Data & Analytics Transformation
Data & Analytics Transformation: så blir du mer datadriven
Många företag har en stor utmaning i att införa nya analys- och AI-processer i verksamheten. Nyckeln är att förstå vilka strategiska mål som ska uppnås och hur en organisation bör byggas för att säkerställa rätt medarbetare och rätt datakvalitet. Detta är helt avgörande för att skapa pålitlig data för AI-baserade tjänster och produkter och för att effektivisera organisationsmodellerna.
Vi samlar rätt team utifrån dina behov och kartlägger data- och analysstrategin, allt med målet att förverkliga nya datadrivna innovationer och affärsmodeller. Vi hjälper dig att:
Öka intäkterna: Använd data strategiskt för att förbättra tillväxten
Minska kostnader: Öka hastighet samtidigt som du minskar kostnaderna
Hantera risker: Identifiera möjligheter att förutse riskerna.
"Företag som investerar i Big Data och AI i sin verksamhet överträffar sina konkurrenter med 5 procent i produktivitet och 6 procent i lönsamhet."
Satsa på en agil process inom Data Governance
Det händer mycket inom Data Governance just nu. Allt fler företag och organisationer investerar i stora processer, system och tekniska lösningar. Men oftast missar man att möta de mest grundläggande kraven från policies, lagstiftningen och verksamheten.
Vår observation är att den nuvarande standardmetoden för att etablera och utveckla datastyrning är ineffektiv. Svaret är en mer agil approach. Big data-utvecklingen kännetecknas av behovet av att hantera massiva mängder data i olika format. Agile fokuserar på korta utvecklingscykler som hanteras av självförsörjande team.
Mer att läsa finns i rapporten "Adaption of Data Governance to a data driven and Agile Organization".
Data Science: en viktig förutsättning för att bli en verkligt datadriven organisation
Tror du att tekniken är den största utmaningarna som påverkar förmågan att skapa affärsvärde utifrån data? Då tror du fel. Istället är det:
- Brist på ledarskap och en datadriven kultur inom organisationen
- Ineffektiva data & analys-team utan tydlig vision och ansvar
För att lyckas bygga en fokuserad data science-kapacitet måste du:
- Formulera vision, mål och funktionella områden inom datateamet
- Bygga team med olika medlemmar med kompletterande färdigheter som samarbetar tätt
- Välj en central-, distribuerad eller hybridorganisation beroende på behov, struktur och organisationens mognadsnivå
Mer att läsa finns i rapporten "A focused Data Science capability is essential for becoming a truly data driven organisation".
"Formulera vision, mål och funktionella områden inom datateamet för att lyckas bygga en fokuserad data science-kapacitet."
Flera rapporter inom Data & Analytics Transformation
Fallstudie: så används AI för att nå konkreta resultat
Att AI-processer är investeringar och inte kostnader kan denna fallstudie intyga. Läs mer hur ett globalt kommunikationsbolag ökade sin lönsamhet med AI.
AI och covid-19: ansvarsfulla AI-strategier viktigare än någonsin
Pandemin skapar stor oro över hela världen. Regeringar, företag och organisationer anpassar sig till pandemins följder. Här har big data och artificiell intelligens en viktig roll.
AI inom finansiella tjänster: en gedigen game changer
Få branscher har påverkats och förändrats lika mycket av AI som finanssektorn.
Med rätt strategier och konkreta processer kan du skapa ännu mer värde i din finansverksamhet.
Relaterat innehåll
Kontakta oss
Följ oss i sociala medier
