Uanset virksomhedens størrelse og sektor giver data indsigt i forretningsdrift, der hjælper ledelse og interessenter med at træffe informerede beslutninger.
Indholdsfortegnelse
Datas betydning for virksomhedens vækst
Værdien af data er steget til tops i nutidens verden med stigende udfordringer og konkurrence, fordi det giver virksomheder den information, de har brug for til at træffe kloge forretningsbeslutninger.
Baseret på nøjagtige data vil beslutninger truffet af interessenter og ledelse føre organisationen mod vedvarende vækst og succes. Virksomheder kan bedre forstå deres drift og kunder ved hjælp af datastatistik.
Virksomheder af alle typer kan træffe bedre beslutninger, primært ved at analysere dataene resulterer det ofte i effektive operationer og fører til højere indtjening.
Ifølge en Forbes-rapport bruger 59% af virksomhederne dataanalyse til at forbedre beslutningstagningen og øge produktiviteten. Hver sektor og branche, inklusive marketing og salg, HR, IT, logistik, detailhandel og mange flere, bruger data til at identificere trends og forudsige forbrugeradfærdsmønstre, forstå deres kunder, forbedre kvaliteten af tjenesterne, reducere omkostningerne, udvikle nye produkter og løsninger, innover og gør forskellige andre ting.
I dag, uanset størrelse eller branche, er dataanalyse nødvendig for enhver virksomhed. Det er hjørnestenen for vækst, da det gør det muligt for virksomheder at identificere områder, der kan drage fordel af forbedringer, vurdere præstationer og identificere muligheder for at fremme deres aktiviteter.
Som et resultat kan investering i datadrevet teknologi hjælpe virksomheder med at opnå en konkurrencefordel og maksimere fortjenesten.
For SMB’er og store organisationer kan dataforskning og -analyse være værdifuld for beslutningstagning, strategiudvikling og vækst, hvis dataundersøgelse og -analyse bruges effektivt og effektivt.
Hvad er datafærdighed?
Datafærdighed er processen med at fortolke, bruge, forstå datamønstre og drage konklusioner, der vil føre til succesfulde forretningsresultater.
Data literacy er en samling af evner og viden, der gør det muligt for mennesker og organisationer at bruge data på produktive måder for at nå deres mål. Det indebærer at forstå de metoder, der bruges til at indsamle, organisere, gemme og bruge data, og hvordan man kan udlede gyldige konklusioner fra det.
Ved at kende de mange former for data, såsom datakilder, analysetyper og datahygiejne, bliver du mere datakyndig. Meningsfuld dataindsigt kan udledes ved hjælp af dataanalyseværktøjer, -metoder og -rammer.
Et andet aspekt af datafærdighed er at vide, hvornår data skal inkluderes, nøjagtige eller mere forskning er påkrævet. Den endelige indikator for ens datafærdighed er evnen til at formidle datadrevet indsigt på en måde, som ejere og andre interessenter kan forstå og handle på.
Fagfolk med viden om data kan bruge dem til at analysere mønstre, få indsigt og træffe beslutninger. Som følge heraf bliver datakundskab stadig mere afgørende for ledere, medarbejdere og ledende ledere, der ønsker at tilføje værdi til deres organisationer.
I dag er alle typer virksomheder, uanset skala, helt afhængige af dataindsigt for at træffe informerede beslutninger og omdanne rå og tilfældige data til værdifuld forretningsinformation.
Kort fortalt vinder datafærdigheder massiv popularitet på tværs af SMB’er og store virksomheder, da det hjælper med at øge produktiviteten, innovationen og forbedre kundeoplevelsen, hvilket fører til bedre ROI.
Hvorfor er datafærdighed vigtig for din virksomhed?
Hvis organisationer ønsker at modstå nutidens konkurrenceprægede digitale verden, så er datafærdighed afgørende, da det gør dem muligt at træffe beslutninger udelukkende baseret på data for at udlede gode beslutninger og resultater.
Fagfolk, der er dygtige til datakonstruktion og -analyse, kan behandle data for at opnå overlegen indsigt for at støtte effektive virksomhedsdrift og aktiviteter, så de kan bidrage med værdi til deres virksomheder.
Virksomheder, der layouter planer baseret på datafakta, er altid et skridt foran for at fange muligheder til tiden, levere kundespecifikke løsninger og produkter og finjustere driften.
Dataindsigten giver virksomheder af alle størrelser mulighed for at drage konklusioner, der lader relevante interessenter kommunikere bedre med medarbejdere, overvinde flaskehalse, udfylde huller og levere forretningsværdi til kunder, leverandører og leverandører.
Organisationer, der modsætter sig at vedtage datadrevne beslutninger, kan gå gennem en udfordrende fase for at optimere, automatisere og digitalisere driften, hvilket resulterer i utilstrækkelige forretningsresultater.
Ifølge en Gartner-undersøgelse er mangel på datafærdighed den næststørste interne barriere for succes. Datafærdigheden vil være formaliseret med mere end 80 % i 2023 i betragtning af dens evne til at tilføje forretningsværdi.
Samarbejdskommunikation øget produktivitet, bedre kundeservice, forbedret beslutningstagning, forbedret bundlinje, innovation og effektivitet i arbejdsprocesser kan alle opnås af organisationer, der anvender datafærdigheder.
Udfordringer forbundet med datafærdighed
Evnen til at fortolke data og træffe beslutninger baseret på dem er blevet mere og mere afgørende for organisationer i nutidens datadrevne verden.
Datakompetence har dog sine udfordringer. Disse udfordringer omfatter mangel på specialiserede datafærdigheder, vanskeligheder med at forstå komplicerede datasæt, vanskeligheder med at håndtere store mængder data og vanskeligheder med at forstå og anvende data i forskellige sammenhænge.
Organisationer og fagfolk kan have brug for hjælp til at blive datakyndige og træffe kvalificerede beslutninger på grund af disse problemer.
Dygtige medarbejdere: Kvalificerede specialister bør udføre datainteroperation for at opnå de ønskede resultater fra datasættene. Organisationen har brug for specialister som dataforskere, ingeniører, analytikere og arkitekter.
Dataduplikering: Da data er dynamiske, er det tydeligt, at det vil gennemgå forskellige ændringer gennem tiden. Virksomheder bør investere i dyre løsninger i virksomhedskvalitet for at vedligeholde data i bred skala og opdateret.
Dataintegritet: Organisationer skal overvinde problemer som datafejl på grund af menneskelige fejl, uoverensstemmelser på tværs af dataformater, dataindsamlingsfejl og brud på privatlivets fred.
Mangel på integration: På grund af de mange datasæt, synkroniseringsproblemer, skalerbarhed og fleksibilitet er dataintegration fra forskellige afdelinger en af de største udfordringer. Virksomheder skal muligvis tage nye dataintegrations- eller analyseteknikker og -værktøjer i brug.
Dataundersæt: Dataanalyse involverer et 360-graders perspektiv, så organisationer skal foretage de nødvendige integrationer eller opgraderinger til databaseinfrastrukturen, arbejdsgange osv. for at indsamle alle datasæt. Behandling af kun ét bestemt sæt data ville ikke give kritisk indsigt eller giver måske kun delvis indsigt.
Fysisk og logisk: Organisationer har brug for specifik hardware og software til at behandle komplekse og enorme datasæt for at analysere og træffe datadrevne beslutninger, såsom datalagring, skyrum, algoritmer, softwarepakker osv.
Udgifter: Datadrevet beslutningstagning kræver datanøjagtighed, konsistens og kontekst, og disse virksomheder er nødt til at foretage nødvendige bestemmelser og ændringer. Det ville medføre en ekstra udgift for organisationen.
Datafærdighed har til formål at give organisationer en ramme for at træffe beslutninger baseret på faktiske data snarere end på antagelser, der vil drive dem til nye højder.
Væsentlige datafærdigheder og koncepter for erhvervslivet
E-handelswebsteder, der sporer detailhandleres køb til firmaets websteder, bruger cookies og websteds-beacons til at indsamle data med en ekstraordinær hastighed. Men uden datafærdigheder forbliver betydningen af disse data uudnyttet.
Lad os i dette afsnit se de færdigheder, der kræves for at være datakyndige for at opnå forretningsværdi.
Datafærdigheder kræver forståelse af datasæts funktion og manipulation og fortolkning af dem for at drage indsigtsfulde konklusioner, der hjælper organisationer med at beslutte at drive virksomhedens forretning frem.
På kerneniveauet er datafærdigheder ikke et specifikt sæt færdigheder, der skal erhverves; det er en omfattende pakke som angivet nedenfor:
- Dataudforskning: Udforskning af komplekse og skala data med hensyn til dets kilder, typer, formater osv.
- Datahåndtering: Hentning, rengøring, lagring af de korrekte data mv.
- Databrug: Analyse, fortolkning, visualisering, rapportering mv.
- Domæneviden: At udføre datamønstergenkendelse, mønstergenkendelse og forudsigelse
- Dataapplikation: Hvordan en organisation, såsom business intelligence, digital transformation, beslutningsstøtte, kunstig intelligens, automatisering, analyse osv., vil bruge data.
- Forbedring: Undersøgelse af datasæt for huller og fejl for at improvisere resultater for at nå virksomhedens formål.
Virksomheder har brug for fagfolk med tekniske, analytiske og statistiske evner til at fortolke data, få indsigt og stille de rigtige spørgsmål på det rigtige sted for at blive en fuldstændig datadrevet organisation.
Derudover hjælper viden om datastyring, sikkerhed og organisatoriske standarder og compliance fagfolk med at opbevare data på en sikker og sikker opbevaring uden at overtræde nogen politikker og regler.
Virksomheder skal lancere uddannelses- og opkvalificeringsprogrammer for medarbejderne for at skabe færdigheder i datafærdigheder.
Forretningskoncepter
Nedenstående koncepter er essentielle for datadrevne virksomheder:
- Dataanalyse: Dataanalyse i form af beskrivende, diagnostisk og prædiktiv.
- Datastrid: Det er processen med at forberede rådata til yderligere analyse, også kaldet datarensning.
- Datavisualisering: Processen med at konvertere data til en visuel repræsentation i diagrammer, tabeller, kort, infografik osv. Det hjælper beslutningstageren med at foretage nødvendige forretningsjusteringer.
- Dataøkosystem: Dataanalyse er en kompleks og ressourcestærk aktivitet, så opgradering af nødvendig hardware og software er afgørende for at få det ønskede output fra dataanalyse.
- Datastyring: Organisatoriske politikker, retningslinjer og overholdelse for end-to-end dataanalyseaktivitet.
- Datateam: Et team af dygtige fagfolk til at udføre dataanalyseaktivitet og give bedre indsigt for at skabe forretningsværdi.
Efterhånden som vi bevæger os ind i fremtiden, vil organisationer blive mere datacentrerede for at skabe forretningsresultater, så efterspørgslen efter fagfolk, der demonstrerer datafærdigheder, vil fortsætte med at stige.
Organisationer, der ønsker at udmærke sig baseret på datadrevne fakta, kan investere klogt for at opkvalificere deres medarbejdere og infrastruktur.
Hvordan opbygger man datafærdigheder i din virksomhed?
Ifølge en rapport fra Accenture føler kun 25 % af fagfolk, at de bruger dataene effektivt, og endnu færre, kun 21 % er sikre på deres datafærdigheder.
Forskningen fastslår, at organisationer er nødt til at opbygge datafærdigheder for at styrke medarbejderne og gøre dem sikre på at levere banebrydende resultater.
Lad os se, hvordan organisationer kan opbygge en kultur og opmuntre medarbejdere til at være en del af den:
Bemærk: Dette er ikke en standardretningslinje eller -ramme; det giver et bredt udsyn.
Til at begynde med kan organisationer definere datafærdighedsmål, vurdere medarbejdernes færdighedsniveauer og designe passende læringsveje. Præcis det kan rulles ud i følgende trin:
- Formidle vigtigheden af datafærdigheder til ledelse og medarbejdere
- Identificer huller i datafærdigheder
- Design et datafærdighedsprogram specifikt til medarbejdernes behov
- Definer mål og mål ydeevne gennem KPI’er
- Del og gør data tilgængelige for medarbejdere
- Få feedback og forbedre programmet, hvor det er nødvendigt
For at opnå medarbejdernes færdigheder og bevidsthed kræves følgende oplysninger:
- Medarbejdernes færdigheder i statistiske og logiske operationer
- Ledere, der er i stand til at konstruere og forklare en arbejdsgang eller proces baseret på relevante tal eller data
- Evner hos dataeksperter som dataingeniører, dataanalytikere og videnskabsmænd, der kan forklare outputtet af deres AI- og ML-algoritmer
Værktøjer og træning: Organisationer kan oprette et læringsprogram for datafærdigheder, der giver vigtige værktøjer og træning til at nå det ønskede niveau af datafærdighed.
Træningsopfølgningen for at måle, spore og overvåge fremskridt hen imod datafærdighed på individuelt og organisatorisk niveau for at sikre, at dit program fungerer korrekt.
Ved at tillade fleksibilitet og tilstrækkelig tid til, at medarbejderne kan øve sig i datafærdigheder, vil det hjælpe dem med at blive dygtige til at bruge data til at tilføje værdi til organisationen.
Baseret på inputs kan organisationer sætte milepæle og realistiske mål for at opnå ønskede niveauer af datafærdighed på tværs af forretningsenhederne baseret på organisatorisk compliance.
Opkvalificering vil hjælpe virksomheder af alle størrelser og typer med at implementere og udføre dataanalyseprogrammet for at lande en datadrevet beslutning.
Med den nuværende konkurrenceprægede markedsplads bliver langt de fleste virksomheder i stigende grad opmærksomme på behovet for at øge deres datafærdigheder.
Det bliver mere afgørende for enkeltpersoner og organisationer at have de færdigheder og ressourcer, der kræves til at analysere dynamiske og komplicerede data, efterhånden som digitaliseringen vinder popularitet og bliver tidens behov.
Brug af passende værktøjer vil uden tvivl tilføje værdi og gøre dataanalysen og indsamlingsprocessen nemmere og hurtigere.
Alle fagfolk kan bruge disse ressourcer, lige fra onlinekurser til interaktive selvstudier til at lære programmering.
Følgende er et par værktøjer, der ville være nyttige i rejsen mod datafærdighed.
Et af kurserne fra Coursera, der er værd at se på, er Data Literacy Specialization.
Kurser relateret til datastyring, Business Intelligence og Data warehousing ville helt sikkert tilføje færdigheder til dataanalyse og datastyring.
Professionelle med erfaring og viden inden for programmeringssprog som Python og Java, databasesystemer som SQL og NoSQL og operativsystemer som UNIX og LINUX vil få overtaget og være på forkant med færdiggørelsen i dataanalyse og få hurtigere resultater.
Datavisualisering: Rådata kan ikke forstås af personer uden for dataanalysesektionen, så dataene skal præsenteres i et visuelt format for at gøre det forstået af respektive virksomhedsejere og interessenter, så de kan træffe relaterede forretningsbeslutninger.
Et par værktøjer, der er anført nedenfor, kan bruges til at skildre data på forskellige måder, herunder diagrammer, infografik og andre billeder.
Hvis du leder efter avanceret datastyring, så kan du se på AI-, ML- og RPA-kurser. Disse kurser vil hjælpe professionelle med at grave dybere ned i dataindsigt og skabe automatisering og innovationer.
Afsluttende ord
Det siges, at hvis du ikke har et navigationskompas, vil du gå tabt i havet. Det samme koncept anvendes på data. Uden datadrevne beslutninger er der stor sandsynlighed for, at virksomheder af alle størrelser og typer kan miste konkurrenceevnen i det meget krævende miljø.
Hver del af webverdenen indsamler data med en ekstrem høj hastighed. Når vi bevæger os fremad, er vi nødt til at opkvalificere datafærdigheder og bruge dem til at drive forretningsbeslutninger for at tilføje værdi i produktivitet, kundetilfredshed, automatisering, innovation, overskud osv.
Tjek derefter de bedste datastyringsværktøjer til mellemstore til store virksomheder.