Pourquoi l’utiliser ?
Élaborez une stratégie Lean données et IA qui guide votre transformation agile vers une entreprise axée sur les données et propulsée par l’IA.
Pour qui ?
Les concepteurs en données et IA, les stratèges et les consultants peuvent utiliser ce modèle pour un atelier d’une journée réunissant les responsables métier, les experts en données et IA et les professionnels informatiques.
Quand l’utiliser ?
Votre entreprise (cliente) souhaite utiliser les données et l’IA pour atteindre ses objectifs stratégiques. Pour cela, vous identifiez et priorisez les cas d’utilisation pertinents en analytique et en IA et les spécifiez suffisamment pour que les changements transformationnels et les investissements nécessaires en technologie, organisation et personnes (initiatives TOP) soient clairs.
Le résultat de l’atelier est :
un catalogue de cas d’utilisation critiques en analytique et en IA
une feuille de route pour faire évoluer la maturité en analytique et en IA
un concept pour les produits nécessaires en données et en IA, les outils d’analytique et d’IA et les actifs de données
une architecture et une organisation pour les données et l’IA
les prochaines étapes prioritaires pour mettre en œuvre la stratégie données et IA
Que faut-il utiliser ?
Ce modèle d’atelier est basé sur la méthode éprouvée Data & AI Business Design Method, utilisée dans le monde entier par de nombreuses entreprises et cabinets de conseil reconnus. Il utilise les canevas du Data & AI Business Design Kit, mis gratuitement à disposition sous licence Creative Commons.
Mode d’emploi ?
Ce modèle d’atelier vous guide pour préparer, animer et assurer le suivi d’un atelier Lean Data & AI Strategy. Pour chaque phase de l’atelier (de la préparation à la compréhension business, utilisateur et des données, jusqu’au suivi), un tutoriel distinct explique comment utiliser le canevas spécifique à cette tâche :
Avant l’atelier
I. Préparation : Sélectionnez les participants à l’atelier.
Au cours de l’atelier
II. Introduction : Faites un tour de présentation.
III. Compréhension métier : Générer et prioriser des cas d’utilisation en analytique et IA.
IV. Compréhension des utilisateurs : Évaluer la maturité en analytique et IA et planifier la feuille de route.
V. Compréhension des données : Concevoir les produits data et IA, l’architecture et l’organisation.
VI. Conclusion : Faire un tour de feedback.
Après l’atelier
VII. Suivi : Mettre la stratégie en œuvre.
En parcourant ces phases de manière agile, vous vous assurez qu’une stratégie axée sur la valeur, centrée sur l’utilisateur et pilotée par les données émerge à la fin et que toutes les parties prenantes sont prêtes à passer à l’action, c’est‑à‑dire à mettre la stratégie en œuvre.
Où en trouver davantage ?
Datentreiber vous propose non seulement ce modèle Miroverse, mais aussi :
Si vous êtes intéressé ou si vous avez des questions ou du feedback, contactez-nous à : info@datentreiber.de.
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