सीडीओ सलाहकार / डेटा रणनीति और निष्पादन

उन्होंने कहा कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए सरकार ने कई कदम उठाए हैं।

एक संगठन की व्यावसायिक रणनीति और मिशन लक्ष्यों में पहचानी गई चुनौतियों को दूर करने के लिए एक डेटा रणनीति विकसित की जाती है। एक अच्छी डेटा रणनीति में नीतियों और कार्यों का एक समूह शामिल होता है, जो कि कठिन चुनौतियों से निपटने के लिए संगठन का सामना कर रहा है। एलिडाटा में हम "कर्नेल" या रणनीति के मूल और एक निष्पादन योजना विकसित करते हैं। "कर्नेल" में तीन घटक होते हैं: (1) निदान (समस्या की परिभाषा या समस्या की प्रकृति), (2) मार्गदर्शक नीति (हमारा मूल दृष्टिकोण और निर्णय क्या है), और (3) सुसंगत कार्रवाई (हम क्या करने जा रहे हैं) ;)।

डेटा नेताओं को डेटा रणनीति को निष्पादित करने का काम सौंपा जाता है। वे अपने डोमेन विशेषज्ञता और संबंधों का उपयोग डेटा सिलोस को तोड़ने के लिए करते हैं और नवाचार, नए उत्पाद विकास और ड्राइविंग बॉटम लाइन परिणामों को सक्षम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को तैनात करके डेटा की शक्ति प्राप्त करते हैं। एलिडाटा की डेटा सलाहकार सेवा, डेटा और एनालिटिक्स रणनीति रूपरेखा डेटा लीडरों को उनके मिशन को प्राप्त करने में सहायता करने के लिए विज़न, ऑर्गेनाइज़, इनोवेट, चेंज, और एक्सिक्यूट (VOICE) पद्धति शुरू की गई।

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AlyData का मीडियम पर लेख TDAmeritrade के सीडीओ के साथ "बिजनेस सक्सेस को डिलीवर करने के लिए डेटा और एनालिटिक्स स्ट्रेटेजी कोऑपरेट किया गया" - यहाँ क्लिक करें

उन्होंने कहा कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए सरकार की ओर से कोई ठोस कदम नहीं उठाया गया है।

डेटा और Analytics रणनीति चर्चा में हमारे चार प्रमुख योगदान हैं:

पहला - डेटा और एनालिटिक्स रणनीति को व्यापार भागीदारों के साथ सह-बनाया जाना चाहिए - यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह व्यापार रणनीति के साथ संरेखित और समर्थन करता है। प्रारंभिक डेटा और एनालिटिक्स रणनीति को आधार बनाने के बाद, व्यवसाय और डेटा और एनालिटिक्स टीमों को एक नियमित आधार पर एक साथ आने की ज़रूरत है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वांछित व्यावसायिक परिणामों और डेटा और एनालिटिक्स की पहल के बीच कनेक्शन हमेशा संगठन के लिए संरेखित और accretive हैं।

उन्होंने कहा कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए सरकार ने कई कदम उठाए हैं।

दूसरा - व्यवसाय के परिणामों की छह क्षमताओं में से प्रत्येक वांछित व्यापार परिणाम उत्पन्न करने के लिए मूल्य श्रृंखला को मजबूत करना होगा

तीसरा - संगठनों को मूल्य प्रस्ताव और निवेश मेट्रिक्स पर वापसी को विकसित करने के लिए डेटा अर्थशास्त्री की एक नई भूमिका शुरू करनी होगी।

और अंत में - डेटा और एनालिटिक्स रणनीति और अंततः डेटा-संचालित संस्कृति को चलाने के लिए क्रॉस-फ़ंक्शनल सगाई की आवश्यकता होती है।

Data Strategy & Execution

Data Strategy & Execution

Thought Leadership

Thought Leadership

Industry Trends

Industry Trends

Data Management Maturity

Data Management Maturity

आमतौर पर, बिग डेटा प्रोजेक्ट मौजूदा डेटा स्टोर और बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए लॉन्च किए जाते हैं। AlyData सलाहकार मौजूदा डेटा आर्किटेक्चर और प्रमुख दर्द बिंदुओं की समीक्षा करते हैं - वर्तमान स्थिति की समझ हासिल करने के लिए, रणनीति और निष्पादन रोडमैप के निर्माण से पहले, जो डेटा साइलो को अनलॉक करेगा और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि को सक्षम करेगा। AlyData विशेषज्ञ अधिकारियों और कर्मचारियों को प्रतिस्पर्धी लाभ हासिल करने और अपने मिशन को प्राप्त करने के लिए प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग करने के बारे में प्रशिक्षित करेंगे।

इस प्रक्रिया के दौरान, AlyData सलाहकार आर्किटेक्चर टेम्पलेट, प्रश्नावली और डेटा प्रोफाइलिंग उपयोगिताओं जैसे प्रोजेक्ट त्वरक का उपयोग करते हैं।

अपनी भूमिकाओं में सफल होने के लिए, सीडीओ को डेटा प्रबंधन और एनालिटिक्स के क्षेत्र में नवीनतम घटनाओं के बराबर रहना चाहिए।   एलिडाटा के नेतृत्व में डेटा प्रबंधन और एनालिटिक्स में उद्योग के विचार वाले नेता शामिल हैं। हम नियमित रूप से डेटा-चालित नेतृत्व पर किताबें और लेख प्रकाशित करते हैं और विस्तृत रोडमैप और निष्पादन योजनाओं को विकसित करने में हमारी ताकत के साथ मिलकर, अपने सीडीओ ग्राहकों को अत्यधिक अनुकूलित सामग्री और सलाहकार सेवाएं देने में सक्षम हैं।

डेटा प्रबंधन, विश्लेषण और डेटा विज्ञान के संबंध में प्रमुख रुझान, चुनौतियां और अवसर क्या हैं जो आपके व्यवसाय को प्रभावित कर सकते हैं और आपकी रणनीति को प्रभावित कर सकते हैं? AlyData की उद्योग अनुसंधान टीम इस डेटा को सामग्री विश्लेषण, सर्वेक्षण के परिणामों और हमारे विषय विशेषज्ञों में दृष्टिकोण और अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए टैप करती है। इन संसाधनों से आपको सवालों के जवाब देने में मदद मिलेगी: डेटा प्रबंधन, विश्लेषिकी और डेटा विज्ञान से संबंधित मौजूदा उद्योग की प्रवृत्ति क्या है? आपके सीडीओ सहकर्मी प्रौद्योगिकी निवेश के संबंध में क्या कर रहे हैं? आपकी प्रमुख कंपनियां / उद्योग में निवेश करने वाले और प्रतिस्पर्धी क्यों हैं? मशीन लर्निंग और इंटरनेट-ऑफ-थिंग्स आपके व्यवसाय को कैसे प्रभावित करेंगे? लागत कम करने और उत्पादकता को बढ़ाने के लिए आप ओपन सोर्स टूल्स का लाभ उठाने के लिए क्या कर सकते हैं? आदि।

उन संगठनों के लिए जो अपने डेटा प्रबंधन प्रथाओं का मूल्यांकन और सुधार करना चाहते हैं, CMMI® संस्थान ने डेटा प्रबंधन परिपक्वता (DMM) and मॉडल को व्यवसाय और आईटी के बीच के अंतर को पाटने के लिए विकसित किया है। यह एक आम भाषा और ढांचा प्रदान करता है, जिसमें दर्शाया गया है कि डेटा प्रबंधन के सभी मूलभूत विषयों में क्या प्रगति दिखती है, और सुधार के लिए एक सुव्यवस्थित मार्ग प्रदान करता है जो आसानी से एक संगठन की व्यावसायिक रणनीतियों, शक्तियों और प्राथमिकताओं के अनुरूप होता है।
AlyData डीएमएम मॉडल का उपयोग अपने संगठन के डेटा प्रबंधन परिपक्वता को आधारभूत बनाने के लिए अपने स्वामित्व मूल्यांकन पद्धति, टेम्प्लेट और प्रक्रिया मानचित्रों के साथ करता है, जो 5 डेटा प्रबंधन डोमेन - डेटा रणनीति, डेटा गवर्नेंस, डेटा गुणवत्ता, डेटा प्लेटफ़ॉर्म और आर्किटेक्चर, और शक्ति और कमजोरियों की पहचान करता है, और डेटा संचालन । हम एक संगठन की संस्कृति का भी विश्लेषण करते हैं और सफलता के लिए एक अनुकूलित रोडमैप विकसित करते हैं। हमारे शोध से संकेत मिलता है कि विशिष्ट डेटा प्रबंधन डोमेन में रणनीतिक निवेश के बाद नियमित रूप से DMM आकलन करने वाले ग्राहक अपने साथियों की तुलना में डेटा के साथ अधिक सफल होते हैं, जो कि अनुशासित नहीं हैं।