Oberoende av företagets storlek eller vilken bransch det tillhör, ger data värdefulla insikter i verksamheten. Dessa insikter underlättar för ledning och intressenter att fatta väl underbyggda beslut.
Datans betydelse för affärstillväxt
I dagens värld, präglad av ökade utmaningar och hård konkurrens, har datans betydelse skjutit i höjden. Den tillhandahåller den nödvändiga informationen för företag att fatta kloka strategiska beslut.
Beslut som baseras på korrekt data, fattade av intressenter och ledning, leder organisationen mot stabil tillväxt och framgång. Genom att analysera datastatistik får företag en djupare förståelse för sin egen verksamhet och sina kunder.
Företag av alla slag kan dra nytta av förbättrade beslutsunderlag. Dataanalys leder ofta till effektivare processer och ökade intäkter.
Enligt en rapport från Forbes, använder 59% av företagen dataanalys för att förbättra sitt beslutsfattande och öka sin produktivitet. Data används i alla branscher, inklusive marknadsföring, försäljning, HR, IT, logistik och detaljhandel. Det hjälper till att identifiera trender, förutsäga konsumentbeteenden, förbättra tjänstekvaliteten, minska kostnader, utveckla nya produkter och innovationer samt många andra viktiga områden.
Numera är dataanalys av största vikt för varje företag, oavsett dess storlek eller bransch. Den fungerar som en grundsten för tillväxt genom att möjliggöra för företag att identifiera förbättringsområden, utvärdera resultat och upptäcka möjligheter till utveckling.
Investeringar i datadriven teknik kan hjälpa företag att skapa en konkurrensfördel och maximera sina vinster.
För både små, medelstora och stora företag kan databaserad forskning och analys vara ovärderligt för beslutsfattande, strategiutveckling och tillväxt, om de används på ett effektivt och ändamålsenligt sätt.
Vad är datakompetens?
Datakompetens handlar om förmågan att tolka, använda och förstå datamönster, samt dra slutsatser som leder till positiva affärsresultat.
Datakompetens innefattar en samling färdigheter och kunskaper som gör det möjligt för individer och organisationer att använda data på ett konstruktivt sätt för att nå sina mål. Det innebär att förstå metoder för datainsamling, organisering, lagring och användning, samt att kunna dra korrekta slutsatser utifrån data.
Genom att bekanta sig med olika former av data, såsom datakällor, typer av analyser och datahygien, kan man öka sin datakompetens. Med hjälp av dataanalysverktyg och metoder kan man extrahera värdefulla insikter.
Ytterligare en viktig aspekt av datakompetens är att veta när data behöver inkluderas, om den är korrekt eller om ytterligare forskning krävs. En viktig indikator på datakompetens är förmågan att kommunicera datadrivna insikter på ett sätt som ägare och intressenter kan förstå och agera utifrån.
Professionella med god datakunskap kan använda den för att analysera trender, få insikter och fatta välgrundade beslut. Datakompetens blir därför allt viktigare för chefer, anställda och ledning som strävar efter att skapa värde för sina organisationer.
Idag är företag av alla storlekar beroende av datainsikter för att fatta väl underbyggda beslut och omvandla rådata till värdefull affärsinformation.
Sammanfattningsvis vinner datakompetens snabbt popularitet bland både små, medelstora och stora företag, eftersom det bidrar till ökad produktivitet, innovation och förbättrad kundupplevelse, vilket i sin tur leder till bättre avkastning på investeringar.
Varför är datakompetens viktigt för ditt företag?
För organisationer som vill hålla sig konkurrenskraftiga i dagens digitala värld är datakompetens avgörande. Det gör det möjligt att fatta beslut baserat på fakta, vilket leder till bättre resultat.
Professionella med expertis inom datastruktur och analys kan bearbeta data för att extrahera värdefulla insikter. Detta i sin tur underlättar effektiva affärsprocesser och ger möjlighet att bidra med värde till företagen.
Företag som baserar sina planer på datafakta har en fördel när det gäller att fånga möjligheter i tid, tillhandahålla kundanpassade lösningar och produkter samt effektivisera sina verksamheter.
Datainsikter ger företag i alla storlekar möjligheten att dra slutsatser som underlättar kommunikationen med anställda, eliminera flaskhalsar, fylla luckor och leverera värde till kunder, leverantörer och intressenter.
Organisationer som är ovilliga att fatta datadrivna beslut riskerar att uppleva svårigheter med att optimera, automatisera och digitalisera sin verksamhet. Detta kan i sin tur leda till sämre affärsresultat.
Enligt en undersökning från Gartner är brist på datakompetens det näst största hindret för framgång. Datakompetens blir alltmer formaliserat, och förväntas vara det i mer än 80 % av fallen till 2023, med tanke på dess förmåga att skapa affärsvärde.
Organisationer som använder datakompetens kan uppnå bättre samarbete, ökad produktivitet, förbättrad kundservice, mer välgrundade beslut, förbättrade resultat, innovation och effektivare arbetsprocesser.
Utmaningar kopplade till datakompetens
Förmågan att tolka data och fatta beslut baserat på den har blivit allt viktigare för organisationer i dagens datadrivna värld.
Datakompetens är inte utan utmaningar. Dessa kan vara relaterade till brist på specialiserade datafärdigheter, svårigheter att förstå komplexa dataset, hantera stora datamängder och applicera data i olika sammanhang.
Dessa problem kan göra det svårt för organisationer och yrkesverksamma att bli datakunniga och fatta välgrundade beslut.
Kvalificerad personal: För att få ut önskat resultat av dataanalys krävs kvalificerade specialister inom området. Organisationer behöver tillgång till datavetare, ingenjörer, analytiker och arkitekter.
Dataduplicering: Då data är dynamisk, genomgår den olika förändringar över tid. Företag bör investera i lösningar som möjliggör hantering och uppdatering av data i stor skala.
Dataintegritet: Organisationer måste hantera problem som datafel till följd av mänskliga misstag, inkonsekvenser i dataformat, fel i datainsamling samt integritetsintrång.
Brist på integration: En av de största utmaningarna är data integration mellan olika avdelningar på grund av varierande datamängder, synkroniseringssvårigheter, skalbarhet och flexibilitet. Företag kan behöva anamma nya data integrations- eller analysverktyg.
Dataundersökningar: Dataanalys kräver ett helhetsperspektiv. Organisationer behöver göra nödvändiga uppgraderingar och integrationer av sin databas infrastruktur för att samla in all nödvändig data. Att enbart bearbeta en delmängd av data ger inte fullständiga insikter.
Fysiskt och logiskt: Organisationer behöver tillgång till specifik hård- och mjukvara för att kunna bearbeta komplexa och enorma datamängder. Detta kan inkludera datalagring, molntjänster, algoritmer och mjukvarupaket.
Kostnad: Datadrivet beslutsfattande kräver noggrannhet, konsistens och kontext, och företag kan behöva göra förändringar som genererar extra kostnader.
Datakompetens syftar till att ge organisationer ett ramverk för att fatta beslut baserat på fakta, snarare än antaganden. Detta kommer i sin tur driva organisationerna till nya framgångar.
Grundläggande datakompetens och koncept för företag
E-handelswebbplatser samlar in data om återförsäljarnas inköp via cookies och web beacons. Utan datakunskaper förblir dock betydelsen av denna data outnyttjad.
Låt oss i det här avsnittet undersöka vilka färdigheter som krävs för att bli datakunnig och kunna skapa affärsvärde.
Datakompetens kräver en förståelse för hur dataset fungerar, samt förmågan att bearbeta och tolka dem för att dra insiktsfulla slutsatser. Dessa insikter hjälper sedan organisationer att driva sin verksamhet framåt.
I grunden är datakompetens inte en specifik samling färdigheter som behöver förvärvas, utan ett övergripande paket som innehåller följande:
- Datautforskning: Att utforska komplexa data i stor skala med avseende på dess källor, typer, format etc.
- Datahantering: Att hämta, rensa, lagra och organisera data på ett korrekt sätt.
- Dataanvändning: Att analysera, tolka, visualisera och rapportera data.
- Domänkunskap: Att kunna identifiera datamönster, göra mönsterigenkänning och skapa prognoser.
- Dataapplikation: Hur organisationer använder data i olika processer, såsom business intelligence, digital transformation, beslutsstöd, artificiell intelligens, automation och analys.
- Förbättring: Att granska dataset för att identifiera luckor och fel och därefter förbättra resultaten för att uppnå verksamhetens mål.
Företag behöver medarbetare med teknisk, analytisk och statistisk förmåga att tolka data, dra insikter och ställa rätt frågor för att kunna bli en datadriven organisation.
Kunskap om datastyrning, säkerhet och organisationsstandarder hjälper professionella att hantera data på ett säkert sätt utan att bryta mot policyer och regler.
Företag behöver initiera utbildningsprogram för att öka medarbetarnas datakompetens.
Affärsidéer
Följande begrepp är viktiga för datadrivna företag:
- Dataanalys: Att analysera data genom beskrivande, diagnostisk och prediktiv metodik.
- Datarengöring: Processen att förbereda rådata för vidare analys.
- Datavisualisering: Att omvandla data till en visuell representation i form av diagram, tabeller, kartor och infografik. Detta hjälper beslutsfattare att göra nödvändiga anpassningar i verksamheten.
- Dataekosystem: Dataanalys är en resurskrävande aktivitet, och uppgradering av nödvändig hård- och mjukvara är avgörande för att få ut det önskade resultatet.
- Datastyrning: Att införa organisationspolicyer, riktlinjer och efterlevnad för dataanalysaktiviteter.
- Datateam: Ett team av specialister som utför dataanalys och ger värdefulla insikter för att skapa affärsvärde.
I takt med att organisationer blir alltmer datacentrerade kommer efterfrågan på professionella med god datakompetens att fortsätta öka.
Organisationer som strävar efter att utmärka sig genom att basera sina beslut på data bör göra kloka investeringar i utbildning av sin personal och förbättring av sin infrastruktur.
Hur bygger man datakompetens i ditt företag?
Enligt en rapport från Accenture anser endast 25 % av de yrkesverksamma att de använder data effektivt, och endast 21 % har förtroende för sin datakompetens.
Forskningen visar att organisationer behöver bygga upp datakompetensen för att stärka sina anställda och göra dem säkra på att kunna leverera bra resultat.
Låt oss undersöka hur organisationer kan skapa en kultur som uppmuntrar medarbetarna att delta.
Obs: Följande är inte en standardiserad riktlinje eller ram, utan ger en allmän översikt.
Först kan organisationer definiera mål för datakompetens, bedöma medarbetarnas kompetensnivå och utforma lämpliga inlärningsvägar. Detta kan göras i följande steg:
- Kommunicera vikten av datakompetens till både ledning och anställda.
- Identifiera brister i datakompetensen.
- Utforma ett utbildningsprogram som anpassas till medarbetarnas behov.
- Definiera mål och mät resultat med hjälp av KPI:er.
- Gör data tillgänglig för anställda.
- Samla in feedback och förbättra programmet där det behövs.
Följande information är viktig för att förbättra medarbetarnas kompetens och medvetenhet:
- Anställdas färdigheter inom statistik och logiska operationer.
- Chefers förmåga att utforma och förklara ett arbetsflöde eller en process baserat på relevanta siffror eller data.
- Dataexperters förmåga att förklara resultaten av sina AI- och ML-algoritmer.
Verktyg och utbildning: Organisationer kan skapa utbildningsprogram som tillhandahåller verktyg och utbildning som är nödvändiga för att uppnå önskad datakompetens.
Uppföljning för att mäta, spåra och övervaka framsteg i datakompetens är viktigt för att säkerställa att programmet fungerar som planerat, både på individuell och organisationsnivå.
Genom att ge anställda flexibilitet och tid att öva sina datafärdigheter kommer de att bli skickliga på att använda data för att skapa värde för organisationen.
Baserat på insamlad data kan organisationer sätta upp milstolpar och realistiska mål för att uppnå önskad datakompetens, med hänsyn till organisatoriska riktlinjer.
Kompetensutveckling kommer att hjälpa företag av alla storlekar och typer att implementera dataanalysprogram för att fatta datadrivna beslut.
Med tanke på den rådande konkurrenssituationen på marknaden är de flesta företag alltmer medvetna om behovet av att öka sin datakompetens.
I takt med att digitaliseringen ökar blir det allt viktigare för både individer och organisationer att ha de färdigheter och resurser som krävs för att analysera dynamisk och komplex data.
Att använda lämpliga verktyg bidrar till att göra dataanalys- och insamlingsprocessen enklare och snabbare.
Alla professionella kan dra nytta av dessa resurser, från onlinekurser till interaktiva handledningar och inlärning av programmering.
Följande verktyg kan vara användbara i resan mot datakompetens.
En kurs värd att ta en titt på är Data Literacy Specialization på Coursera.
Kurser relaterade till datahantering, business intelligence och datalagring bidrar till utveckling av färdigheter inom dataanalys och datahantering.
Professionella med erfarenhet inom programmeringsspråk som Python och Java, databassystem som SQL och NoSQL, samt operativsystem som UNIX och LINUX kommer att ha ett försprång inom dataanalys och uppnå snabbare resultat.
Datavisualisering: Rådata är svårt att förstå för personer utanför dataanalysavdelningen, och behöver presenteras i ett visuellt format för att vara begripligt för företagsägare och intressenter. Detta i sin tur underlättar affärsbeslut.
Nedan listas några verktyg som kan användas för att presentera data på olika sätt, såsom diagram, infografik och andra bilder.
För den som är intresserad av avancerad datahantering kan kurser inom AI, ML och RPA vara av intresse. Dessa kurser kan hjälpa professionella att fördjupa sina datainsikter och skapa automation och innovationer.
Slutord
Det sägs att om man saknar kompass, går man lätt vilse till havs. Samma princip gäller för data. Utan datadrivna beslut riskerar företag att förlora sin konkurrenskraft i en miljö med höga krav.
Varje del av internet samlar in data i extremt hög hastighet. För att lyckas måste vi utveckla vår datakompetens och använda den för att fatta affärsbeslut som genererar mervärde inom produktivitet, kundnöjdhet, automatisering, innovation, vinst och så vidare.
Se sedan till att kolla in de bästa verktygen för datahantering för medelstora till stora företag.