Donald A. Marchand

Joe Peppard

Em sua busca para extrair insights das enormes quantidades de dados agora disponíveis de fontes internas e externas, muitas empresas estão investindo muito em ferramentas de TI e contratando cientistas de dados. No entanto, a maioria está lutando para obter um retorno que valha a pena. Isso porque eles tratam seus projetos de big data e análise da mesma forma que tratam todos os projetos de TI, sem perceber que os dois são animais completamente diferentes.

S08D7S8Jd7JLYO/MKXYwMlfW51mmcvelO10PQBKo8ACU0wygtFuxBJa163Efg0q6pa3iakQIun3PcYFiXRM/EKslH295EKWGMRIrlfrxcbFb6smbpMVLtP7gRfl8JOl8

Reprint: R1301H 
As managers seek to exploit the tremendous amounts of data now available from internal and external sources, they&#8217;re likely to use the approach they use with all their IT projects&#8212;that is, they&#8217;ll focus on building and deploying technology on time, to plan, and within budget. That works for projects designed to improve business processes and increase efficiency, but when it comes to extracting valuable insights from data and using information to make better decisions, managers need a different approach and mind-set. 
A big data or analytics project is likely to be smaller and shorter than a conventional IT initiative, such as installing an ERP system. It&#8217;s also more like scientific research. Commissioned to address a problem or opportunity, such a project frames questions, develops hypotheses, and then experiments to gain knowledge and understanding. 
The authors have identified five guidelines for taking this voyage of discovery: 
<ul>
<li>Place users&#8212;the people who will create meaning from the information&#8212;at the heart of the initiative.</li>
</ul>
<ul>
<li>Unlock value from IT by asking second-order questions and giving teams the freedom to reframe business problems.</li>
</ul>
<ul>
<li>Equip teams with cognitive and behavioral scientists, who understand how people perceive problems and analyze data.</li>
</ul>
<ul>
<li>Focus on learning by facilitating information sharing, examining assumptions, and striving to understand cause and effect.</li>
</ul>
<ul>
<li>Worry more about solving business problems than about deploying technology.</li>
</ul>

Why IT Fumbles Analytics

Reimpressão: R1301H À medida que os gerentes buscam explorar a enorme quantidade de dados agora disponíveis de fontes internas e externas, é provável que usem a abordagem que usam em todos os seus projetos de TI, ou seja, eles se concentrarão em criar e implantar a tecnologia dentro do prazo, de acordo com o planejamento e dentro do orçamento. Isso funciona para projetos projetados para melhorar os processos de negócios e aumentar a eficiência, mas quando se trata de extrair informações valiosas dos dados e usar as informações para tomar melhores decisões, os gerentes precisam de uma abordagem e mentalidade diferentes. É provável que um projeto de big data ou análise seja menor e mais curto do que uma iniciativa convencional de TI, como a instalação de um sistema ERP. Também é mais parecido com uma pesquisa científica. Comissionado para resolver um problema ou oportunidade, esse projeto formula questões, desenvolve hipóteses e, em seguida, experimenta para obter conhecimento e compreensão. Os autores identificaram cinco diretrizes para fazer essa viagem de descoberta: 
<ul> 
 <li> Coloque os usuários — as pessoas que criarão significado a partir das informações — no centro da iniciativa.</li> 
</ul> 
<ul> 
 <li> Descubra o valor da TI fazendo perguntas de segunda ordem e dando às equipes a liberdade de reformular os problemas de negócios.</li> 
</ul> 
<ul> 
 <li> Equipe as equipes com cientistas cognitivos e comportamentais, que entendem como as pessoas percebem os problemas e analisam os dados.</li> 
</ul> 
<ul> 
 <li> Concentre-se no aprendizado facilitando o compartilhamento de informações, examinando suposições e se esforçando para entender a causa e o efeito.</li> 
</ul> 
<ul> 
 <li> Preocupe-se mais com a solução de problemas de negócios do que com a implantação de tecnologia.</li> 
</ul>

Por que a TI atrapalha a an&aacute;lise

Reprint: R1301H As managers seek to exploit the tremendous amounts of data now available from internal and external sources, they’re likely to use the approach they use with all their IT projects—that is, they’ll focus on building and deploying technology on time, to plan, and within budget. That works for projects designed to improve business processes and increase efficiency, but when it comes to extracting valuable insights from data and using information to make better decisions, managers need a different approach and mind-set. A big data or analytics project is likely to be smaller and shorter than a conventional IT initiative, such as installing an ERP system. It’s also more like scientific research. Commissioned to address a problem or opportunity, such a project frames questions, develops hypotheses, and then experiments to gain knowledge and understanding. The authors have identified five guidelines for taking this voyage of discovery: Place users—the people who will create meaning from the information—at the heart of the initiative. Unlock value from IT by asking second-order questions and giving teams the freedom to reframe business problems. Equip teams with cognitive and behavioral scientists, who understand how people perceive problems and analyze data. Focus on learning by facilitating information sharing, examining assumptions, and striving to understand cause and effect. Worry more about solving business problems than about deploying technology.

Por que a TI atrapalha a análise

Resumo.

Partner Center