samfundet har gennemsyret begrebet”intuition” —simpelthen at vide, hvornår noget er rigtigt eller forkert—med en enorm mængde prestige, betydning og indflydelse.faktisk er ifølge nogle undersøgelser mere end halvdelen af amerikanerne afhængige af deres “tarm” for at beslutte, hvad de skal tro, selv når de konfronteres med beviser, der taler om det modsatte.begrebet intuition er blevet så romantiseret i det moderne liv, at det nu er en del af, hvor mange mennesker der taler om og forstår “genierne” i vores generation. I videnskab, for eksempel, citeres Albert Einstein ofte for at sige, “det intuitive sind er en hellig gave,” og i erhvervslivet citeres Steve Jobs for at sige, “Hav modet til at følge dit hjerte og intuition; de ved på en eller anden måde allerede, hvad du vil blive.”
selvom intuition kan være et nyttigt værktøj, ville det være en fejl at basere alle beslutninger omkring en ren tarmfølelse.mens intuition kan give en fornemmelse eller gnist, der starter dig ned ad en bestemt sti, er det gennem data, som du verificerer, forstår og kvantificerer. Ifølge en undersøgelse af mere end 1.000 ledende medarbejdere udført af PV, er meget datadrevne organisationer tre gange mere tilbøjelige til at rapportere betydelige forbedringer i beslutningsprocessen sammenlignet med dem, der er mindre afhængige af data.
er du interesseret i at lære, hvordan datadrevet beslutningstagning kan gøre det muligt for dig at være en mere effektiv iværksætter eller medlem af din organisation? Nedenfor er information om fordelene ved at blive mere datadrevet, samt en række trin, du kan tage for at blive mere analytisk i dine processer.
Hvad er datadrevet beslutningstagning?
datadrevet beslutningstagning (undertiden forkortet som DDDM) er processen med at bruge data til at informere din beslutningsproces og validere et handlingsforløb, inden du forpligter dig til det.
i erhvervslivet ses dette i mange former. For eksempel kan en virksomhed:
- indsamle undersøgelsessvar for at identificere produkter, tjenester og funktioner, som deres kunder gerne vil
- udføre brugertest for at observere, hvordan kunder er tilbøjelige til at bruge deres produkt eller tjenester og identificere potentielle problemer, der skal løses inden en fuld frigivelse
- lancere et nyt produkt eller en tjeneste på et testmarked for at teste farvande og forstå, hvordan et produkt kan udføre på markedet
- analyser skift i demografiske data for at bestemme forretningsmuligheder eller trusler
hvordan præcis data kan indarbejdes i beslutningsprocessen afhænger af en række faktorer, såsom dine forretningsmål og typer og kvalitet af data, du har adgang til.indsamling og analyse af data har længe spillet en vigtig rolle i virksomheder og organisationer på virksomhedsniveau. Men da menneskeheden genererer mere end 2,5 kvintillionbytes data hver dag, har det aldrig været lettere for virksomheder i alle størrelser at indsamle, analysere og fortolke data til reel, handlingsbar indsigt. Selvom datadrevet beslutningstagning har eksisteret i erhvervslivet i en eller anden form i århundreder, er det et virkelig moderne fænomen.
eksempler på datadrevet beslutningstagning
dagens største og mest succesrige organisationer bruger data til deres fordel, når de træffer forretningsbeslutninger med stor indflydelse. For bedre at forstå, hvordan din organisation kan indarbejde dataanalyse i sin beslutningsproces, skal du overveje succeshistorierne for disse kendte virksomheder.
lederudvikling hos Google
Google fastholder et stort fokus på, hvad det refererer til som “people analytics.”Som en del af et af sine velkendte people analytics-initiativer, Project ilt, udvindede Google data fra mere end 10.000 præstationsanmeldelser og sammenlignede dataene med medarbejderopbevaringsrater. Google brugte oplysningerne til at identificere almindelige adfærd hos højtydende ledere og oprettede træningsprogrammer til at udvikle disse kompetencer. Disse bestræbelser øgede median favorability score for ledere fra 83 procent til 88 procent.
fast ejendom beslutninger på Starbucks
efter hundredvis af Starbucks steder blev lukket i 2008, daværende administrerende direktør lovede, at selskabet ville tage en mere analytisk tilgang til at identificere fremtidige butik steder. Starbucks samarbejder nu med et placeringsanalysefirma for at finde ideelle butiksplaceringer ved hjælp af data som demografi og trafikmønstre. Organisationen overvejer også input fra sine regionale hold, inden de træffer beslutninger. Starbucks bruger disse data til at bestemme sandsynligheden for succes for et bestemt sted, før de påtager sig en ny investering.
kørsel salg på
fordele ved datadrevet beslutningstagning
du tager mere selvsikre beslutninger
når du begynder at indsamle og analysere data, vil du sandsynligvis opdage, at det er lettere at nå en selvsikker beslutning om stort set enhver forretningsudfordring, uanset om du beslutter at lancere eller afbryde et produkt, justere din marketingbesked, forgrene dig til et nyt marked eller noget helt andet.
Data udfører flere roller. På den ene side tjener det til at benchmarke det, der i øjeblikket findes, hvilket giver dig mulighed for bedre at forstå den indflydelse, som enhver beslutning, du træffer, vil have på din virksomhed.
ud over dette er data logiske og konkrete på en måde, som tarminstinkt og intuition simpelthen ikke er. ved at fjerne de subjektive elementer fra dine forretningsbeslutninger kan du indgyde tillid til dig selv og din virksomhed som helhed. Denne tillid gør det muligt for din organisation at forpligte sig fuldt ud til en bestemt vision eller strategi uden at være alt for bekymret over, at den forkerte beslutning er truffet.
bare fordi en beslutning er baseret på data, betyder det ikke, at det altid vil være korrekt. Mens dataene muligvis viser et bestemt mønster eller antyder et bestemt resultat, hvis dataindsamlingsprocessen eller fortolkningen er mangelfuld, ville enhver beslutning baseret på dataene være unøjagtig. Derfor skal virkningen af enhver forretningsbeslutning regelmæssigt måles og overvåges.
relateret: 3 Eksempler på forretningsanalyse i aktion
du bliver mere proaktiv
Når du først implementerer en datadrevet beslutningsproces, er det sandsynligvis reaktionært. Dataene fortæller en historie, som du og din organisation derefter skal reagere på.
selvom dette er værdifuldt i sig selv, er det ikke den eneste rolle, som data og analyse kan spille i din virksomhed. I betragtning af tilstrækkelig praksis og de rigtige typer og mængder data er det muligt at udnytte dem på en mere proaktiv måde—for eksempel ved at identificere forretningsmuligheder, før din konkurrence gør det, eller ved at opdage trusler, før de bliver for alvorlige.
du kan realisere omkostningsbesparelser
der er mange grunde til, at en virksomhed kan vælge at investere i et big data-initiativ og sigte mod at blive mere datadrevet i sine processer. Ifølge en nylig undersøgelse af Fortune 1,000-ledere udført af nye partnere til Harvard Business-gennemgangen varierer disse initiativer i deres succesrate.
et af de mest effektive initiativer, ifølge undersøgelsen, bruger data til at reducere udgifterne. Af de organisationer, der startede projekter designet til at reducere udgifterne, har mere end 49 procent set værdi fra deres projekter. Andre initiativer har vist mere blandede resultater.
“Big data bruges allerede til at forbedre driftseffektiviteten,” sagde Randy Bean, administrerende direktør og administrerende partner for konsulentfirmaet Nyvantage Partners, da han annoncerede resultaterne af undersøgelsen. “Og evnen til at træffe informerede beslutninger baseret på den nyeste up-to-the-moment information er hurtigt ved at blive mainstream normen.”
sådan bliver du mere datadrevet
Hvis du har et mål om at blive mere datadrevet i din tilgang til forretning, er der mange trin, du kan tage for at nå dette mål. Her er et kig på nogle af de måder, du kan nærme dig dine daglige opgaver med en analytisk tankegang.
se efter mønstre overalt
dataanalyse er i sit hjerte et forsøg på at finde et mønster inden for eller sammenhæng mellem forskellige datapunkter. Det er fra disse mønstre og sammenhænge, at indsigt og konklusioner kan drages.
det første skridt i at blive mere datadrevet er at tage en bevidst beslutning om at være mere analytisk-både i erhvervslivet såvel som i dit personlige liv. Selvom dette kan virke simpelt, er det noget, der kræver praksis.
uanset om du er på kontoret og hælder over årsregnskaber, står i kø i købmanden eller pendler i toget, skal du kigge efter mønstre i dataene omkring dig. Når du har bemærket disse mønstre, skal du øve ekstrapolering af indsigt og prøve at drage konklusioner om, hvorfor de findes. Denne enkle øvelse kan hjælpe dig med at træne dig selv til at blive mere datadrevet på andre områder af dit liv.
bind hver beslutning tilbage til dataene
når du bliver præsenteret for en beslutning, hvad enten det er forretningsrelateret eller personligt, skal du gøre dit bedste for at undgå at stole på tarminstinkt eller tidligere adfærd, når du bestemmer et handlingsforløb. I stedet skal du gøre en bevidst indsats for at anvende en analytisk tankegang.
Identificer hvilke data du har til rådighed, der kan bruges til at informere din beslutning. Hvis der ikke findes data, skal du overveje måder, hvorpå du kan indsamle dem på egen hånd. Når du har dataene, skal du analysere dem og bruge enhver indsigt til at hjælpe dig med at tage din beslutning. Som med mønsterpottingsøvelsen er ideen at give dig selv nok praksis, at analyse bliver en naturlig del af din beslutningsproces.
Visualiser betydningen bag dataene
datavisualisering er en stor del af dataanalyseprocessen. Det er næsten umuligt at udlede mening fra en tabel med tal. Ved at skabe engagerende visuals i form af diagrammer og grafer, vil du være i stand til hurtigt at identificere tendenser og drage konklusioner om dataene.
gør dig bekendt med populære datavisualiseringsteknikker og-værktøjer, og øv dig på at skabe visualiseringer med enhver form for data, du har let tilgængelige. Dette kan være så simpelt som at oprette en graf for at visualisere dine månedlige forbrugsvaner og drage konklusioner fra visualiseringen. Du kan derefter bruge disse indsigter til at lave et personligt budget for den næste måned. Når du har gennemført denne øvelse, har du med succes taget en datadrevet beslutning.
overvej at fremme din uddannelse
Hvis du er ubehagelig med ideen om at lære at indarbejde data i din beslutningsproces alene, er der en række uddannelsesmuligheder, du kan forfølge for at udvikle de datavidenskabelige færdigheder, der er nødvendige for at lykkes.
hvilken mulighed der giver mest mening afhænger af dine personlige og professionelle mål. For eksempel kan personer, der overvejer en seriøs karriereændring, beslutte at forfølge en kandidatgrad med vægt på dataanalyse eller datalogi. Men for alle andre, blot at tage en online business analytics eller data science kursus kunne være nok til at lægge det nødvendige grundlag for succes.
brug af Data til at besvare kritiske spørgsmål
selvom der er mange fordele ved datadrevet beslutningstagning, er det vigtigt at bemærke, at du ikke behøver at tage en alt-eller-intet-tilgang for at komme dertil. Ved at starte i det små, benchmarke din præstation, dokumentere alt og justere, mens du går, kan du blive mere datadrevet og trives i din organisation.
vil du lære mere om, hvordan du bruger data til at informere forretningsbeslutninger i din organisation? Udforsk, hvordan vores online analysekurser, som Data Science Ready og Data Science For Business, kan hjælpe dig med at udvikle en datatankegang.
dette indlæg blev opdateret den 19. februar 2021. Det blev oprindeligt offentliggjort den 26. August 2019.