Vad innebär det att vara “datadriven”?
Att vara datadriven handlar inte bara om att samla in en massa information och titta på den då och då.
Det handlar om att skapa en miljö där alla fattar beslut baserat på vad data säger dem, inte bara på vad de känner eller vad de alltid har gjort.
Detta sätt att göra saker hjälper till att fatta smartare beslut, gör arbetet smidigare och snabbare, och i slutändan hjälper det verksamheten att växa.
Effekten av datadrivna beslut
Effekten av datadrivna beslut är överväldigande. Bland dem finns:
Datadrivna organisationer är 23 gånger mer benägna att skaffa kunder, sex gånger så benägna att behålla dessa kunder och 19 gånger så benägna att vara lönsamma som ett resultat.
Företag som är datadrivna har 5% högre produktivitet och 6% högre lönsamhet än sina konkurrenter.
Datadrivet beslutsfattande kan reducera kostnaderna med upp till 23%.
Personer i en datadriven kultur
Datadrivna beslut är inte bara för datavetarna och dataanalytikerna i ett företag.
Alla i organisationen, från chefer till frontlinjearbetare, måste förstå vad data handlar om och varför det är viktigt för de beslut de fattar. Denna förståelse, som kallas dataläskunnighet, gör att alla kan fatta datadrivna beslut.
Följande strategier kan hjälpa en organisations arbetsstyrka att anta en datadriven inställning till arbetet.
Ledarskap och datakultur
Att leda genom exempel är det bästa sättet att skapa en datadriven kultur. När personerna i toppen börjar använda data kommer andra att följa efter.
Ledare kan berätta hur de använde kunddata för att förbättra en produkt eller tjänst, och visa påtagliga resultat. De kanske visar på ett möte hur analys av försäljningsdata hjälpte dem att identifiera en ny marknadsmöjlighet. Eller så kan de berätta om hur dataanalys ledde till kostnadsbesparingar på en viss avdelning.
Ett annat sätt kan vara regelbundna “datasamtal” där ledare delar med sig av intressanta resultat från nyligen genomförd dataanalys eller diskuterar hur data påverkar företagets strategi. Detta kan vara en del av månatliga teammöten eller separata regelbundna evenemang.
Slutligen kan ledare använda företagsomfattande resultattavlor som är öppet tillgängliga. Detta visar att beslut baseras på data och att alla kan se samma data som ledarna använder. Detta skapar inte bara transparens utan uppmuntrar också anställda att utforska data på egen hand.
Utbildning och utveckling
Utbildning och utveckling handlar om att ge alla kompetensen att ifrågasätta, utforska och förstå data, oavsett deras roll. Utbildning kommer att lära anställda hur man gör:
Samla in data från olika datakällor
Tolka och förstå vad data säger dem
Identifiera och fokusera på nyckeltal som är relevanta för deras arbete
Använda datavisualiseringsverktyg för att förvandla komplex data till lättbegripliga bilder
förstå vikten av rena data av hög kvalitet
Veta vad som kan gå fel om data inte är korrekta
Använda data för att fatta välgrundade beslut i sitt dagliga arbete
Förstå vikten av rena data, kvalitetsdata
Kommunikation
Att prata om data, om och om igen, hjälper det att fastna i människors medvetande.
Till exempel kan företag dela insikter om hur analys av kunddata ledde till förändringar i en produkt som avsevärt ökade försäljningen. De kan förklara hur en djupdykning i operativa data hjälpte till att effektivisera en process, vilket sparade tid och resurser.
Företag kan också dela exempel på hur dataanalys avslöjade trender i kundbeteende, vilket ledde till en framgångsrik marknadsföringsstrategi. Eller så kan de illustrera hur analys av finansiella data styrde strategiska investeringar som drev företagets tillväxt.
Att dela dessa exempel från verkliga livet visar inte bara kraften i data utan visar också hur datadrivna beslut direkt bidrar till företagets framgång. Det är ett bra sätt att väcka liv i data och påminna alla om hur värdefulla de är.
Göra data tillgängliga
Om data är lätta att komma åt kommer fler människor att använda dem. Det kan innebära att du skapar system som gör att människor kan se data på enkla, begripliga sätt. Företag kan till exempel använda interaktiva instrumentpaneler som visar realtidsdata på ett användarvänligt sätt. Dessa instrumentpaneler kan visa saker som försäljningssiffror, kundbeteende eller prestationsmätningar.
Ett annat exempel är att ha en intern dataportal. Detta är en one-stop shop där anställda kan hitta all data de behöver. Den kan innehålla allt från kundfeedback till finansiella data, allt på ett ställe.
Sist kan du överväga regelbundna datarapporter. Det är dokument eller e-postmeddelanden som skickas ut till alla regelbundet, till exempel varje vecka eller månad. Dessa rapporter ger alla en ögonblicksbild av vad som händer i företaget, med hjälp av tydliga och enkla bilder för att göra data lätt att förstå.
Process: införa steg för data
Ordet “process” här hänvisar till de metoder eller steg som vi följer när vi arbetar med data. Detta inkluderar hur vi samlar in, rensar, analyserar och använder data.
Dessa steg måste vara tydliga och samma för alla för att säkerställa att alla är på samma sida.
Tydliga steg med data
Det första steget är att ha tydliga processer på plats för hantering av data. Det är som att ge dina anställda ett recept att följa. Detta kan omfatta steg som att samla in rådata från olika källor, kontrollera datakvaliteten, analysera data och slutligen använda data för att dra slutsatser och fatta välgrundade beslut.
Uniform datahantering
Nästa steg är att se till att alla hanterar data på samma sätt. Detta kan innebära att vi alla använder samma verktyg för vissa uppgifter eller följer samma steg när vi samlar in eller analyserar data.
Att ha denna konsekvens hjälper till att undvika förvirring och säkerställer att vi alla är på samma sida.
Håll processerna uppdaterade
Dataprocesser behöver en uppdatering då och då. Det innebär att du tittar på de verktyg du använder, lägger till nya platser där du får data och ser till att du följer de senaste reglerna om data.
Om det till exempel finns en ny webbplats för sociala medier där kunder lämnar mycket feedback kan du behöva lägga till den webbplatsen i din process för att samla in kundfeedback.
Och om det finns en ny lag om dataintegritet måste du ändra hur du hanterar kunddata för att följa denna lag.
Teknik: motorn i en datadriven kultur
Den teknik som driver datadrivet beslutsfattande är grunden för en datadriven kultur. Rätt verktyg gör det enklare för alla att få tillgång till, analysera och använda data.
Datadrivna verktyg
Det första steget är att se till att du har rätt verktyg. Dessa kan inkludera analysverktyg, programvara för datavisualisering och instrumentpaneler för rapportering. Det är viktigt att välja rätt för ditt företag eftersom det är dessa som driver framgångsrika datadrivna beslut.
Automatiserade processer
Nästa steg är automatisering. Automatisering av dataprocesser hjälper till att spara tid och resurser, så att teamen kan fokusera på viktigare uppgifter. Det hjälper också till att undvika misstag och säkerställer konsekvens i hur data hanteras.
Dataintegration
Dataintegration är en annan nyckelfaktor här. Det innebär att olika system ansluts till varandra för enkel åtkomst till data. Du kanske till exempel vill integrera ditt system för kundfeedback med dina försäljningsdata för att få en bättre förståelse för vad kunderna tycker om vissa produkter.
Artificiell intelligens och maskininlärning
Slutligen kan du utforska möjligheterna med artificiell intelligens (AI) och maskininlärning för att få fram kraftfulla insikter i data. Dessa tekniker kan användas för att upptäcka mönster eller trender som kanske inte är uppenbara när människor analyserar data.
De professionella som kan hjälpa dig att bygga en datadriven kultur
Att skapa en datadriven kultur är ett lagarbete som involverar individer med olika färdigheter och expertis.
Låt oss ta en närmare titt på några nyckelpersoner som kan spela en viktig roll för att hjälpa dig att kickstarta din resa mot att bli datadriven:
Data scientists
Data scientists är experter på att analysera data. De hittar värdefulla insikter från komplexa datamängder med hjälp av avancerade tekniker som maskininlärning och statistik. Anlita data scientists för att förutsäga framtida trender och ge användbara rekommendationer baserade på dataanalys. Data scientists skapar också system för att samla in och hantera data effektivt.
Data analysts
Data analysts tittar närmare på data för att hitta mönster och trender. De skapar lättförståeliga rapporter och instrumentpaneler för olika team i företaget. Dataanalytiker ger insikter som stödjer viktiga beslut. De ser också till att de data de använder är korrekta och tillförlitliga.
Dataingenjörer
Dataingenjörer bygger och underhåller de system som hanterar data. De skapar datapipelines, databaser och andra verktyg för att hantera data på ett effektivt sätt. Deras arbete säkerställer att data flödar smidigt och kan användas effektivt av dataanalytiker och forskare.
Företagsanalytiker
Företagsanalytiker kopplar data till företagets mål. De förstår hur verksamheten fungerar och använder data för att besvara viktiga frågor. De arbetar med dataexperter för att översätta affärsbehov till datatermer och se till att datainsikter är praktiska för verksamheten.
Data analytics trainers
Data analytics trainers lär alla i företaget hur man arbetar med data. De håller i utbildningar och workshops för att se till att alla förstår data och kan använda dem i sina jobb. Data literacy trainers hjälper till att skapa en kultur där alla är bekväma med data.
Change management-specialister
När ett företag blir datadrivet finns det förändringar att anpassa sig till. specialister på förändringshantering hjälper till med denna process. De förklarar fördelarna med datadrivna metoder, hanterar eventuellt motstånd och ser till att alla omfamnar det nya datadrivna arbetssättet.
Slutsats
En datadriven kultur gör det möjligt för företag att utnyttja kraften i data och förvandla den till handlingsbara insikter som driver verksamheten framåt. Med rätt människor, rätt processer och rätt teknik kan alla företag blomstra i dataåldern.
