Mange virksomheder drukner i data uden at få værdi ud af dem

Mange virksomheder investerer betydelige ressourcer i at indsamle og lagre data, men oplever alligevel, at den forventede forretningsværdi udebliver, fordi dataindsatsen ikke er koblet til klare mål eller en tydelig strategisk retning. Svag datakultur, uklar governance og isolerede datasiloer svækker beslutningskraften, så værdifulde indsigter drukner i mængden af data i stedet for at drive konkrete handlinger.

Key takeaways

• Mangel på strategisk fokus og klare forretningsmål betyder, at en stor del af virksomhedernes data ikke skaber reel værdi.
• Manglende datakultur og kompetencer fører til, at analyser ikke omsættes til handling, og potentialet forbliver uforløst.
• Ustruktureret og silo-orienteret dataindsamling øger kompleksiteten og gør værdifuld indsigt svær at identificere.
• Små, målrettede dataindsatser giver ofte hurtigere og mere målbare resultater end store, uoverskuelige projekter.
• Klare rammer for data governance, integration på tværs af systemer og tydeligt definerede roller styrker virksomhedens evne til at skabe værdi med data.

Virksomheder samler enorme datamængder, men får ikke værdi ud af dem

Mange virksomheder bruger væsentlige ressourcer på avancerede værktøjer og systemer til opsamling og lagring af data. Ofte forventer ledere markant forbedret forretningsværdi, men resultaterne udebliver. Det sker typisk fordi formålet med investeringerne ikke er koblet klart op på forretningsmål eller strategiske initiativer. Vi ser ofte, at intentionen bag dataindsamling ikke står mål med en solid plan for, hvordan analytisk indsigt skal omsættes til reel værdi.

Undersøgelser peger på, at op mod 73 procent af virksomheder oplever, at de ikke udnytter potentialet i de data, de samler ind. Det demonstrerer, hvor udbredt udfordringen er. For at vende udviklingen råder vi til at sætte konkrete ambitioner for, hvordan dataanalyse virksomhed bidrager til værdiskabelse og sikrer, at dataindsatsen understøtter virksomhedens drift og udvikling.

Læs mere om nøglen til værdiskabende dataarbejde i vores artikler.

Manglende datakultur og kompetencer spænder ben for udbyttet

Ser vi på, hvordan virksomheder arbejder med data i dag, vurderes data alt for ofte som et rent teknisk IT-anliggende og ikke som et strategisk aktiv på tværs af organisationen. Mange beslutningstagere og medarbejdere holder derfor dataanalyse på afstand, hvilket bremser udviklingen af en fælles datadrevet kultur, hvor alle bidrager til at gøre analysen værdifuld.

Sådan viser lav datamodenhed og kompetencegab sig

Det er væsentligt at forstå, hvilke udfordringer der spænder ben for brugen af data hos både ledere og fagmedarbejdere. Disse udfordringer ses typisk gennem:

• Dataanalyser og rapporter bliver ikke omsat til handling
• Mangel på viden om at skabe forretningsværdi med data
• Specialister og ledere arbejder i siloer uden forståelse for hinandens behov
• Motivation blandt ansatte for at anvende data mangler

Du kan læse mere om at omsætte data til forretningsværdi under vores webinar om BI og se relevante indsigter i vores artikler om økonomistyring og datakultur.

Overflod af data uden tydelig strategi resulterer i støj frem for indsigt

Mange virksomheder bruger tid og ressourcer på at opsamle og lagre enorme mængder data. Men uden en klar strategi og struktur ender det hele ofte med at skabe mere forvirring end forretningsværdi. Ustruktureret dataindsamling betyder, at de reelle indsigter drukner, mens værdifuld analyse udebliver. Ifølge Gartner kæmper op til 87 procent af virksomheder med at skabe struktur og sammenhæng på tværs af deres datakilder.

Konsekvenser af manglende prioritering

Når dataanalyseprocessen ikke understøtter tydelige mål, oplever mange at:

• Tid og ressourcer bruges primært på at flytte og gemme data frem for at skabe værdi.
• Kompleksiteten stiger, så de forretningsmæssige udfordringer drukner i mængden.
• Beslutningsprocesser bliver mere diffuse og langsomme.

Sådan kan virksomheder skabe reel værdi med dataanalyse

En effektiv dataanalyse starter med klare forretningsmål, der viser, hvad analysen skal understøtte. Vi anbefaler, at du udpeger konkrete spørgsmål, dine data skal give svar på, og fokuserer indsatsen på de områder, hvor potentialet for værdiskabelse er størst.

Opbygning af en datadrevet kultur

Opbygning af en datadrevet kultur er central. Del viden effektivt på tværs af afdelinger, og forankr ansvar for data bredt blandt medarbejdere. Vi ser, at organisationer der investerer både i moderne teknologi og i løbende uddannelse, står stærkere. Både analytikere og ledere skal styrkes, så alle forstår og udnytter data optimalt.

Små skridt giver hurtige resultater

Vores erfaring viser, at det ofte giver mest værdi at tænke småt og levere hurtige, målbare resultater frem for at igangsætte store data-projekter.

Integration og governance som fundament for succesfuld dataanalyse virksomhed

Sæt klare rammer for data governance, så du sikrer kvalitet, tilgængelighed og sikkerhed i datahåndtering. Mange virksomheder oplever, at data havner i siloer, hvis ikke integration mellem forretningssystemer fungerer. Det giver tab af indsigt og forsinker beslutningsprocesser. Fokusér derfor på at integrere relevante systemer, så data altid er opdaterede og tilgængelige på tværs af afdelinger.

Vigtigheden af at definere roller og ansvar

Definér roller og ansvar, så hver medarbejder kender sin opgave og kompetencer matcher virksomhedens strategi. Det skaber ejerskab og ansvarsfølelse omkring dataanalyse.

Best practices for succesfuld dataanalyse

• Mål effekten løbende
• Tilpas indsatsen alt efter de forretningsresultater I opnår
• Skab en kultur med løbende forbedring og læring

Kilder:
Gartner: Gartner Survey Reveals 87 Percent of Organizations Have Low Business Intelligence Maturity
Boston Consulting Group: Nine Steps to Getting Real Value from Data and AI