Strategisk datahåndtering

Strategisk datahåndtering er prosessen og ressursene som en virksomhet setter inn for å samle inn, analysere, lagre og bruke data for å nå forretningsmålene sine.

Det finnes fire typer data som virksomheter vanligvis samler inn:

1. Deskriptive data er kvalitative. De identifiserer hva eller hvem. Noen eksempler på beskrivende data i en bedrift er kjøperprofiler, målgrupper, historiske registreringer, søkeordrapporter eller prosesskart. Deskriptive data kan også omfatte deskriptiv statistikk. Dette kan for eksempel være medianer, gjennomsnitt eller andre egenskaper ved eksisterende data.
2. Diagnostiske data forklarer hvorfor noe skjedde. Det er vanligvis det du bruker når du skal feilsøke eller prøve å forstå et fenomen, ettersom det kan fremheve sammenhenger, mønstre og relasjoner. Diagnostiske data samles vanligvis inn ved hjelp av databoring og datainnhenting, i form av beregninger eller KPI-er. Det er ofte kvantitative data, men ikke alltid.
3. Prediktive data hjelper virksomheter med å forutse fremtiden. De forutsier ikke fremtiden, men hvis du ser på prognoser eller sannsynligheter, ser du på prediktive data. I næringslivet utnytter prediktive data maskinlæring for å finne ut hva som mest sannsynlig vil skje gitt et sett med kjente variabler. Eksempler på dette kan være markedsprognoser, spådommer om forbrukeratferd eller data som antyder hvor godt en markedsføringskampanje kan fungere.
4. Prescriptive data hjelper bedrifter med å identifisere hvilke skritt de må ta videre. Dette er ofte et resultat av prediktive data, men det kan også være basert på kjente sannheter om for eksempel markedssegmenter eller forbrukerpsykologi. Content intelligence og opplevelsesoptimalisering er to eksempler på hva som kan gjøres med preskriptive data. I begge tilfeller forutser du hva kunden trenger eller ønsker, og serverer det før de ber om det.

Fordelene med strategisk datahåndtering

Næringslivet blir stadig mer datadrevet. Det skyldes at vi vet mer enn noen gang om ting som hvordan mennesker oppfører seg under ulike forhold, og hvilke markedsforhold som kan være avgjørende for en bedrift.

Data er imidlertid bare nyttige hvis vi er i stand til å bruke dem. For å holde dataene organisert, tilgjengelige og nyttige, bruker bedrifter strategier for datahåndtering.

Når de gjør det, får de mange fordeler. Blant disse er

• Bedre innsikt. Når dataene er organiserte og tilgjengelige, er det lettere å finne innsikt som kan inspirere til smarte og gjennomtenkte beslutninger.
• Forbedret datakvalitet. Et solid datahåndteringsregime i en bedrift gjør mer enn å hjelpe virksomheten med å ta gode beslutninger. Det beskytter også dataintegriteten og den resulterende nøyaktigheten i spådommer eller resepter.
• Raskere beslutninger. Tenk deg å kunne reagere på endringer i markedet eller forsyningskjeden på timer i stedet for dager. Med riktig informasjon lett tilgjengelig står du fritt til å handle eller til og med ta initiativ i forkant av problemer.
• Større synlighet. Kvaliteten og kvantiteten på dataene du kan samle inn, står i direkte sammenheng med hvor mye innsyn du har i systemet ditt. Ved å planlegge datahåndteringen strategisk kan du skape større innsyn i virksomheten din.
• Økt konkurransekraft. Mange konkurransefortrinn er avhengige av å ha tilgang til de riktige dataene og den riktige innsikten. For eksempel krever personalisering - som øker inntektene med 15 % og effektiviteten i markedsutgiftene med 30 % - at du forstår kundene dine på forhånd, slik at du kan levere den opplevelsen de forventer.
• Eliminert datasiloer. En datasilo oppstår når data lagres på områder som ikke er lett tilgjengelige for hele virksomheten. Dette skjer ofte i avdelinger eller noen ganger hos bestemte personer. Siden datahåndteringsverktøy ofte forener datakilder ved å standardisere innsamling og lagring, elimineres disse. Alle kan få tilgang til og dra nytte av all kunnskap.

Hvordan gjennomføre strategisk datahåndtering

Bedrifter som er avhengige av data for å ta strategiske beslutninger, må ha en datahåndteringsprosess på plass. Slik gjør du det:

1. Identifiser forretningsmålene dine og hvordan du vil måle dem

   Virksomheten din genererer allerede en enorm mengde datapunkter, men ikke alle har like stor verdi. Hvorvidt noe er viktig eller ikke, avhenger av de spesifikke forretningsmålene dine og hvordan du vil bruke dem i beslutningsprosessen. Noen vanlige mål som bør inkluderes i datastrategien, er

   • Økte inntekter
   • Utvidelse av en produktlinje
   • Redusere faste kostnader
   • Forbedre gjennomsnittlig ordreverdi

   Når du bestemmer deg for måleparametere og KPI-er, må du passe deg for forfengelighetsmålinger. Dette er måltall som ser imponerende ut, men som egentlig ikke sier noe om hvor godt virksomheten din presterer.

2. Utvikle prosesser for å samle inn, analysere, lagre og styre data i en datastrategi

   Prosessene du bruker for å samle inn og analysere nye data, vil være unike for din virksomhet. Begynn med å vurdere kildene (systemmålinger, kundeinnspill osv.), hvem som eier dataene, og hvem som er interessenter.

   Deretter må du identifisere hvilke styringskrav du trenger. Dette kan omfatte sikkerhetskomponenter, eller det kan omfatte krav til overholdelse av regelverk.

   Deretter må du finne ut hvordan du skal samle inn, lagre og analysere dataene i et veikart. Identifiser hva som kan eller bør automatiseres, og hva som krever menneskelig tilsyn for å gjøre det riktig.

3. Anskaff de riktige administrasjonsløsningene

   Løsninger for datahåndtering kan hjelpe deg med å holde orden, sikkerhet og oversikt over bedriftens data. De kan også sørge for en enhetlig dataarkitektur som holder alt synlig, i tillegg til å automatisere rutineoppgaver. Vi anbefaler at du ser etter en datahåndteringsløsning med følgende funksjoner:

   • Integrasjonsstøtte for kontorverktøy og -prosesser
   • Automatisering av rutineoppgaver som kategorisering, arkivering og sikkerhetskopiering ved hjelp av kunstig intelligens
   • Forbedret sikkerhet for bedriftens data
   • Støtte for flere brukere og samarbeidsverktøy
   • Intuitive grensesnitt og enkle kontroller
   • Avanserte verktøy for datavitenskap

4. Gi de ansatte opplæring i riktige dataprosedyrer

   Det er viktig å ha gode verktøy, men de er bare effektive hvis de ansatte vet hvordan de skal brukes. Etter at du har tatt i bruk den valgte datahåndteringsløsningen, må du sørge for å gi de ansatte opplæring. Dette bør inkludere

   • Hvordan programvaren eller datahåndteringsløsningen skal brukes
   • Avsløre eventuelle lover om personvern som gjelder for din bransje eller ditt land
   • Hvordan man håndterer dokumenter som inneholder forretningsdata

5. Overvåk og oppdater datastrategien din

   Strategisk datahåndtering er ikke noe man bare setter i gang og glemmer. Når du har fått på plass et system og en løsning, må du sørge for å vurdere hvor effektivt det fungerer. Det kan hende at beregninger eller prosesser som virket bra på papiret, ikke fungerer i virkeligheten. Gartner anbefaler at bedrifter følger disse beste praksisene:

   • Utfør risikovurderinger for å identifisere områder der dataressursene kan være usikre eller i fare for å forringes.
   • Utarbeide og oppdatere retningslinjer for bruk som gjenspeiler data som flyter gjennom alle tilgjengelige digitale miljøer og endepunkter.
   • Gjennomgå regelmessig lover og krav til datastyring etter hvert som de endres.

Med disse beste praksisene vil datahåndteringsstrategien og -løsningene bidra til at virksomheten din lykkes.