Guest
Почему именно данные становятся фундаментом для развития компании, а искусственный интеллект — лишь следующий этап? Как построить культуру, в которой управленческие решения принимаются на основе прозрачных метрик, а не интуитивно? Почему качественная работа с данными – обязательное условие конкурентоспособности для бизнеса любого масштаба, и как избежать типичных ошибок на пути к data-driven управлению? Ответы узнали у Тиграна Саркисова, директора по управлению данными X5 Group, эксперта с более чем 15-летним опытом в аналитике и цифровой трансформации, и Ирины Поповой, автора и руководителя программы «Переход в data-driven управление» СКОЛКОВО, практиком внедрения data-driven системы управления 30 проектов в разных индустриях. В этом выпуске обсуждаем: — Как данные помогают бизнесу расти, масштабироваться и принимать более точные решения. — Почему внедрение искусственного интеллекта не имеет смысла без надежной базы в виде прозрачных данных. — Какие метрики действительно меняют мышление управленцев и сотрудников. — Как формируется культура работы с данными и почему это вопрос не только технологий, но и корпоративных привычек. — С какими сопротивлениями сталкиваются компании и как их преодолевать. — Почему data literacy становится обязательным навыком для любого лидера и сотрудника. Эксперты делятся реальными кейсами и дают конкретные советы тем, кто только начинает путь к data-driven управлению. «Переход в data-driven управление» — программа для руководителей о том, как с минимальными затратами выстроить систему аналитики на достоверных данных, используя BI и AI для ускоренного роста и повышения эффективности бизнеса. Подробнее: ~yQgsA Содержание 00:00 начало 01:02 что такое data-driven управление и зачем оно бизнесу 02:11 почему X5 Group выбрала путь данных. Стратегия и лидерство 04:12 как измерять и доказывать эффект от внедрения data-driven 05:20 примеры внедрений, которые дали бизнес-эффект 06:25 как меняются метрики: от финансовых к клиентским 07:36 data-driven в практике совещаний и принятии решений 08:43 проблемы качества данных, мифы и реальность для разных компаний 10:45 где помогает искусственный интеллект, а где нужна база 12:47 культура работы с данными: обучение, сопротивление, ошибки 17:57 почему BI-специалисты не спасут без бизнес-заказчика 21:47 итерационный подход, ошибки внедрения и устаревание дашбордов 26:20 как эволюционирует аналитическая функция и структура команд 31:39 новые компетенции: data literacy и системное мышление 38:33 с чего начать переход к data-driven: шаги, культура, выводы
