Uavhengig av bedriftens størrelse eller hvilken bransje den opererer i, gir data verdifull innsikt i virksomhetsdrift. Denne innsikten hjelper både ledelsen og andre interessenter med å ta velinformerte beslutninger.
Betydningen av data for bedriftsvekst
I dagens konkurransepregede verden har verdien av data steget betraktelig. Data gir bedrifter den nødvendige informasjonen for å ta strategiske og kloke forretningsavgjørelser.
Beslutninger som er basert på nøyaktige data, tatt av ledelse og interessenter, vil lede organisasjonen mot kontinuerlig fremgang og suksess. Gjennom dataanalyse kan bedrifter oppnå en dypere forståelse av sin egen virksomhet og sine kunder.
Alle typer bedrifter kan forbedre beslutningene sine ved å analysere data. Dette fører ofte til mer effektiv drift og økt inntjening.
En rapport fra Forbes viser at 59% av selskaper bruker dataanalyse for å styrke beslutningsprosesser og øke produktiviteten. Innenfor alle sektorer og bransjer, inkludert markedsføring, salg, HR, IT, logistikk og detaljhandel, brukes data til å identifisere trender, forutse forbrukeratferd, forstå kunder bedre, forbedre tjenestekvalitet, redusere kostnader, utvikle nye produkter og løsninger, samt drive innovasjon og andre viktige prosesser.
I dag er dataanalyse en nødvendighet for alle bedrifter, uavhengig av størrelse eller bransje. Det er selve grunnlaget for vekst. Dataanalyse gjør det mulig for bedrifter å identifisere områder som kan forbedres, vurdere egen ytelse, og oppdage muligheter for videreutvikling.
Investeringer i datadrevet teknologi kan derfor bidra til å skaffe bedrifter konkurransefortrinn og maksimere profitten.
Både små og mellomstore bedrifter, samt store organisasjoner, kan dra stor nytte av dataforskning og -analyse for å ta informerte beslutninger, utvikle strategier og oppnå vekst, forutsatt at datastudier og analyser brukes på en effektiv og målrettet måte.
Hva er datakompetanse?
Datakompetanse handler om å tolke, bruke og forstå datamønstre, og deretter trekke konklusjoner som bidrar til gode forretningsresultater.
Datakompetanse er et sett av evner og kunnskap som gjør det mulig for enkeltpersoner og organisasjoner å benytte data på en produktiv måte for å nå sine mål. Dette inkluderer å forstå metodene som brukes for å samle inn, organisere, lagre og analysere data, samt hvordan man trekker gyldige konklusjoner fra disse dataene.
Ved å kjenne til ulike former for data, som datakilder, analysetyper og datahygiene, blir man mer datakyndig. Det er gjennom datanalyseverktøy, metoder og rammeverk at meningsfull innsikt kan utledes fra data.
Et viktig aspekt ved datakompetanse er også å vite når data bør inkluderes, når mer nøyaktighet er nødvendig, eller når ytterligere undersøkelser bør utføres. Evnen til å formidle datadrevet innsikt på en måte som eiere og andre interessenter forstår og kan handle på, er også en sentral indikator på god datakompetanse.
Fagfolk som forstår data kan bruke det til å analysere mønstre, få innsikt og ta beslutninger. Derfor blir datakompetanse stadig viktigere for ledere og ansatte som ønsker å bidra positivt til sine organisasjoner.
I dag er alle virksomheter, uavhengig av størrelse, avhengige av datainnsikt for å ta veloverveide beslutninger og forvandle rådata til verdifull forretningsinformasjon.
Datakompetanse vokser raskt i popularitet blant små, mellomstore og store bedrifter. Dette skyldes at det bidrar til økt produktivitet, innovasjon og forbedret kundeopplevelse, noe som igjen leder til bedre avkastning.
Hvorfor er datakompetanse viktig for din bedrift?
For at organisasjoner skal kunne hevde seg i dagens konkurranseutsatte digitale landskap, er datakompetanse helt nødvendig. Det gjør det mulig å ta beslutninger som er basert på data, noe som leder til gode resultater.
Fagfolk med god kunnskap om datahåndtering og analyse kan behandle data for å avdekke verdifull innsikt. Dette bidrar til effektiv bedriftsdrift og aktiviteter, og gjør det mulig for de å tilføre verdi til sine arbeidsplasser.
Bedrifter som baserer sine planer på data, er alltid et skritt foran når det gjelder å fange opp muligheter i tide, tilby kundetilpassede løsninger og produkter, og finjustere driften.
Datainnsikt hjelper bedrifter i alle størrelser å trekke konklusjoner som gjør det mulig for relevante interessenter å kommunisere bedre med ansatte, overvinne hindringer, tette hull og levere forretningsverdi til kunder og leverandører.
Organisasjoner som unngår å ta datadrevne beslutninger kan møte utfordringer når det gjelder å optimalisere, automatisere og digitalisere driften, noe som kan føre til dårligere resultater.
En undersøkelse fra Gartner viser at mangel på datakompetanse er den nest største interne barrieren for suksess. Datakompetanse vil bli formelt anerkjent i mer enn 80% av bedrifter innen 2023, gitt dens evne til å tilføre forretningsverdi.
Bedrifter som tar i bruk datakompetanse kan oppnå bedre samarbeid, økt produktivitet, bedre kundeservice, forbedret beslutningstaking, styrket bunnlinje, innovasjon og mer effektive arbeidsprosesser.
Utfordringer knyttet til datakompetanse
Evnen til å tolke data og basere beslutninger på denne informasjonen, har blitt stadig viktigere for organisasjoner i dagens datadrevne verden.
Likevel er det utfordringer knyttet til datakompetanse. Dette inkluderer mangel på spesialiserte dataferdigheter, vanskeligheter med å forstå komplekse datasett, problemer med å håndtere store datamengder og vanskeligheter med å forstå og bruke data i forskjellige sammenhenger.
Disse problemene kan gjøre det vanskelig for organisasjoner og fagfolk å bli datakyndige og ta informerte beslutninger.
Kvalifisert personale: Dataoperasjoner bør utføres av kvalifiserte spesialister for å oppnå de ønskede resultatene. Organisasjoner trenger derfor dataforskere, ingeniører, analytikere og arkitekter.
Dataduplisering: Siden data er dynamiske, vil de endre seg over tid. Bedrifter bør derfor investere i kostbare løsninger i bedriftsklasse for å holde store mengder data oppdatert.
Dataintegritet: Organisasjoner må takle problemer som datafeil som skyldes menneskelig svikt, inkonsekvens i dataformater, feil i datainnsamling og brudd på personvern.
Manglende integrasjon: Dataintegrasjon fra ulike avdelinger kan være vanskelig på grunn av de mange datasettene, utfordringer med synkronisering, skalerbarhet og fleksibilitet. Bedrifter må kanskje ta i bruk nye data-integrasjons- eller analyseteknikker og verktøy.
Dataunderskudd: Dataanalyse krever et 360-graders perspektiv. Organisasjoner må derfor gjøre nødvendige integrasjoner eller oppgraderinger i infrastruktur, arbeidsflyt, for å samle alle datasett. Å bare behandle et begrenset sett med data vil ikke gi kritisk innsikt eller gi et ufullstendig bilde.
Fysisk og logisk infrastruktur: Organisasjoner trenger spesifikk maskinvare og programvare for å behandle store og komplekse datasett for analyse og datadrevet beslutningstaking. Dette inkluderer datalagring, skyløsninger, algoritmer og programvarepakker.
Utgifter: Nøyaktige, konsistente og kontekstuelle data er nødvendig for datadrevet beslutningstaking. Selskaper må ta nødvendige forholdsregler og gjøre endringer, noe som medfører ekstra kostnader.
Datakompetanse gir organisasjoner et rammeverk for å ta beslutninger basert på faktiske data i stedet for antakelser, som igjen vil føre til vekst.
Viktige ferdigheter og konsepter for datakompetanse i næringslivet
Nettbutikker bruker informasjonskapsler og nettstedssignaler for å samle inn data i en ekstremt høy hastighet. Men uten datakompetanse vil betydningen av disse dataene forbli uutnyttet.
La oss se på de nødvendige ferdighetene for å være datakyndig og oppnå forretningsverdi.
Datakompetanse krever forståelse av hvordan datasett fungerer. Det handler også om å kunne manipulere og tolke data for å trekke innsiktsfulle konklusjoner som hjelper organisasjoner i sin drift.
Datakompetanse er ikke en spesifikk ferdighet som skal læres, men en omfattende pakke av elementer:
- Datautforskning: Evne til å utforske komplekse og skalerbare data med tanke på kilder, typer, formater osv.
- Databehandling: Hente inn, rengjøre og lagre korrekte data.
- Databruk: Analysere, tolke, visualisere og rapportere data.
- Domene kunnskap: Forståelse for datamønsteroppdagelse, mønstergjenkjenning og prediksjon.
- Dataapplikasjon: Hvordan en organisasjon vil bruke data, for eksempel gjennom Business Intelligence, digital transformasjon, beslutningsstøtte, kunstig intelligens, automatisering og analyse.
- Forbedring: Undersøke datasett for feil og mangler, for å forbedre resultatene og oppnå virksomhetens mål.
Bedrifter trenger fagfolk med tekniske, analytiske og statistiske evner for å tolke data, trekke innsikt og stille de riktige spørsmålene for å bli en fullstendig datadrevet organisasjon.
Kunnskap om datahåndtering, sikkerhet og organisasjonsstandarder bidrar også til at data oppbevares trygt og sikkert, uten å bryte retningslinjer og forskrifter.
Bedrifter må lansere opplærings- og oppkvalifiseringsprogrammer for ansatte for å øke kompetansen innen datakompetanse.
Forretningskonsepter
Følgende konsepter er avgjørende for datadrevne virksomheter:
- Dataanalyse: Beskrivende, diagnostisk og prediktiv dataanalyse.
- Datakrangling: Forberede rådata for analyse, også kalt datarensing.
- Datavisualisering: Konvertere data til visuelle representasjoner som diagrammer, tabeller, kart og infografikk. Dette hjelper beslutningstakere med å gjøre nødvendige justeringer.
- Dataøkosystem: Oppgradere maskinvare og programvare for å få ønsket resultat fra dataanalyse. Dataanalyse er en kompleks og ressurskrevende aktivitet.
- Datahåndtering: Organisasjonsretningslinjer og overholdelse av retningslinjer for dataanalyse.
- Datateam: Et team av dyktige fagfolk som utfører dataanalyse og leverer bedre innsikt for å skape forretningsverdi.
Etter hvert som vi går inn i fremtiden, vil organisasjoner bli mer datasentrerte for å drive forretningsresultater. Derfor vil etterspørselen etter fagfolk med datakompetanse fortsette å øke.
Organisasjoner som ønsker å utmerke seg på bakgrunn av datadrevne fakta, bør investere i oppgradering av ansatte og infrastruktur.
Hvordan bygge datakompetanse i din virksomhet?
Ifølge en rapport fra Accenture føler kun 25% av fagfolk at de bruker data effektivt, og bare 21% er trygge på sine datakunnskaper.
Forskningen viser at organisasjoner må bygge datakompetanse for å styrke ansatte og gjøre dem trygge på å levere banebrytende resultater.
La oss se på hvordan organisasjoner kan bygge en kultur som oppmuntrer ansatte til å være en del av dette:
Merk: Dette er ikke en standard retningslinje, men en bred oversikt.
Til å begynne med kan organisasjoner definere mål for datakompetanse, vurdere ferdighetsnivåer, og utforme tilpassede opplæringsprogrammer. Dette kan implementeres i følgende trinn:
- Formidle viktigheten av datakompetanse til ledelse og ansatte.
- Identifiser hull i datakompetanse.
- Design et datakompetanseprogram som er tilpasset ansattes behov.
- Definer mål og ytelse gjennom KPIer.
- Del og gjør data tilgjengelig for ansatte.
- Få tilbakemeldinger og forbedre programmet der det er nødvendig.
Følgende informasjon er nødvendig for å vurdere ansattes ferdigheter og bevissthet:
- Ansattes ferdigheter innen statistiske og logiske operasjoner.
- Ledere som er dyktige i å konstruere og forklare arbeidsflyt eller prosesser basert på relevante data.
- Evnen til dataeksperter, som dataingeniører, analytikere og forskere, til å forklare resultatene av sine AI- og ML-algoritmer.
Verktøy og opplæring: Organisasjoner kan lage et læringsprogram som gir viktige verktøy og opplæring for å nå ønsket nivå av datakompetanse.
Oppfølging av opplæringen er viktig for å måle, spore og overvåke fremgangen mot datakompetanse, både på individ- og organisasjonsnivå. Dette sikrer at programmet fungerer som det skal.
Fleksibilitet og tilstrekkelig tid for ansatte til å øve på sine dataferdigheter, vil bidra til at de blir dyktige i å bruke data til å tilføre verdi til organisasjonen.
Basert på tilbakemeldinger kan organisasjoner sette milepæler og realistiske mål for å oppnå ønsket nivå av datakompetanse på tvers av forretningsenhetene, og innenfor rammen av organisasjonens retningslinjer.
Opplæring vil hjelpe bedrifter i alle størrelser å implementere og utføre dataanalyseprogram for å oppnå datadrevet beslutningstaking.
I dagens konkurranseutsatte marked er de fleste bedrifter klar over behovet for å øke sin datakompetanse.
Ettersom digitaliseringen blir mer utbredt, er det avgjørende for både enkeltpersoner og organisasjoner å ha de nødvendige ferdigheter og ressurser for å analysere dynamiske og kompliserte data.
Bruk av de riktige verktøyene vil utvilsomt skape verdi og gjøre dataanalyse- og innhentingsprosessen enklere og raskere.
Alle fagfolk kan bruke disse ressursene, som spenner fra online kurs til interaktive opplæringsprogrammer i programmering.
Et av kursene som er verdt å sjekke ut fra Coursera, er Data Literacy Specialization.
Kurs relatert til dataadministrasjon, Business Intelligence og datavarehus vil forbedre ferdighetene innen dataanalyse og -behandling.
Fagfolk med erfaring innen programmeringsspråk som Python og Java, databasesystemer som SQL og NoSQL, og operativsystemer som UNIX og LINUX vil ha et forsprang og kunne oppnå raskere resultater innen dataanalyse.
Datavisualisering: Rådata kan være vanskelig å forstå for de som ikke jobber med dataanalyse. Derfor må data presenteres visuelt, i form av diagrammer, infografikk, slik at bedriftseiere og interessenter kan ta relevante forretningsbeslutninger.
Nedenfor er noen verktøy som kan brukes til å presentere data på ulike måter, inkludert diagrammer og infografikk.
Hvis du er interessert i avansert databehandling, bør du vurdere kurs i AI, ML og RPA. Disse kursene vil hjelpe deg med å grave dypere inn i datainnsikt og skape automatisering og innovasjon.
Siste ord
Det sies at uten et kompass vil du gå deg vill på havet. Det samme prinsippet gjelder for data. Uten datadrevne beslutninger er det stor sannsynlighet for at bedrifter kan miste sin konkurranseevne i et krevende marked.
Alle deler av internett samler inn data i ekstremt høy hastighet. Fremover må vi oppgradere våre ferdigheter innen datakompetanse og bruke det til å drive forretningsbeslutninger. Dette vil føre til økt produktivitet, kundetilfredshet, automatisering, innovasjon, og fortjeneste.
Du kan også sjekke ut de beste verktøyene for dataadministrasjon for mellomstore og store bedrifter.