Vad det är och varför ditt företag behöver det

Oavsett företagsstorlek och sektor ger data insikter i affärsverksamheten som hjälper ledning och intressenter att fatta välgrundade beslut.

Innehållsförteckning

Datas betydelse för verksamhetens tillväxt

Värdet av data har stigit till toppen i dagens värld av ökande utmaningar och konkurrens eftersom det ger företag den information de behöver för att fatta kloka affärsbeslut.

Baserat på korrekta data skulle beslut som fattas av intressenter och ledning leda organisationen mot hållbar tillväxt och framgång. Företag kan bättre förstå sin verksamhet och sina kunder med hjälp av datastatistik.

Företag av alla slag kan fatta bättre beslut, framförallt att analysera data resulterar ofta i effektiv verksamhet och leder till högre inkomster.

Enligt en Forbes-rapport använder 59 % av företagen dataanalys för att förbättra beslutsfattandet och öka produktiviteten. Varje sektor och bransch, inklusive marknadsföring och försäljning, HR, IT, logistik, detaljhandel och många fler, använder data för att identifiera trender och förutsäga konsumenternas beteendemönster, förstå sina kunder, förbättra kvaliteten på tjänsterna, minska kostnaderna, utveckla nya produkter och lösningar, förnya och göra olika andra saker.

Nuförtiden, oavsett storlek eller bransch, är dataanalys nödvändig för varje företag. Det är hörnstenen för tillväxt eftersom det gör det möjligt för företag att identifiera områden som kan dra nytta av förbättringar, utvärdera prestanda och identifiera möjligheter att utveckla sin verksamhet.

Som ett resultat kan investeringar i datadriven teknik hjälpa företag att få en konkurrensfördel och maximera vinsten.

För små och medelstora företag och stora organisationer kan dataforskning och analys vara värdefull för beslutsfattande, strategiutveckling och tillväxt om datastudier och analys används effektivt och effektivt.

Vad är datakompetens?

Datakompetens är processen att tolka, använda, förstå datamönster och dra slutsatser som leder till framgångsrika affärsresultat.

Datakompetens är en samling förmågor och kunskaper som gör det möjligt för människor och organisationer att använda data på produktiva sätt för att uppnå sina mål. Det handlar om att förstå de metoder som används för att samla in, organisera, lagra och använda data och hur man kan dra giltiga slutsatser från det.

Genom att känna till de många formerna av data, såsom datakällor, typer av analyser och datahygien, blir du mer datakunnig. Meningsfulla datainsikter kan härledas med hjälp av dataanalysverktyg, metoder och ramverk.

En annan aspekt av datakompetens är att veta när data behöver inkluderas, korrekt eller mer forskning krävs. Den sista indikatorn på ens datakompetens är förmågan att förmedla datadrivna insikter på ett sätt som ägare och andra intressenter kan förstå och agera utifrån.

Proffs kunniga om data kan använda den för att analysera mönster, få insikter och fatta beslut. Som ett resultat blir datakompetens allt viktigare för chefer, anställda och verkställande ledarskap som vill tillföra värde till sina organisationer.

Idag är alla typer av företag, oavsett skala, helt beroende av datainsikter för att fatta välgrundade beslut och omvandla rå och slumpmässig data till värdefull affärsinformation.

I ett nötskal, datakompetens vinner enorm popularitet bland små och medelstora företag och stora företag eftersom det hjälper till att öka produktiviteten, innovationen och förbättrad kundupplevelse, vilket leder till bättre avkastning på investeringen.

Varför är datakompetens viktigt för ditt företag?

Om organisationer vill stå emot dagens konkurrensutsatta digitala värld är datakompetens avgörande eftersom det gör dem möjligt att fatta beslut enbart baserat på data för att få bra beslut och resultat.

Proffs som är skickliga inom datakonstruktion och analys kan bearbeta data för att få överlägsna insikter för att underlätta effektiva företagsverksamheter och aktiviteter, vilket gör att de kan bidra med värde till sina företag.

Företag som lägger upp planer baserade på datafakta ligger alltid steget före för att fånga möjligheter i tid, tillhandahålla kundspecifika lösningar och produkter och finjustera verksamheten.

Datainsikterna tillåter företag av alla storlekar att dra slutsatser som låter relevanta intressenter kommunicera bättre med anställda, övervinna flaskhalsar, fylla luckor och leverera affärsvärde till kunder, leverantörer och leverantörer.

Organisationer som motsätter sig att ta datadrivna beslut kan gå igenom en utmanande fas för att optimera, automatisera och digitalisera verksamheten vilket resulterar i otillräckliga affärsresultat.

Enligt en Gartner-undersökning är brist på datakompetens det näst största interna hindret för framgång. Datakompetens kommer att formaliseras med mer än 80 % till 2023, med tanke på dess förmåga att tillföra affärsvärde.

Samarbetskommunikation ökad produktivitet, bättre kundservice, förbättrat beslutsfattande, förbättrade resultat, innovation och effektivitet i arbetsprocesser kan alla uppnås av organisationer som använder datakompetens.

Utmaningar associerade med datakompetens

Förmågan att tolka data och fatta beslut baserat på den har blivit allt viktigare för organisationer i dagens datadrivna värld.

Datakompetens har dock sina utmaningar. Dessa utmaningar inkluderar brist på specialiserade datafärdigheter, svårigheter att förstå komplicerade datauppsättningar, svårigheter att hantera stora mängder data och svårigheter att förstå och tillämpa data i olika sammanhang.

Organisationer och yrkesverksamma kan behöva hjälp att bli datakunniga och fatta välgrundade beslut på grund av dessa problem.

Kvalificerade medarbetare: Kvalificerade specialister bör utföra datainteroperation för att uppnå önskade resultat från datamängderna. Organisationen behöver specialister som datavetare, ingenjörer, analytiker och arkitekter.

Dataduplicering: Eftersom data är dynamiskt är det uppenbart att det kommer att genomgå olika modifieringar under tiden. Företag bör investera i dyra företagslösningar för att upprätthålla data i stor skala och uppdaterad.

Dataintegritet: Organisationer måste övervinna problem som datafel på grund av mänskliga fel, inkonsekvenser mellan dataformat, datainsamlingsfel och integritetsintrång.

Brist på integration: På grund av de många datamängderna, synkroniseringssvårigheter, skalbarhet och flexibilitet är dataintegration från olika avdelningar en av de största utmaningarna. Företag kan behöva ta till sig nya dataintegrations- eller analystekniker och verktyg.

Dataundermängder: Dataanalys involverar ett 360-gradersperspektiv, så organisationer måste göra nödvändiga integrationer eller uppgraderingar av databasinfrastrukturen, arbetsflöden etc. för att samla in alla datamängder. Att bara bearbeta en viss uppsättning data skulle inte ge kritiska insikter eller kanske bara ge partiella insikter.

Fysiskt och logiskt: Organisationer behöver specifik hårdvara och mjukvara för att bearbeta komplexa och enorma datamängder för att analysera och fatta datadrivna beslut, såsom datalagring, molnutrymme, algoritmer, mjukvarupaket, etc.

Kostnad: Datadrivet beslutsfattande kräver datanoggrannhet, konsekvens och sammanhang, och dessa företag måste göra nödvändiga åtgärder och förändringar. Det skulle leda till en extra kostnad för organisationen.

Datakompetens syftar till att ge organisationer ett ramverk för att fatta beslut baserat på faktiska data snarare än på antaganden som kommer att driva dem till nya höjder.

Grundläggande datakompetens och koncept för företag

E-handelssajter som spårar återförsäljares inköp till företagswebbplatser använder cookies och webbplatsbeacons för att samla in data i en extraordinär takt. Men utan datakunskaper förblir betydelsen av denna data outnyttjad.

Låt oss i det här avsnittet se vilka färdigheter som krävs för att vara datakunnig för att få affärsvärde.

Datakompetens kräver förståelse för hur datauppsättningar fungerar och att manipulera och tolka dem för att dra insiktsfulla slutsatser som hjälper organisationer att besluta sig för att driva företagets verksamhet.

På kärnnivån är datakompetens inte någon specifik uppsättning färdigheter som ska förvärvas; det är ett omfattande paket enligt nedan:

Datautforskning: Utforska komplexa och skala data i termer av dess källor, typer, format, etc.
Datahantering: Hämta, städa, lagra rätt data osv.
Dataanvändning: Analysera, tolka, visualisera, rapportera, etc.
Domänkunskap: För att utföra upptäckt av datamönster, mönsterigenkänning och förutsägelse
Dataapplikation: Hur en organisation, såsom business intelligence, digital transformation, beslutsstöd, artificiell intelligens, automation, analys, etc., kommer att använda data.
Förbättring: Undersöka datamängder för luckor och fel för att improvisera resultat för att uppnå syftet med verksamheten.

Företag behöver proffs med teknisk, analytisk och statistisk förmåga att tolka data, dra insikter och ställa rätt frågor på rätt plats för att bli en helt datadriven organisation.

Dessutom hjälper kunskap om datastyrning, säkerhet och organisationsstandarder och efterlevnad yrkesverksamma att hålla data i en säker och säker lagring utan att bryta mot några policyer och föreskrifter.

Företag måste lansera utbildnings- och kompetensutvecklingsprogram för anställda för att skapa kunskaper i datakompetens.

Affärsidéer

Nedanstående begrepp är viktiga för datadrivna företag:

Dataanalys: Dataanalys i termer av beskrivande, diagnostisk och prediktiv.
Databråk: Det är processen att förbereda rådata för vidare analys, även kallad datarensning.
Datavisualisering: Processen att konvertera data till en visuell representation i diagram, tabeller, kartor, infografik, etc. Det hjälper beslutsfattare att göra nödvändiga affärsanpassningar.
Dataekosystem: Dataanalys är en komplex och resursrik aktivitet, så uppgraderingen av nödvändig hårdvara och mjukvara är avgörande för att få önskad utdata från dataanalys.
Datastyrning: Organisationspolicyer, riktlinjer och efterlevnad för end-to-end dataanalysaktivitet.
Datateam: Ett team av skickliga yrkesmän som utför dataanalysaktiviteter och ger bättre insikter för att skapa affärsvärde.

När vi går in i framtiden kommer organisationer att bli mer datacentrerade för att driva affärsresultat, så efterfrågan på yrkesverksamma som visar datakompetens kommer att fortsätta att öka.

Organisationer som vill utmärka sig baserat på datadrivna fakta kan investera klokt för att utbilda sina anställda och infrastruktur.

Hur bygger man datakompetens i ditt företag?

Enligt en rapport från Accenture upplever endast 25 % av yrkesverksamma att de använder data effektivt, och ännu färre, bara 21 %, är säkra på sin datakompetens.

Forskningen konstaterar att organisationer måste bygga upp datakompetens för att stärka medarbetarna och göra dem säkra på att ge banbrytande resultat.

Låt oss se hur organisationer kan bygga en kultur och uppmuntra arbetare att vara en del av den:

Obs: Detta är inte en standardriktlinje eller ramverk; det ger ett brett perspektiv.

Till att börja med kan organisationer definiera datakompetensmål, bedöma anställdas kompetensnivåer och utforma lämpliga inlärningsvägar. Exakt den kan rullas ut i följande steg:

Kommunicera vikten av datakompetens till ledarskap och medarbetare
Identifiera luckor i datakompetens
Utforma ett datakompetensprogram specifikt för anställdas behov
Definiera mål och mät prestanda genom KPI:er
Dela och gör data tillgänglig för anställda
Få feedback och förbättra programmet där det är nödvändigt

För att få medarbetarnas kompetens och medvetenhet krävs följande information:

Färdigheter hos anställda i statistiska och logiska operationer
Chefer som är tillräckligt kapabla att konstruera och förklara ett arbetsflöde eller en process baserat på relevanta siffror eller data
Förmågor hos dataexperter som dataingenjörer, dataanalytiker och vetenskapsmän som kan förklara resultatet av sina AI- och ML-algoritmer

Verktyg och utbildning: Organisationer kan skapa ett inlärningsprogram för datakompetens som tillhandahåller viktiga verktyg och utbildning för att nå önskad nivå av datakompetens.

Utbildningsuppföljningen för att mäta, spåra och övervaka framstegen mot datakompetens på individuell och organisatorisk nivå för att säkerställa att ditt program fungerar korrekt.

Genom att tillåta flexibilitet och tillräckligt med tid för anställda att öva datafärdigheter kommer de att bli skickliga på att använda data för att tillföra värde till organisationen.

Baserat på indata kan organisationer sätta milstolpar och realistiska mål för att uppnå önskade nivåer av datakompetens över affärsenheterna baserat på organisatorisk efterlevnad.

Uppkompetens kommer att hjälpa företag av alla storlekar och typer att implementera och genomföra dataanalysprogrammet för att få ett datadrivet beslut.

Med tanke på den nuvarande konkurrensutsatta marknaden blir de allra flesta företag allt mer medvetna om behovet av att öka sin datakompetens.

Det blir allt viktigare för individer och organisationer att ha den kompetens och de resurser som krävs för att analysera dynamisk och komplicerad data i takt med att digitaliseringen blir allt mer populär och blir tidens behov.

Att använda lämpliga verktyg skulle utan tvekan tillföra värde och göra dataanalysen och insamlingsprocessen enklare och snabbare.

Alla proffs kan använda dessa resurser, allt från onlinekurser till interaktiva handledningar till att lära sig programmering.

Följande är några verktyg som skulle vara användbara på resan mot datakompetens.

En av kurserna från Coursera värd att titta på är Data Literacy Specialization.

Kurser relaterade till Datahantering, Business Intelligence och Data warehousing skulle säkert lägga till kompetens till dataanalys och datahantering.

Proffs som har erfarenhet och kunskap inom programmeringsspråk som Python och Java, databassystem som SQL och NoSQL, och operativsystem som UNIX och LINUX kommer att ta överhanden och ligga före färdigställandet i dataanalys och få snabbare resultat.

Datavisualisering: Rådata kan inte förstås av personer utanför dataanalyssektionen, så data måste presenteras i ett visuellt format för att de ska förstås av respektive företagsägare och intressenter så att de kan fatta relaterade affärsbeslut.

Några verktyg som listas nedan kan användas för att skildra data på olika sätt, inklusive diagram, infografik och andra bilder.

Om du letar efter avancerad datahantering kan du titta på AI-, ML- och RPA-kurser. Dessa kurser kommer att hjälpa proffs att gräva djupare i datainsikter och skapa automatisering och innovationer.

Slutord

Det sägs att om du inte har en navigeringskompass kommer du att gå vilse i havet. Samma koncept tillämpas på data. Utan datadrivna beslut är det stor sannolikhet att företag av alla storlekar och typer kan förlora konkurrenskraft i den mycket krävande miljön.

Varje del av webbvärlden samlar in data i en extremt hög hastighet. När vi går framåt måste vi utveckla färdigheter i datakompetens och använda dem för att driva affärsbeslut för att lägga till värde i produktivitet, kundnöjdhet, automatisering, innovation, vinster, etc.

Kolla sedan in de bästa verktygen för datahantering för medelstora till stora företag.