Datadreven forretningsudvikling

Det første trin er at sikre, at der er ledelsesmæssigt opbakning til at prioritere ressourcer og foretage investeringer for at understøtte datadreven forretningsudvikling.

For at opnå værdiskabende datadrevne forretningsprocesser er det altafgørende, at ledelsen tager aktivt del i processen og er villig til at investere tid og ressourcer i etableringen af fundamentet for datadreven forretningsudvikling.

Rammeværket er helt centralt for at komme godt i gang med datadreven forretningsudvikling, eller hvis man vil optimere og videreudvikle allerede etablerede processer.

Et godt rammeværk består af beskrevne politikker, procedurer, processer og regler. Samtidig skal organisationsstrukturen og virksomhedens IT-teknologi understøtte indsamlingen, bearbejdningen, analysen og delingen af data på tværs af organisatoriske processer.

I denne sammenhæng er det centralt ikke at fokusere på IT-teknologierne. Et godt rammeværk består af menneskelige ressourcer, der alle vEd, hvilken rolle og formål de har, når det drejer sig om datadreven forretningsudvikling.

Datadreven forretningsudvikling ledes, styres og kontrolleres, mens IT-teknologierne er værktøj, der anvendes i forbindelse med den daglige drift.

Når rammeværket og KPIerne er defineret, er det vigtigt, at du og din virksomhed italesætter roller, funktioner og ansvar i forbindelse med datadreven forretningsudvikling.

En klar ansvarsfordeling er med til at sikre gennemsigtighed og opfølgning omkring virksomhedens datadrevne forretningsaktiviteter.

Dette trin i processen - mod at blive mere datadreven - tager lang tid og hviler tungt på virksomhedens viden. En tidlig udvælgelse af KPIer og en klar forståelse af virksomhedens strategi på det givne forretningsområder sikrer overensstemmelse mellem aktiviteter og overordnet strategi over tid.

Når din virksomhed har været igennem trin 1 til 3 ovenfor, er det nødvendigt at opstille principper for god dataledelse.

Her er en række generelle principper for god dataanalyse:

Transparens:
Hvor kommer data fra? Hvem har adgang til data? Hvordan bruges data?

Tillid:
Er Data troværdige, og der er fuld gennemsigtighed, transparens og ensartet forståelse af tolkningen af den konkrete datakilde eller datastump?

Ansvarlighed:
Hvem har ansvar for vedligeholdelsen og opdateringen af data? Hvem kan træffe beslutninger på basis af data?

Standardisering:
Hvordan er data kategoriseret? Er der en fælles forståelse for kategorisering, ord og terminologier?

Adgang:
Hvem har adgang til data? Bør data være tilgængelig for andre roller/funktioner/afdelinger i virksomheden?

Formelle beslutningsprocesser:
Er det etableret håndhævelsesregler i tilfælde af, at data kompromitteres eller misbruges?

Autonomi:
Understøtter processer og strukturer implementeringen af datadrevne tiltag? Er der etableret en virksomhedskultur, hvor medarbejderne opmuntres til eller har mulighed for at eksperimentere med nye modeller/løsninger/produkter på basis af data?

Principperne kan bruges som en tjekliste, som du og din virksomhed kan gennemgå for at være sikre på, at regler, rammer og procedurer for datadreven forretningsudvikling er beskrevet og implementerede på tværs af organisationen.