Pourquoi l’utiliser ?
Élaborez une stratégie Lean Data & AI qui guide votre transformation agile vers une entreprise axée sur les données et alimentée par l’IA.
Pour qui ?
Les concepteurs, stratèges et consultants Data & AI peuvent utiliser ce modèle pour un atelier d’une journée avec les propriétaires du domaine métier, les experts Data & AI et les professionnels IT.
Quand l’utiliser ?
Votre entreprise (cliente) souhaite utiliser les données et l’IA pour atteindre ses objectifs stratégiques. Pour ce faire, vous identifiez et priorisez les cas d’utilisation analytiques et d’IA pertinents et les spécifiez dans la mesure où les changements transformationnels nécessaires et les investissements en technologie, organisation et personnes (initiatives TOP) sont clairs.
Le résultat de l’atelier est :
un catalogue de cas d’utilisation analytiques et d’IA prioritaires;
une feuille de route pour accroître la maturité en analytique et en IA;
un concept pour les produits, outils et actifs de données et d’IA nécessaires;
une architecture et une organisation des données et de l’IA;
les prochaines étapes à suivre pour mettre en œuvre la stratégie en données et en 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 métier, utilisateur et 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 : Imaginer et prioriser les cas d’utilisation en analytique et en IA.
IV. Compréhension utilisateur : Évaluer la maturité en analytique et en IA et planifier la feuille de route.
V. Compréhension des données : Concevoir les produits de données et d’IA, ainsi que l’architecture et l’organisation.
VI. Clôture : Faire un tour de feedback.
Après l’atelier
VII. Suivi : Concrétiser la stratégie.
Le fait de parcourir ces phases de façon agile garantit qu’à l’issue se dégage une stratégie axée sur la valeur, centrée sur l’utilisateur et fondée sur les données, et que toutes les parties prenantes sont prêtes à agir, c’est‑à‑dire à concrétiser la stratégie.
Où en savoir plus ?
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.
Droits d’auteur : Tous droits réservés par Datentreiber GmbH.
