Datadrivet beslutsfattande: En steg-för-steg-guide

Om du står inför ett beslut på jobbet är det ofta svårt att veta vilken riktning du ska välja. Om du följer din magkänsla kan du känna dig mer säker på dina val, men är de valen rätt för dina teammedlemmar? När du använder fakta för att fatta beslut kan du känna dig mer trygg i vetskapen om att dina val är baserade på data och avsedda att maximera Business-påverkan.

Oavsett om det handlar om att överträffa konkurrenter eller öka lönsamheten är datadrivet beslutsfattande en viktig del av verksamhetsstrategin i den moderna världen. Nedan går vi in på fördelarna med datadrivet beslutsfattande och ger tips om hur man fattar sådana beslut på jobbet.

Verktyg för beslutsfattande för agila Business

I den här e-boken får du lära dig att utrusta anställda för att fatta bättre beslut – så att ditt företag kan växa, anpassa och hantera utmaningar mer effektivt än dina konkurrenter.

Ta del av insikterna

Vad är datadrivet beslutsfattande?

Datadrivet beslutsfattande är processen att samla in data baserat på företagets nyckeltal (KPI:er) och omvandla dessa data till genomförbara insikter. För att effektivisera processen kan du använda en KPI-mall för att organisera mätvärden på ett ställe och göra det enklare att omvandla rådata till tydliga affärsbeslut.

Du kan använda rapporteringsverktyg för business intelligence (BI) under processen, vilket gör insamlingen av stordata snabb och fruktbar. De här verktygen förenklar datavisualisering och gör dataanalys tillgänglig för de som inte har avancerad teknisk kunskap.  

Vad innebär det att vara datadriven?

Kort sagt innebär begreppet datadriven att man använder fakta, eller data, för att hitta mönster, slutsatser och insikter som kan användas i beslutsprocessen. 

Att vara datadriven innebär i huvudsak att man försöker fatta beslut utan fördomar eller känslor. På så sätt kan du säkerställa att företagets mål och översikt baseras på bevis och de mönster du har extraherat från dem, snarare än vad du gillar eller ogillar. 

Varför är det viktigt med datadrivet beslutsfattande?

Datadrivet beslutsfattande är viktigt eftersom det hjälper dig att fatta beslut baserat på fakta i stället för fördomar. Om du har en ledarskapsposition är det bästa sättet att förbli rättvis och balanserad att fatta objektiva beslut. 

De mest välgrundade besluten härrör från data som mäter dina Business-mål och fylls i realtid. Du kan samla in de data du behöver för att se mönster och göra förutsägelser med rapporteringsprogram.

Några beslut du kan fatta med stöd av data inkluderar:

• Hur man driver vinst och försäljning

• hur man etablerar ett bra ledarskap

• Hur man optimerar verksamheten

• Hur man förbättrar teamets prestationer

Även om inte alla beslut kan stödjas av data, så kan många av de viktigaste besluten det. 

5 steg för att fatta datadrivna beslut

Att fatta datadrivna beslut kräver övning. Om du vill förbättra ditt ledarskap behöver du veta hur du omvandlar rådata till genomförbara steg som fungerar för företagets initiativ. Följande steg kan hjälpa dig att fatta bättre beslut när du analyserar data.

1. Var medveten om din vision

Innan du kan fatta välgrundade beslut måste du förstå företagets vision för framtiden. Det hjälper dig att använda både data och strategi för att formulär dina beslut. Grafiska framställningar och siffror har ingen större betydelse utan ett sammanhang som stöder dem. 

Tips: Använd företagets årliga mål och nyckelresultat (OKR) eller kvartalsvisa team-KPI:er för att fatta databaserade beslut.

2. Hitta datakällor

När du har identifierat målet du arbetar mot kan du börja samla in data. 

Vilka verktyg och datakällor du använder beror på vilken typ av data du samlar in. Om målet är att analysera datamängder som rör interna företagsprocesser kan du använda ett universellt rapporteringsverktyg. Rapporteringsverktyg erbjuder en enda referenspunkt för att hålla reda på hur arbetet i hela organisationen fortskrider. Vissa rapporteringsverktyg, såsom Microsofts Power BI, låter dig samla in data från olika externa källor. Om du vill analysera marknadsföringstrender eller konkurrenters mätvärden kan du använda ett av de verktygen.

Några allmänna framgångsvärden som du kan vilja mäta är:

• Bruttovinstmarginal: Bruttovinstmarginalen mäts genom att dra av kostnaden för sålda varor från företagets nettoförsäljning.

• Avkastning på investeringar (ROI): Förhållandet mellan inkomster och investeringar. Avkastning på investeringar används vanligtvis för att avgöra om det är värt att investera tid eller pengar på ett initiativet. När det används som ett Business-värde är det oftast för att spåra hur en investering presterar. 

• Produktivitet: Det här är måttet på hur effektivt företaget är på att producera varor eller tjänster. Uträkningen görs genom att dividera den totala produktionen med den totala insatsen. 

• Totalt antal kunder: Ett enkelt men effektivt värde att spåra. Ju fler betalande kunder, desto mer tjänar Business.

• Återkommande intäkter: Ett värde som ofta används av SaaS-företag och som representerar intäkten som genereras av alla nuvarande aktiva användare eller prenumeranter under en viss period. Beräkningen görs vanligtvis månatligen eller årligen.

Du kan mäta en mängd andra datauppsättningar baserat på din arbetsroll och den vision du arbetar mot. Maskininlärning gör det enklare än någonsin att samla in realtidsdata.

Tips: Försök att skapa en sammanhängande berättelse med hjälp av de här mätvärdena. Om intäkterna är låga kan du titta på produktiviteten och se om du kan hitta en koppling. Fortsätt att gräva i mätvärdena tills du hittar ett ”varför” för det problem du försöker lösa.  

3. Organisera dina data

Att organisera data för att förbättra datavisualiseringen är avgörande för att fatta effektiva Business-beslut. Om du inte kan se alla relevanta data på ett och samma ställe och förstå hur de hänger ihop är det svårt att säkerställa att du fattar de mest välgrundade besluten.

Tips: Ett sätt att organisera data är med en verktygspanel. En panel för ledningen är ett anpassningsbart gränssnitt som vanligtvis ingår i ett verktyg för universell rapportering. Panelen visar de data som är viktigast för att uppnå dina mål, oavsett om målen är strategiska, taktiska, analytiska eller operativa.

4. Utför dataanalys

När du har organiserat dina data kan du börja din datadrivna analys. Det är då du får fram genomförbara insikter från dina data som hjälper dig i beslutsprocessen. 

Beroende på dina mål kan du analysera data från din verktygspanel tillsammans med användarundersökningar såsom fallstudier, undersökningar eller omdömen så att dina slutsatser inkluderar kundupplevelsen. 

Vill ditt team förbättra sina SEO-verktyg för att göra dem mer konkurrenskraftiga med andra alternativ på marknaden? Datamängderna som du kan använda för att avgöra nödvändiga förbättringar kan inkludera: 

• Konkurrenternas resultatdata. 

• Nuvarande resultatdata för SEO-programvara

• Nuvarande data om kundnöjdhet

• Användarundersökning om en mängd olika SEO-/marknadsföringsverktyg

Även om en del av denna information kommer från din organisation kan du behöva skaffa en del av den från externa källor. Att analysera dessa datauppsättningar som en helhet kan vara till hjälp eftersom du kommer att dra en annan slutsats än om du skulle analysera varje datauppsättning individuellt.

Tips: Dela dina analysverktyg med hela teamet eller organisationen. Precis som alla samarbetsinsatser är dataanalys effektivast när den ses ur många perspektiv. Även om du kanske ser ett mönster i datan är det fullt möjligt att en teamkollega ser något helt annat. 

5. Dra slutsatser

När du analyserar data kommer du troligen att börja dra slutsatser om vad du ser. Dina slutsatser förtjänar dock ett eget avsnitt eftersom det är viktigt att utveckla det du ser i datan så att du kan dela dina resultat med andra. 

De viktigaste frågorna att ställa sig när man drar slutsatser är:

• Vad ser jag som jag redan visste om den här informationen?

• Vilken ny information lärde jag mig av dessa data?

• Hur kan jag använda den information jag har fått för att uppnå mina Business-mål? 

När du kan besvara de här frågorna har du utfört en dataanalys och bör vara redo att fatta datadrivna beslut för ditt Business.

Tips: Ett naturligt nästa steg efter dataanalys är att skriva ner några smarta mål. Nu när du har granskat fakta kan du fastställa uppnåeliga mål baserat på vad du har lärt dig. 

Verktyg och teknik för datadrivet beslutsfattande

Effektivt datadrivet beslutsfattande (DDDM) i det moderna Business-landskapet kräver att man använder rätt verktyg och teknik. Organisationer kan använda de här verktygen för att samla in, analysera och tolka stora mängder data. Det gör det möjligt för dem att omvandla rådata till genomförbara insikter som driver deras verksamhetsstrategi.

Programvara för Business Intelligence

Business intelligence-programvara (BI) spelar en viktig roll i datadrivna beslutsprocesser. Dessa kraftfulla plattformar samlar in data från olika datakällor och ger beslutsfattare omfattande paneler och rapporter. Populära BI-verktyg såsom Tableau, Power BI och Looker erbjuder robusta datavisualiseringsfunktioner, vilket gör det möjligt för användare att skapa interaktiva diagram, grafer och kartor som gör komplexa datamängder mer begripliga.

Genom att använda programvara för affärsintelligens kan organisationer göra följande:

• Övervaka nyckeltal (KPI:er) i realtid

• identifiera trender och mönster i företagsdata

• skapa automatiserade rapporter för intressenter

• förbättra samarbetet mellan team genom delade insikter.

Verktyg för dataanalys

Medan BI-programvara fokuserar på rapportering och visualisering, dyker dataanalysverktyg djupare in i datan för att avslöja dolda mönster och korrelationer. Dessa verktyg använder sofistikerade statistiska metoder och algoritmer för att analysera både strukturerade och ostrukturerade data.

Populära verktyg för dataanalys är:

• R och Python för statistisk analys och modellering

• SAS för avancerad analys och maskininlärning

• Apache Spark för bearbetning av storskaliga data

• Excel för grundläggande dataanalys och manipulation

Dessa verktyg gör det möjligt för dataanalytiker och dataforskare att utföra olika typer av analyser, till exempel:

• Beskrivande analyser för att förstå vad som hände

• Diagnostisk analys för att avgöra varför det hände

• Prediktiv analys för att prognostisera framtida trender

• Preskriptiv analys för att rekommendera åtgärder

Maskininlärning och AI i datadrivet beslutsfattande

Datadrivet beslutsfattande har tagit ett stort steg framåt i analytisk kapacitet med integreringen av maskininlärning och artificiell intelligens (AI). Dessa tekniker behandlar stora mängder data i otroliga hastigheter och identifierar mönster och insikter som kan vara omöjliga för människor att urskilja.

Viktiga applikationer för maskininlärning och AI i DDDM inkluderar:

• Prediktiv modellering för prognos av framtida resultat

• Känsloanalys för att förstå kundernas åsikter

• Rekommendationsmotorer för personlig marknadsföring

• Upptäckt av avvikelser för att identifiera bedrägerier eller fel

• Naturlig språkbehandling för att analysera textdata.

Företag som Amazon använder ML-algoritmer för att optimera sin leveranskedja, förutse kundbeteenden och anpassa produktrekommendationer, vilket visar kraften i dessa tekniker för att driva Business-beslut.

Mätning av effekterna av datadrivet beslutsfattande

För att verkligen förstå fördelarna med datadrivet beslutsfattande måste organisationer etablera robusta metoder för att mäta dess inverkan på Business-prestanda.

Nyckeltal för datadrivet beslutsfattande

Nyckeltal är viktiga mätvärden som hjälper organisationer att spåra effektiviteten i deras datadrivna tillvägagångssätt. Att välja KPI:er för datadrivet beslutsfattande kräver noggrant övervägande av indikatorer som är i linje med affärsmål och erbjuder värdefulla insikter i beslutsprocessen.

Några viktiga KPI:er för att mäta effekten av datadrivet beslutsfattande är:

• Intäktstillväxt: Den här KPI:n mäter effekten av datadrivna beslut på företagets resultat. Den kvantifierar ekonomiska vinster från DDDM-initiativ, såsom datadrivna marknadsföringskampanjer och datainformerade prissättningsstrategier.

• Operativ effektivitet: den här KPI:n spårar processförbättringar som härrör från datadrivna insikter. Det kan inkludera mätvärden som minskade cykeltider eller ökad produktion per anställd, till exempel spårning av minskningar av produktionsstopp genom förutsägbart underhåll.

• Kundnöjdhet: Denna KPI mäter hur datadrivna strategier påverkar kundupplevelsen och lojaliteten. Mätvärden kan inkludera NPS, kvarhållningsfrekvens eller kundens livslängdsvärde. Den spårar effekten av att använda kunddata för produktutveckling och personliga upplevelser.

• Beslutskvalitet och snabbhet: Den här KPI:n fokuserar på att förbättra beslutsprocessen. Den mäter förbättringar i beslutshastighet och kvalitet genom att jämföra resultaten av val som gjorts med hjälp av dataanalys jämfört med intuition och bedöma minskningar av tiden till beslut som möjliggörs av realtidsdata.

Genom att konsekvent spåra dessa KPI:er kan organisationer kvantifiera de värdefulla insikter som erhållits från deras datadrivna beslutsprocess och visa den påtagliga inverkan på deras resultat.

Exempel på datadrivet beslutsfattande

Medan själva dataanalysen sker bakom kulisserna är det mycket tydligt hur datadrivna beslut påverkar konsumenten. Några exempel på datadrivet beslutsfattande i olika branscher är: 

E-handel 

Har du någonsin handlat online och undrat varför du får vissa rekommendationer? Det beror förmodligen på att du har köpt något liknande tidigare eller klickat på en viss produkt. 

Marknadsplatser på nätet som Amazon spårar kundresor och använder mätvärden som klickfrekvens och avvisningsfrekvens för att identifiera vilka punkter du interagerar mest med. Med hjälp av dessa data kan återförsäljare visa dig vad du kanske vill ha utan att du behöver söka efter det. 

Hälso- och sjukvård

Inom det medicinska området revolutionerar datadrivet beslutsfattande patientvård och behandlingsstrategier. Sjukhus och kliniker använder elektroniska patientjournaler för att analysera mönster i patientdata, vilket hjälper läkare att göra mer välinformerade diagnoser och behandlingsplaner. Genom att till exempel undersöka historiska data om symtom, behandlingar och resultat kan vårdgivare förutsäga vilka patienter som löper högre risk för vissa tillstånd.

Dessutom utnyttjar läkemedelsföretag big data för att effektivisera processer för läkemedelsupptäckt. Genom att analysera stora mängder genetiska och kliniska prövningsdata kan forskare identifiera lovande läkemedelskandidater snabbare och effektivare.

Finans

Finansiella institutioner använder data på en mängd olika sätt, allt från att bedöma risk till kundsegmentering. Risk är särskilt utbrett inom finanssektorn, så det är viktigt att företag kan fastställa riskfaktorn innan de fattar några betydande beslut. Historiska data är det bästa sättet att förstå potentiella risker, hot och sannolikheten för att de uppstår. 

Finansinstitut använder också kunddata för att fastställa sin målmarknad. Genom att gruppera konsumenter baserat på socioekonomisk status, utgiftsvanor och mycket mer kan finansiella företag dra slutsatser om vilka konsumenter som har det största livstidsvärdet och rikta in sig på dem. 

Transport

Datavetenskap spelar dessutom en stor roll för att fastställa säker transport. Den amerikanska transportavdelningens säkerhetsdatainitiativ understryker den roll som data spelar för att förbättra transportsäkerheten. 

Rapporten hämtar data från alla typer av motorolyckor och utvärderar faktorer såsom väder och vägförhållanden för att upptäcka källan till problemen. Med hjälp av de hårda fakta kan avdelningen arbeta för att införa fler säkerhetsåtgärder.

Verktyg för beslutsfattande för agila Business

I den här e-boken får du lära dig att utrusta anställda för att fatta bättre beslut – så att ditt företag kan växa, anpassa och hantera utmaningar mer effektivt än dina konkurrenter.

Ta del av insikterna

Fördelar med datadrivet beslutsfattande

Analysbaserat beslutsfattande är mer än bara en användbar färdighet – det är avgörande om du vill föregå med gott exempel och främja en datadriven kultur. 

När du använder data för att fatta beslut kan du se till att ditt Business förblir rättvist, målinriktat och fokuserat på förbättringar.

Fatta beslut med självförtroende

De företag som överlever sina konkurrenter gör det för att de är övertygade om sin förmåga att lyckas. Om beslutsfattarna inom ett företag vacklar i sina val kan det leda till misstag, hög personalomsättning och dålig riskhantering. 

När du använder data för att fatta de viktigaste affärsbesluten kommer du att känna dig säker på de besluten, vilket kommer att driva dig och ditt team framåt. Självförtroende kan leda till högre teammoral och bättre prestationer.

Skydda dig mot fördomar

Att använda data för att fatta beslut skyddar mot eventuella fördomar bland företagsledare. Även om du kanske inte är medveten om dina fördomar kan interna favoriter eller värderingar påverka hur du fattar beslut. 

Att fatta beslut direkt baserat på fakta och siffror gör att dina beslut är objektiva och rättvisa. Det innebär också att du har något att stödja dina beslut med när teammedlemmar eller intressenter frågar varför du valde att göra vad du gjorde.

Hitta olösta frågor

Utan att använda data förblir många frågor obesvarade. Det kan också finnas frågor som du inte visste att du hade förrän dina datauppsättningar avslöjade dem. Alla data kan vara till nytta för teamet genom att ge bättre visualisering i områden som inte syns utan statistik, grafer och diagram. 

När du tar upp de här frågorna kan du vara säker på att dina beslut fattades med hänsyn till all relevant information.

Sätt upp mätbara mål

Att använda data är ett av de enklaste sätten att sätta upp mätbara mål för teamet och nå dem. Genom att titta på interna data om tidigare resultat kan du avgöra vad du behöver förbättra och bli så detaljerad som möjligt med dina mål. Ditt team kan till exempel använda data för att identifiera följande mål:

• Öka antalet kunder med 20 % från år till år.

• Minska de totala budgetutgifterna med 20 000 USD varje kvartal

• Minska projektbudgeten med 500 USD.

• Öka rekryteringen med 10 teammedlemmar varje kvartal.

• Minska kostnaden per anställning med 500 USD 

Utan data skulle det vara svårt för företaget att se var pengarna spenderas och var man kan minska kostnaderna. Att sätta upp mätbara mål leder i slutändan till datadrivna beslut eftersom du, när de väl är fastställda, kommer att avgöra hur du minskar den totala budgeten eller ökar antalet kunder.

Förbättra företagsprocesser

Det finns sätt att förbättra företagsprocesser utan att använda data, men när du observerar trender i teammedlemmarnas prestationer med hjälp av siffror eller analyserar företagets utgiftsmönster med diagram, kommer de processförbättringar du gör att baseras på mer än bara observation. 

Processer som du kan förbättra med hjälp av data kan vara:

• Riskhantering baserad på finansiella data.

• Kostnadsberäkning baserad på marknadsprissättningsdata.

• Introduktion av teammedlemmar baserat på prestandadata för nyanställda.

• Kundservice baserad på data från kundfeedback.

Att ändra en företagsprocess kan vara svårt om du inte är säker på resultatet, men du kan vara säker på dina beslut när du har fakta framför dig.

Utmaningar med att implementera datadrivet beslutsfattande

Även om fördelarna med datadrivet beslutsfattande är tydliga, står organisationer ofta inför flera utmaningar när de implementerar den här metoden. Att förstå och ta itu med dessa utmaningar är avgörande för att framgångsrikt anta en datadriven kultur.

Datakvalitet och noggrannhet

Grunden för ett effektivt datadrivet beslutsfattande ligger i kvaliteten och noggrannheten hos de data som används. Dålig datakvalitet kan leda till bristfällig analys och följaktligen felaktiga beslut.

Å andra sidan säkerställer en bra datahantering korrekt och slutförd information för kvantitativ analys. Det innebär standardiserad insamling, regelbundna granskningar och åtgärdande av dataluckor. Med tillförlitliga data kan organisationer fatta välgrundade beslut och undvika kostsamma misstag.

Säkerställa datasäkerhet och integritet

Datasäkerhet och integritet är av största vikt när organisationer samlar in och analyserar allt större mängder data. Efterlevnad av förordningar såsom Dataskyddsförordningen, CCPA och HIPAA är avgörande.

Du kan organisera din efterlevnadsprocess med en mall för en checklista för efterlevnad av Dataskyddsförordningen för att spåra kryptering, åtkomstkontroller och systemuppdateringar.

Övervinna motstånd mot förändring

Motstånd mot förändring uppstår ofta när man implementerar datadrivet beslutsfattande. Det här kulturskiftet kräver effektiva strategier för ändringshantering. Tydlig kommunikation om fördelar, involvering av viktiga intressenter och öppen hantering av problem kan hjälpa till att övervinna motstånd. Dessutom är det viktigt att utrusta anställda med nödvändiga färdigheter genom utbildnings- och mentorsprogram för att främja en datadriven kultur.

Skalning av datahantering

Hantering av stora datamängder innebär både möjligheter och utmaningar. Stora datamängder kräver lagringslösningar såsom molnbaserade system, datasjöar eller hybridmodeller. Effektiv behandling av dessa stora datamängder är nyckeln till snabba beslut. Tekniker som parallell bearbetning, in-memory computing och strömbehandling kan hjälpa organisationer att hantera stora mängder data effektivt.

Genom att ta itu med dessa utmaningar direkt kan organisationer skapa en grund för datadrivet beslutsfattande, vilket gör det möjligt för dem att utnyttja den fulla kraften i sina data och driva Business framgång.

Tips för att bli mer datadriven

Datadrivna organisationer kan analysera siffror och diagram och hitta innebörden bakom dem. Att skapa en mer datadriven kultur börjar med att helt enkelt använda data oftare. Men det är lättare sagt än gjort. Om du är redo att börja kan du prova de här tipsen för att bli mer datadriven.

Hitta berättelsen

Nyckeln till att analysera data, siffror och diagram är att söka efter berättelsen. Utan ett "varför" är själva datan inte till någon hjälp och beslutsprocessen blir mycket svårare. Om du försöker bli mer datadriven i ditt beslutsfattande bör du försöka förstå vad datan berättar. Det är viktigt för att fatta rätt beslut.  

Konsultera datan

Innan du fattar ett organisatoriskt beslut bör du fråga dig själv: Stöder datan det här? Data finns överallt och kan tillämpas på alla större beslut. Så varför inte konsultera dem när du gör svåra val? Data är till stor hjälp eftersom de är naturligt fördomsfria, så se till att du konsulterar fakta innan du fattar ett beslut. 

Lär dig datavisualisering

Att hitta berättelsen bakom datan blir lättare när du kan visualisera den tydligt. Att lära sig att visualisera data är ofta den svåraste aspekten av att etablera en datadriven kultur, men det är det bästa sättet att känna igen mönster och avvikelser i datan. 

Bekanta dig med olika verktyg och tekniker för datavisualisering. Försök att vara kreativ med de olika sätten att presentera data. Om du är väl insatt i datavisualisering kommer dina databerättande färdigheter att skjuta i höjden. 

Fatta datadrivna beslut enkelt med rapporteringsprogramvara

Du behöver ha rätt data framför dig för att fatta meningsfulla beslut för ditt team. Programvara för universell rapportering samlar in data från företaget och presenterar dem i din verktygspanel för ledningen så att du kan se dem på ett organiserat och grafiskt sätt.

Verktyg för beslutsfattande för agila Business

I den här e-boken får du lära dig att utrusta anställda för att fatta bättre beslut – så att ditt företag kan växa, anpassa och hantera utmaningar mer effektivt än dina konkurrenter.

Ta del av insikterna