U ekonomiji u kojoj podaci funkcionišu kao ključna poslovna imovina, prevođenje numeričkih informacija u akcionu strategiju ključan je diferencijator za vođe industrije. Ova promena zahtijeva profesionalce koji mogu povezati finansijske principe sa naprednom analitikom. Uz pozadinu u računovodstvu i MBA sa Univerziteta u Warwicku, Akpan je usredotočio svoju karijeru na digitalnu transformaciju i financijske inovacije. Putevi za karijeru zasnovani na podacima Akpanova karijera oblikovana je ranim razumijevanjem narativne moći sadržane u finansijskim podacima, videći brojeve kao priču o performansi i potencijalu organizacije. “Moj interes za podatke i analitiku potaknut je rano u mojoj karijeri kada sam shvatio da iza svakog finansijskog izveštaja ili poslovne strategije leži priča ispričana podacima”, kaže Akpan. „Bio sam fasciniran načinom na koji brojevi, kada se pravilno analiziraju, mogu otkriti neučinkovitosti, predvidjeti trendove i utjecati na kritične odluke.” “Ova strast je oblikovala moju karijeru tako što me je usmjerila ka ulogama koje kombiniraju finansije, poslovnu analizu i digitalnu transformaciju – što mi je u konačnici omogućilo da branim kulture utemeljene na podacima u svim organizacijama”, dodaje on. i pruža a U polje kompetencije opisane od strane Business Analysis Body of Knowledge (BABOK®) Roadmap za profesionalce u tranziciji Poboljšanje kvaliteta podataka Neusklađenost podataka je uobičajena prepreka u velikim organizacijama, što sprečava pouzdano donošenje odluka. Akpan se obratio tom izazovu tokom projekta usmjerenog na usklađivanje standarda izvješćivanja u nekoliko poslovnih jedinica, pokazujući kako disciplinirano upravljanje podacima može donijeti značajna operativna poboljšanja. “Organizacija se suočila s nedoslednim izvorima podataka i dupliciranim zapisima koji su ugrozili donošenje odluka”, objašnjava Akpan. “Za poslovanje, to se pretvorilo u brže zatvaranje kraja mjeseca, pouzdaniju prognozu i snažnije povjerenje u strateške odluke”, napominje on, dodajući, “To je bila snažna demonstracija kako disciplinirana analiza može stvoriti pravu vrijednost.” Pokazuje jasno od takvih inicijativa. Dimenzije kvaliteta podataka Povratak na investicije Prevladavanje prepreka za usvajanje podataka Uspješna digitalna transformacija nadilazi implementaciju tehnologije za rješavanje kulturnih i proceduralnih izazova.Opornost na promene, slomljene informacije i nedostatak jasne strategije često su najznačajnije prepreke za stvaranje organizacije zasnovane na podacima. “Najveće prepreke su kulturna otpornost, slomljeni podaci i nedostatak jasne strategije”, kaže Akpan. “Mnoge organizacije ulažu u tehnologiju, ali zanemaruju ljudske i procesne elemente.” Njegov pristup je promicanje podatkovne pismenosti, poticanje prekogranične saradnje i povezivanje analitičkih projekata sa specifičnim poslovnim ciljevima. „Demonstriranjem brzih pobeda – kao što je automatizacija ručnih izvješća ili poboljšanje KPI-ja – pomažem u izgradnji povjerenja i impulsa prema održivoj kulturi zasnovanoj na podacima.“ Takva strategija ovisi o jasnim ciljevima, koji se mogu mjeriti pomoću utvrđenih i ocenjene s okvirima kao što su . Metrike upravljanja podacima i KPIs Okvir za profit Ravnoteža preciznosti i korisnosti Tehnička preciznost bez jasne, praktične prezentacije ograničava uticaj uvidova, jer zainteresirane strane možda neće moći učinkovito tumačiti ili primijeniti nalaze. "Uvijek počinjem s krajnjim korisnikom u umu", kaže Akpan. "Tehnička točnost je neizgovarajuća, ali ako se uvid ne može razumjeti ili primijeniti, oni gube uticaj." On dizajnira rješenja koja su metodološki dobra, ali intuitivna, koristeći tehnike validacije uz alate za vizualizaciju. „Ovaj dvostruki fokus osigurava da dionici ne samo da vjeruju podacima, već i da na njima djeluju“, kaže on. , što naglašava važnost korisnih podataka proizvoda i izbjegavanje visokih . Piramida podataka ROI Troškovi za data downtime Demokratizovanje globalnih podataka veština Promatrajući ponavljajuće razlike u vještinama među profesionalcima, Akpan je napisao e-knjige o SQL-u i analizi podataka kako bi tehničko znanje bilo pristupačnije. "Motivacija je došla od prepoznavanja ponavljajućeg nedostatka vještina", objašnjava on. "Mnogi stručnjaci željeli su iskoristiti podatke, ali nisu imali pristupačne, praktične resurse za učenje." "Čitatelji s različitih kontinenata podijelili su kako su im ti resursi pomogli da osiguraju nove uloge, završe projekte s povjerenjem i prelaze na karijere usmjerene na podatke", napominje Akpan. Razvoj veštine sa alatima kao što su SQL i Python je ključna komponenta u modernoj ekonomiji, sa jasnim Opravdanje investicija poslovne analitičke vještine potrebne za prosperitet ROI okviri za projekte analize podataka Modeliranje podataka utječe na strategiju Akpanov rad na projektu za multinacionalnu korporaciju uključivao je modeliranje scenarija novčanih tokova koristeći usklađene podatke iz više podružnica, koji su otkrili ranije potcenjene finansijske rizike. “Povećana točnost otkrila je likvidnosne rizike koji su ranije bili podcijenjeni”, podsjeća Akpan. “Ovaj uvid je utjecao na rukovodstvo da pregovara o uvjetima dobavljača i prilagodi strategije blagajne, čime se u konačnici štiti milijuni radnog kapitala”, objašnjava on. „To je bio jasan primer kako robusno modeliranje podataka može izravno oblikovati strateške poslovne rezultate.” i Učinkovito upravljanje finansijskim projekcijama. Modeliranje na osnovu vozača Monte Carlo simulacije Evolucija poslovne analitičke uloge Funkcija poslovnog analitičara se širi kako podaci postaju integralniji u organizacijsku strategiju. Uloga se kreće od primarnog fokusiranja na skupljanje zahtjeva na strateškiju poziciju koja koristi analitiku za promicanje inovacija. "Uloga poslovnog analitičara razvija se od primarnog prikupljanja zahtjeva do strateškog omogućujućeg elementa i inovacija", kaže Akpan. On napominje da analitičari sada moraju da kombiniraju tradicionalne vještine s kompetencijama u pismenosti podataka i prediktivnim uvidima. “Vidim da poslovni analitičari djeluju kao prevodioci između tehničkih timova i donositelja odluka, osiguravajući da analitika ne samo da odgovara na poslovna pitanja već i pokreće inovacije i konkurentsku prednost”, zaključuje on. za procjenu programa i Načela Mikroekonometrijske tehnike Strateško upravljanje likvidnošću Iskoristite nove trendove podataka Konvergencija veštačke inteligencije, strojnog učenja i analitike u realnom vremenu nastavlja da stvara nove mogućnosti za poduzeća da upravljaju rizicima i optimiziraju operacije. "Posebno sam uzbuđen zbog konvergencije AI, strojnog učenja i analitike u realnom vremenu", kaže Akpan. "Ove tehnologije redefiniraju kako tvrtke predviđaju potrebe kupaca, upravljaju rizikom i optimiziraju operacije." Dok priznaje izazove kao što su halucinacije modela, dokumentiran , on zagovara izmereni pristup vođen okvirima kao što su "U svom budućem radu, planiram da integriram ove trendove izgradnjom skalabilnih analitičkih platformi, promicanjem odgovornog prihvaćanja AI-a i opremljanjem profesionalaca vještinama za efikasno iskorištavanje tih inovacija", dodaje on. . Rizik u generaciji AI EqualAI Algoritmička procjena utjecaja (AIA) Uvođenje AI upravljanja Akpanova karijera pokazuje kako je kombiniranje analitičke stručnosti s poslovnim znanjem ključno za organizacijski napredak. Primjenom robustnih analitičkih okvira i promicanjem podatkovne pismenosti, on pomaže preduzećima da navigiraju u digitalnim složenostima i pronađu nove putove za inovacije.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ovaj audio je proizveden na originalnom jeziku priče!

Predugo; Citati

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Kako Daniel Akpan koristi podatke za pokretanje poslovne transformacije

About Author

KOMENTARI

HANG TAGS

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps