Tietoon perustuvan kulttuurin rakentaminen ihmisten, prosessien ja teknologian avulla.

Tietoon perustuvan kulttuurin rakentaminen ihmisten, prosessien ja teknologian avulla.

Mitä tarkoittaa olla “datalähtöinen”?

Datalähtöisyys ei tarkoita vain sitä, että keräämme kasan tietoja ja tarkastelemme niitä silloin tällöin.

Se tarkoittaa sellaisen ympäristön luomista, jossa kaikki tekevät päätöksiä sen perusteella, mitä tiedot kertovat heille, eikä vain sen perusteella, miltä heistä tuntuu tai mitä he ovat aina tehneet.

Tämä toimintatapa auttaa tekemään älykkäämpiä päätöksiä, tekee työstä sujuvampaa ja nopeampaa, ja lopulta se auttaa liiketoimintaa kasvamaan.

Datapohjaisten päätösten vaikutus

Impact dof data-driven decision

Datapohjaisten päätösten vaikutus on moninaisuudessaan suuri. Niitä ovat muun muassa:

  1. Dataohjatut organisaatiot 23 kertaa todennäköisemmin hankkivat asiakkaita, kuusi kertaa todennäköisemmin säilyttävät nämä asiakkaat ja 19 kertaa todennäköisemmin ovat sen seurauksena kannattavia.

  2. Dataohjatuilla yrityksillä on 5 % enemmän tuottavuutta ja 6 % enemmän kannattavuutta kuin kilpailijoillaan.

  3. Dataohjautuva päätöksenteko voi vähentää kustannuksia jopa 23 %.

Tietojohtoisen kulttuurin ihmiset

Datajohtoiset päätökset eivät ole vain yrityksen datatieteilijöiden ja data-analyytikoiden asia.

Kaiken organisaatiossa, johtajista etulinjan työntekijöihin, on ymmärrettävä mistä datassa on kyse ja miksi se on tärkeää heidän tekemiensä päätösten kannalta. Tämän datan lukutaidoksi kutsutun ymmärryksen ansiosta kaikki voivat tehdä dataan perustuvia päätöksiä.

Jäljempänä esitetyt strategiat voivat auttaa organisaation henkilöstöä omaksumaan dataan perustuvan lähestymistavan työhön.

Johtajuus ja datakulttuuri

Esimerkkinä toimiminen on paras tapa luoda dataan perustuva kulttuuri. Kun huipulla olevat ihmiset alkavat käyttää dataa, muut seuraavat perässä.

Johtajat voisivat kertoa, miten he ovat käyttäneet asiakastietoja tuotteen tai palvelun parantamiseen ja osoittaneet konkreettisia tuloksia. He voisivat osoittaa kokouksessa, miten myyntidatan analysointi auttoi heitä tunnistamaan uuden markkinamahdollisuuden. Tai he voisivat kertoa tarinan siitä, miten data-analyysi johti kustannussäästöihin tietyllä osastolla.

Toinen tapa voisi olla säännölliset “datakeskustelut”, joissa johtajat kertovat mielenkiintoisia havaintoja tuoreista data-analyyseistä tai keskustelevat siitä, miten data vaikuttaa yrityksen strategiaan. Tämä voisi olla osa kuukausittaisia tiimikokouksia tai erillisiä säännöllisiä tapahtumia.

Johtajuus ja datakulttuuri

Viimeiseksi johtajat voivat käyttää koko yrityksen laajuisia suorituskykymittaristoja, jotka ovat avoimesti saatavilla. Tämä osoittaa, että päätökset perustuvat tietoon, ja kaikki näkevät samat tiedot, joita johtajat käyttävät. Tämä paitsi lisää avoimuutta myös kannustaa työntekijöitä tutkimaan dataa itse.

Koulutus ja kehittäminen

Koulutuksessa ja kehittämisessä on kyse siitä, että jokaiselle annetaan taidot kyseenalaistaa, tutkia ja ymmärtää dataa, roolista riippumatta. Koulutuksessa opetetaan työntekijöille, miten:

  • Kerätä tietoja eri tietolähteistä

  • Tulkita ja ymmärtää, mitä tiedot kertovat heille

  • Tunnistaa työnsä kannalta olennaiset avainmittarit ja keskittyä niihin

  • Käyttää datan visualisointityökaluja, joilla monimutkaisista tiedoista saadaan helposti ymmärrettäviä visuaalisia esityksiä

  • Ymmärtää puhtaan tiedon merkitys, laadukkaan datan merkitys

  • tietävät, mikä voi mennä pieleen, jos data ei ole tarkkaa

  • käyttävät dataa tehdäkseen tietoon perustuvia päätöksiä päivittäisessä työssään

Kommunikaatio

Datasta puhuminen yhä uudelleen ja uudelleen auttaa sitä jäämään ihmisten mieleen.

Yritykset voivat esimerkiksi kertoa, miten asiakastietojen analysointi johti tuotteen muutoksiin, jotka lisäsivät myyntiä merkittävästi. Ne voivat selittää, miten syvällinen sukellus operatiiviseen dataan auttoi virtaviivaistamaan prosessia, mikä säästi aikaa ja resursseja.

Yritykset voivat myös kertoa esimerkkejä siitä, miten data-analyysi paljasti asiakkaiden käyttäytymisen trendejä, mikä johti onnistuneeseen markkinointistrategiaan. Tai ne voisivat havainnollistaa, miten taloudellisten tietojen analysointi ohjasi strategisia investointeja, jotka edistivät yrityksen kasvua.

Todellisista esimerkeistä kertominen ei ainoastaan osoita datan voimaa, vaan myös osoittaa, miten dataan perustuvat päätökset edistävät suoraan yrityksen menestystä. Se on loistava tapa herättää data eloon ja muistuttaa jatkuvasti siitä, kuinka arvokasta se on.

Datan saatavuuden parantaminen

Mikäli data on helposti saatavilla, sitä käyttävät useammat ihmiset. Tämä voi tarkoittaa sellaisten järjestelmien perustamista, joiden avulla ihmiset näkevät tiedot yksinkertaisilla ja ymmärrettävillä tavoilla. Yritykset voisivat esimerkiksi käyttää interaktiivisia kojelautoja, jotka näyttävät reaaliaikaiset tiedot käyttäjäystävällisellä tavalla. Näillä kojelaudoilla voidaan näyttää esimerkiksi myyntilukuja, asiakkaiden käyttäytymistä tai suorituskykymittareita.

Making data accessible

Toinen esimerkki on sisäinen dataportaali. Se on keskitetty palvelupiste, josta työntekijät voivat löytää kaikki tarvitsemansa tiedot. Sieltä voisi löytyä kaikki asiakaspalautteesta taloudellisiin tietoihin, kaikki yhdessä paikassa.

Viimeiseksi voisit harkita säännöllisiä dataraportteja. Nämä ovat asiakirjoja tai sähköpostiviestejä, jotka lähetetään kaikille säännöllisesti, vaikkapa joka viikko tai kuukausi. Nämä raportit antavat kaikille tilannekuvan siitä, mitä yrityksessä tapahtuu, ja niissä käytetään selkeitä ja yksinkertaisia visuaalisia kuvia, jotta tiedot olisivat helposti ymmärrettävissä.

Prosessi: vaiheiden asettaminen dataa varten

Sana “prosessi” viittaa tässä yhteydessä menetelmiin tai vaiheisiin, joita noudatamme työskennellessämme datan kanssa. Tähän kuuluu se, miten keräämme, puhdistamme, analysoimme ja käytämme dataa.

Tämän vaiheen on oltava selkeä ja sama kaikille, jotta kaikki ovat samalla sivulla.

Tarkat vaiheet datan kanssa

Ensimmäinen askel on ottaa käyttöön selkeät prosessit datan käsittelyä varten. Se on kuin antaisi työntekijöille reseptin, jota noudattaa. Tämä voi sisältää vaiheita, kuten raakadatan kerääminen eri lähteistä, datan laadun tarkistaminen, datan analysointi ja lopuksi datan käyttäminen johtopäätösten tekemiseen ja tietoon perustuvien päätösten tekemiseen.

Yksilöllinen datan käsittely

Kuusi askelta on varmistaa, että kaikki käsittelevät dataa samalla tavalla. Tämä voi tarkoittaa sitä, että käytämme kaikki samoja työkaluja tiettyihin tehtäviin tai noudatamme samoja vaiheita kerätessämme tai analysoidessamme tietoja.

Tämä yhdenmukaisuus auttaa välttämään sekaannuksia ja varmistaa, että olemme kaikki samalla sivulla.

Pitäkää prosessit ajan tasalla

Dataprosessit tarvitsevat aika ajoin päivitystä. Tämä tarkoittaa sitä, että tarkastelet käyttämiäsi työkaluja, lisäät uusia paikkoja, joista saat tietoja, ja varmistat, että noudatat viimeisimpiä dataa koskevia sääntöjä.

Jos on esimerkiksi uusi sosiaalisen median sivusto, johon asiakkaat jättävät paljon palautetta, sinun on ehkä lisättävä tämä sivusto asiakaspalautteen keräämisprosessiisi.

Ilman muuta, jos on tullut uusi laki tietosuojasta, sinun on muutettava tapaa, jolla käsittelet asiakastietoja, jotta noudatat tätä lakia.

Teknologia: datalähtöisen kulttuurin moottori

Teknologia, joka mahdollistaa datalähtöisen päätöksenteon, on datalähtöisen kulttuurin perusta. Oikeat työkalut helpottavat kaikkien pääsyä dataan, sen analysointia ja käyttöä.

Dataohjautuvat työkalut

Ensin on varmistettava, että sinulla on oikeat työkalut. Näitä voivat olla esimerkiksi analyysityökalut, datan visualisointiohjelmistot ja raportoinnin kojelaudat. On tärkeää valita yrityksellesi oikeat työkalut, sillä niiden avulla voidaan tehdä onnistuneita datalähtöisiä päätöksiä.

Automatisoidut prosessit

Seuraava askel on automatisointi. Dataprosessien automatisointi auttaa säästämään aikaa ja resursseja, jolloin tiimit voivat keskittyä tärkeämpiin tehtäviin. Se auttaa myös välttämään virheitä ja varmistaa johdonmukaisuuden siinä, miten tietoja käsitellään.

Dataintegraatio

Dataintegraatio on toinen avaintekijä tässä yhteydessä. Tämä tarkoittaa eri järjestelmien yhdistämistä toisiinsa, jotta tietoja on helppo käyttää. Saatat esimerkiksi haluta integroida asiakaspalautejärjestelmäsi myyntitietoihin, jotta saat paremman käsityksen siitä, miten asiakkaat suhtautuvat tiettyihin tuotteisiin.

Tekoäly ja koneoppiminen

Loppujen lopuksi tekoälyn (AI) ja koneoppimisen mahdollisuuksien tutkiminen voi auttaa sinua paljastamaan tehokkaita oivalluksia tiedoista. Näiden tekniikoiden avulla voidaan paljastaa kuvioita tai trendejä, jotka eivät ehkä ole ilmeisiä, kun ihmiset analysoivat dataa.

Ammattilaiset, jotka voivat auttaa sinua rakentamaan dataan perustuvan kulttuurin

Dataan perustuvan kulttuurin luominen on tiimityötä, johon osallistuu henkilöitä, joilla on erilaisia taitoja ja osaamista.

Katsotaanpa tarkemmin joitakin avainpelaajia jotka voivat olla merkittävässä roolissa auttaessaan sinua käynnistämään matkasi kohti datapohjaisuutta:

Datatutkijat

Datatutkijat ovat datan analysoinnin asiantuntijoita. He löytävät arvokkaita oivalluksia monimutkaisista tietokokonaisuuksista käyttämällä kehittyneitä tekniikoita, kuten koneoppimista ja tilastoja. Palkkaa datatieteilijöitä ennustamaan tulevia trendejä ja antamaan hyödyllisiä suosituksia data-analyysin perusteella. Data-asiantuntijat myös perustavat järjestelmiä, joiden avulla tietoja voidaan kerätä ja käsitellä tehokkaasti.

Data-analyytikot

Data-analyytikot tarkastelevat dataa tarkkaan löytääkseen kuvioita ja trendejä. He luovat helposti ymmärrettäviä raportteja ja mittaritauluja yrityksen eri tiimejä varten. Data-analyytikot tuottavat näkemyksiä, jotka tukevat tärkeitä päätöksiä. He myös varmistavat, että heidän käyttämänsä tiedot ovat tarkkoja ja luotettavia.

Data-insinöörit

Data-insinöörit rakentavat ja ylläpitävät järjestelmiä, jotka käsittelevät tietoja. He luovat dataputkia, tietokantoja ja muita työkaluja, joilla dataa voidaan käsitellä tehokkaasti. Heidän työnsä varmistaa, että data kulkee sujuvasti ja että data-analyytikot ja -tiedemiehet voivat käyttää sitä tehokkaasti.

Business-analyytikot

Business-analyytikot yhdistävät datan yrityksen tavoitteisiin. He ymmärtävät, miten liiketoiminta toimii, ja käyttävät dataa vastatakseen tärkeisiin kysymyksiin. He työskentelevät data-asiantuntijoiden kanssa kääntääkseen liiketoiminnan tarpeet datan termeiksi ja varmistaakseen, että datan oivallukset ovat käytännöllisiä liiketoiminnan kannalta.

Data-analytiikkakouluttajat

Data-analytiikkakouluttajat opettavat kaikille yrityksen työntekijöille, miten datan kanssa työskennellään. He järjestävät koulutustilaisuuksia ja työpajoja varmistaakseen, että kaikki ymmärtävät dataa ja osaavat käyttää sitä työssään. Datanlukutaidon kouluttajat auttavat luomaan kulttuurin, jossa kaikki ovat tyytyväisiä dataan.

Muutosten hallinnan asiantuntijat

Kun yrityksestä tulee datapohjainen, on sopeuduttava muutoksiin. Muutosten hallinnan asiantuntijat auttavat tässä prosessissa. He selittävät datapohjaisten käytäntöjen hyödyt, käsittelevät mahdollisen vastustuksen ja varmistavat, että kaikki omaksuvat uuden datapohjaisen työskentelytavan.

Johtopäätös

Datapohjainen kulttuuri antaa yrityksille mahdollisuuden valjastaa datan voiman ja muuttaa sen käyttökelpoisiksi oivalluksiksi, jotka vievät liiketoimintaa eteenpäin. Oikeiden ihmisten, oikeiden prosessien ja oikean teknologian avulla mikä tahansa yritys voi menestyä datan aikakaudella.