Sammanfatta detta blogginlägg med:
Där det finns ett företag, finns det data.
Varje företag har en skattkammare av data på sitt bord, men inte alla företag tjänar pengar på data. Data är kärnan i företag, oavsett om det är en liten butik som spårar sin tillverkning och lagernivåer eller ett multinationellt företag som förutspår marknadstrender och kundbeteende.
Medan många företag inser att data är en strategisk tillgång, lyckas många inte utnyttja dess fulla värde för att gå framåt. I den här bloggen kommer vi att lära oss om datastrategi, dess viktigaste element och hur en effektiv datastrategi visar sig vara fördelaktig för att fatta välgrundade affärsbeslut.
Även om organisationer investerar enorma summor pengar i initiativ för konsulttjänster inom dataanalys mer än någonsin tidigare, fortsätter ineffektiva datahanteringsmetoder, brist på handlingsbara insikter och isolerad data att blockera vägen för att utnyttja era datas potential. Ett robust ramverk för datastrategi hjälper organisationer att övervinna hinder och bana väg för att bli mer datadrivna. Låt oss gå vidare och lära oss om datastrategi.
En datastrategi är en långsiktig vägledande plan som definierar de processer, teknik och personer som är involverade i att hantera dina datautmaningar och stödja dina affärsmål. Att skapa en framgångsrik datastrategi kräver att företagsledare medvetet granskar sitt företags verksamhet genom dataperspektiv och prognostiserar vad som behöver hända för att uppnå de önskade affärsresultaten.
Det är absolut nödvändigt för företagsledare att överväga följande saker när de bygger en datastrategi:
- Vilken teknik möjliggör dataanalys, lagring och delning?
- Hur man säkerställer att data är lättillgänglig och av högsta kvalitet.
- Vad anställda behöver för att effektivt använda informationen.
Att ha data är inte tillräckligt. Som en berömd författare citerade Bernard Marr : ” Det spelar ingen roll hur mycket data du har, det är om du använder den framgångsrikt som räknas.”
För att få ut det mesta av dina data behöver du ha en strategi på plats för att uppnå resultat i linje med dina affärsmål . Med en väldefinierad strategi kan du få din organisation att vara innovativ, affärsanvändare att vara effektiva och företag att förbli relevanta och konkurrenskraftiga även under exempellösa tider.
Utan en dataanalysstrategi kommer du garanterat att stöta på vanliga datautmaningar som inkluderar:
- Oförmåga att fatta datadrivna beslut i realtid
- Rapportera om det förflutna och inte prognostisera framtida behov
- Låg användaranpassning av avancerad teknik
- Inkonsekventa, dåligt definierade definitioner för nyckeltal och mätvärden
- Data fastnat i silos och på avdelningar
- Manuell dataintegration och dess komplexitet
- Dyr förberedelse av rådata
- Problem med datakvalitet och tillgänglighet
- Högt beroende av IT
En datastrategi fungerar som en grund för era datarutiner och gör det möjligt för ert företag att förbli flexibelt samtidigt som det får en konkurrensfördel.
Utvärdera ditt dataspektrum med vår workshop om dataupptäckt för att förstå ditt företags analysbehov och få personliga dataanalyslösningar.
Polestar Analytics har hjälpt organisationer att bättre utnyttja data genom att skapa en robust datastrategi och utnyttja analyser. Vår omfattande erfarenhet och branschbeprövade metod har resulterat i de viktigaste elementen i datastrategin som listas nedan:
#1. Anpassning till affärsbehov och mål
Dataprocesser måste tillgodose dina affärsbehov så att du kan utvinna verkligt värde, annars riskerar du att jaga fel resurser, irrelevanta projekt, oanvändbara insikter och till och med förlora förtroendet för datainitiativ i hela organisationen.
När du kopplar samman din datastrategi med dina affärsmål , sätter du din organisation på väg mot framgång. Du kan prioritera dataaktiviteter som understödjer nya tillväxtmöjligheter och frigör oöverträffat värde.
Vi har listat några sätt att anpassa din datastrategi till dina affärsmål:
- Identifiera viktiga affärsdrivare som kan påverkas av data och analyser.
- Förstå avdelningens aktiviteter och hur de synkroniseras med affärsmålen.
- Känn till dina befintliga IT-möjligheter och tekniska luckor.
- Jämför dina resultat med branschnormer och avgör hur din organisations data tjänar varje verksamhet och vilka områden som saknar viktiga databaserade insikter.
#2. Utvärdering och analystekniker för datamognad
De kloka orden av Henry A. Kissinger , ” Om du inte vet vart du är på väg, kommer alla vägar inte att leda dig någonstans” stämmer här.
Det är avgörande att känna till din utgångspunkt, din befintliga mognadsnivå inom analys och vilka dina framtida analysbehov är för att sätta uppnåeliga mål och anta en realistisk strategi för att bli datadriven.
Enligt en Gartner- studie faller modern analys inom fyra olika kategorier: prediktiv, preskriptiv, beskrivande och diagnostisk.
Du behöver följande för att få en fullständig bild av datamognad och analys:
- En lista över den utrustning, de innovationer och system som du för närvarande använder.
- En grundlig beskrivning av er datainfrastruktur och nuvarande dataarkitektur.
- En granskning av organisatoriska rutiner och medarbetarnas kapacitet i relation till data och analys.
För att uppnå affärsmål i hela organisationen kan du fastställa var det finns luckor, var det finns utmaningar och vad du behöver optimera – oavsett om det gäller teknik, processer eller människor.
Allt eftersom ni utvecklar förmågor och utför uppgifter utifrån er datastrategi kan er mognadsnivå för data och analys användas som ett verktyg för att prioritera era projekt och som ett riktmärke för att följa era framsteg.
Redo att ta din datastrategi till nästa nivå?
Kolla in vår kostnadsfria e-bok för expertinsikter och praktiska tips om hur du kan utnyttja AI i din organisations datastrategi.
#3. Datastyrning
Att etablera din styrningsmodell är avgörande när du skapar din datastrategi. Du får en mer effektiv plan om du vet vilka data du vill styra, vilka som är involverade och hur de kommer att styras.
Ansvaret för datastyrning delegeras ofta till icke-affärsmässigt anställda, såsom de inom IT- eller datateam, vilket är ett misstag vi ofta ser organisationer göra när de försöker etablera sin datastrategi utan kunskap om Data Agility. Problemet med detta är att de är där för att ge stöd för datastyrning för verksamheten.
Istället måste ägarna av affärsdata övervaka styrningen. Bland annat måste de ta ansvar för sina data.
4. Samarbete
Dataanvändning i moderna företag är ofta mer samarbetsinriktad än tidigare. Fler människor kan delta i analyser såväl som tekniska områden som dataförberedelse och datakvalitet tack vare förbättrad datakunskap och mer användarvänliga verktyg.
Crowdsourcing kan användas även för hårt reglerade procedurer som datastyrning och skapande av masterdatadefinitioner. I en tillverkningsorganisation kan det till exempel säkerställa att produktnamn, felkoder och hanteringsprocedurer korrekt matchar verkligheten i verkstaden.
Det finns ingen kod för det, den mest irriterande kundtjänstresponsen, kan undvikas genom samarbete kring masterdata.
Fundera över hur data och analyser kommer att påverka din organisations affärsbeslut och sök efter mekanismer som uppmuntrar samarbete både inom och utanför team. Använd denna kunskap för att dela och kommentera rapporter, dashboards och datavisualiseringar.
En sådan funktion gör det möjligt för flera användare att kommentera visuella element i olika BI- och analyssystem. De interagerar i allt högre grad med meddelande- och chattappar. När det möjliggörs av skalbarhet och säkerhetsfunktioner i företagsklass kan även grundläggande fildelning visa sig vara produktiv.
5. Organisationens medarbetare
Data och människor är de två viktigaste komponenterna i din datastrategi. Organisationer söker intensivt efter datakunskap och grundläggande analysfärdigheter bland nya medarbetare.
Data scientists är mycket efterfrågade i datadrivna organisationer. Eftersom alla data science-kurser blir fulltecknade kommer marknaden med största sannolikhet att överfylla oss med kvalificerade kandidater under de kommande åren. Men just nu spelar det en avgörande roll.
Vid anställning bör du också ge IT och datahantering stor uppmärksamhet. Det är frestande att tro att IT bara behöver hålla lamporna tända eftersom det finns så mycket teknik i molnet och systemen är mer tillförlitliga än någonsin. Det är INTE sant. IT ansvarar för hög tillgänglighet, katastrofåterställning, servicenivåavtal, stöd för nya affärskrav och uppfyllande av regelverk.
För att tillgodose affärsbehov spelar dataarkitekter, dataintegrationsutvecklare, dataingenjörer, databasadministratörer och andra datahanteringsspecialister viktiga roller.
En stark strategisk fördel är att ha en IT-arbetsstyrka som besitter branschkompetens. Precis som i alla andra positioner krävs det erkännande och stöd från ledningen.
De ovannämnda fem nyckelkomponenterna i en datastrategi är en perfekt färdplan för att hantera både befintliga och framtida databehov, men det är avgörande att beakta de bredare aspekterna som marknadsplaner, branschkonkurrens, företagsbudgetar, personalpolicyer, juridiska standarder etc.
Att förstå de strategiska målen för hela företaget är nödvändigt innan du kan implementera en datastrategi. Definiera datas funktion och hur den ska användas och hanteras härnäst, och implementera den sedan konsekvent i produktion, ekonomi, marknadsföring, HR och andra avdelningar.
Resultatet blir en datastrategi som är anpassningsbar till verksamhetens skiftande krav och påtryckningar.
På Polestar Analytics optimerar vi dataanalystjänster för att hjälpa organisationer att maximera intäkter, frigöra nya tillväxtmöjligheter och förbättra kundupplevelsen.
Om du vill ha hjälp med att skapa en effektiv egen datastrategi och dess implementering, kontakta våra experter idag!