2022年9月1日
2022年9月1日
贡献者:Laurence Goasduff
要让利益相关者相信数据和分析的价值,就需要沟通业务成果和个人影响。这些策略会有所帮助。
每一位高管都应该能够证明成本的合理性,并证明他们的计划的商业价值但在企业应对通货膨胀、劳动力市场吃紧和经济低迷的情况下,这种必要性尤其强烈经济衰退的威胁.
Gartner杰出副总裁Alan D. Duncan表示:“cdao的关键是展示他们的D&A计划如何为业务战略做出贡献,并为其带来价值。”“关于D&A驾驶更多的模糊声明有效的商业决策这还不够。明确地发展价值故事或思想,并遵循SMART方法,其中业务利益是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时间限制的。”
为了影响涉众,您必须确定并传达所需的业务结果(为什么)以及您所针对的涉众(为谁)的个人影响。
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这个六步方法将重点放在“为什么”和“为谁”上,而不是实现解决方案所需的技术和架构需求(什么)和交付工作(如何实现)——在这些领域中,业务效益更难识别和度量。
的D&A愿景和价值应该是鼓舞人心的,从利益相关者的角度出发。为期望的最终状态设定一个积极而令人信服的观点,这将与参与的团队产生共鸣。关注分析方法产生的业务影响和结果,而不是任何项目可交付成果、输出或任务。
同时考虑更好的公司结果(“这对我们有什么好处?”)和个人/职业结果(“我有什么好处?”)。前者可以是收入增加、市场份额增长、减少浪费或减轻风险影响;后者可能是改善在同行中的声誉地位,获得晋升支持,获得经济奖金,工作满意度,甚至是更轻松的生活。
明确识别阻碍因素、挑战、问题或风险(例如,现任技术人员想要保护他们的职位,熟练员工的有限可用性可能会抑制执行能力,或者存在关于谁拥有D&A计划预算的权力斗争)。提出这些挑战所产生的影响,并提出补救措施。
例如,在缺乏熟练员工可能会抑制执行能力的情况下,你可以用新的资源取代现有的团队,他们拥有必要的技术技能,但在这个过程中失去了机构知识,从而造成不确定和不信任的气氛。补救措施可以是在部署之前对当前团队进行新技术培训,并让业务和技术团队成员参与选择和部署过程。
解决方案架构对于作为实践者的交付团队来说是至关重要的,但是解决方案设计很少阐明可以使用数据回答的业务问题,或者可以预期的业务操作和可测量的结果——这可能会失去业务涉众的注意力。
D&A业务案例的解决方案蓝图必须提供更可消费的视图,以吸引涉众的注意力,并帮助了解整体解决方案方法——结合营销和架构视角的“市场结构”视图,仍然从业务涉众的角度捕捉整个信息供应链。
例如,从以下方面考虑:
预期的业务结果(采取行动会带来什么好处?)
产生的业务操作(如果能够回答他们的问题,他们会有什么不同的做法?)
数据输入,例如源数据和各自的业务应用程序(商业团体将访问哪些数据来回答关键的商业问题?)
详细的交付计划和时间表,包括所有的任务、活动和相互依赖,对于交付团队来说是至关重要的,但是业务主管需要一个路线图时间表的简化视图。以一种能够让高管清楚地了解对他们真正重要的事情的方式,展示随着时间的推移需要实现的可交付成果,以实现未来的状态,例如:
我会得到什么?
我什么时候能拿到?
这对我有什么影响?
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如前所述,预期收益必须是有形的、可量化的、利益相关者想要的,并明确确定数据和分析的因果贡献。在销售数据和分析的业务案例时,初始投资和持续的支持成本(总拥有成本[TCO])必须符合预期的ROI。
计算ROI和TCO的具体财务方法各不相同,但对于您的业务案例,一些关键原则包括:
将ROI与步骤1中建立的理想愿景/结果和原始愿景的关键收益联系起来。
前瞻性思维和面向未来,并在整个计划中显示净积极的财务回报。
请记住,业务线的利益相关者通常希望业务收益随着业务效率的提高而增加,而首席财务官和首席信息官可能会寻求效率红利或风险缓解。
一些组织,如政府机构和非营利实体,可能把非金融利益作为他们的主要驱动力,但非金融利益仍然应该是明智的。
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说明下一步你将采取的行动,让事情在实践中向前发展。这也为向利益相关者销售数据和分析业务案例提供了最终动力。下一步行动的框架包括接下来会发生什么,谁来做,什么时候做,以及为什么有必要做。
用明确的术语创建一份明确的意图声明。这不是请求允许。这是一种“假定的结束”,以控制决策过程并推动得出结论。还要承担责任,表现出CDAO在控制整个计划的自信和有目的的意图。
简而言之:
对于首席数据和分析官(cdao)来说,获得利益相关者的支持可能是一个挑战。
cdao必须通过可衡量的业务结果来“推销”D&A愿景和战略,同时还要克服利益相关者的反对意见和对变革的阻力。
采用这六步方法可以帮助您关注涉众的价值,而不是他们可能无法理解或衡量的技术、架构和解决方案。
本文自2021年9月首次发表以来已进行更新,以反映新的事件、情况和研究。
艾伦·邓肯他是数据与分析战略杰出副总裁兼首席数据与分析官(CDAO)。她的主要兴趣领域包括数据驱动的业务转型、数据素养和文化。
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