Opbygning af en datadrevet kultur med mennesker, processer og teknologi

Hvad vil det sige at være ‘datadrevet’?

At være datadrevet handler ikke bare om at indsamle en masse information og kigge på den en gang imellem.

Det handler om at skabe et miljø, hvor alle træffer beslutninger baseret på, hvad dataene fortæller dem, og ikke bare på, hvad de føler, eller hvad de altid har gjort.

Denne måde at gøre tingene på hjælper med at træffe smartere beslutninger, gør arbejdet nemmere og hurtigere, og i sidste ende hjælper det virksomheden med at vokse.

Effekten af datadrevne beslutninger

Effekten af datadrevne beslutninger er mange. Blandt dem er:

1. Datadrevne organisationer har 23 gange større sandsynlighed for at skaffe kunder, seks gange større sandsynlighed for at fastholde disse kunder og 19 gange større sandsynlighed for at være rentable som et resultat.

2. Virksomheder, der er datadrevne, har 5% mere produktivitet og 6% mere rentabilitet end deres konkurrenter.

3. Datadrevet beslutningstagning kan reducere omkostningerne med op til 23%.

Mennesker i en datadrevet kultur

Datadrevne beslutninger er ikke kun for data scientists og dataanalytikere i en virksomhed.

Alle i organisationen, fra ledere til frontlinjemedarbejdere, har brug for at forstå, hvad data handler om, og hvorfor det er vigtigt for de beslutninger, de træffer. Denne forståelse, kendt som data literacy, gør det muligt for alle at træffe datadrevne beslutninger.

Følgende strategier kan hjælpe en organisations arbejdsstyrke med at indføre en datadrevet tilgang til arbejdet.

Ledelse og datakultur

At gå foran med et godt eksempel er den bedste måde at skabe en datadrevet kultur på. Når folkene i toppen begynder at bruge data, vil andre følge efter.

Ledere kan fortælle, hvordan de brugte kundedata til at forbedre et produkt eller en service, og vise håndgribelige resultater. De kan vise på et møde, hvordan analyse af salgsdata hjalp dem med at identificere en ny markedsmulighed. Eller de kunne fortælle en historie om, hvordan dataanalyse førte til omkostningsbesparelser i en bestemt afdeling.

En anden måde kunne være regelmæssige “data talks”, hvor ledere deler interessante resultater fra nylige dataanalyser eller diskuterer, hvordan data påvirker virksomhedens strategi. Dette kan være en del af månedlige teammøder eller separate regelmæssige begivenheder.

Endelig kan ledere bruge dashboards, der er åbent tilgængelige for hele virksomheden. Det viser, at beslutninger er baseret på data, og at alle kan se de samme data, som lederne bruger. Det skaber ikke kun gennemsigtighed, men opmuntrer også medarbejderne til selv at udforske data.

Uddannelse og udvikling

Uddannelse og udvikling handler om at give alle færdighederne til at stille spørgsmålstegn ved, udforske og forstå data, uanset hvilken rolle de har. Uddannelse vil lære medarbejderne, hvordan man:

• Samle data fra forskellige datakilder

• Fortolke og forstå, hvad dataene fortæller dem

• Identificere og fokusere på nøgletal, der er relevante for deres arbejde

• Bruge datavisualiseringsværktøjer til at omdanne komplekse data til letforståelige billeder

• Forstå vigtigheden af rene data af høj kvalitet

Forstå vigtigheden af rene data af høj kvalitet, kvalitetsdata

• Ved, hvad der kan gå galt, hvis dataene ikke er nøjagtige

• Brug data til at træffe informerede beslutninger i deres daglige arbejde

Kommunikation

At tale om data, igen og igen, hjælper dem med at sætte sig fast i folks bevidsthed.

For eksempel kan virksomheder dele indsigt i, hvordan analyse af kundedata førte til ændringer i et produkt, der øgede salget betydeligt. De kan forklare, hvordan et dybt dyk ned i operationelle data hjalp med at strømline en proces, hvilket sparede tid og ressourcer.

Virksomheder kan også dele eksempler på, hvordan dataanalyse afslørede tendenser i kundeadfærd, hvilket førte til en vellykket marketingstrategi. Eller de kan illustrere, hvordan analyse af finansielle data førte til strategiske investeringer, der drev virksomhedens vækst.

At dele disse eksempler fra det virkelige liv viser ikke kun styrken ved data, men demonstrerer også, hvordan datadrevne beslutninger direkte bidrager til virksomhedens succes. Det er en god måde at gøre data levende og minde alle om, hvor værdifulde de er.

Gør data tilgængelige

Gør data nemme at få fat i, så vil flere mennesker bruge dem. Det kan betyde, at man opretter systemer, der lader folk se data på enkle, forståelige måder. Virksomheder kan f.eks. bruge interaktive dashboards, der viser realtidsdata på en brugervenlig måde. Disse dashboards kan vise ting som salgstal, kundeadfærd eller præstationsmålinger.

Et andet eksempel er at have en intern dataportal. Det er en one-stop shop, hvor medarbejderne kan finde alle de data, de har brug for. Den kan indeholde alt fra kundefeedback til økonomiske data, alt sammen på ét sted.

Sidst kan du overveje regelmæssige datarapporter. Det er dokumenter eller e-mails, der sendes ud til alle med jævne mellemrum, f.eks. hver uge eller måned. Disse rapporter giver alle et øjebliksbillede af, hvad der sker i virksomheden, ved hjælp af klare og enkle billeder, der gør dataene lette at forstå.

Proces: at indføre trin for data

Ordet “proces” henviser her til de metoder eller trin, vi følger, når vi arbejder med data. Det omfatter, hvordan vi indsamler, renser, analyserer og bruger data.

Disse trin skal være klare og ens for alle for at sikre, at alle er på samme side.

Klare trin med data

Det første skridt er at have klare processer på plads til håndtering af data. Det er som at give dine medarbejdere en opskrift, de skal følge. Dette kan omfatte trin som indsamling af rådata fra forskellige kilder, kontrol af datakvaliteten, analyse af data og endelig brug af data til at drage konklusioner og træffe informerede beslutninger.

Enhedlig datahåndtering

Det næste trin er at sikre, at alle håndterer data på samme måde. Det kan betyde, at vi alle bruger de samme værktøjer til bestemte opgaver eller følger de samme trin, når vi indsamler eller analyserer data.

Denne ensartethed hjælper med at undgå forvirring og sikrer, at vi alle er på samme side.

Hold processerne opdaterede

Dataprocesser har brug for en opfriskning fra tid til anden. Det betyder, at du skal se på de værktøjer, du bruger, tilføje nye steder, hvor du får data, og sørge for, at du følger de nyeste regler om data.

Hvis der for eksempel er et nyt socialt medie, hvor kunderne efterlader masser af feedback, skal du måske tilføje dette websted til din proces med at indsamle kundefeedback.

Og hvis der kommer en ny lov om databeskyttelse, bliver du nødt til at ændre den måde, du håndterer kundedata på, så den følger loven.

Teknologi: motoren i en datadrevet kultur

Den teknologi, der driver datadrevet beslutningstagning, er grundlaget for en datadrevet kultur. De rigtige værktøjer vil gøre det lettere for alle at få adgang til, analysere og bruge data.

Datadrevne værktøjer

Det første skridt er at sørge for, at du har de rigtige værktøjer. Det kan være analyseværktøjer, datavisualiseringssoftware og rapporteringsdashboards. Det er vigtigt at vælge de rigtige til din virksomhed, da det er dem, der driver succesfulde datadrevne beslutninger.

Automatiserede processer

Det næste trin er automatisering. Automatisering af dataprocesser hjælper med at spare tid og ressourcer, så teams kan fokusere på vigtigere opgaver. Det hjælper også med at undgå fejl og sikrer konsistens i, hvordan data håndteres.

Dataintegration

Dataintegration er en anden nøglefaktor her. Det betyder, at man forbinder forskellige systemer med hinanden for at få nem adgang til data. For eksempel vil du måske integrere dit kundefeedback-system med dine salgsdata for at få en bedre forståelse af, hvad kunderne synes om bestemte produkter.

Kunstig intelligens og maskinlæring

Endelig kan det at udforske mulighederne for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring hjælpe dig med at afdække stærke indsigter i data. Disse teknologier kan bruges til at afdække mønstre eller tendenser, som måske ikke er indlysende, når mennesker analyserer data.

De professionelle, der kan hjælpe dig med at opbygge en datadrevet kultur

At skabe en datadrevet kultur er en holdindsats, der involverer personer med forskellige færdigheder og ekspertise.

Lad os se nærmere på nogle nøglespillere som kan spille en vigtig rolle i at hjælpe dig med at kickstarte din rejse mod at blive datadrevet:

Data scientists

Data scientists er eksperter i at analysere data. De finder værdifulde indsigter fra komplekse datasæt ved hjælp af avancerede teknikker som maskinlæring og statistik. Hyr data scientists til at forudsige fremtidige tendenser og give nyttige anbefalinger baseret på dataanalyse. Data scientists sætter også systemer op til at indsamle og håndtere data effektivt.

Data analysts

Data analysts ser nærmere på data for at finde mønstre og tendenser. De skaber letforståelige rapporter og dashboards til forskellige teams i virksomheden. Dataanalytikere giver indsigt, der understøtter vigtige beslutninger. De sørger også for, at de data, de bruger, er nøjagtige og pålidelige.

Dataingeniører

Dataingeniører bygger og vedligeholder de systemer, der håndterer data. De skaber data pipelines, databaser og andre værktøjer til at håndtere data effektivt. Deres arbejde sikrer, at data flyder problemfrit og kan bruges effektivt af dataanalytikere og forskere.

Forretningsanalytikere

Forretningsanalytikere forbinder data med virksomhedens mål. De forstår, hvordan forretningen fungerer, og bruger data til at besvare vigtige spørgsmål. De arbejder sammen med dataeksperter for at oversætte forretningsbehov til datatermer og sikre, at dataindsigter er praktiske for virksomheden.

Data analytics trainers

Data analytics trainers lærer alle i virksomheden, hvordan man arbejder med data. De kører træningssessioner og workshops for at sikre, at alle forstår data og kan bruge dem i deres job. Data literacy trainers hjælper med at skabe en kultur, hvor alle er trygge ved data.

Change management specialists

Når en virksomhed bliver datadrevet, er der ændringer, den skal tilpasse sig. specialister i forandringsledelse hjælper med denne proces. De forklarer fordelene ved datadrevet praksis, håndterer eventuel modstand og sørger for, at alle omfavner den nye datadrevne måde at arbejde på.

Konklusion

En datadrevet kultur gør det muligt for virksomheder at udnytte kraften i data og omdanne den til handlingsorienteret indsigt, der driver virksomheden fremad. Med de rigtige mennesker, de rigtige processer og den rigtige teknologi kan enhver virksomhed trives i dataalderen.