Menyiapkan Tahap untuk Sukses Ilmu Data Industri
Pada titik tertentu, Internet of Things (IoT) industri yang paling sukses inisiatif menjadi proyek ilmu data. Sensor yang terhubung pada mesin dan peralatan, perkakas, palet, dan item yang diproduksi menghasilkan volume titik data.
Tetapi prospek keberhasilan bisnis atau operasional tidak bergantung pada pengumpulan data saja, tetapi pada berbagai keterampilan yang tersebar di seluruh organisasi. Ini juga membutuhkan penggunaan data itu untuk mendorong transformasi. Itu mungkin termasuk mencapai tolok ukur operasional baru atau, “di dunia saat ini, menciptakan ketahanan dan fleksibilitas,” kata Steve Pillsbury, kepala sekolah di PwC Consulting.
[ Dunia IoT adalah acara IoT terbesar di Amerika Utara di mana para ahli strategi, teknologi, dan pelaksana terhubung, menempatkan IoT, AI, 5G, dan keunggulan dalam tindakan di seluruh vertikal industri. Pesan tiket Anda sekarang. ]
Bahkan sebelum munculnya pandemi COVID-19, mendorong metamorfosis ilmu data industri menjadi hal yang menakutkan bagi banyak organisasi. Pakar ilmu data kekurangan pasokan, dan persaingan perekrutan sangat ketat. Sementara banyak organisasi industri telah meluncurkan program inovasi digital, hanya sedikit yang mencapai laba atas investasi yang diinginkan. Dari 2016 hingga 2018, proyek digital di hampir 80% perusahaan industri gagal mencapai tingkat pengembalian finansial yang diharapkan, menurut penelitian Accenture.
P memperbaiki Organisasi
Salah satu alasan organisasi industri berjuang dengan ilmu data industri adalah kurangnya perencanaan. “Sebagian besar perusahaan [industri] sekarang, minimal, dalam fase uji coba dan uji coba, dan dalam banyak kasus, berada dalam tahap aplikasi dan adopsi,” kata Pillsbury.
Salah satu faktor yang menahan mereka untuk mencapai skala dan nilai adalah kurangnya “pengetahuan”, tambah Pillsbury. “Itu tidak berarti bahwa mereka memiliki keterampilan [teknis] yang salah atau tidak cukup keterampilan yang tepat. Itu juga berarti mereka belum benar-benar mempersiapkan organisasi untuk menerapkan jenis keterampilan yang dibutuhkan.” Organisasi industri harus mendidik seluruh staf mereka tentang “apa seni dari kemungkinan itu, dan bagaimana merangkulnya,” katanya. Artinya, organisasi juga perlu terampil dalam transformasi budaya.
Penelitian IQ Digital PwC menemukan bahwa, di berbagai sektor, organisasi dengan program digital paling sukses membangunnya di sekitar orang-orang dan budaya mereka. Menjuluki organisasi digital sebagai “transcenders”, PwC mendapati bahwa mereka memprioritaskan mendidik karyawan dan menciptakan budaya yang tangguh.
Dalam sebuah organisasi, bagaimanapun, kematangan data karyawan dan departemen dapat sangat bervariasi, kata Murali Raj, chief information officer di HIL, sebuah pabrik pasokan bangunan. Dalam mengembangkan rencana transformasi, memperhitungkan variabilitas itu dan membangun fondasi data berbasis luas, saran Raj. Ketika HIL menerapkan pemeliharaan prediktif, perusahaan membangun fondasi untuk memaksimalkan data. “Daripada berfokus pada lini produksi kecil atau beberapa mesin untuk pemeliharaan prediktif, kami berfokus pada pembuatan tulang punggung lantai toko yang terhubung secara digital,” kata Raj.
H Desain Berpusat pada Manusia yang Diterapkan pada Proses
Organisasi industri yang sukses memenangkan dukungan dari karyawan tingkat senior dan junior untuk inisiatif digital dan ilmu data.
Banyak organisasi perintis proyek semacam itu mendedikasikan tim untuk kepemimpinan digital dan praktik terbaik. Orang-orang tipe 'Center of Excellence' seperti itu, cenderung memahami teknologi dan ilmu data dengan sangat baik, dan memiliki gagasan umum tentang pendorong nilai dan pernyataan masalah yang mereka coba atasi," kata Pillsbury. Tetapi ketika para ahli itu membangun alat yang diaktifkan secara digital untuk digunakan orang lain, “mereka menemukan bahwa orang-orang pada umumnya tidak menyukainya,” kata Pillsbury. Pengguna akhir sering kali “tidak menyukai desain, cara [suatu teknologi] bekerja, bagaimana mereka seharusnya berinteraksi dengannya, atau apa yang harus dilakukan dengan informasi baru,” tambahnya.
Organisasi dapat memperoleh dukungan karyawan untuk alat digital berbasis data dengan meminta umpan balik selama desain, direkomendasikan Pillsbury. Pemimpin digital dan data juga dapat menerapkan konsep desain yang berpusat pada manusia ke proses internal, mempelajari konteks masalah tertentu serta titik kesulitan karyawan sebelum merancang alat digital atau alur kerja untuk mengatasinya.
Saya mengidentifikasi Individu untuk Memimpin Transformasi
Sementara transformasi budaya dan pendidikan sangat penting, tidak ada pengganti untuk kepemimpinan ilmu data. Sementara sejumlah individu telah menambahkan istilah seperti "ilmu data", "kecerdasan buatan", "pembelajaran mesin" ke resume mereka, hanya satu dari empat kandidat yang ahli, menurut Umesh Ramakrishnan, kantor CEO di perusahaan pencarian eksekutif Kingsley Gate Mitra. “Menurut definisi, banyak dari rangkaian keterampilan [kecerdasan buatan] ini baru,” kata Ramakrishnan. Itu harus menjadi tanda bahaya “jika seseorang memberi tahu Anda bahwa mereka memiliki keahlian ilmu data selama 25 tahun.”
Saat mewawancarai calon pemimpin ilmu data, perlu 20-30 menit per orang untuk mengidentifikasi apakah mereka memiliki pengetahuan yang signifikan, menurut Ramakrishnan. “Banyak dari orang-orang ini memiliki dasar baik dalam sains atau teknik yang terkait dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, atau ilmu data,” kata Ramakrishnan. “Orang-orang yang telah bekerja di jaringan saraf atau pembelajaran mendalam di masa lalu dan terus menjaga ketajaman mereka baik dengan pengalaman di tempat kerja atau melalui pendidikan tambahan adalah orang-orang yang kami lihat memasuki posisi tingkat menengah hingga senior.”
Pakar ilmu data yang dapat berbagi keahlian mereka dengan orang lain dan mendorong perubahan di seluruh organisasi adalah yang paling berharga. Tetapi menyaring kandidat untuk keterampilan strategis secara signifikan lebih menantang daripada mengidentifikasi keahlian teknologi yang berbeda, kata Ramakrishnan. “Transformasi teknologi di dalam suatu industri jauh lebih mudah daripada transformasi budaya perusahaan itu, terutama jika itu adalah perusahaan warisan,” katanya.
Organisasi industri dengan program digital yang sukses cenderung memiliki visi bersama di seluruh manajemen atas dan menengah serta kemampuan untuk “menyelaraskan kumpulan bakat dan aset teknologi di seluruh fungsi bisnis utama,” menurut Accenture. Pemimpin ilmu data dapat membantu menanamkan sifat, tetapi mereka harus unggul dalam komunikasi dan persuasi. “Anda harus memiliki kemampuan untuk menunjukkan kepada orang-orang mengapa menguntungkan bagi seseorang di lantai toko untuk, katakanlah, menggunakan iPad dalam konteks kerja daripada clipboard,” kata Ramakrishnan. Orang tersebut juga harus dapat menjelaskan nilai teknologi kepada seorang pekerja serta nilai bagi perusahaan. “Kemampuan untuk mengikat tujuan individu dengan misi perusahaan adalah atribut kepemimpinan yang sangat jarang terlihat pada eksekutif.”
Istilah seperti "juara" atau "penginjil" tidak sesuai dengan kemampuan ini menurut pendapat Ramakrishnan. “Persyaratan-persyaratan itu menutupi atribut kepemimpinan canggih yang dibutuhkan,” katanya. Organisasi yang memindahkan proyek IoT industri proof-of-concept menuju inisiatif transformasi digital yang lebih luas membutuhkan lebih dari sekadar pakar ilmu data industri yang pandai berbicara. “Menjadi pembicara yang baik saja bisa membuat Anda menjadi penginjil yang baik,” Ramakrishnan menyimpulkan. “Tetapi jika Anda tidak memiliki cara untuk menerjemahkan penginjilan Anda menjadi eksekusi yang sebenarnya, maka Anda hanyalah seorang pengkhotbah, dan Anda tidak memerlukan itu dalam bisnis.”
