Dataläskunnighet är en viktig faktor som höjer produktiviteten, främjar innovation och håller personalen glad. Dock är detta en färdighet som många anställda säger att de saknar. Här förklarar vi anledningarna till varför det är viktigare än någonsin att göra något åt det.

 

Det har varit berg- och dalbana för företagen sedan början på 2020, och nu förutspår prognoserna att det kommer bli tufft framöver. Det har aldrig varit viktigare att ge de anställda de data de behöver för att kunna förstå, analysera och fatta beslut. Varför då? Jo för att personal som är dataläskunnig resulterar i datadrivna företag med högre intäkter, bättre kundservice, förstklassig effektivitet och högre lönsamhet.

 

”Alla yrkesroller i företaget ser nu dataläskunnighet som en grundläggande färdighet”, sa Martha Bennet vid Forrester Consulting under ett färskt webbseminarium. ”Det har vi inte sett förut under längre perioder.”

 

 
Ta personalen och verksamheten till nästa nivå med hjälp av data. Tableau hjälper dig se och förstå dina data så att du kan fatta bättre beslut, och göra det snabbare.

 

Att vara dataläskunnig betyder att man kan analysera data, extrapolera vad de betyder för verksamheten och kunna föra meningsfulla samtal med intressenter om hur arbetet ska fortsätta. Någon som är dataläskunnig behöver inte att analytiker ska hitta data åt dem, skapa instrumentpaneler eller automatisera enklare uppgifter. De klarar detta själva. Ett datadrivet företag är ett där all personal har de här färdigheterna, och inte bara analytikerna eller vissa avdelningar.

 

Låt oss ta ett exempel. Spotify är ett digitalt infött företag vars grund är data och som använder maskininlärning för att ge kunderna mycket skräddarsydda kundupplevelser samt rekommendationer om produkter och innehåll.

 

Men Spotify är ett extremt exempel. På många företag är det stor skillnad mellan vad cheferna och personalen tycker om dataläskunnighet. Sjuttionio procent av beslutsfattarna på företag säger att deras avdelningar lyckats med att göra de anställda datakunniga, men endast 35 procent av de anställda säger att de har fått någon utbildning om verktyg för datavisualisering, och bara 29 procent för statistik. Tjugosju procent säger att de kan förstå data som har med deras arbetsuppgifter att göra och bara 26 procent säger att de kan fatta beslut utifrån data.

 

Detta enligt en undersökning som gjordes av Forrester och Tableau, som är en analysplattform som hjälper avdelningar och arbetslag fatta bättre beslut baserade på data. Man fann stark korrelation mellan hur nöjd man var med datainitiativen och hur nöjd man var med organisationen. Hela nittiosju procent av de som säger att de är nöjda med företagets datainitiativ säger att de är nöjda med organisationen. Endast nio procent av de som är missnöjda med initiativen (bristfällig tillgång, utbildning och så vidare) är nöjda med organisationen.

 

”Om man som anställd känner att man inte har de färdigheter man behöver för det vardagliga arbetet så får det en att ifrågasätta om företaget man jobbar för fattar rätt beslut”, sa Wendy Turner-Williams, vice vd och Chief Data Officer på Tableau.

 

Skapa en dataläskunnig organisation

 

Enligt MIT Sloan är dataläskunnighet en av fem saker som personalen behöver för att vara redo för framtiden. Detta kräver att man demokratiserar sina data. Detta innebär att alla anställda ska kunna ha tillgång till era data och den utbildning som krävs för att använda verktygen. Fördelen med detta är att de anställda inte behöver förlita sig på eller vänta på att en annan avdelning ska ta fram de data de behöver. Detta innebär att de kan agera snabbare, att hela företaget är med välinformerat och att alla kan fatta bättre beslut. Att använda data kräver att man samarbetar och att man inser att data är en resurs som måste delas med hela företaget.

 

Bennet och Turner-Williams delade med sig av några tips som företag kan använda om de vill öka dataläskunnigheten och skapa en datadriven företagskultur:

 

  • Ge rätt utbildning för rollen, och se till att utbildningen och dina data är relevanta för personens dagliga arbetsuppgifter. Använd alltså inte exempel från försäljning för fältservicearbetare. 

  • Förklara kontexten för dina data och hjälp de anställda förstå vilka frågor de måste ställa när de väl har börjat. Annars kan de inte agera utifrån dessa data. ”Maskiner tänker inte”, sa Bennet. ”Algoritmer letar efter mönster och avvikelser i data. Man kanske får en varning att försäljningen har minskat, men systemet kan inte förklara varför. Det är människornas jobb att ställa rätt frågor och hitta anledningen.” 

  • Föregå med gott exempel. Beslutsfattarna bör inte komma med strategiska beslut som fullbordade faktum, utan istället förklara hur data ledde till beslutet. 

     

Att skapa och bibehålla en datadriven företagskultur bör göras genom att använda en kombination av teknik, verktyg, utbildning och kunskap.

 

Dataläskunnighet för tider av osäkerhet

 

Även om all personal har tillgång till relevanta data så måste de fortfarande veta hur man använder dem för att fatta beslut. Om man är bra på att använda sig av data så är detta mycket användbart när man ska planera för olika scenarier. Detta är något som har blivit viktigare på senare tid då världen har blivit alltmer oförutsägbar på grund av pandemin, flaskhalsar, inflation, krig och skenande energipriser. Data kan på så vis göra att man är bättre förberedd på en lång rad utvecklingar i världen.

 

”Vi befinner oss i ett affärslandskap där läget förändras snabbt och dramatiskt”, sa Bennet. ”Data hjälper oss förstå vad som skapar en bättre kundupplevelse. Det är bra om vi är säkra på att vi fattar rätt beslut, för företag med hög datamognad har bättre kvarhållning av kunder och högre intäkter.”

 

Bennet sa att detaljhandlare som under pandemins början var tidigt ute med att begränsa antalet varor som kunder fick köpa gjorde detta för att de hade en fördel. Genom att analysera data kunde dessa företag förutse problem med leveranskedjan och hur svårt det skulle vara att fylla på lagret. De här företagen presterade bättre än sina konkurrenter och kunde hantera osäkerheten bättre, fortsatte Bennet.

 

Det första man ska göra när man vill lösa ett problem eller lansera ett initiativ är fråga sig själv vilken analys eller vilken typ av data som behövs för att lyckas. Nystartade företag har en fördel här eftersom de kan bygga in användningen av data i organisationens ramverk. Ett exempel är Netflix programvara Cinematch, som går igenom enorma mängder kunddata för att kunna ge tittarna rekommendationer som är riktigt bra och hela tiden blir bättre.

 

Det har kanske aldrig varit viktigare för företag att få snabbare tillgång till det värde deras data kan skapa. Alla måste ha de förutsättningar som behövs för att fatta beslut som är baserade på data. Lyckligtvis har teknikens utveckling gjort det möjligt att inte bara koppla samman datakällor, utan även gjort det lättare för många fler i personalen att dela, hantera och tolka data. 

 

”Man behöver inte vara jättebra på statistik”, sa Bennet. ”Man behöver bara kunna använda sunt förnuft när det gäller siffror. Det är livskunskap.”

 

 
Bli bättre på att förstå och analysera data med Tableau Learning. Lär dig i din egen takt eller live med handledare. Vi har utbildningar för både nybörjare och experter, samt hela team.