Datadrevet kultur - 10 kritiske steg
Fredrik Roppestad
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.
Frokostseminar 16. april med tema: AI, Copilot og Sikkerhet
Vi viser deg hvordan du henter ut maksimal verdi av AI og Copilot og hvordan du blir Copilot Ready! Sammen ser vi på trender innen samfunn og næringsliv og utforsker hvordan kunstig intelligens og Copilot kan tas i bruk på en sikker måte. Bli med oss og lær hvordan de intelligente assistentene i Copilot kan revolusjonere virksomhetens ytelse.
Velkommen til frokostseminar i våre nye lokaler i Rådhusgata 5 i Oslo!
Hva er data, og hva vil det si å være datadrevet?
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."
Data kan være både analog og digital. Digitale data er - kort foklart - all data som kan leses og behandles av en datamaskin. Det kommer fra ordet «digit», engelsk for siffer, og er bygd opp av binærkode - 0 og 1. Mange setter likhetstegn mellom data og informasjon. Dette er ikke automatisk riktig, selv om begrepene kan henge tett sammen. Enkelt sagt er det først når data tillegges mening at data blir informasjon. Videre kan dette brukes til å utvikle kunnskap, som igjen kan drive beslutninger.
Selv om data alltid har eksistert, er det nytt og enestående hvor enkelt digitale data i dag kan samles inn og deles. Samtidig har vi prosessorkraften til å utnytte disse på nye og bedre måter. Derfor er data nå blitt en så uvurderlig ressurs. Digitalisering er kommet for å bli.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3332.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=398&q=90&w=350&s=dae0b712e29fe9bf5b078629312b50ee 350w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3332.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=682&q=90&w=600&s=a66e672b5bc7574ae38ec95f395e1f97 600w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3332.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=967&q=90&w=850&s=74c41d70817c6341b30d74a097698449 850w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3332.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1251&q=90&w=1100&s=55bf4aa5c28f0ae03b3f9a585024528e 1100w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3332.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1422&q=90&w=1250&s=951b9d65e0d58d3eeb235a407bd870b3 1250w)
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:
1. En datadrevet kultur begynner fra toppen
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.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=817&q=90&w=750&s=9fd82a64166dc020f12b4c5cb9c116a1 750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1089&q=90&w=1000&s=4acbcd8efe3602e9d4e72a902a11cbee 1000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1361&q=90&w=1250&s=aa1da0b05088116b9253104d8c0592b5 1250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1633&q=90&w=1500&s=97f2502a8d3b90edb6838478f64e49e9 1500w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1906&q=90&w=1750&s=4e86e82b477fe0dc17d65d82aa3073d0 1750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=2178&q=90&w=2000&s=cf5ab550ede9dd02a03036a1d20dff12 2000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=2450&q=90&w=2250&s=e2305191c666dde4d53bba74729d4b08 2250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3585.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=2613&q=90&w=2400&s=61aa992ffc51f76523aab6f447f328ca 2400w)
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=485&q=90&w=750&s=5e99badf503717eef8e9a279bf1c68dc 750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=647&q=90&w=1000&s=3fbfa154ce146425e24d08892fdaa751 1000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=808&q=90&w=1250&s=03909cd6255dcfeb09a709fb7f4b2585 1250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=970&q=90&w=1500&s=6d7f636329161c1c93428306e4e79655 1500w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1132&q=90&w=1750&s=543c22a5758f4b7ef41defec80436b70 1750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1294&q=90&w=2000&s=aba90715c45524ca58eb6adc2456ea0b 2000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1455&q=90&w=2250&s=f54408b7a7606ca142f8e2e189ee490c 2250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3155.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1552&q=90&w=2400&s=1535d5cd943a31a4f69737ad926ff3b4 2400w)
2. Velg tallene dine med omhu
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.
3. Integrer dataanalytikere i virksomheten
Tradisjonelt har dataanalytikere ofte blitt plassert i egne avdelinger innenfor en virksomhet. Dette fører til siloer, hvor verken dataanalytikerne eller forretningslederne kan dra maksimal nytte av hverandres arbeid. For å skape en genuint datadrevet kultur, er det nødvendig å sørge for en tett dialog mellom dataanalytikerne og de ulike forretningsavdelingene. En slik integrering kan oppnås på flere måter:
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-2.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.4023&fp-y=0.5429&h=398&q=90&w=350&s=beba34a0c104b01cefe7888e0c3266e0 350w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-2.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.4023&fp-y=0.5429&h=682&q=90&w=600&s=4617555bbeeaa88179c13167701b89ae 600w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-2.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.4023&fp-y=0.5429&h=967&q=90&w=850&s=0c94384db7138d4eeca41cf06f93f644 850w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-2.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.4023&fp-y=0.5429&h=1251&q=90&w=1100&s=526cb23dc7003fc2212e440266143159 1100w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-2.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.4023&fp-y=0.5429&h=1422&q=90&w=1250&s=c6473c49b5b6011f66b319df0ad1534b 1250w)
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.
4. Slipp dataen løs i hele virksomheten
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.
Utfordringer med datatilgjengelighet
Mange virksomheter står overfor utfordringer når det gjelder å gi ansatte tilgang til nødvendige data. Disse utfordringene kan inkludere:
- Datasiloer: Data lagres ofte i isolerte systemer som ikke kommuniserer med hverandre, noe som kan gjøre det vanskelig å få en helhetlig oversikt.
- Tekniske barrierer: Kompleksitet i IT-systemer kan gjøre det vanskelig for ikke-tekniske medarbeidere å få tilgang til- og bruke data effektivt.
- Sikkerhets- og personvernproblemer: Bekymringer og manglende kunnskap rundt datasikkerhet og personvern kan føre til restriktiv tilgang til data.
- Manglende strømlinjeforming: Ulike formater og standarder for data kan gjøre det vanskelig å dra tilstrekkelig nytte av informasjon fra ulike kilder.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3674.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=398&q=90&w=350&s=dd7a3d1838174731a971cc438f4afc71 350w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3674.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=682&q=90&w=600&s=6ffec8271c521e879dbf8ab856544adb 600w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3674.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=967&q=90&w=850&s=279c7e992b451cad3260d577fd33277e 850w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3674.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1251&q=90&w=1100&s=78a0f252cb54dd7ea1a141c7541673ef 1100w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sarpsborg/W1A3674.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1422&q=90&w=1250&s=4d4b9b5d21baa2e2db8ecb11f802e0ea 1250w)
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.
5. Kvantifiser usikkerhet
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.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=485&q=90&w=750&s=91feb70fa431181c1678f32b01c578b7 750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=647&q=90&w=1000&s=8dddf41a5ecbe138b9ad58ffd679f56f 1000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=808&q=90&w=1250&s=43ffc185742c42725f0d8ef3e37a91ae 1250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=970&q=90&w=1500&s=8a32e47d388c4795c9109234fa3e5052 1500w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=1132&q=90&w=1750&s=0bb4728d637b6fec53eec7ad6d201eba 1750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=1294&q=90&w=2000&s=e439101c624dda28c3f41156d58b35ce 2000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=1455&q=90&w=2250&s=39956efd63582915e6277eb67166c710 2250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Halden/W1A4265.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.464&fp-y=0.6535&h=1552&q=90&w=2400&s=db308b0a43dbede8f336970db3ed48d9 2400w)
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=817&q=90&w=750&s=f8adaf09934ae0e178925fa89a3d8016 750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1089&q=90&w=1000&s=17f133b667a1d0ad506ab73857877446 1000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1361&q=90&w=1250&s=00fa1d868b0e0d926c1ba87f58877247 1250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1633&q=90&w=1500&s=4df1aeb373255169af44a884b94f2a4d 1500w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1906&q=90&w=1750&s=e9a60c7db9afea1b5e00492c0e4f9b23 1750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=2178&q=90&w=2000&s=40b6958e4b0225eae3f6fb7c7ad81ee9 2000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=2450&q=90&w=2250&s=17da465a5264c4ffebdc3bd08f39a3b7 2250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Asker/W1A9897.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=2613&q=90&w=2400&s=b5d25fdb2e3e3d5aa40cf214631e93ea 2400w)
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.
6. Proof of Concept - gjør det enkelt, ikke fancy
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:
- Et lite datasett strømmer riktig fra kildesystemene, gjennom en enkel modell, og sendes deretter til sluttbrukerne.
- 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.
Denne tilnærmingen sikrer at gode idéer ikke bare blir en stor, teoretisk øvelse, men faktisk kan realiseres og bidra til å realisere deres mål. Det legger også til rette for en mer iterativ og fleksibel utviklingsprosess, hvor dere kan justere og forbedre løsningen steg for steg, basert på reelle erfaringer og tilbakemeldinger fra produksjonsmiljøet.
Å utvikle enkle og robuste PoC’er bidrar til å bygge bro mellom teori og praksis. På denne måten kan innovative ideer bli virkelige løsninger som gir verdi til din virksomhet.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/Evidi_BY_Alexandra-Gjerlaugsen-Helsfyr-19-HR-stort.jpeg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=398&q=90&w=350&s=a77615b40273627504220e1c2ef531ab 350w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/Evidi_BY_Alexandra-Gjerlaugsen-Helsfyr-19-HR-stort.jpeg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=682&q=90&w=600&s=b40adfd5f03ccc929add0b8cb3efc22e 600w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/Evidi_BY_Alexandra-Gjerlaugsen-Helsfyr-19-HR-stort.jpeg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=967&q=90&w=850&s=65788c230bc22209233fe5e1763a300d 850w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/Evidi_BY_Alexandra-Gjerlaugsen-Helsfyr-19-HR-stort.jpeg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1251&q=90&w=1100&s=a7c005508cecc0b5dd2ee035593744ac 1100w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/Evidi_BY_Alexandra-Gjerlaugsen-Helsfyr-19-HR-stort.jpeg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1422&q=90&w=1250&s=6cddec1082de91d935ddde0fbfe1112c 1250w)
7. Tilby spesialisert trening til rett tid
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.
8. Hjelp dine medarbeidere - ikke bare dine kunder
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.
9. Velg strømlinjeforming foran fleksibilitet - på kort sikt
I en verden drevet av data, står mange virksomheter overfor utfordringen med å håndtere forskjellige "data-grupper" innad i virksomheten. Disse gruppene kan ha sine egne foretrukne kilder til informasjon, tilpassede KPIer, og programmeringsspråk. Dette kan skape betydelige problemer på tvers av en virksomhet.
Tidsbruken på å forsøke forene variasjoner av en KPI som burde være universell, kan være betydelig. Skjevheter i måten modellbyggere utfører sitt arbeid på, kan også ha stor innvirkning. Variasjoner i kodestandarder og språk på tvers av en virksomhet innebærer at enhver bevegelse i virksomhetskartet krever detaljert opplæring, noe som gjør det vanskelig for ressurser å flytte seg rundt i virksomheten. Det kan også være ekstremt tungvint å dele ideer internt hvis de stadig krever oversettelse.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-5.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=398&q=90&w=350&s=7fbf8fe761216d93bcf3c4b3bb5ab87b 350w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-5.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=682&q=90&w=600&s=3dccec63810a1559d928d7df3ff730f5 600w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-5.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=967&q=90&w=850&s=d6e4e44cec42d3c490abdfa29581cd2e 850w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-5.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1251&q=90&w=1100&s=b5c27a78e2da06ab7c23ff1d21aa4dc9 1100w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Sandnes/Evidi-Sandnes-5.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1422&q=90&w=1250&s=91e3aa755d064e9cecc5b0391adbaba7 1250w)
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.
10. Begrunn analytiske valg - hver gang
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.
![](https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=328&q=90&w=750&s=5000d1c7aab694c1122b2da23016a39b 750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=438&q=90&w=1000&s=14b37d74dc6f938f3b8b57a1168229ac 1000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=547&q=90&w=1250&s=5d49fa22084bc0e584e3217ea11382e5 1250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=657&q=90&w=1500&s=a2b2417326262e405a33f1ba65860254 1500w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=766&q=90&w=1750&s=56c562b8137a358dff27c8b9a1af6b94 1750w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=876&q=90&w=2000&s=4b406eab06c5aff5da7a7a1ddd68a958 2000w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=985&q=90&w=2250&s=f6ddbb6c8db829391be1770bb9065b47 2250w, https://evidi.imgix.net/Miljobilder/Helsfyr/W1A3976.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=1051&q=90&w=2400&s=e0be49aaf3dabb66a863a213d31aaa5e 2400w)
Oppsummert: Å jobbe datadrevet er gjennomførbart og utviklende
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.
Vil du vite mer om hvordan vi kan hjelpe virksomheten med å bygge en sterk datadrevet kultur?
Ta kontakt med våre rådgivere for en uforpliktende prat.