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Canevas de maturité analytique et IA

Martin Szugat

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Pourquoi l’utiliser ?

Évaluer la maturité analytique et de l’IA d’un domaine d’application et planifier une feuille de route de mise en œuvre pour les applications analytiques et d’IA.

Quand l’utiliser ?

Après avoir imaginé des cas d’utilisation en analytique & IA (par exemple, en utilisant le canevas Modèle d’affaires, le canevas Chaîne de valeur ou le canevas Points de contact client) pour obtenir d’abord un aperçu des applications existantes, en particulier celles liées aux données, à l’analytique et à l’IA, puis pour planifier l’ordre de leur mise en œuvre et déterminer le niveau d’analytique & IA approprié à appliquer.

Comment l’utiliser ?

I. Préparation

Remplissez l’en-tête et le pied de page du canevas :

a) Étiquetez le champ Centré sur dans l’en-tête du canevas à l’aide d’un pense-bête blanc indiquant le domaine d’application.

b) Ajoutez une légende composée de pense-bêtes aux couleurs correspondantes :

- Pense-bêtes verts : "Application / capacité existante"

- Pense-bêtes jaunes : "Application / capacité prévue"

- Pense-bêtes rouges : "Application / capacité manquante"

- Pense-bêtes blancs : "Hypothèse la plus risquée"

II. Évaluation de la maturité analytique et de l’IA

Applications : Placez un pense-bête vert pour chaque application analytique ou d’IA existante dans l’une des cases vertes spécifiées (a-f), chacune représentant un stade de maturité différent, allant des opérations métier de base à l’automatisation métier avancée, selon l’évaluation des participants. Utilisez des pense-bêtes jaunes pour les applications en phase de planification ou de développement. Reliez les applications (ou leurs phases d’extension) par des flèches pour indiquer les dépendances et les constructions séquentielles, en montrant clairement comment chaque application soutient ou dépend des autres dans le processus de développement.

[FACULTATIF : Capacités : Pour chaque capacité (analytique) existante (c.-à-d. outils, techniques, compétences, etc.), ajoutez un pense-bête vert dans la case bleue correspondante (a-f) située dans la moitié inférieure du canevas. Utilisez des pense-bêtes jaunes pour les capacités prévues ou en cours de développement.]

III. Planification de la feuille de route analytique et IA

Pour chaque idée de cas d’utilisation (éventuellement listée dans les champs Trier dans ), qu’elle soit formulée comme un problème, une question, une solution ou un bénéfice, réfléchissez aux applications potentielles de l’analytique et de l’IA pour résoudre ce problème, répondre à cette question, concevoir cette solution ou générer ce bénéfice. Pour chaque application identifiée, placez un pense-bête rouge dans la case verte correspondante (a-f) qui correspond au niveau de maturité analytique requis. Le cas échéant, marquez le pense-bête correspondant dans le champ Trier dans d’une coche.

Vérifiez ensuite, pour toutes les applications manquantes (pense-bêtes rouges), s’il existe des applications (ou des versions d’application) qui en sont un précurseur ou un prérequis. Ajoutez un autre pense-bête rouge pour cette application précurseur ou requise si elle est manquante et placez-le dans la case verte appropriée (a-f). Reliez ces applications par des flèches pour visualiser la séquence de mise en œuvre et clarifier l’ordre de dépendance entre elles.

Pour les applications qui n’ont pas de développements ultérieurs, réfléchissez à la façon dont elles pourraient passer au niveau supérieur de maturité en analytique et en IA pour le cas d’utilisation correspondant. Placez un nouveau pense-bête rouge dans la case verte suivante (a-f) pour indiquer l’étape suivante de développement de cette application. Reliez-les par des flèches pour montrer les chemins de progression. De plus, si d’autres applications préalables ou prérequis sont nécessaires pour soutenir cette avancée vers le prochain niveau de maturité en analytique et en IA, ajoutez-les en conséquence et reliez-les par des flèches.

Astuce : Commencez par ignorer les encadrés bleus dédiés aux données et aux capacités analytiques. Après la phase Data Understanding, une fois que vous aurez clairement identifié les capacités nécessaires, revenez à ces sections. Ensuite, copiez les pense-bêtes des encadrés Technology, Organisation et People des canevas Data Management et Data Monetization dans les cases correspondantes (a-f) du canevas Analytics & AI Maturity, en les plaçant selon le niveau de maturité évalué.

IV. Application prioritaire suivante

Les applications prioritaires suivantes à mettre en œuvre sont généralement celles situées aux niveaux inférieurs de maturité en analytics et en IA, qui reposent uniquement sur des applications existantes. Souvent, une prochaine application prioritaire est évidente :

  • Si une application suivante à implémenter est clairement identifiée, utilisez le Canevas Cas d’utilisation Analytics & AI pour préciser son ou ses cas d’utilisation et concevoir la solution du point de vue de l’utilisateur. Indiquez le nom de l’application dans le champ Centrer sur.

  • Si aucun choix évident ne se dégage, utilisez le Matrice de priorisation et la méthode PICK pour sélectionner l’application suivante à implémenter. Copiez tous les pense-bêtes rouges (représentant les applications manquantes du même niveau de maturité analytics/IA) dans les champs Classer dans situés sur le bord gauche du canevas Matrice de priorisation.

Références :

A : Utilisez le canevas « Matrice de priorisation » pour évaluer les applications et modèles manquants à chaque niveau de maturité nécessaires à la mise en œuvre des cas d’utilisation. Procédez niveau par niveau, chaque niveau présentant une complexité et un impact comparables.

Où en trouver davantage ?

Datentreiber vous propose, en plus de ce modèle Miroverse, les ressources suivantes :

Si cela vous intéresse ou si vous avez des questions ou du feedback, contactez-nous à : info@datentreiber.de.

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Martin Szugat

Data & AI Business Catalyst @ Datentreiber

To help companies to transform into data-driven, AI-powered businesses and innovate data & AI products, I've invented the Data & AI Business Design Method and our company Datentreiber open sourced the Data & AI Business Design Kit. I'm a Miro MVP and a Miro Solution Partner.


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