データがビジネスのコア資産として機能する経済では、数値情報を実行可能な戦略に変換することは、業界のリーダーにとって重要な違いです。この転換には、高度な分析と財務原則を結びつけることができる専門家が必要です。 ウォーウィック大学の会計学の背景とMBAを取得したAkpanは、キャリアをデジタル変革と金融イノベーションに焦点を当てており、測定可能な価値を生み出すために設計されたシステムを実装することによって、データ中心の組織を構築する技術的および文化的要素に取り組んでいます。 データ主導のキャリアパス データ分析への移行は、しばしば、その実用的なアプリケーションに対する基礎的な洞察から生じます. Akpanのキャリアは、財務データに含まれる物語の力の早期理解によって形作られ、数字を組織のパフォーマンスと潜在能力の物語として見ます。 「データとアナリティクスに対する私の関心は、あらゆる財務報告やビジネス戦略の背後にはデータによって語られるストーリーがあることに気づいたとき、キャリアの初めに起こりました」とAkpan氏は言う。 「この情熱は、財務、ビジネス分析、デジタル変革を組み合わせた役割に向かって、私のキャリアを形作り、最終的には組織全体でデータ主導の文化を擁護することを可能にしました」と彼は付け加えています。 A を提供する。 フィールドに入る。 「Business Analysis Body of Knowledge(BABOK®)」の概要 プロの移行のためのロードマップ データの品質改善 データの不一致は、大規模な組織で共通の障害であり、信頼性の高い意思決定を妨げています。Akpanは、複数のビジネスユニット間のレポート基準の調和に焦点を当てたプロジェクトでこの課題に取り組んでおり、規律的なデータ管理がどのように有意義な運用改善をもたらすかを示しました。 「組織は、意思決定を損なう不一致なデータソースと二重レコードに直面した」とAkpan氏は説明し、彼のチームは統合されたガバナンスルールと検証チェックを含む中央分析プラットフォームを実装しました。 「ビジネスにとっては、これはより迅速な月末閉鎖、より信頼性の高い予測、戦略的意思決定に対するより強い信頼に翻訳された」と彼は指摘し、「規律のある分析がどのように真の価値を生み出すことができるかを強力に示唆した」と付け加えた。 明確に示す。 そのような取り組みから データ品質の次元 投資復帰 データ採用の障壁の克服 成功したデジタル変革は、文化的および手続き上の課題に対処するための技術の実装を超え、変化への抵抗、情報のシロード、そして明確な戦略の欠如は、しばしばデータベースの組織になるための最も重要な障害です。 「最大の障害は、文化的抵抗、シロードデータ、明確な戦略の欠如です」とAkpanは述べています。 彼のアプローチは、データの識別能力を促進し、クロス機能のコラボレーションを奨励し、分析プロジェクトを特定のビジネス目標に結び付けることにある」と付け加え、「マニュアルレポートの自動化やKPIsの改善などの迅速な勝利を示すことで、持続可能なデータベースの文化への信頼と動きを構築するのに役立ちます。 このような戦略は、確立された目標を使用して測定できる明確な目標に依存する。 というような枠組みで評価され、 . Data Governance Metrics and KPIs(データ管理メトリクスとKPIs) 利益枠組み 正確性と可用性のバランス データ分析が行動を促進するためには、厳格でアクセス可能である必要があります。明確で実用的なプレゼンテーションなしの技術的精度は、利害関係者が結果を効果的に解釈または適用することができないため、洞察の影響を制限します。 「私は常にエンドユーザを念頭に置く」とAkpanは言う。「技術的な正確さは交渉できないが、洞察が理解されず、適用されない場合、影響を失う。 彼は、視覚化ツールと共に検証技術を使用して、方法論的に健全で直感的なソリューションを設計しています。 「この二重の焦点は、利害関係者がデータを信頼するだけでなく、それに基づいて行動することを保証します」彼は言います。 利用可能なデータ製品の重要性を強調し、高レベルのデータを避ける。 . データ ROI ピラミッド データダウンタイムの費用 グローバルデータスキルの民主化 専門家間のスキル格差を繰り返し観察し、AkpanはSQLとデータ分析に関する電子書籍を執筆し、技術的な知識をよりアクセス可能にすることを目指しています。 「その動機は、スキル格差の繰り返しを認識することから来た」と彼は説明します。「多くの専門家はデータを活用したいと思っていたが、アクセス可能で実践的な学習リソースが欠けていた」。 「さまざまな大陸からの読者は、これらのリソースが新しい役割を確保し、自信を持ってプロジェクトを完了し、データに焦点を当てたキャリアに移行するのにどのように役立ったかを共有しました」とAkpanは述べています。 SQLやPythonのようなツールの熟練を開発することは、このプログラムの重要な構成要素です。 現代経済においては、明確に 投資を正当化する。 繁栄するために必要なビジネスアナリストスキル データ分析プロジェクトのROIフレームワーク データモデリングの影響力戦略 Akpanが多国籍企業のプロジェクトに取り組むことで、複数の子会社からの調和されたデータを使用して現金の流れシナリオをモデリングし、これまで過小評価された金融リスクを明らかにした。 「精度の向上は、以前は過小評価されていた流動性リスクを明らかにした」とAkpan氏は言います。 「この洞察は、リーダーシップチームにサプライヤー条件の再交渉と財務戦略の調整に影響を与え、最終的に数百万ドルの稼働資本を保護しました」と彼は説明します。 そして 経済予測を効率的に管理する。 ドライバーベースのモデリング モンテカルロシミュレーション ビジネスアナリストの役割の進化 ビジネスアナリストの機能は、データが組織戦略により不可欠になるにつれて拡大しつつあり、その役割は、要件を集めるための主な焦点から、分析を活用してイノベーションを促進するより戦略的なポジションに移行しています。 「ビジネスアナリストの役割は、主に要求の集計者から、分析とイノベーションの戦略的促進者へと進化している」とAkpan氏は述べています。 「ビジネスアナリストは、技術チームと意思決定者間の翻訳者として機能し、アナリティクスがビジネス上の質問に答えるだけでなく、イノベーションと競争優位性を推進することを保証する」と彼は結論付けます。 プログラムの評価と、 原則 マイクロ経済学技術 戦略的流動性管理 Emerging Data Trendsについて 人工知能、機械学習、リアルタイム分析の融合は、企業がリスクを管理し、運用を最適化する新たな機会を引き続き生み出しています。 「AI、機械学習、リアルタイム分析の融合に特に興奮している」とAkpan氏は述べている。「これらのテクノロジーは、企業が顧客のニーズを予測し、リスクを管理し、運用を最適化する方法を再定義している。 モデル幻覚のような課題を認識する一方で、ドキュメンタリー化された , he advocates for a measured approach guided by frameworks such as the 「私の将来の仕事では、スケーラブルな分析プラットフォームを構築し、AIの責任ある採用を促進し、これらのイノベーションを効果的に活用するためのスキルを専門家に提供することによって、これらのトレンドを統合することを計画しています」と彼は付け加えています。 . AIのリスク EqualAIアルゴリズム影響評価(AIA) AIガバナンス実施 Akpanのキャリアは、アナリティクス・エクスペリエンスとビジネス知識を組み合わせることは、組織の進歩にとって極めて重要であることを示しています。

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ダニエル・アッカンがビジネス変革を推進するためにデータを使用する方法

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