Mida andmepõhine otsuste tegemine tegelikult tähendab?

Wma tegutsen uues maailmas.

Kui olete ettevõtte omanik või juht, peate oma ettevõtte vilgas hoidmiseks – olenemata majanduse olukorrast – probleeme ette nägema ja tegutsema reaalajas. Selleks peab teie ettevõte kasutama andmeid strateegia juhtimiseks ja otsuste langetamiseks kogu oma äriüksustes.

Andmepõhine otsuste tegemine hõlmab faktide, mõõdikute ja andmete kasutamist strateegiliste äriotsuste tegemiseks, mis on kooskõlas teie ettevõtte eesmärkide, eesmärkide ja algatustega. See annab teie töötajatele võimaluse teha iga päev teadlikke otsuseid.

Lühidalt: kui näete oma organisatsioonis ringi ja näete, et meeskonnad teevad pingutuseta otsuseid, kuna nad kasutavad andmeid, olete mõistnud oma andmete täielikku väärtust.

Otsuste tegemisel andmete kasutamise eelised

Andmepõhisema lähenemisviisiga otsuste tegemisel on palju eeliseid. Näiteks see:

1. Loob meeskondade vahel ühise keele.

Kui kõik teie organisatsiooni liikmed saavad "andmeid rääkida", saavad eri osakondade inimesed üksteisega teadmisi jagada.

Ja kui teie ettevõtte erinevatel meeskondadel on juurdepääs samadele reaalajas andmetele (sobival turbetasemel, olenevalt sellest, mida nad loomulikult oma töö tegemiseks teadma peavad), töötavad nad ühest tõe allikast.

2. Lagundab silohoidlaid.

Silohoidlate eemaldamine teie äriprotsesside erinevatest osadest aitab teil luua klientidele kohandatud ja isikupärastatud täieliku kogemuse.

3. Suurendab koostööd meeskondade vahel.

Andmed, mida näete, on sageli samad, mida keegi teine ​​vaatab erinevast vaatenurgast. Kui teie andmed on lingitavad ja leitavad, saavad teie ettevõtte erinevatest valdkondadest pärit inimesed muuta oma ülevaate andmepõhisteks toiminguteks. Jagatud teave toob kaasa uusi võimalusi ja tõelisi muutusi.

4. Toidab uudishimu ja uusi ärilahendusi.

Teie töötajad saavad kiiremini edasi liikuda, jälgides, mida nende kolleegid teevad, ja omandades uusi teadmisi, mis poleks võimalikud, kui need andmed poleks leitavad.

5. Aitab kulusid kokku hoida.

Andmete käsitsi töötlemine ja salvestamine mitu korda maksab raha, sest kui andmed pole automatiseeritud, kulutavad mitu meeskonda isiklikku aega samade andmekogumite analüüsimisele ja kasutamisele.

Andmete kasutamine teie ettevõtte erinevates osades

Teie ettevõtte erinevatel osadel – näiteks personali- ja finantsosakonnal – on andmete kasutamisel erinevad väljakutsed. Võtame näiteks personali- ja finantsosakonnad.

personaliosakonnad

Inimesed on teie ettevõtte suurim kulu ja suurim vara. Personalimeeskonnad vajavad nähtavust palkamise, hõrenemise, käibe, mitmekesisuse ja muu osas. Ja nagu paljud teised äriüksused, töötavad personalitöötajad sageli mitme projektiga kitsastes tähtaegades.

Usaldusväärne analüütikapartner nagu Tableau võib pakkuda oma klassi parimat analüütikat, et mõista töötajate kogemusi, kaasamist ja arengut. Kergesti mõistetavate armatuurlaudade abil saavad personalimeeskonnad saada oma andmetest tervikliku ülevaate, koondades muude tööriistade ja allikate andmed ühte kohta.

Siin on mõned muud eelised:

1. Automatiseerimine tähendab, et arvutustabelites ei tehta enam käsitsi arvutusi.
2. Teie personalijuhid saavad andmekogumites kiiresti märgata talentide trende ja kõrvalekaldeid.
3. Intuitiivse tehisintellekti kasutamine võimaldab personalispetsialistidel teha olulisi personaliprognoose, näiteks kes tõenäoliselt sel aastal ettevõttest lahkub, ja aidata neil rakendada ennetavaid strateegiaid, et vähendada kurnatust.

Kasutades andmeid otsuste tegemisel, saavad personalijuhid avada teadmisi, mis ühendavad inimesi äritulemustega. Juhid saavad vastata küsimustele, nagu „Kui palju kasvab inimeste arv? Kas minu ettevõte täidab oma värbamiseesmärgid? Kas ma edendan seestpoolt või palkan juhte väliselt? Kuidas kulumine nihkub?”

Lisaks võib andmepädevuse edendamine kogu ettevõttes kaasa tuua töötajate suurema seotuse ja koostöö, mis aitab vähendada kulumismäära. Forrester Consultingu uuring, mille tellis Tableau selgus, et peaaegu 80% küsitletud töötajatest ütlesid, et jäävad suurema tõenäosusega ettevõttesse, mis koolitab piisavalt vajalikke andmeoskusi.¹

Finantsosakonnad

Et teie äristrateegia oleks usaldusväärne, vajate teavet oma ettevõtte praegusest ja prognoositavast finantsseisundist. Volatiilsus ja ebakindlus tähendavad, et ettevõtted peavad saama kiiresti pöördeid teha, mis võib tekitada uusi raamatupidamis- ja eelarveprobleeme.

Kasutades analüüsipartnerit nagu Tableau, saavad finantsanalüütikud ja ärikasutajad oma andmete analüüsimisel aega kokku hoida ja tõhustada. Isegi kui neil on hajutatud andmeid, võivad nad avastada teadmisi. Tableau abil saavad nad kombineerida erinevatest allikatest pärit andmeid, võrrelda tegelikke T&E kulusid nendeks kuludeks eraldatud eelarves oleva summaga ja mõista peamisi kulutuste põhjuseid. Samuti saavad nad andmeid kasutada ettevõtteüleste otsuste tegemiseks, näiteks reiside külmutamiseks.

Automatiseerimine tähendab, et hõivatud analüütikud saavad aega kokku hoida. Nad suudavad skaleerida ja automatiseerida korduvaid analüüse, et kiirendada otsuste langetamist ja kõrvaldada käsitsi arvutused arvutustabelites. Samuti saavad nad kiiremini vastuseid leida iseteenindusanalüütika abil, tagades finantsusalduse ja auditeeritavuse.

Lisaks saab tundlikke andmeid hoida turvaliselt ja need on kättesaadavad ainult neile, kes vajavad juurdepääsu, ning varem sillutatud meeskonnad ja piirkonnad saavad teha koostööd, omades juurdepääsu jagatud andmetele.

Eesolevad väljakutsed

Kõik eelpool mainitud tehnoloogiaid, mis aitavad ettevõtetel oma andmeid paremini kasutada, võib olla lihtne hankida ja rakendada. Raskem reaalsus on see, et andmepõhisele otsustusraamistikule üleminek nõuab enamat kui tehnoloogiaid.

Siin on mõned väljakutsed, mida sageli teistelt ettevõtete juhtidelt kuulen – ja mida saab teha nende takistuste ületamiseks.

1. Inimesed, protsessid, rahastamine ja prioriteetide seadmine kujutavad endast väljakutseid.

Paljusid andmerühmi peetakse toimivaks; need on sisuliselt maetud äristrateegia aspektide alla. Neid ei rahastata korralikult, et toetada andmetoiminguid ja uusi strateegilisi teadmisi, et ettevõttega sammu pidada. See muudab reaalajas tegevusele orienteeritud arusaamade hankimise keeruliseks.

Ja mõnikord on prioriteediks muud sisemised algatused. Olenemata sellest, kas tegemist on meeskonna-, osakonna- või ettevõtte tasemel, liigutatakse andmeanalüüs ja ressursid sageli loendis allapoole, eelistades muid olulisemaks peetavaid lühiajalisi jõupingutusi.

2. Liiga palju keskendumine tehnoloogiale ja mitte piisavalt tegelikele andmetele endale.

Digitaalne migratsioon ja andmete ümberkujundamine on mõlemad olulised tegevused, kui jõuate oma andmereisil kaugemale, olenemata sellest, kas soovite äri kasvatada, klientidega uusi sidemeid luua või tegevuse tõhusust suurendada.

Saate rakendada maailma parimat tehnoloogiat, kuid kui teie andmed on halva kvaliteediga, ei lingitavad ega leitavad või kui te ei kogu õigeid andmeid, et vastata teie äristrateegiaga seotud küsimustele, ei kavatse te seda teha. saate oma tehnoloogiainvesteeringute maksimaalse väärtuse. 

3. Tööjõu andmeeetika alase harimise eiramine.

Andmete analüüsi peetakse endiselt väheste tööks, ainult valitud meeskonnad omavad ja kasutavad andmeid ülejäänud ettevõtte juhtimiseks. Kuid kõik, kes töötavad andmetega, peaksid mõistma andmeeetikat. Ilma korraliku väljaõppeta võib tekkida olukordi, kus teave on dubleeritud, puudub teadaolev õige tõeallikas või on kvaliteediprobleeme. Või ei käidelda andmeid eetiliselt, kuna puudub teadlikkus, kuidas seda teha.

Nendest väljakutsetest edasi pääsemiseks peaksid juhid ja juhid modelleerima käitumist, mida nad soovivad näha, püstitades väljakutsed hüpoteesidega, näidates, kuidas taktika on strateegiaga seotud, ning tugevdades seisukohta, et andmed ja tehnoloogiaoskused on kriitilise tähtsusega lõpptulemuse ja karjäärimõju jaoks. Samuti peavad juhid investeerima andmeoskustesse, poliitikasse, eetikasse ja andmehaldusse, et tagada andmete õige käitlemine. Need peaksid soodustama kõikehõlmava andmekultuuri arendamist ja edendama andmekirjaoskus kogu oma tööjõus, et inimesed saaksid andmeid tõhusalt lugeda, nendega töötada, neid analüüsida ja nendega suhelda. Lõpuks, selleks, et pakkuda oma äristrateegiale kõige rohkem väärtust, peavad andmed olema ka leitavad ja lingitavad.

Rakendamist väärt lähenemisviis

"Andmepõhine otsuste tegemine" on midagi enamat kui moesõna – see on lähenemine, mida tasub rakendada, kui soovite pidevalt muutuval turul agiilseks jääda.

Kui annate oma töötajatele andmete abil otsuseid teha, saate muuta töötajate kogemusi, juhtida intelligentseid äritegevusi ja luua sujuvaid kliendikogemusi. Samuti saate näidata ja edastada meeskonna väärtust ja õnnestumisi; kogunema selgete ühiste eesmärkide ümber; edendada sünergiat meeskondade ja äriüksuste vahel; ning teha paremini koostööd ja olla kooskõlas teiste ärijuhtidega.