Vad är datastrategi (data strategy)?

Data är din mest värdefulla strategiska tillgång, men det är inte alltid lätt att uppnå det värdet. Faktum är att 94 % av företagsledarna anser att deras organisation borde utvinna mer värde från sin data.

Så hur kan företag utvinna de rikedomar som finns begravda i deras data och uppnå bättre affärsresultat? Enkelt uttryckt, med en datastrategi. Med tanke på att 78 % av analys- och IT-cheferna säger att deras organisationer kämpar med att driva affärsprioriteringar med data, är det tydligt att det finns arbete att göra – och en vinnande datastrategi kan skilja din organisation från mängden. Läs vidare för att lära dig hur.

Vad du kommer att lära dig:

• Definition av datastrategi
• Varför är en datastrategi viktig?
• Steg för att bygga en datastrategi
• Viktiga komponenter i en datastrategi
• Datastrategiska tillvägagångssätt: centraliserade kontra decentraliserade
• De fem bästa metoder för att implementera en datastrategi
• Hur kan Data Cloud hjälpa din datastrategi?

En datastrategi är en omfattande plan som tar upp hur data ska användas för att stödja ett företags mål. Det är inte bara ytterligare ett IT-initiativ – det är en företagsomfattande strategi för datahantering som gör det enklare för alla att lita på sina data och använda dem effektivt.

Som ett minimum kommer ett datastrategiramverk att innehålla:

• Processer för att samla in, lagra, hantera, dela och analysera data för att säkerställa att högkvalitativa data används för att stödja beslutsfattande och uppnå affärsmål.
• Teknikinfrastruktur som inkluderar verktyg för affärsinformation, avancerad analysprogramvara, databaser, molnlagring och en dataplattform för att stödja organisationens mål.
• Dedikerade personalresurser för att implementera och stödja er datastrategi – och kontinuerliga utbildnings- och utvecklingsmöjligheter för att utöka expertisen.

Med tanke på att nästan 100 % av världens analys- och IT-ledare vill ha mer värde från sina data är det viktigt att företag har en enhetlig strategi – en datastrategi – för att fastställa riktlinjer för hur data hanteras och används.

Och datamängden och komplexiteten fortsätter att växa, utan tecken på att avta . Det är en ständig utmaning för alla företag att hantera all denna data. Det är svårt att bearbeta den stora mängden och variationen av data, och den mesta datan är spridd över många, många, frånskilda silos. Ett genomsnittligt företag kör över 1 000 applikationer, vilket gör det omöjligt att ha ett enhetligt, sammanhängande dataekosystem som människor faktiskt kan använda.

Genom att skapa en plan för att sammanföra dina data och hantera dem effektivt för att driva affärsframgångar, säkerställer du att dina data används till sin fulla potential.

Alla, från VD:n till kundtjänstchefen, behöver förstå strategin, sin roll i att stödja den och hur den relaterar till affärsmålen. Låt oss titta närmare på fyra anledningar till varför datastrategi bör vara högsta prioritet för alla företag.

En datastrategi säkerställer att du har en plan för att samla all data och har möjlighet att agera utifrån den. Med tanke på komplexiteten i att hantera en ständigt växande mängd data är det avgörande att din datastrategi inte bara inkluderar en plan för att förena all din data, oavsett var den finns – utan också att du använder den på ett bra sätt i hela din verksamhet.

Nyckeln till att sammanföra all denna data är en teknisk lösning som ger dig en 360-graders vy över all företagsdata. Med en plattform som Salesforces Data Cloud i centrum för din datastrategi kan du hämta data från alla dina interna system och appar, som ditt ERP-system, och externa källor, som dina datasjöar eller lager. Data Cloud och Salesforce Platform gör det möjligt för organisationen att bygga en strategi som gör det möjligt för alla att använda data till fullo – för personliga kundupplevelser, automatiserade processer, avancerad analys, AI-innovation och mer.

Datastrategi främjar välgrundade beslut. När din organisation använder data som beslutsgrund kan du vara säker på att besluten baseras på fakta om din verksamhet och kundernas behov istället för att enbart förlita sig på intuition. Datainsikter är avgörande för att förbättra produkter, göra verksamheten smidigare och få en förståelse för kunderna som leder till slutresultat.

Datastrategi bygger konkurrensfördelar. Att samla data för att bygga en 360-graders vy över kunderna hjälper organisationer att bygga konkurrensfördelar. För John Lewis Partnership ger en omfattande datastrategi, driven av Salesforce och Tableau , deras livsmedelsbutiker realtidsinsikter för att hantera lager och bättre möta kundernas förväntningar. Butiker kan förutse kundernas behov och säkerställa att rätt produkter finns tillgängliga på varje plats, vilket bidrar till den perfekta beställningsfrekvensen.

Datastrategi ger liv åt AI-initiativ. Forskning visar att det enskilt viktigaste du kan göra för att förbereda dig för framgång med AI är att förbereda dina data. AI-modeller är beroende av kvalitetsdata – och utan den kommer dina resultat att vara felaktiga. Ta försäljning, till exempel. En generativ AI-lösning för försäljning som baseras på felaktig eller ofullständig data kommer att generera irrelevanta leads eller rekommendera merförsäljningsmöjligheter som är felaktiga. Däremot gör AI som bygger på välhanterad, tillförlitlig data det enkelt att använda CRM-data och extern data för att skapa korrekta kundprofiler. Med pålitlig AI kan du identifiera värdefulla kunder och potentiella kunder, upptäcka korsförsäljningsmöjligheter och bygga tillförlitliga försäljningsprognoser som hjälper dig att göra korrekta intäktsprognoser.

Åttiosex procent av alla analytiker och IT-ledare håller med om att AI:s resultat bara är lika bra som dess datainmatningar. En omfattande datastrategi hjälper organisationer att ha den solida datagrund som behövs för att lyckas med AI.

Datastrategi bygger datakultur. När du implementerar en datastrategi förstärker du också datakulturen – det organisatoriska tankesättet som sätter data i centrum för varje beslut och ger alla i ditt företag de insikter de behöver för att vara datadrivna. Hur ser datakulturer ut? Framgångsrika företag, med resultat som:

• 41 % större förbättring av produktionstiden till marknaden
• 89 % förbättringar av kundlojalitet och kundförvärv
• 45 % större förbättring av personalretention

För Seattle Seahawks är data integrerat i allt de gör, och att bygga en stark datakultur är en del av detta fokus. Hela organisationen förstår att datainsikter är kopplade till att förbättra fan-upplevelsen och engagemanget, och i sin tur till att bygga en lojal kundbas. Enligt Paimon Jaberi, chef för affärsstrategi och analys, ”vill vi att alla i organisationen ska kunna se så mycket som möjligt från data. Jag vill att någon inom biljettbranschen ska veta vad som händer inom sponsring eller arenadrift. Det är svårt att göra det om man inte skapar bra visuella element och använder data för att informera människor.”Och med en datastrategi som uppmuntrar dataflöde är människor ivriga att lära sig och växa. ”När de väl börjar bygga dashboards vill de fördjupa sig med nya”, säger Jeff Dunn, vice vd för affärsstrategi och analys.

Identifiera dina affärsmål, framgångsmått och anpassa dem till datamålen.

Det låter enkelt, men 41 % av cheferna inom affärsområdena säger att deras datastrategi bara delvis eller inte alls överensstämmer med affärsmålen, enligt vår rapport om data- och analysläget . Denna brist på koppling motverkar alla försök att bygga en datadriven organisation.

För att starta din datastrategi på rätt sätt behöver du förstå organisationens övergripande mål och syften. En god praxis är att börja med de affärsområden som interagerar direkt med kunder, såsom försäljning, kundrelationer, marknadsföring och handel – eftersom det är de områden som påverkar organisationens framgång mest. Om affärsmålet till exempel är att öka försäljningen med 10 % jämfört med föregående år, kan ditt datamål vara att skapa mer riktade erbjudanden baserat på kundengagemang i alla dina e-handels- och sociala kanaler.

Utvärdera den nuvarande datainfrastrukturen och investera i lösningar som stöder era mål.

Kan dataarkitekturen stödja organisationens föränderliga behov och affärsmålen? Har den kapacitet att skala, lagra, förena och analysera era växande datatillgångar? Genom att bedöma det nuvarande läget i ert dataekosystem och identifiera luckor kan ni klargöra vilka investeringar i dataplattformar som behöver göras för att stödja era långsiktiga affärsbehov.

Dataplattformen spelar en central roll i hur väl du kan leverera på din datastrategi. För att ge en överlägsen kundupplevelse behöver du kunna sammanföra all din data för att skapa en 360-gradersvy av din kund. Det inkluderar data om webb- och mobilengagemang, maskininlärningsdata, data i era externa datasjöar och lager samt era CRM-data. Tyvärr är nästan två tredjedelar av affärsapplikationerna frånkopplade, vilket lämnar data "fångade" i backend-lösningar, till skillnad från de applikationer som affärsteam använder vardagligen för att interagera med sina kunder. Plattformar som Data Cloud löser dessa problem genom att göra data från alla datakällor, lager eller datasjöar enklare att använda, så att organisationer kan förverkliga den verkliga potentialen hos all sin data.

Skapa en färdplan för implementering av datastrategi och – och uppföljning.

Utveckla en detaljerad färdplan som beskriver mål, steg och tidslinjer för att implementera datastrategin. Denna färdplan bör innehålla milstolpar, nyckeltal, viktiga initiativ och de resurser som krävs. Det är viktigt att involvera viktiga intressenter i processen, så att synpunkter från hela organisationen införlivas i den slutliga planen. Dessutom bör du regelbundet granska din strategi, jämföra dess resultat mot dina affärsmål och göra justeringar vid behov.

Er datastrategi kommer att vara unik för er organisation och de prioriteringar ni fokuserar på. Men genom att följa dessa steg kommer du att kunna påbörja processen och börja se synergin som uppstår när dina data och ditt företag stöder varandra.

Precis som stål, armerad betong och glas krävs för att forma strukturen för en byggnad, kräver din datastrategi också specifika komponenter för styrka och motståndskraft. Som vi diskuterade ovan är det viktigt att börja med affärsanpassning – att säkerställa att din datastrategi är direkt kopplad till företagets mål. Du behöver också tydliga nyckeltal som ger dig den information du behöver för att mäta framgång och för att identifiera områden där dina processer kan förbättras.

För att fortsätta vår bygganalogi, inkluderar datastrategins konkreta delar som grund och murbruk följande:

Datastyrning och datahantering: Enkelt uttryckt avser datastyrning de policyer och rutiner som avgör hur du hanterar dina data och vem som har åtkomst till dem. Styrningspolicyer inkluderar tydligt definierade standarder för datakvalitet (standarder för noggrannhet, fullständighet och konsekvens hos dina data) och dataintegritet (tillförlitlighet och konsekvens hos dina data).

Dataintegration: Dataintegration är vad det låter som: det handlar om hur du kombinerar data från olika källor för att skapa en enhetlig vy, eller en enda sanningskälla. Det hjälper ditt företag att eliminera de datasilon som hindrar organisationen från att förstå helhetsbilden av ditt företag och dina kunder.

Datasäkerhet: Datasäkerhet omfattar alla åtgärder (inklusive kryptering och flerfaktorsautentisering, händelseövervakning, identitet och åtkomsthantering) som förhindrar säkerhetsintrång och skyddar dina kunders integritet.

Dataefterlevnad: Efterlevnadspolicyer kräver att alla följer juridiska, branschmässiga och interna krav för att minska risken för potentiellt allvarliga dataintrång och påföljder. Exempel på regler för dataefterlevnad inkluderar den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) och lagen om portabilitet och ansvarighet för sjukförsäkringar (HIPPA).

Du kan ha en centraliserad eller decentraliserad datastrategi. Det finns fördelar och nackdelar med var båda, och att förstå skillnaderna mellan de två hjälper dig att avgöra vilken väg du ska gå.

Centraliserad datastrategi

Definition: En centraliserad datastrategi innebär att du konsoliderar allt ansvar och alla processer för datahantering under en enda enhet eller ett enda team. Med den här metoden använder alla i organisationen samma dataplattform och dataåtkomst kontrolleras av en central myndighet.

För- och nackdelar:

• Säkerställer datakonsekvens och integritet, eftersom all data lagras på en central plats och hanteras av ett dedikerat team.
• Förbättrar datasäkerheten, vilket gör det enklare att implementera och upprätthålla dataskyddsåtgärder.
• Underlättar bättre beslutsfattande, eftersom ledare kan få tillgång till omfattande data från hela organisationen.

Å andra sidan har centralisering sina utmaningar, inklusive:

• Flaskhalsar och förseningar. Eftersom alla datarelaterade beslut och processer måste gå igenom en central myndighet kan det bromsa beslutsprocessen och hindra flexibiliteten.
• Betydande initiala investeringar i infrastruktur och resurser. Denna metod kräver enhetliga datasystem i hela organisationen, tillsammans med säker datalagring och omfattande utbildning för alla anställda för att säkerställa efterlevnad av policyer och rutiner.

Decentraliserad datastrategi

Definition: En decentraliserad datastrategi fördelar ansvaret för datahantering mellan olika avdelningar eller affärsenheter. En decentraliserad datastrategi låter varje avdelning hantera data på de sätt som fungerar bäst för dem.

För- och nackdelar:

• Främjar autonomi och flexibilitet, vilket gör det möjligt för team att snabbt fatta beslut.
• Gör det möjligt för avdelningar att fokusera på specifika databehov och skräddarsy sina strategier därefter.
• Förbättrar responsen, eftersom avdelningar kan reagera snabbare utan att behöva anpassa sig till centraliserade processer eller vänta på godkännande.

En decentraliserad datastrategi kan dock göra följande:

• Leda till datasilon, där information är fragmenterad och oåtkomlig för organisationen som helhet. Utan en enda källa till sanning riskerar du att fatta beslut baserade på felaktiga eller inkonsekventa data. Silos kan också leda till dataduplicering, svårigheter att dela information och oförmågan att integrera data mellan olika affärsenheter.
• Skapa utmaningar med att säkerställa datakvalitet, integritet och efterlevnad. Om ditt företag saknar en enhetlig datastrategi spelar varje team och affärsenhet efter sina egna regler – vilket leder till en osammanhängande strategi som kan leda till bristande förtroende för datan.

Att hitta rätt balans mellan de två metoderna är avgörande – du kanske till och med vill anta en hybridmetod som kombinerar styrkorna hos båda. Du kan centralisera kärnfunktioner för datahantering och samtidigt låta decentraliserade team hantera sina egna specifika databehov.

Datastrategin är iterativ: den utvecklas i takt med att verksamheten utvecklas. Men genom att följa de tre bästa metoderna nedan kan du börja bygga en grund för långsiktig framgång.

Engagera dina intressenter och få stöd

Era viktigaste intressenter måste vara involverade från början. Genom att kommunicera målen och de förväntade fördelarna kommer ledningen att förstå vad du försöker uppnå, och de kommer att vara mer benägna att ge det stöd och de resurser som behövs för att förverkliga din strategi.

Etablera tydligt dataägarskap och ansvarsskyldighet

Er datastrategi måste innehålla tydliga roller och ansvarsområden för datahantering och underhåll. Under hela datalivscykeln måste ni se till att era team övervakar datakvaliteten, åtgärdar dataproblem och följer policyer för datastyrning.

Kontinuerligt övervaka och utvärdera effektiviteten

Som vi nämnde ovan är din datastrategi inte statisk – du måste göra justeringar baserat på kontinuerlig övervakning och utvärdering. Att regelbundet spåra nyckeltal (KPI:er) och analysera datautfall hjälper dig att identifiera vad som behöver förbättras och hur du kan optimera din datastrategi för bättre resultat.

Datakunskap och datakultur

Att implementera en framgångsrik datastrategi kräver ett organisationsomfattande engagemang för datakunskap : förmågan att utforska, förstå och kommunicera om data.

Att främja datakunskap – och i slutändan att etablera en datakultur – är viktigt för alla organisationer. I en nyligen genomförd undersökning ansåg 87 % av de svarande att datakunskaper är mycket viktiga för deras dagliga verksamhet.

Förändringsledning

För att en storskalig förändring ska lyckas – och implementeringen av en datastrategi är definitivt ett krav – måste din organisation tillämpa principer för förändringsledning . Att introducera och förstärka vikten av att vara datadriven, erbjuda utbildning och kontinuerlig kommunikation, kommer att hjälpa dina anställda att förstå varför datakunskap är en grundläggande kompetens för organisationen.

Som ledande inom applikationstjänster för flera moln känner F5 till vikten av att använda data för att driva verksamheten framåt. För att uppnå detta implementerade de en företagsomfattande strategi som inkluderade att införa en kraftfull analysplattform, Tableau , för att säkerställa att teamen hade det stöd de behövde för att lyckas med data.

”Data har förändrat vår företagskultur, mitt framför ögonen på oss. Jag känner att jag varje morgon vaknar och lär mig något nytt om data.” — Amie Bright, vice VD för företagsdatastrategi och insikter på F5

teamen inom kundframgång, produkt, globala tjänster, finans, IT, tillverkning och HR får nu mer värde från sina data. Marknadsföringsteamet använder effektivt data för att avgöra hur deras kampanjer genererar leads och hur de bäst kan engagera sig i försäljning. Kundframgång innebär att kunna analysera köpmönster och köphistorik och använda datainsikter för att förstå hur de bättre kan betjäna sina kunder. Enligt Amy är det ”så det är här nuförtiden – alla får skapa sin egen magi.”

Data Cloud gör det möjligt att komma åt data från hela ditt dataekosystem. Från strukturerad data, som kundförsäljningsregister, till ostrukturerad data, som callcenter-avskrifter, gör Data Cloud det möjligt att samla all din data i en enhetlig vy och aktivera dina data med hjälp av verktyg med eller utan kod i alla dina applikationer och arbetsflöden. Och med Data Cloud i centrum för din datastrategi är det enklare att anpassa din datastrategi till dina affärsmål – och leverera en bättre upplevelse till dina kunder.