Vikten av datadrivet beslutsfattande för företag

Att driva ett företag, oavsett bransch, handlar om att fatta beslut. Och ett företags framgång beror direkt på hur bra dessa beslut är. Men hur vet du om ett beslut är bra och kan främja företagets tillväxt, eller om det inte är värt att försöka? Det är där ett datadrivet beslutsfattande kommer in i bilden.

Även om vissa chefer fortfarande baserar sina beslut enbart på erfarenhet, visar siffrorna oss att företag som utnyttjar insikter från tidigare erfarenheter, samt data, vanligtvis är 19 gånger mer lönsamma och framgångsrika. Detta bevisar att datadrivna analyser spelar en viktig roll för organisationer för att hjälpa dem att fatta smartare beslut med större chans till framgång.

I artikeln svarar vi på vanliga frågor, till exempel:

• Vad datadrivet beslutsfattande (DDDM) är
• Hur man drar nytta av DDDM-metoden
• Vilka fördelar det ger

• Vi kommer också att dela med oss av tips om hur du kan integrera datadrivet beslutsfattande i din affärsstrategi, så att du kan få ut det mesta av det och styra din verksamhet i rätt riktning.

Men innan vi kommer till detta har vi en snabb ansvarsfriskrivning: de åsikter och åsikter som uttrycks i det här blogginlägget är författarens och återspeglar inte nödvändigtvis vår organisations officiella policy eller ståndpunkt, och artikeln utgör inte heller juridisk rådgivning.

1. Vad är datadrivet beslutsfattande?

Datadrivet beslutsfattande, ofta kallat DDDM, är en term som används för att definiera processen att samla in data och använda dem för att fatta strategiska beslut. Med hjälp av en algoritm för maskininlärning kan DDDM tillhandahålla information om nästan vad som helst och under vilken tidsperiod som helst, vilket gör att du kan göra exakta antaganden om framtida mönster.

Detta betyder naturligtvis inte att företagen inte använde data innan DDDM kom till. Det har alltid funnits någon form av data som säljare, marknadsförare och vd:ar använder för att förstå om deras ansträngningar ger önskat resultat.

I och med den snabba teknikutvecklingen har dock informationsmängden ökat dramatiskt, vilket gör det omöjligt att förstå den med hjälp av traditionella analysverktyg. Datadrivet beslutsfattande tar itu med just detta problem och gör det möjligt för företag att effektivt analysera stora datamängder.

Det säger sig självt att även ett så kraftfullt verktyg som DDDM har sina begränsningar. Vi bombarderas med så mycket data varje dag att det alltid finns en risk för feltolkningar. Dessutom kan det vara så att företaget helt enkelt inte har alla data som det behöver, vilket kan göra det svårt att dra användbara slutsatser.

All of this means that the success of DDDM depends on two things:

• Metod för insamling av uppgifter.
• Kvaliteten på den insamlade informationen.

Det är först när dessa två faktorer kombineras som företagen kan se det fulla värdet av sina data och fatta de bästa besluten för att förbättra sina affärsresultat.

Läs även: En guide till e‑signaturer och vad som gör dem juridiskt bindande

2. Varför är det viktigt att använda ett datadrivet beslutsfattande?

En av de största fördelarna med DDDM är att analytiker får tillgång till data i realtid. Detta gör att de kan hålla ett nära öga på sina prestationer och göra justeringar i rätt tid av affärsstrategin för att driva affärstillväxt och frigöra diskutrymme.

Listan över fördelarna med datadrivet beslutsfattande är dock mycket längre än så. Låt oss dyka ner i detaljerna och se varför alla företag, från nystartade företag till stora IT-företag, bör implementera DDDM idag (om de inte redan har gjort det). 

Flexibilitet och öppenhet

Finns det något sätt att se om företaget har infört ett datadrivet beslutsfattande eller inte? Ja, det finns det definitivt. Det som utmärker dem är att de snabbt reagerar på förändringar på marknaden och hittar nya affärsmöjligheter hela tiden, även när de verkar vara borta.

Hemligheten bakom denna proaktivitet ligger naturligtvis i den öppenhet som företagen uppnår med hjälp av DDDM. Med tillgång till data i realtid är det mycket lättare att mäta resultat, känna igen tidiga tecken på alla typer av hot och fatta strategiska beslut för att optimera resultatet.

Det finns många lösningar som kan hjälpa dig med detta, bland annat programvara för databehandling och segmentering och olika proxytjänster som Infatica.io och andra.

Bättre och snabbare beslut

Datadrivna insikter är onekligen värdefulla och gör det möjligt för organisationer att lösa problem när de uppstår. Detta ger dem inte bara en konkurrensfördel jämfört med sina kollegor utan bidrar också till att öka intäkterna. Dessutom gör förmågan att snabbt generera insikter från data att företag kan eliminera informationsöverbelastning och fatta beslut snabbare.

Kontinuerlig tillväxt och innovation

För att genomföra DDDM måste man använda mätvärden. Detta ger i sin tur analytikerna möjlighet att noggrant övervaka deras operativa prestanda och upptäcka brister i ett tidigt skede. Samtidigt ger det också insikter om vilka områden som erbjuder utrymme för tillväxt och förbättring.

Tack vare detta kan de använda sina resurser på ett klokare sätt och hitta nya vägar för tillväxt.

Kostnadsbesparingar

En annan stor fördel med DDDM är att det gör det möjligt för företag att se vilka projekt som ger bäst resultat och är värda att investera pengar och tid i, och vilka som bör överges helt och hållet. På ett effektivt sätt bidrar detta till att öka vinsten och minska kostnaderna.

Bättre kommunikation

Sist men inte minst har företag som arbetar bekvämt med data oftast mycket bättre kommunikation mellan olika avdelningar. Detta beror på att teammedlemmarna tydligt kan förklara sina strategier och backa upp dem med datadrivna analyser, vilket resulterar i ett mycket mer fruktbart samarbete inom organisationen.

Som ett resultat av detta kan företag undvika fördomar och fatta smartare beslut samtidigt som de arbetar med sin fulla potential.

Läs även: ”Om det inte finns i Salesforce, så finns det inte” – uppdateringar av Oneflow för Salesforce

3. Utmaningar för datadrivet beslutsfattande

Som vi har nämnt tidigare är DDDM inte utan utmaningar. Det positiva är att det kan bli mindre svårt om du vet vilka fallgropar du kan förvänta dig. Låt oss gå igenom de viktigaste utmaningarna som företag stöter på. 

Kvaliteten på de insamlade uppgifterna

Det finns inget värre än att bygga upp antaganden baserade på data av dålig kvalitet. Information som inte är korrekt eller ofullständig är inte bara värdelös för företag utan kan faktiskt vara mycket skadlig och leda till många kostsamma misstag.

Bara för att ge dig en uppfattning är den genomsnittliga summan som betalas ut för dåliga affärsbeslut runt om i världen varje år cirka 10-14,2 miljoner dollar, vilket minst sagt inte ser bra ut.

Dessa risker kan dock undvikas. För att göra data till ett företags tillgång bör de samlas in med följande principer i åtanke:

• Noggrannhet
• Unikhet
• Konsekvens
• Aktualitet
• Fullständighet

Det är särskilt viktigt att de kommer i rätt tid. Även om du har exakta uppgifter till hands kan de bara vara till hjälp om du har dem vid rätt tidpunkt, så det bör vara högsta prioritet.

Integrering av data

En annan utmaning som organisationer med en DDDM-kultur ofta står inför är oförmågan att kombinera data från olika källor till en sammanhängande enhet. Oftast beror detta på inkonsekvens som orsakas av de olika former som data kan presenteras på.

Detta problem kan dock lösas genom att vända sig till integrationsplattformar. Det finns ett stort urval av verktyg för dataintegration, som Zapier, Talend, Informatica och andra, som kan hjälpa till att sammanföra information som härrör från flera källor och ge en lättläst dataset.

Felaktiga uppgifter

Det är nästan omöjligt att ta bort felaktiga uppgifter. Det finns alltid en risk för att “smutsiga” uppgifter hamnar i en databas. Vissa uppgifter kan till exempel vara helt korrekta, men kan visa sig vara irrelevanta för ett visst fall, medan vissa uppgifter kan sakna viktiga värden. Dessutom kan dubbletter som kan uppstå på grund av felaktig datagruppering också komma i vägen.

För att sålla igenom data kan företag använda rensningsverktyg som OpenRefine, Trifacta Wrangler, Melissa Clean Suite och liknande, som alla är utformade för att ta bort oönskade observationer och hjälpa till att validera dina data.

DDDM innebär flera utmaningar, bland annat kvaliteten på insamlade data, dataintegration och felaktiga data. Att säkerställa att data är korrekta kan uppnås genom en betrodd teknikpartner som specialiserar sig på datahantering, till exempel Salesforce offshore development och fler andra. Outsourcing av datahantering till ett offshoreteam kan ge en kostnadseffektiv lösning samtidigt som man säkerställer datakvaliteten och noggrannheten.

Läs även: Därför är Oneflow en plattform för automatiserade avtal som passar alla

4. Effektiva tips för att förbättra strategin för datadrivet beslutsfattande

Nu när du vet hur viktigt DDDM är och vilka hinder du kan förvänta dig på vägen, låt oss utforska de steg som du måste ta för att förbättra din strategi för datadrivet beslutsfattande. Vi har listat de fem viktigaste, som inkluderar:

• Åtkomst av uppgifter
• Tillgänglighet
• Tillämplighet
• Överklagande av data
• Smidighet 

Ge enkel åtkomst till uppgifterna

Som ordspråket säger: “Den som äger informationen äger världen”. Vi skulle vilja omformulera detta påstående lite och lägga till att informationen bör finnas tillgänglig vid rätt tidpunkt. I den digitala tidsåldern räcker det inte med att bara ha data. För smarta och snabba beslut är det viktigt att få den på plats.

Med detta i åtanke bör varje organisation som är intresserad av att förbättra databehandlingen ge sina team tillgång till de insamlade uppgifterna. Genom att låta ditt team analysera data är chansen större att den tolkas rätt och att du fattar bättre operativa beslut.

Gör dina uppgifter tillgängliga

Det räcker inte att bara dela med sig av data till gruppmedlemmarna. För att se till att de används på ett bra sätt är det viktigt att alla som är involverade i den datadrivna beslutsprocessen kan förstå dem.

För vissa människor är data som presenteras som cirkeldiagram det mest acceptabla sättet att läsa siffror, medan andra fortfarande använder traditionella Excel-ark. Och det finns också situationer där ingen av dessa metoder visar sig vara effektiv.

Självklart kan du inte veta vilken av metoderna för datavisualisering som kommer att fungera i ditt fall, men du kan göra det lättare genom att välja system som erbjuder åtminstone några rapporteringsnivåer.

Få ut det mesta av din data

Enbart data ger dig inget värde – de måste göra något för dig. Det finns en enorm mängd data, men för att förstå om verksamheten går bra är det nödvändigt att fokusera på meningsfulla data. Det är där det är viktigt att sätta upp tydliga mål och KPI:er.

Genom att mäta resultaten kommer du snart att börja känna igen mönster och kunna bygga effektiva strategier som bygger på validerade data snarare än din magkänsla.

Öka överklagandet av dataavläsningen

Att läsa data kan vara en utmaning, särskilt för någon som inte har gjort det tidigare. Detta borde dock inte vara fallet. För att uppmuntra användningen av en DDDM-strategi bör företagen inte sätta för stor press på sin personal och ge dem tid att lära sig rapporteringsverktyg.

Det bästa är att skapa en miljö där människor kan lära sig av varandra och finslipa sina färdigheter. Det finns många sätt att öka attraktionskraften hos datadriven analys, inklusive webinarier, seminarier etc. så varje företag borde kunna hitta ett som är perfekt anpassat till teamets behov.

Gör dina data flexibla

För att fatta smarta och smidiga affärsbeslut krävs lagarbete. Därför är det viktigt att organisera ett arbetsflöde där människor enkelt kan få tillgång till data, oavsett om det är genom instrumentpaneler eller möten, och kommunicera fritt.

Dessutom kan företag utnyttja ett webbskrapnings-API för att samla in relevanta data från olika källor och göra dem tillgängliga för teamet. Detta tillvägagångssätt kan bidra till att säkerställa att teamet har tillgång till de mest aktuella och relevanta uppgifterna, vilket kan förbättra precisionen i deras beslutsfattande.

Håll dig förenlig med GDPR

Sist men inte minst är det viktigt att all data som samlas in, lagras och används av organisationer behandlas på ett sätt som är helt förenligt med den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR). Denna lag, som skapades av EU 2018, är fortfarande den starkaste gällande integritetslagen och kan inte ignoreras.

Läs även: 8 utmaningar som säljare kommer att ställas inför under 2023 och hur de kan övervinna dem

5. Organisationer som kan dra nytta av datadrivet beslutsfattande

När människor hör ordet “stora data” tänker de flesta på IT. Nästan alla branscher kan dock dra nytta av DDDM. Ta till exempel tillverkningsorganisationer. Det finns gott om data som de dagligen hämtar från maskiner. Genom att utnyttja insikterna från data kan de identifiera orsakerna till förseningar, bygga mycket mer fördelaktiga strategier och effektivt öka intäkterna.

För programvaruföretag är data lika viktigt. Med rätt information till hands kan de spåra användaraktivitet som t.ex:

• Hur deras produkter används
• Hur ofta användarna använder vissa funktioner
• Vilka funktioner som används mest
• Vilka funktioner är underutnyttjade

Utifrån denna information kan företag fatta välgrundade beslut om hur de ska prioritera och fördela resurser för produktutveckling med fokus på de funktioner som är mest värdefulla för användarna.

Inom marknadsföringen skulle ingenting hända utan data. Marknadsförare använder data för att förstå kundernas beteende och vad de är mest intresserade av. På så sätt kan de utveckla effektiva marknadsföringsstrategier för att möta deras behov och öka försäljningen.

Summering

Som du kan se är data oumbärliga. De kan berätta en historia om vad dina kunder vill ha och vad ditt företag behöver för att nå sina mål och öka vinsten. Men eftersom den kommer i stora volymer och i alla möjliga former kan det vara ganska svårt att förstå den.

Datadrivet beslutsfattande gör det möjligt för dig att se det fulla värdet av data. Genom att implementera DDDM kan organisationer få kraftfulla insikter i sina affärsresultat och identifiera de bästa strategiska möjligheterna för hållbar tillväxt.

Om författaren:

Roy Emmerson är en passionerad teknikentusiast med ett stort intresse för mjukvaruutveckling. Förutom att han är en skicklig programmerare på ett företag som tillverkar specialanpassad programvara är han också en kärleksfull far till tvillingar som inspirerar honom att hålla sig uppdaterad med de senaste tekniska framstegen. Roy är medgrundare av TechTimes.com och har ett skarpt öga för att identifiera framväxande trender och innovationer inom teknikbranschen.