9trospective de data, laissant peu de place \u00e0 l'analyse et \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Pour tirer pleinement parti de la puissance de data, les entreprises doivent identifier les solutions data qui fournissent des analyses diagnostiques permettant d'identifier automatiquement les causes profondes des performances et des analyses pr\u00e9dictives permettant d'anticiper les tendances futures.<\/p>\n<\/div>
4 - L'\u00e9valuation de la faisabilit\u00e9 des solutions data n\u00e9cessite une compr\u00e9hension compl\u00e8te des sources et des technologies data.<\/h2><\/div>Avant de se lancer dans le d\u00e9veloppement d'une solution data, il est essentiel de r\u00e9aliser une \u00e9tude de faisabilit\u00e9 d\u00e9taill\u00e9e qui examine la disponibilit\u00e9 et la qualit\u00e9 des sources data requises, ainsi que le co\u00fbt des technologies et de l'expertise n\u00e9cessaires pour collecter et traiter ces sources data. Il s'agit notamment d'examiner les exigences en mati\u00e8re de mat\u00e9riel et de logiciel, ainsi que les comp\u00e9tences humaines n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en \u0153uvre et \u00e0 la maintenance de la technologie. Cela permet \u00e9galement de fixer des attentes r\u00e9alistes pour les solutions data qui sont coh\u00e9rentes avec la maturit\u00e9 des sources, des technologies et des capacit\u00e9s data requises.<\/p>\n<\/div>
5 - L'\u00e9laboration efficace de solutions data n\u00e9cessite une usine d'IA \u00e9volutive et un processus de d\u00e9veloppement agile.<\/h2><\/div>L'\u00e9laboration et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des solutions data pour les entreprises n\u00e9cessitent un nouveau mod\u00e8le d'exploitation - une usine d'IA - compos\u00e9e d'\u00e9quipes de fonctionnalit\u00e9s dirig\u00e9es par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ing\u00e9nieurs, des analystes et des ing\u00e9nieurs en logiciel de data. Cette structure d'\u00e9quipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial \u00e0 l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC r\u00e9ussi dans un court laps de temps est \u00e9galement essentielle pour atteindre un d\u00e9lai de construction plus rapide.<\/p>\n<\/div>
6 - Accepter que certaines solutions data \u00e9chouent, et d\u00e9velopper et maintenir celles qui fonctionnent<\/h2><\/div>Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Dans le paysage commercial actuel, qui \u00e9volue rapidement, l'intelligence data est devenue un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent \u00e0 rester comp\u00e9titives. Les organisations qui n'adoptent pas les mod\u00e8les data-driven risquent d'\u00eatre distanc\u00e9es par leurs concurrents en manquant des informations pr\u00e9cieuses et des opportunit\u00e9s d'expansion, d'optimisation et d'innovation. En bref, l'exploitation de l'intelligence data pour les entreprises n'est plus un luxe, mais une n\u00e9cessit\u00e9 pour la durabilit\u00e9 et l'\u00e9volution, et les chefs d'entreprise devraient \u00eatre les fers de lance de l'identification, de la hi\u00e9rarchisation et du d\u00e9veloppement des solutions data et IA. Contrairement \u00e0 l'id\u00e9e re\u00e7ue selon laquelle les parties prenantes des entreprises ne sont que des \u201cconsommateurs\u201d de solutions data, nous pensons qu'elles devraient diriger l'ensemble du processus, avec le soutien d'experts en data et en technologie.<\/p>\n<\/div>
2 - L'identification des \u201cbonnes\u201d solutions data n\u00e9cessite une analyse approfondie de la cha\u00eene de valeur et des processus de l'entreprise.<\/h2><\/div>Une analyse approfondie de la cha\u00eene de valeur et des processus cl\u00e9s de l'entreprise est mieux r\u00e9alis\u00e9e par les parties prenantes de l'entreprise elles-m\u00eames. Cette analyse permet d'identifier les domaines dans lesquels les solutions data peuvent avoir un impact significatif sur l'entreprise, sous la forme d'une augmentation du chiffre d'affaires, d'une optimisation des co\u00fbts, d'une am\u00e9lioration de l'exp\u00e9rience client ou d'une excellence op\u00e9rationnelle. Au cours de ce processus, il est essentiel d'identifier les opportunit\u00e9s commerciales qui s'alignent sur la strat\u00e9gie globale de l'entreprise. Par exemple, l'analyse de la cha\u00eene d'approvisionnement et de ses ratios cl\u00e9s peut aider \u00e0 identifier les lacunes et les inefficacit\u00e9s potentielles qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier de l'analyse et de l'intelligence de data.<\/p>\n<\/div>
3 - Donner la priorit\u00e9 \u00e0 quelques solutions data aura en fin de compte le plus d'impact sur l'entreprise<\/h2><\/div>L'objectif ne doit pas \u00eatre d'impressionner avec une longue liste de solutions data, mais plut\u00f4t d'identifier les domaines d'activit\u00e9 les plus critiques qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier des connaissances data-driven. En \u00e9vitant la tentation de rechercher un trop grand nombre de solutions data, les organisations peuvent rester concentr\u00e9es et augmenter leurs chances de mettre en place des solutions data r\u00e9ussies. Il est \u00e9galement important d'identifier les capacit\u00e9s \u00e0 valeur ajout\u00e9e des solutions data au-del\u00e0 du simple reporting. Bien que les rapports soient utiles pour fournir un r\u00e9sum\u00e9 des performances de l'entreprise, ils n'offrent qu'une vue r\u00e9trospective de data, laissant peu de place \u00e0 l'analyse et \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Pour tirer pleinement parti de la puissance de data, les entreprises doivent identifier les solutions data qui fournissent des analyses diagnostiques permettant d'identifier automatiquement les causes profondes des performances et des analyses pr\u00e9dictives permettant d'anticiper les tendances futures.<\/p>\n<\/div>
4 - L'\u00e9valuation de la faisabilit\u00e9 des solutions data n\u00e9cessite une compr\u00e9hension compl\u00e8te des sources et des technologies data.<\/h2><\/div>Avant de se lancer dans le d\u00e9veloppement d'une solution data, il est essentiel de r\u00e9aliser une \u00e9tude de faisabilit\u00e9 d\u00e9taill\u00e9e qui examine la disponibilit\u00e9 et la qualit\u00e9 des sources data requises, ainsi que le co\u00fbt des technologies et de l'expertise n\u00e9cessaires pour collecter et traiter ces sources data. Il s'agit notamment d'examiner les exigences en mati\u00e8re de mat\u00e9riel et de logiciel, ainsi que les comp\u00e9tences humaines n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en \u0153uvre et \u00e0 la maintenance de la technologie. Cela permet \u00e9galement de fixer des attentes r\u00e9alistes pour les solutions data qui sont coh\u00e9rentes avec la maturit\u00e9 des sources, des technologies et des capacit\u00e9s data requises.<\/p>\n<\/div>
5 - L'\u00e9laboration efficace de solutions data n\u00e9cessite une usine d'IA \u00e9volutive et un processus de d\u00e9veloppement agile.<\/h2><\/div>L'\u00e9laboration et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des solutions data pour les entreprises n\u00e9cessitent un nouveau mod\u00e8le d'exploitation - une usine d'IA - compos\u00e9e d'\u00e9quipes de fonctionnalit\u00e9s dirig\u00e9es par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ing\u00e9nieurs, des analystes et des ing\u00e9nieurs en logiciel de data. Cette structure d'\u00e9quipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial \u00e0 l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC r\u00e9ussi dans un court laps de temps est \u00e9galement essentielle pour atteindre un d\u00e9lai de construction plus rapide.<\/p>\n<\/div>
6 - Accepter que certaines solutions data \u00e9chouent, et d\u00e9velopper et maintenir celles qui fonctionnent<\/h2><\/div>Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Une analyse approfondie de la cha\u00eene de valeur et des processus cl\u00e9s de l'entreprise est mieux r\u00e9alis\u00e9e par les parties prenantes de l'entreprise elles-m\u00eames. Cette analyse permet d'identifier les domaines dans lesquels les solutions data peuvent avoir un impact significatif sur l'entreprise, sous la forme d'une augmentation du chiffre d'affaires, d'une optimisation des co\u00fbts, d'une am\u00e9lioration de l'exp\u00e9rience client ou d'une excellence op\u00e9rationnelle. Au cours de ce processus, il est essentiel d'identifier les opportunit\u00e9s commerciales qui s'alignent sur la strat\u00e9gie globale de l'entreprise. Par exemple, l'analyse de la cha\u00eene d'approvisionnement et de ses ratios cl\u00e9s peut aider \u00e0 identifier les lacunes et les inefficacit\u00e9s potentielles qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier de l'analyse et de l'intelligence de data.<\/p>\n<\/div>
3 - Donner la priorit\u00e9 \u00e0 quelques solutions data aura en fin de compte le plus d'impact sur l'entreprise<\/h2><\/div>L'objectif ne doit pas \u00eatre d'impressionner avec une longue liste de solutions data, mais plut\u00f4t d'identifier les domaines d'activit\u00e9 les plus critiques qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier des connaissances data-driven. En \u00e9vitant la tentation de rechercher un trop grand nombre de solutions data, les organisations peuvent rester concentr\u00e9es et augmenter leurs chances de mettre en place des solutions data r\u00e9ussies. Il est \u00e9galement important d'identifier les capacit\u00e9s \u00e0 valeur ajout\u00e9e des solutions data au-del\u00e0 du simple reporting. Bien que les rapports soient utiles pour fournir un r\u00e9sum\u00e9 des performances de l'entreprise, ils n'offrent qu'une vue r\u00e9trospective de data, laissant peu de place \u00e0 l'analyse et \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Pour tirer pleinement parti de la puissance de data, les entreprises doivent identifier les solutions data qui fournissent des analyses diagnostiques permettant d'identifier automatiquement les causes profondes des performances et des analyses pr\u00e9dictives permettant d'anticiper les tendances futures.<\/p>\n<\/div>
4 - L'\u00e9valuation de la faisabilit\u00e9 des solutions data n\u00e9cessite une compr\u00e9hension compl\u00e8te des sources et des technologies data.<\/h2><\/div>Avant de se lancer dans le d\u00e9veloppement d'une solution data, il est essentiel de r\u00e9aliser une \u00e9tude de faisabilit\u00e9 d\u00e9taill\u00e9e qui examine la disponibilit\u00e9 et la qualit\u00e9 des sources data requises, ainsi que le co\u00fbt des technologies et de l'expertise n\u00e9cessaires pour collecter et traiter ces sources data. Il s'agit notamment d'examiner les exigences en mati\u00e8re de mat\u00e9riel et de logiciel, ainsi que les comp\u00e9tences humaines n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en \u0153uvre et \u00e0 la maintenance de la technologie. Cela permet \u00e9galement de fixer des attentes r\u00e9alistes pour les solutions data qui sont coh\u00e9rentes avec la maturit\u00e9 des sources, des technologies et des capacit\u00e9s data requises.<\/p>\n<\/div>
5 - L'\u00e9laboration efficace de solutions data n\u00e9cessite une usine d'IA \u00e9volutive et un processus de d\u00e9veloppement agile.<\/h2><\/div>L'\u00e9laboration et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des solutions data pour les entreprises n\u00e9cessitent un nouveau mod\u00e8le d'exploitation - une usine d'IA - compos\u00e9e d'\u00e9quipes de fonctionnalit\u00e9s dirig\u00e9es par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ing\u00e9nieurs, des analystes et des ing\u00e9nieurs en logiciel de data. Cette structure d'\u00e9quipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial \u00e0 l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC r\u00e9ussi dans un court laps de temps est \u00e9galement essentielle pour atteindre un d\u00e9lai de construction plus rapide.<\/p>\n<\/div>
6 - Accepter que certaines solutions data \u00e9chouent, et d\u00e9velopper et maintenir celles qui fonctionnent<\/h2><\/div>Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
L'objectif ne doit pas \u00eatre d'impressionner avec une longue liste de solutions data, mais plut\u00f4t d'identifier les domaines d'activit\u00e9 les plus critiques qui peuvent b\u00e9n\u00e9ficier des connaissances data-driven. En \u00e9vitant la tentation de rechercher un trop grand nombre de solutions data, les organisations peuvent rester concentr\u00e9es et augmenter leurs chances de mettre en place des solutions data r\u00e9ussies. Il est \u00e9galement important d'identifier les capacit\u00e9s \u00e0 valeur ajout\u00e9e des solutions data au-del\u00e0 du simple reporting. Bien que les rapports soient utiles pour fournir un r\u00e9sum\u00e9 des performances de l'entreprise, ils n'offrent qu'une vue r\u00e9trospective de data, laissant peu de place \u00e0 l'analyse et \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Pour tirer pleinement parti de la puissance de data, les entreprises doivent identifier les solutions data qui fournissent des analyses diagnostiques permettant d'identifier automatiquement les causes profondes des performances et des analyses pr\u00e9dictives permettant d'anticiper les tendances futures.<\/p>\n<\/div>
4 - L'\u00e9valuation de la faisabilit\u00e9 des solutions data n\u00e9cessite une compr\u00e9hension compl\u00e8te des sources et des technologies data.<\/h2><\/div>Avant de se lancer dans le d\u00e9veloppement d'une solution data, il est essentiel de r\u00e9aliser une \u00e9tude de faisabilit\u00e9 d\u00e9taill\u00e9e qui examine la disponibilit\u00e9 et la qualit\u00e9 des sources data requises, ainsi que le co\u00fbt des technologies et de l'expertise n\u00e9cessaires pour collecter et traiter ces sources data. Il s'agit notamment d'examiner les exigences en mati\u00e8re de mat\u00e9riel et de logiciel, ainsi que les comp\u00e9tences humaines n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en \u0153uvre et \u00e0 la maintenance de la technologie. Cela permet \u00e9galement de fixer des attentes r\u00e9alistes pour les solutions data qui sont coh\u00e9rentes avec la maturit\u00e9 des sources, des technologies et des capacit\u00e9s data requises.<\/p>\n<\/div>
5 - L'\u00e9laboration efficace de solutions data n\u00e9cessite une usine d'IA \u00e9volutive et un processus de d\u00e9veloppement agile.<\/h2><\/div>L'\u00e9laboration et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des solutions data pour les entreprises n\u00e9cessitent un nouveau mod\u00e8le d'exploitation - une usine d'IA - compos\u00e9e d'\u00e9quipes de fonctionnalit\u00e9s dirig\u00e9es par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ing\u00e9nieurs, des analystes et des ing\u00e9nieurs en logiciel de data. Cette structure d'\u00e9quipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial \u00e0 l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC r\u00e9ussi dans un court laps de temps est \u00e9galement essentielle pour atteindre un d\u00e9lai de construction plus rapide.<\/p>\n<\/div>
6 - Accepter que certaines solutions data \u00e9chouent, et d\u00e9velopper et maintenir celles qui fonctionnent<\/h2><\/div>Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Avant de se lancer dans le d\u00e9veloppement d'une solution data, il est essentiel de r\u00e9aliser une \u00e9tude de faisabilit\u00e9 d\u00e9taill\u00e9e qui examine la disponibilit\u00e9 et la qualit\u00e9 des sources data requises, ainsi que le co\u00fbt des technologies et de l'expertise n\u00e9cessaires pour collecter et traiter ces sources data. Il s'agit notamment d'examiner les exigences en mati\u00e8re de mat\u00e9riel et de logiciel, ainsi que les comp\u00e9tences humaines n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en \u0153uvre et \u00e0 la maintenance de la technologie. Cela permet \u00e9galement de fixer des attentes r\u00e9alistes pour les solutions data qui sont coh\u00e9rentes avec la maturit\u00e9 des sources, des technologies et des capacit\u00e9s data requises.<\/p>\n<\/div>
5 - L'\u00e9laboration efficace de solutions data n\u00e9cessite une usine d'IA \u00e9volutive et un processus de d\u00e9veloppement agile.<\/h2><\/div>L'\u00e9laboration et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des solutions data pour les entreprises n\u00e9cessitent un nouveau mod\u00e8le d'exploitation - une usine d'IA - compos\u00e9e d'\u00e9quipes de fonctionnalit\u00e9s dirig\u00e9es par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ing\u00e9nieurs, des analystes et des ing\u00e9nieurs en logiciel de data. Cette structure d'\u00e9quipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial \u00e0 l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC r\u00e9ussi dans un court laps de temps est \u00e9galement essentielle pour atteindre un d\u00e9lai de construction plus rapide.<\/p>\n<\/div>
6 - Accepter que certaines solutions data \u00e9chouent, et d\u00e9velopper et maintenir celles qui fonctionnent<\/h2><\/div>Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
L'\u00e9laboration et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des solutions data pour les entreprises n\u00e9cessitent un nouveau mod\u00e8le d'exploitation - une usine d'IA - compos\u00e9e d'\u00e9quipes de fonctionnalit\u00e9s dirig\u00e9es par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ing\u00e9nieurs, des analystes et des ing\u00e9nieurs en logiciel de data. Cette structure d'\u00e9quipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial \u00e0 l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC r\u00e9ussi dans un court laps de temps est \u00e9galement essentielle pour atteindre un d\u00e9lai de construction plus rapide.<\/p>\n<\/div>
6 - Accepter que certaines solutions data \u00e9chouent, et d\u00e9velopper et maintenir celles qui fonctionnent<\/h2><\/div>Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Toutes les solutions data ne r\u00e9ussiront pas ; certaines \u00e9choueront, en raison de limitations techniques ou data, en d\u00e9pit d'une planification et d'une ex\u00e9cution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'\u00e9chec est un \u00e9l\u00e9ment naturel du processus de d\u00e9veloppement : il ne doit pas les d\u00e9courager de poursuivre les projets \u00e0 l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation r\u00e9ussis de data, sur leur mise \u00e0 l'\u00e9chelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique \u00e9galement un contr\u00f4le et une am\u00e9lioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue \u00e0 r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs professionnels.<\/p>\n<\/div>
7 - Le partage des connaissances est n\u00e9cessaire mais pas suffisant pour une large adoption de la solution data<\/h2><\/div>La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
La formation \u00e0 la solution data et la mise \u00e0 disposition d'une documentation facile \u00e0 utiliser pour les utilisateurs professionnels sont n\u00e9cessaires, mais ne suffisent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e0 l'adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure fa\u00e7on d'obtenir une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de d\u00e9veloppement, d'int\u00e9grer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs cl\u00e9s de performance en mati\u00e8re d'adoption et d'impact dans les fiches d'\u00e9valuation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la strat\u00e9gie data de l'entreprise, les organisations peuvent cr\u00e9er une culture de prise de d\u00e9cision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
8 - L'am\u00e9lioration des solutions data est continue ; il est essentiel de donner la priorit\u00e9 aux am\u00e9liorations qui comptent.<\/h2><\/div>Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Pour am\u00e9liorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir r\u00e9guli\u00e8rement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'\u00e9valuer leurs besoins et exigences et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires pour les optimiser. La m\u00e9thodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations de mani\u00e8re it\u00e9rative et incr\u00e9mentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilit\u00e9 d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les am\u00e9liorations \u00e0 apporter aux processus op\u00e9rationnels. Il est important (1) de mettre en \u0153uvre des am\u00e9liorations qui augmentent la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats de la solution, (2) d'\u00e9tendre ses caract\u00e9ristiques et ses fonctionnalit\u00e9s, et (3) d'am\u00e9liorer sa convivialit\u00e9 et l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n<\/div>
9 - Le maintien d'une gouvernance solide des solutions data permet d'obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis avec une supervision minimale.<\/h2><\/div>Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Le maintien de sources data de haute qualit\u00e9 pour les solutions data est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats automatis\u00e9s et pr\u00e9cis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en \u0153uvre un cadre de qualit\u00e9 data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des donn\u00e9es data. En outre, les organisations doivent mettre en \u0153uvre de solides politiques de s\u00e9curit\u00e9 et de protection de la vie priv\u00e9e pour un traitement s\u00e9curis\u00e9 et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es data, ce qui r\u00e9duit le risque d'erreurs et am\u00e9liore l'efficacit\u00e9 globale du flux de travail du traitement data.<\/p>\n<\/div>
10 - Le suivi de l'impact commercial des solutions data n\u00e9cessite la d\u00e9finition d'indicateurs cl\u00e9s de performance pour l'impact direct et l'attribution d'un impact commercial incr\u00e9mentiel.<\/h2><\/div>Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n
Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou op\u00e9rationnels qui sont directement am\u00e9lior\u00e9s par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifi\u00e9s, l'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact diff\u00e9rentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en \u0153uvre de la solution data et la comparer \u00e0 la performance de ces ICP apr\u00e8s (ou avec) la mise en \u0153uvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire \u00e0 cette augmentation. Une fois que l'impact diff\u00e9rentiel sur chaque ICP a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9, il doit \u00eatre traduit en termes financiers, tels que la r\u00e9duction des co\u00fbts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommand\u00e9 d'utiliser une mesure automatis\u00e9e de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAlors que les organisations cherchent \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux tangibles \u00e0 partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche cibl\u00e9e qui construit les bonnes solutions et d\u00e9finit les bonnes attentes. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le d\u00e9veloppement de solutions data et IA \u2018pour l'entreprise, par l'entreprise\u2019 - en donnant la priorit\u00e9 aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en d\u00e9veloppant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l\u2018\u2019\u00e9chec\u201d de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les \u00e9quipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adh\u00e9sion des entreprises et l'adoption d\u00e8s la conception\".\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, partenaire conseil de Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nLes projets d'acc\u00e9l\u00e9ration Data se sont multipli\u00e9s dans la r\u00e9gion MENA au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, les entreprises ayant adopt\u00e9 la puissance de data pour la croissance de leurs activit\u00e9s. Bien que certains d\u00e9fis persistent, tels que le maintien de la qualit\u00e9 data, en particulier avec les syst\u00e8mes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacit\u00e9s data au sein des \u00e9quipes commerciales et du bon mod\u00e8le d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre et de l'adoption des solutions data et la r\u00e9alisation d'un impact commercial tangible\u201d.\u201d<\/div>\n