Datadrevet kultur - 10 kritiske steg

I en verden der data vokser eksponentielt og blir stadig mer integrert i alle aspekter av næringslivet, er det avgjørende for virksomheter å ikke bare samle og analysere data, men også å innarbeide en sterk, datadrevet kultur. Å forstå og anvende data effektivt kan utgjøre forskjellen mellom å være markedsleder og å havne på etterskudd av konkurrentene. Å bli datadrevet er imidlertid ikke bare å trykke på en knapp. Så hvordan kan en virksomhet genuint omfavne en datadrevet tilnærming?

Denne artikkelen vil gå nærmere inn på hvordan du kan forvandle din virksomhet til en dynamisk, datadrevet virksomhet, og hvordan du kan utnytte kraften av data for å drive digital innovasjon, effektivitet og vekst.

Donald-blader, frimerkesamlinger, avisarkiver og LP-plater. Alt dette inneholder mengder av data. Data har eksistert i hundrevis av år før vi hadde datamaskiner og digital data.

Store Norske Leksikon forklarer data slik: "Data er opplysninger eller verdier som eksisterer i et bestemt format. Dataene kan dermed lagres, overføres og prosesseres etter bestemte regler – slik at det blir lesbart og forståelig for mennesker og/eller maskiner."

Takket være mye større tilgang på data, er veien også kortere til mer og bedre informasjon, kunnskap og beslutninger. For virksomheten kan disse beslutningene drive frem økonomisk verdi.

Gjennom en steg-for-steg-gjennomgang, vil vi veilede deg gjennom prosessen med å skape og opprettholde en datadrevet kultur i din virksomhet. Fra viktigheten av lederskapets rolle i å forankre beslutninger i data, til de helt konkrete skrittene for å involvere dataanalytikere i den daglige driften. Her dekker vi et bredt spekter av strategier og praksiser.

Følger du de 10 stegene nedenfor, har du et godt utgangspunkt for å lede din virksomhet mot en mer datadrevet hverdag:

Å etablere en datadrevet kultur i virksomheten starter på toppnivå, hvor ledere må sette standarden og forventningene. For at virksomheten skal lykkes med å integrere data i alle beslutningsprosesser, må toppledelsen aktivt demonstrere og fremme bruken, og lede ved eksempel.

Dette kan de gjøre ved aktivt å søke data og analyser før viktige beslutninger tas, og stille spørsmål som oppfordrer til databaserte argumenter og forklaringer. For eksempel kan ledere i et møte starte med å gjennomgå detaljerte sammendrag av forslag og etterspørre støttende data, før de diskuterer og tar beslutninger.

Videre bør ledere fremme og belønne bruken av data i hele virksomhet. Dette kan omfatte å anerkjenne og fremheve prosjekter og beslutninger som er basert på grundige dataanalyser, eller å skape insentivordninger som oppmuntrer ansatte til å bruke data i sitt daglige arbeid.

Et annet viktig aspekt er å sikre at virksomheten har nødvendige ressurser for å støtte en datadrevet kultur. Dette inkluderer investeringer i teknologi og verktøy for datainnsamling og analyse, samt opplæring og utvikling av ansatte for å styrke deres datakompetanse.

Dessuten er det viktig at ledere kommuniserer verdien av datadrevet tilnærming. Dette innebærer å formidle hvordan data kan bidra til å forbedre resultater, øke effektivitet, redusere risiko og drive innovasjon. Ved å gjøre dette, kan ledere skape en sterkere forståelse og oppslutning om en datadrevet tilnærming i hele virksomheten.

Når det bygges en datadrevet kultur i virksomheten, er det avgjørende at ledere velger KPIer (Key Performance Indicators) med omhu. Disse tallene påvirker både ansattes oppførsel og virksomhetens strategiske retning. Ikke samle data for dataens skyld, men velg dataene som gir meningsfull innsikt og styrer beslutninger i riktig retning.

Viktigheten av riktige KPIer

KPIer skal reflektere virksomhetens overordnede mål og strategier, og bør ikke velges tilfeldig. For eksempel, hvis en virksomhet ønsker å forbedre kundetilfredsheten, bør den velge KPIer som direkte relaterer seg til kundeopplevelser og tilbakemeldinger, heller enn å fokusere utelukkende på interne operasjonelle målinger.

Konsekvensene av KPIer på atferd

KPIer påvirker ansattes atferd. Når ledere fremhever visse KPIer, setter de samtidig retning for hva ansatte vil fokusere på i sitt arbeid. For eksempel, hvis en virksomhet prioriterer KPIer rundt omsetningsvekst, vil dette påvirke hvordan salgs- og markedsføringsteamene opererer, potensielt på bekostning av andre områder som kundeservice eller produktutvikling.

Tilpasning av KPIer til forretningsmål

KPIer skal være tilpasset og relevante for forretningsmålene. Dette krever en dyp forståelse for hvordan ulike aspekter av virksomheten bidrar til overordnede mål. For eksempel, hvis din virksomhet ønsker å forbedre sin operasjonelle effektivitet, bør dere velge KPIer som nøye måler tidsbruk og ressursutnyttelse.

Tilnærming til KPIer må være dynamisk

I en raskt skiftende forretningsverden, bør ikke KPIer være statiske. Ledere bør regelmessig vurdere og justere KPIer for å sikre at de fortsatt er relevante og i tråd med både interne og eksterne endringer. Vær smidig og responsiv til nye trender, markedsforhold og interne endringer i virksomheten.

Den første metoden er å viske ut de tradisjonelle skillene mellom forretningsavdelingene og dataanalytikerne. Dette kan for eksempel innebære å ta ansatte ut fra spesialistgruppering og inn i operative roller der de, tverrfaglig, kan skalere opp et konsept. Etter en periode kan disse ansatte så returnere til sine fagsiloer. Dette kan gi verdifulle utvekslinger av kunnskap og perspektiver mellom avdelingene.

En annen tilnærming er å designe spesifikke, nye roller i ulike forretningsavdelinger for å styrke den analytiske dybden. Disse rollene kan ha løse tilknytninger til sine egne ekspertisesentre, men samtidig være en integrert del av forretningsavdelingene. Det sentrale her er å finne måter å smelte sammen domenekunnskap og teknisk ekspertise.

Ved å integrere dataanalytikere tett med forretningsavdelinger, kan virksomheter dra nytte av en mer sømløs og effektiv bruk av data. Dataanalytikere får bedre forståelse av forretningsbehovene og kan dermed tilpasse sine analyser og modeller etter disse. På samme måte får forretningsavdelingene en dypere forståelse for hva dataanalyse kan tilføre og hvordan den kan brukes til å forbedre beslutningsprosesser.

Ved å bryte ned barrierene mellom dataforskning og forretningsdrift, kan en virksomhet bedre utnytte sine dataressurser, og dermed bli mer fleksibel, innsiktsfull og konkurransedyktig i et stadig mer datadrevet marked.

Et av de mest grunnleggende stegene i å skape en datadrevet kultur er å eliminere grunnleggende tilgangsproblemer til data. Det hjelper lite med store mengder akkumulert data og avanserte teknologier, dersom ansatte sliter med å få tilgang.

Hvorfor er datatilgjengelighet viktig?

Datatilgjengelighet muliggjør effektiv og informert beslutningstaking i alle nivåer av en virksomhet. Uten tilgang til riktig data, blir analytikere og beslutningstakere forhindret fra å gjennomføre dyptgående analyser, noe som fører til at beslutninger blir tatt basert på magefølelse og ufullstendig informasjon. Dette kan resultere i tapt effektivitet, dårlige strategiske valg, og potensielt økonomiske tap.

Løsninger for å forbedre datatilgjengelighet

For å håndtere utfordringene over og bedre tilgangen til data, kan din virksomhet ta flere skritt:

• Integrere datasystemer: Jobb for å bryte ned datasiloer og integrere datasystemer med hverandre, slik at informasjon kan deles og nås på tvers av virksomheten.

• Brukervennlige plattformer: Utvikle eller invester i brukervennlige dataplattformer som gjør det enklere for alle ansatte, uavhengig av deres tekniske kompetanse, å benytte seg av tilgjengelig data.

• Datasikkerhet og personvern: Balanser behovet for tilgang med relevante sikkerhets- og personverntiltak, slik at data kan hentes ut trygt uten å kompromittere sensitiv informasjon.

• Standardisering av data: Etabler standarder for dataformater og -protokoller for å sikre at data fra ulike kilder kan integreres og sammenlignes effektivt.

• Opplæring og støtte: Tilby opplæring og ressurser til ansatte for å hjelpe dem å forstå og bruke tilgjengelige dataressurser.

Ved å løse grunnleggende tilgangsproblemer til data, kan din virksomhet ta et viktig steg mot å bli mer datadrevet og sikre at ansatte har de verktøyene og informasjonen de trenger for å ta presise og effektive beslutninger.

Å anerkjenne og kvantifisere usikkerhet er en kritisk komponent i en datadrevet tilnærming. I mange virksomhetsmiljøer er det vanlig praksis å søke etter svar med to streker under. Denne tilnærmingen overser en kompleks verden hvor absolutt sikkerhet sjelden er mulig.

Derfor er det avgjørende for deg som leder å be ikke bare om svar, men også at ditt team presenterer den tilhørende usikkerheten på en kvantitativ måte. Dette innebærer noen nøkkelelementer:

Forstå og adresser potensielle kilder til usikkerhet

Det første steget i å kvantifisere usikkerhet er å identifisere og forstå potensielle kilder til usikkerhet i data og analyser. Dette kan inkludere spørsmål som:

• Er dataene vi bruker pålitelige og representative?

• Har vi tilstrekkelig data til å lage en pålitelig modell?

• Hvordan kan vi inkludere faktorer der det ikke finnes direkte data, som for eksempel endrede markedsdynamikker eller konkurranseforhold?

Ved å utforske disse spørsmålene kan du og ditt team identifisere områder hvor det er behov for mer nøyaktige data eller forbedrede analytiske teknikker.

Forstå modeller og analyser

Når ditt team må vurdere og kvantifisere usikkerheten i sine modeller, fører det til en dypere forståelse av de underliggende mekanismene og begrensningene i deres analytiske verktøy. Dette innebærer en kontinuerlig vurdering av modellens nøyaktighet og evne til å tilpasse seg endringer i data eller markedsforhold. For eksempel, hvis en modell konsekvent undervurderer en bestemt risiko, bør dere undersøke og justere modellen for bedre å fange opp denne risikofaktoren.

Legg til rette for eksperimentering og testing

Å vektlegge forståelsen av usikkerhet vil kunne stimulere din virksomhet til å kjøre eksperimenter og teste hypoteser på en systematisk måte. I stedet for en tilnærming hvor man håper på det beste, kan din virksomhet anvende kontrollerte, risikojusterte eksperimenter for å teste ut ideer før de implementeres på bred skala. Dette fører til mer robuste og pålitelige beslutninger.

Kort sagt, ved å forvente at ditt team er eksplisitte og kvantitative rundt usikkerhet i deres analyser, kan du som leder ta mer solide beslutninger. Denne tilnærmingen anerkjenner usikkerhet og omfavner den som en sentral del av beslutningsprosessen. På denne måten sikrer du mer robuste og fleksible forretningsstrategier.

Når det kommer til analyser og datadrevet arbeid, er det en vanlig utfordring at lovende ideer ofte blir mer teoretiske enn praktiske. Dette blir ekstra tydelig når virksomheter forsøker å implementere Proof of Concept (PoC) i praksis.

Ofte viser det seg at en PoC som virket lovende under utviklingsfasen, møter hindringer når den skal settes ut i live - enten på grunn av tekniske begrensninger, kostnader, eller andre uforutsette faktorer. For eksempel kan en elegant løsning for en ny nettsidelansering bli skrinlagt fordi den krever omfattende endringer i de underliggende systemene.

For å unngå denne typen frustrasjoner, bør man fokusere på å utvikle et Proof of Concept som ikke bare er innovativt, men også robust og realistisk med tanke på implementering. En effektiv tilnærming er å designe POC-er der en kjernekomponent er levedyktigheten i et produksjonsmiljø. Et godt utgangspunkt kan være å starte med noe som er solid og effektivt, men samtidig enkelt, og så gradvis gjøre det mer sofistikert.

Et praktisk eksempel på dette kan være implementering av nye risikomodeller i et stort, distribuert databehandlingssystem. Her kan man starte med å implementere en svært grunnleggende prosess som fungerer fra start til slutt:

1. Et lite datasett strømmer riktig fra kildesystemene, gjennom en enkel modell, og sendes deretter til sluttbrukerne.
2. Når dette grunnlaget er på plass, og man vet at hele systemet fungerer, kan man uavhengig forbedre hver komponent - øke datavolumene, anvende mer avanserte modeller, og forbedre ytelsen under kjøring.

Å bygge en datadrevet kultur innebærer mer enn bare å samle inn og analysere data. Det krever også at de ansatte har de nødvendige ferdighetene til å forstå og bruke disse dataene effektivt. Et sentralt element i denne prosessen er å tilby spesialisert trening "just in time". Dette betyr at opplæring i spesialiserte analytiske konsepter og verktøy bør tilbys rett før de er nødvendige i en praktisk sammenheng, for eksempel rett før et pilotprosjekt eller en større analyseoppgave.

Konseptet med "just in time"-opplæring bygger på ideen om at læring er mest effektiv når den er umiddelbart relevant og kan anvendes i praksis. Når ansatte ser hvordan den nye kunnskapen kan hjelpe deres daglige arbeid, økes sannsynligheten for at de vil internalisere og anvende det de har lært. Dette er spesielt viktig i et raskt skiftende felt som dataanalyse, hvor nye teknikker og verktøy stadig utvikles.

For eksempel, hvis et firma planlegger å implementere en ny type dataanalysemodell, bør opplæringen i denne modellen skje rett før modellen skal tas i bruk. Dette kan inkludere

• Opplæring i spesifikke programmeringsspråk

• Statistiske metoder

• Bruk av bestemte dataanalyseverktøy

Målet er å gi de ansatte kunnskapen og ferdighetene de trenger for å jobbe effektivt med den nye teknologien, akkurat når de trenger det.

En annen fordel med denne tilnærmingen er at den reduserer risikoen for at kunnskap blir glemt. Ved å gi opplæring rett før den skal anvendes, sikres det at de ansatte får mulighet til å øve og anvende sine nye ferdigheter i en relevant kontekst, noe som forbedrer læring og internalisering av læring.

I tillegg bidrar "just in time"-opplæring til å skape en kultur hvor kontinuerlig læring og tilpasning blir sett på som en naturlig del av arbeidet. Dette er avgjørende for å bygge en bærekraftig datadrevet virksomhet som kan tilpasse seg og utnytte nye muligheter.

Et viktig, men ofte oversett aspekt ved å skape en datadrevet kultur er å utnytte analyser ikke bare for å forbedre kundeopplevelsen, men også for å gjøre de ansattes arbeidshverdag mer effektiv og tilfredsstillende. Det å gi ansatte verktøy og kunnskap for å bruke data i deres daglige arbeid kan ha en betydelig positiv effekt på deres produktivitet og jobbtilfredshet.

For å oppnå dette, er det viktig å legge til rette for at ansatte selv kan utnytte og manipulere data. Dette kan innebære opplæring i databehandling, bruk av analytiske verktøy, eller programmering i språk som Python for å automatisere kjedelige eller repeterende oppgaver. Et sentralt poeng her er at opplæringen bør være rettet mot konkrete, praktiske mål som har en umiddelbar nytte for de ansatte. Dette kan være tidsbesparelse, unngåelse av unødvendig arbeid, eller enklere tilgang til ofte nødvendig informasjon.

Et klassisk eksempel er når ansatte lærer å automatisere rutineoppgaver som datainnsamling eller rapportgenerering. Dette frigjør tid som tidligere ble brukt på manuelle prosesser, og lar de ansatte fokusere på mer krevende og givende aspekter av arbeidet sitt. Slike ferdigheter gjør det også mulig for de ansatte å utforske og eksperimentere med nye ideer, noe som kan føre til innovasjon og forbedringer i arbeidsprosessene.

I tillegg til de praktiske fordelene, kan dette også bidra til en følelse av mestring og selvrealisering blant de ansatte. Når ansatte har ferdighetene til å håndtere og tolke data, føler de seg mer kompetente og i stand til å ta bedre beslutninger i sitt daglige arbeid. Dette kan øke deres følelse av eierskap og tilfredshet med jobben.

For å implementere dette effektivt, må virksomheter gi støtte og ressurser til kontinuerlig læring og utvikling av ansatte. Dette kan inkludere tilgang til online kurs, workshops, mentorprogrammer, eller til og med interne 'hackathons' for å oppmuntre til kreativ bruk av data.

Ved å fokusere på å hjelpe ansatte med å forbedre deres arbeidsprosesser gjennom data, bygger virksomheter ikke bare en sterkere datadrevet kultur, men skaper også en mer engasjert og effektiv arbeidsstyrke.

For å takle disse utfordringene, bør virksomheter velge standardiserte KPIer og programmeringsspråk. En slik tilnærming handler om å veie behovet for individuell fleksibilitet mot fordelene ved teamet sin effektivitet. På kort sikt kan det bety at man må gi avkall på en viss grad av fleksibilitet for å oppnå en mer enhetlig og standardisert datahåndtering.

Det kan kreve at ansatte tilpasser seg og lærer nye ferdigheter eller verktøy som de kanskje ikke er kjent med fra før. På lengre sikt kan denne tilnærmingen lede til større effektivitet, klarere kommunikasjon og en sterkere, mer helhetlig datadrevet kultur. Ved å standardisere visse aspekter av dataarbeidet, kan din virksomhet forbedre deres evne til å dele kunnskap og innsikt, redusere tiden det tar å trene nye ansatte, og sikre at alle jobber mot de samme datadrevne målene.

Når det kommer til analytiske problemstillinger, er det sjelden kun én tilnærming som fører til løsningen. Dataanalytikere står ofte overfor et utvalg av metoder, hver med sine unike fordeler og ulemper. For å utvikle en sterk, datadrevet kultur er det derfor viktig at ditt team klarer å systematisk begrunne sine analytiske valg. Dette innebærer en grundig gjennomgang av de vurderte alternativene, forståelse av de ulike avveiningene, og begrunnelsen for valget av en spesifikk metode fremfor andre.

Viktigheten av transparens

Å være transparent rundt analytiske valg skaper en dypere forståelse av tilnærmingene som benyttes og gir alle bredere perspektiv. Dette kan føre til at teamet vurderer et bredere spekter av alternativer eller revurderer opprinnelige antakelser. I mange tilfeller kan dette føre til betydelig forbedrede analyser og mer solide beslutninger.

Eksempel på analytiske valg

Et eksempel på analytiske valg kan være valget mellom ulike typer maskinlæringsmodeller. Hvorfor velger teamet én bestemt algoritme? Er det på grunn av modellens nøyaktighet, dens evne til å håndtere store datamengder, eller dens evne til å forklare? Å diskutere disse avveiningene i plenum kan avdekke viktige faktorer som påvirker både modellens ytelse og dens egnethet for oppgaven.

Revisjon og tilpasning

Å forklare analytiske valg betyr også å være åpen for revisjon og tilpasning. Det er viktig å anerkjenne at data og omstendigheter endrer seg over tid, og det som var et optimalt valg i går, kan være mindre ideelt i dag. Derfor bør team regelmessig vurdere effektiviteten av deres analytiske tilnærminger og være villige til å tilpasse seg nye data, verktøy og metoder.

Samarbeid og læring

Å alltid begrunne analytiske valg for resten av teamet fremmer også samarbeid og læring innad i virksomheten. Når team deler hvorfor og hvordan de har kommet frem til bestemte konklusjoner, åpnes det for konstruktiv feedback og deling av “best practices”. Dette skaper et miljø hvor kontinuerlig læring og forbedring er en sentral del av den datadrevne kulturen.

Å begrunne analytiske valg er altså mer enn bare et teknisk krav; det er en nøkkelkomponent for å bygge en robust, transparent og dynamisk datadrevet kultur. Det hjelper ikke bare din virksomhet med å ta bedre beslutninger basert på data. Det styrker også teamenes evne til kritisk tenkning, samarbeid og innovasjon.

Å arbeide datadrevet innebærer en helhetlig tilnærming som omfavner både det tekniske og kulturelle aspektet i din virksomhet. Det starter med en sterk forpliktelse i ledelsen, hvor toppledere ikke bare fremmer, men også praktiserer en datadrevet beslutningsprosess. Ved å velge nøkkel-KPIer med omhu og integrere dataanalytikere i forretningsprosessene, styrker man virksomhetens evne til å utnytte data effektivt.

Grunnleggende tilgangsproblemer til data må løses for å fremme analyse og solid beslutningstaking, og det bør legges vekt på å kvantifisere usikkerhet i analyser for å få en dypere forståelse av dataene.

Å lage enkle, robuste Proofs of Concept sikrer at nye ideer er gjennomførbare i praksis, og spesialisert trening 'just in time' sikrer at ansatte har relevante ferdigheter når de trenger dem.

Videre bidrar bruk av analyser til å hjelpe ansatte, ikke bare eksterne kunder, til å forbedre effektivitet og tilfredshet. Ved å velge strømlinjeforming over fleksibilitet i bruken av KPIer og verktøy, unngår man forvirring og inkonsekvens.

Til slutt er det viktig at analytiske valg og tilnærminger forklares tydelig, slik at det oppmuntrer til en dypere forståelse og refleksjon over analytiske prosesser.

Disse ti stegene representerer en omfattende tilnærming til å etablere og opprettholde en sterk, datadrevet kultur – både for tekniske aspekter og for virksomhetskulturen. Å utvikle en datadrevet kultur er derfor ikke bare en oppgradering av programvareinfrastrukturen for spesielt interesserte, det er et betydelig løft av motivasjonen og eierskapet til alle i din virksomhet.