For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.Pour que l'évolution analytique se produise efficacement, les organisations ont besoin d'une méthodologie pour communiquer et renforcer la culture analytique. Il existe de nombreuses façons d'atteindre de grandes cultures analytiques, mais toutes les grandes cultures analytiques partagent certains éléments communs. Les meilleures organisations diffusent les connaissances analytiques dans l'ensemble de l'entreprise, valorisent l'analyse à l'appui de la prise de décision et créent une infrastructure qui permet à de nombreux employés (ou à tous) d'utiliser l'analyse dans le cadre de leur travail.
De nos jours, il est difficile de ne pas lire un journal, un magazine ou un article en ligne et de ne pas tomber sur les nombreux mots à la mode lancés autour de la technologie comme solutions aux problèmes tenaces auxquels les organisations sont confrontées : lacs de données, apprentissage en profondeur, apprentissage automatique, intelligence artificielle (IA), industrie 4.0 , Juste pour en nommer quelques-uns.
Mais un manque de technologie est rarement le problème. Trop souvent, les organisations jettent des couches de technologie sur les problèmes et attendent des résultats, ou pire, mettent la technologie en place et recherchent ensuite un problème à résoudre. Dans un récent article , Oliver Schabenberger, vice-président exécutif, COO et CTO de SAS, parle de l'importance de l'évolution des personnes, de l'évolution des processus et de la recherche d'opportunités, plutôt que de se concentrer uniquement sur l'évolution de la technologie.
Et pour que cette évolution se produise efficacement, les organisations ont besoin d'une méthodologie pour communiquer et renforcer la culture analytique. Ils ont également besoin d'outils d'autonomisation pour s'assurer que l'analyse est largement utilisée. Pourquoi? Plus il y a de cerveaux engagés dans la résolution de problèmes, mieux c'est. Plus il y a de personnes qui utilisent l'analyse et communiquent les résultats, plus les décisions et les connaissances d'une organisation sont solides.
Si votre secteur ou votre organisation présente un niveau élevé d'innovation en matière de processus et de produits, vous avez un besoin accru d'analyses afin de rester compétitif sur le marché actuel.
Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Les données elles-mêmes changent également. C'est déstructuré, sous forme d'images, de sons, de fonctions ou encore de vidéos. Les problèmes évoluent et la quantité de données n'a jamais été aussi importante. Les types de problèmes que les organisations tentent de résoudre sont vastes et complexes. Les données sont profondes et peuvent contenir des millions (ou des milliards) d'enregistrements. Certains problèmes sont larges (des milliers de colonnes). Les données elles-mêmes changent également. Il est non structuré (par exemple, du texte libre de sondages), sous forme d'images, de sons, de fonctions ou encore de vidéos.
Heureusement, alors que les défis liés aux données n'ont jamais été aussi grands, il en va de même pour les opportunités de relever ces défis avec les logiciels. Les ordinateurs ont rendu possibles la découverte et l'analyse sous de nombreux angles. Et les logiciels peuvent rendre les techniques analytiques complexes autrefois accessibles à quelques statisticiens d'une organisation désormais accessibles à de nombreux praticiens appliqués ; le logiciel permet à plus de cerveaux de résoudre des problèmes.
Mais la résolution de problèmes n'est pas la fin des besoins logiciels dans une organisation. Le dernier ingrédient clé est une communication efficace. Afin de communiquer efficacement avec les analyses, vous devez afficher les résultats dans un format en direct. Par exemple, effectuez des analyses "what-if" à la volée. Cela renforce la confiance dans les résultats analytiques parmi ceux qui prennent les décisions. Avec des effectifs de plus en plus internationaux, les visualisations statistiques peuvent également transcender les barrières linguistiques. Et la standardisation des rapports conduit à discuter du problème et non des données.
Découvrez comment le nouveau membre de la famille JMP, JMP en direct , contribue à une communication efficace.
