La scienza dei dati copre un'ampia gamma di argomenti tecnici. La maggior parte della vostra attenzione dovrebbe essere sulle aree tecniche ; tuttavia, l'apprendimento della gestione strategica e lo sviluppo del pensiero strategico ti forniranno un vantaggio competitivo.
Le capacità di dati e scienza dei dati sono risorse strategiche per molte aziende e la capacità di ottenere il massimo dai dati richiede la conoscenza della strategia. Molte aziende (a parte le big tech e altre società avanzate) stanno ancora lavorando per capire la propria strategia per i dati e le capacità di scienza dei dati. La strategia di apprendimento ti aiuterà a connettere data science, machine learning o altre applicazioni di intelligenza artificiale alla strategia di un'azienda. Ti consente di trasformare le informazioni dettagliate dai dati in iniziative strategiche attuabili per un'azienda o un prodotto particolare.
Un altro vantaggio dell'acquisizione di conoscenze sulla strategia è la capacità di scegliere i problemi aziendali da risolvere. Ti aiuta a riflettere sui compromessi e a dare priorità ai problemi.
“L'essenza della strategia è scegliere cosa non fare. Senza compromessi, non ci sarebbe bisogno di scelta e quindi nessuna necessità di strategia". — Michael E. Porter
Portare la capacità di guidare la direzione strategica dell'azienda oltre a preziose capacità di scienza dei dati ti renderà senza dubbio una risorsa preziosa per l'azienda.
Nota rapida: la gestione strategica è un argomento vasto e ha numerosi concetti e strutture. In questo articolo, tocchiamo alcuni dei concetti e delle strutture che abbiamo imparato durante i nostri percorsi. Sentiti libero di lasciare qualsiasi feedback nei commenti su qualsiasi cosa dovrei approfondire in un altro post.
Cosa è la Gestione strategica per Data Scientist ?
La strategia è un insieme di attività che aiutano un'azienda a ottenere un vantaggio competitivo sostenibile. La strategia richiede compromessi e si tratta di creare una posizione preziosa e differenziata. Le attività che un'azienda intraprende per creare valore dovrebbero rafforzarsi a vicenda e formare un circuito di feedback.
Strategia per Datascientist di alto livello Il primo passo per definire e guidare la strategia consiste nell'esaminare la missione, la visione, i valori e lo scopo dell'azienda.
Missione: la dichiarazione di intenti di un'azienda è ciò che l'azienda spera di ottenere. Definisce l'attività in cui si trova un'azienda e idealmente dovrebbe definire la sua strategia.
Visione: la dichiarazione della visione è dove l'azienda spera di essere in futuro. È un'affermazione ambiziosa.
Valori: i valori di un'azienda sono le convinzioni fondamentali dell'azienda. Aiuta a definire la cultura dell'azienda.
Scopo: la dichiarazione di scopo è la ragione di esistenza dell'azienda.
Diversi livelli di strategia Ci sono anche diversi livelli di strategia. Di seguito, descriverò brevemente i diversi livelli:
Strategia a livello analitico: la strategia aziendale è al livello più alto. La strategia a questo livello sta essenzialmente cercando di rispondere alla domanda "dove dovremmo competere?" L'attenzione a questo livello è a livello aziendale ed è correlata all'ingresso nei mercati, all'integrazione con altre società, alla diversificazione, ecc.
Strategia a livello aziendale: il livello successivo di strategia si verifica a livello aziendale e riguarda come creare un vantaggio competitivo per l'azienda. È qui che si verifica la competizione e la domanda che viene posta è "come dovremmo competere?"
Strategia a livello funzionale: Infine, la strategia a livello funzionale riguarda le attività che un'azienda intraprende per migliorare l'efficienza e raggiungere l'obiettivo.
Analisi esterna per Data Scientist
L'analisi esterna consiste nell'analisi del settore e dei fattori macro-ambientali. Una buona comprensione della struttura competitiva, delle dinamiche del settore e dei fattori macroeconomici ti consentirà di determinare le opportunità e prepararti alle minacce.
Economia e Data Scientist
La conoscenza di base dell'economia aiuta a comprendere le relazioni tra diverse variabili strategiche come la disponibilità a pagare dei clienti, i prezzi e i costi. Comprendere l'economia aiuta con varie decisioni importanti come i mercati a cui rivolgersi, i modi per ottenere un vantaggio competitivo e l'organizzazione dell'azienda, solo per citarne alcuni. Sebbene non si tratti di un'analisi approfondita dell'economia, è utile conoscere alcuni fondamenti come l'elasticità dei prezzi, i costi fissi rispetto ai costi marginali, l'offerta rispetto alla domanda, ecc.
Le 5 forze di Porter
Il quadro di Michael E. Porter per le forze competitive del settore è utile per analizzare la redditività, le opportunità e le minacce a livello di settore.
Minaccia di nuovi concorrenti: i nuovi concorrenti entrano naturalmente in mercati redditizi, limitando il potenziale di profitto del settore. Basse barriere all'ingresso possono portare a vari problemi come la mancanza di economie di scala, bassi costi di trasferimento, bassa fidelizzazione dei clienti.
Potere contrattuale degli acquirenti: un elevato potere contrattuale degli acquirenti potrebbe portare alla domanda di prezzi più bassi, prodotti di qualità superiore o servizi migliori.
Poteri di contrattazione dei fornitori: un elevato potere contrattuale dei fornitori può limitare i profitti del settore a causa di elevati costi di trasferimento, maggiore concentrazione dei fornitori e capacità dei fornitori di aumentare i prezzi o limitare la qualità.
Minaccia di prodotti e servizi sostitutivi: i prodotti sostitutivi consentono ai clienti di cambiare facilmente i prodotti. Avere molti sostituti per un prodotto di un settore limiterà la redditività del settore poiché ci sarebbero bassi costi di cambio.
Rivalità tra la concorrenza esistente: un'elevata rivalità tra i concorrenti può portare a guerre dei prezzi, bassi tassi di crescita del settore e bassi costi di conversione.
E' un ottimo quadro per capire cosa sta succedendo nel settore. Dopo aver identificato opportunità o minacce, puoi personalizzare le soluzioni di data science per affrontarle. Puoi saperne di più sulle 5 forze di Porter qui . Ora analizziamo l'analisi interna.
Analisi interna per Data Scientist
L'analisi interna consiste nell'esaminare il modello di business dell'azienda, le competenze chiave, le risorse preziose e la catena del valore. Ci sono anche altri framework, a cui aggiungerò collegamenti nella sezione "Risorse aggiuntive".
Modello di business e competenze chiave
Il modello di business di un'azienda è il modo in cui l'azienda guadagna. Comprendere il modello di business, la proposta di valore e le competenze chiave dell'azienda per cui lavori ti aiuterà ad affrontare meglio i problemi nelle aree che contribuiscono direttamente alle entrate. Esistono così tanti tipi diversi di modelli di business ed è davvero interessante conoscerli.
Oltre ad avere una profonda conoscenza del modello di business, è necessario conoscere le competenze chiave dell'azienda (cosa l'azienda sa fare meglio). La competenza principale di un'azienda è la combinazione delle risorse e delle capacità dell'azienda.
Visione basata sulle risorse
La vista basata sulle risorse è tratta dall'articolo HBR, "Competiting on Resources", che afferma le cinque caratteristiche delle risorse strategicamente preziose.
Difficile da copiare
Si deprezza lentamente
Il valore è controllato dall'azienda
Non facilmente sostituibile
Meglio dei concorrenti
Questo quadro è bene tenere a mente durante la valutazione delle risorse dell'azienda rispetto al mercato.
Catena del valore
L'ultimo argomento relativo all'analisi interna che esploreremo è la catena del valore di un'azienda. La catena del valore dell'azienda è costituita da fasi/attività coinvolte nella creazione di un prodotto/servizio. La catena del valore comprende attività primarie e attività secondarie. L'analisi di ciascuna attività aiuta a identificare le opportunità per ridurre i costi o differenziarsi dalla concorrenza. In qualità di data scientist, conoscere i diversi aspetti della catena del valore di un'azienda aiuterà a identificare le aree da ottimizzare e migliorare.
Quando si genera l'attuale strategia dell'azienda, vengono valutati sia i fattori esterni che quelli interni. Avere una solida comprensione di ciò che sta accadendo esternamente e internamente ti consentirà di acquisire competenze e conoscenze di dominio per analisi più mirate. Quando entri nel campo della scienza dei dati, la conoscenza aziendale è qualcosa che dovresti imparare sul lavoro. Analizzare il settore e l'azienda ti aiuterà ad acquisire quella conoscenza in modo strutturato.
Infine, dovresti anche considerare i compromessi nel prendere una decisione particolare prima di formulare una raccomandazione. In qualità di data scientist nel settore finanziario, ho notato che avere una buona comprensione di ciò che sta accadendo ed essere in grado di consigliare passaggi attuabili sulla base di informazioni approfondite, aiuta anche ad acquisire credibilità con gli stakeholder aziendali.
Anche se questo articolo non è onnicomprensivo di quadri e concetti strategici, è un ottimo modo per iniziare a pensare in modo più strategico.
Buon lavoro colleghi Data scientist, condividete l'articolo :)
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