Le 3 competenze tecniche essenziali che ogni leader dei dati ha bisogno per avere successo

The 3 essential technical skills every data leader needs for success.

Potenziare i Leader dei Dati con le Competenze Tecniche Chiave per Migliorare le Insight di Business

Un sondaggio condotto da Gartner rivela una statistica sorprendente: il mandato medio di un CDO è di soli 2,4 anni. Questo dato sconcertante evidenzia le sfide affrontate dai leader dei dati e sottolinea l’importanza di dotarli delle competenze tecniche essenziali necessarie per un successo duraturo.

Anche se, come leader dei dati, c’è un forte focus sulle competenze soft come dovrebbe essere, purtroppo, nei primi giorni, la mancanza di competenze tecniche a volte crea una carenza di conoscenza che porta a mandati più brevi.

Oggi, esploriamo tre aree critiche di conoscenza tecnica che permettono ai leader dei dati di navigare le complessità dell’analisi dei dati, stimolare l’innovazione e, in definitiva, avere un impatto duraturo sulle loro organizzazioni.

1. Abilità di Interpretare e Comunicare Architetture

La conoscenza dell’architettura è fondamentale per il successo come leader dei dati.

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Uno dei primi compiti a cui dovrai far fronte è assicurarti che la piattaforma da cui l’organizzazione riceve i propri dati sia robusta e affidabile. Tuttavia, i leader senza conoscenze di architettura faticano a capire e a comunicare l’importanza di essa.

L’architettura dei dati è una competenza tecnica che deve essere sposata con la comunicazione come competenza soft per far arrivare il messaggio ai portatori di interesse tecnici e non tecnici. Ciò comporta anche l’analisi e l’interpretazione dei vari componenti dell’architettura dei dati, come database, data warehouse, data lake e data pipeline.

Una comunicazione efficace delle architetture facilita la collaborazione e il processo decisionale.

Le domande esemplificative a cui dovresti essere in grado di rispondere sono:

• Quali sono i nostri sistemi rivolti ai clienti?
• Quanto spesso estraiamo informazioni da essi?
• Dove sono archiviati tutti i dati nell’organizzazione?
• Come si presenta uno schema di flusso dati tipico?
• Quanto velocemente possiamo analizzare i dati una volta che sono stati acquisiti?
• Quali dati alimentano i nostri modelli di AI / ML?
• Come governiamo attualmente questi dati / come dovremmo governare questi dati?
• Qual è la qualità dei dati?
• Cosa sono le nostre definizioni di dati concordate?

2. Definire il Valore dei Dati dalle Casi d’Uso

Se i dati non forniscono valore, sono un passivo, non un attivo.

Come leader dei dati, dovresti essere in grado di guardare dritto attraverso la fuffa e il rumore e individuare i dati che alla fine risolvono il problema aziendale. I leader dei dati devono anche possedere la capacità di valutare gli obiettivi e i requisiti strategici dell’organizzazione e tradurli in casi d’uso azionabili basati sui dati.

Questa competenza richiede una comprensione approfondita del dominio aziendale e degli asset di dati disponibili.

Le domande esemplificative a cui dovresti essere in grado di rispondere sono:

• Quali sono i nostri asset di dati critici?
• Come si traducono gli asset di dati in prodotti?
• Come l’investimento insufficiente nella qualità dei dati influenza i casi d’uso aziendali finali?
• Quali casi d’uso aziendali risolviamo utilizzando questi dati?
• Come viene generato il ricavo e come vengono mitigati i rischi utilizzando questi dati?
• Quali sono le priorità del CFO / CRO / CxO e come la mia funzione dati le abilita?

3. Comprendere la Complessità e le Redundanze nel Tuo Patrimonio Dati

Semplifica il patrimonio dati e amplifica la tua efficienza.

Oltre alle opportunità di generazione di ricavi, dovrebbe esserci una focalizzazione sull’efficienza dei costi. Le organizzazioni di successo crescono rapidamente il loro patrimonio IT e dati. I leader dei dati devono comprendere il loro patrimonio dati e le aree che possono essere migliorate o semplificate. Scoprire le ridondanze consente di razionalizzare le operazioni, ottimizzare lo storage e migliorare la qualità dei dati.

Questa competenza porta a un patrimonio dati semplificato, efficiente e moderno che genera insight preziosi e risultati aziendali.

Le domande esemplificative a cui dovresti essere in grado di rispondere sono:

• Quanti sono le fonti di dati o le aree di archiviazione ridondanti?
• Dove si trovano i silos di dati in un’organizzazione e quali sono gli impatti di questi?
• Quali sono le efficienze di costo se determinati archivi operativi dei dati vengono dismessi?
• Come si può ridurre la complessità per semplificare la governance e la qualità dei dati?
• Quali processi aziendali dipendono dalla parte complessa del patrimonio dati?

Conclusione

Le soft skills continuano ad essere essenziali; devi essere in grado di negoziare con i tuoi colleghi, comunicare con pubblici diversi, semplificare argomenti complessi, ecc. Tuttavia, devi anche possedere competenze tecniche per guadagnare la fiducia dei tuoi team e della leadership.

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