Mange virksomheder drukner i data uden værdi grundet manglende strategi, datakultur og governance. Læs hvordan du skaber forretningsværdi med data.
Virksomheder indsamler data fra økonomisystemer, CRM, webshops, produktion og digitale platforme. Alligevel mangler mange et klart billede af, hvad oplysningerne skal bruges til. Problemet er sjældent, at virksomheden har for få data. Det opstår, når dataindsamlingen ikke tager udgangspunkt i konkrete beslutninger, og når ingen har ansvaret for kvalitet og anvendelse.
Dataindsamlingen mangler et klart formål
Det er blevet enkelt og relativt billigt at gemme store mængder data. Derfor indsamler virksomheder ofte oplysninger, fordi de måske kan blive nyttige senere.
Når formålet er uklart, vokser datamængden uden at forbedre beslutningsgrundlaget. Medarbejderne bruger tid på at finde, flytte og kontrollere oplysninger, mens ledelsen fortsat mangler svar på sine vigtigste spørgsmål.
Dataindsatsen bør begynde med et forretningsbehov. Virksomheden kan eksempelvis have brug for at forstå, hvorfor indtjeningen falder, hvilke kunder der forlader den, eller hvor der opstår forsinkelser i produktionen. Først derefter skal den afgøre, hvilke data der er nødvendige for at finde svaret.
Flere data giver ikke automatisk bedre indsigt
Et stort datagrundlag kan give flere analysemuligheder, men også mere støj. Hvis de relevante oplysninger drukner blandt mindre vigtige målinger, bliver det vanskeligere at afgøre, hvad der kræver handling.
Virksomheder risikerer også at måle det, som er lettest at registrere, frem for det, som har størst betydning. Antallet af besøgende på en hjemmeside er eksempelvis enkelt at følge, men tallet siger ikke nødvendigvis noget om salg eller indtjening.
Hvert nøgletal bør have et tydeligt formål. Ledelsen skal vide, hvorfor det måles, hvordan det beregnes, og hvilken beslutning en ændring kan føre til. Hvis ingen reagerer på tallet, bør virksomheden overveje, om det fortsat er relevant.
Datasiloer skaber forskellige versioner af virkeligheden
Data bliver ofte fordelt på flere systemer og afdelinger. Salg kan have sine kundetal i et CRM-system, mens økonomiafdelingen arbejder med oplysninger fra ERP-systemet. Marketing kan samtidig anvende en tredje opgørelse.
Systemerne kan bruge forskellige kundenavne, perioder og definitioner. Derfor kan afdelingerne nå frem til forskellige resultater, selv om de tilsyneladende måler det samme.
En integration kan skabe bedre sammenhæng, men løser ikke problemet alene. Virksomheden skal først beslutte, hvilke systemer der er de autoritative kilder, og hvordan centrale begreber defineres. Ellers bliver fejl og uenigheder blot overført automatisk mellem systemerne.
Dårlig datakvalitet svækker beslutningerne
Manglende registreringer, dubletter og forældede oplysninger kan gøre analyser misvisende. Et professionelt dashboard kan ikke rette op på et dårligt datagrundlag.
Datakvalitet er ikke kun it-afdelingens ansvar. De medarbejdere, der opretter kunder, varer og ordrer, påvirker også kvaliteten. Hvis registreringen opleves som unødvendig eller besværlig, bliver felter måske udfyldt forskelligt eller helt sprunget over.
Virksomheden bør derfor begrænse registreringen til oplysninger, der har et konkret formål. Der skal være klare regler for, hvordan data indtastes, rettes og slettes. Samtidig skal en navngiven person eller funktion have ansvaret for de vigtigste dataområder.
Rapporter bliver ikke omsat til handling
En analyse skaber først værdi, når den fører til en bedre beslutning eller arbejdsgang. Mange rapporter bliver udarbejdet regelmæssigt uden, at nogen tager stilling til resultaterne.
Det kan skyldes, at rapporten kommer for sent, er for omfattende eller ikke forklarer, hvad en afvigelse betyder. Det kan også skyldes, at ingen har ansvaret for at reagere.
Rapporteringen bør derfor indgå i en fast proces. Det skal være aftalt, hvem der gennemgår tallene, hvilke afvigelser der kræver opmærksomhed, og hvem der følger op. Data skal støtte beslutningen, men den faglige vurdering kan ikke overlades til et dashboard.
Data governance skaber tydeligt ansvar
Data governance er de rammer, virksomheden bruger til at styre sine data. Det omfatter blandt andet ejerskab, kvalitet, adgang, opbevaring og sikkerhed.
Governance behøver ikke være et stort program med omfattende dokumentation. I en mindre virksomhed kan det begynde med klare svar på nogle grundlæggende spørgsmål: Hvem ejer kundedata? Hvem må ændre produktinformation? Hvor længe skal oplysninger gemmes? Hvem kontrollerer, at data er korrekte?
Adgang bør begrænses til medarbejdere med et arbejdsbetinget behov. Virksomheden skal samtidig forholde sig til GDPR og andre krav, hvis datasættene indeholder personoplysninger eller fortrolige informationer.
Begynd med et konkret problem
Et stort dataprojekt kan hurtigt blive dyrt og uoverskueligt. Det er ofte bedre at begynde med én afgrænset udfordring, hvor værdien kan måles.
Virksomheden kan eksempelvis samle data om forsinkede leverancer og undersøge, hvor i processen problemerne opstår. Hvis analysen fører til kortere leveringstid, har indsatsen skabt en tydelig gevinst.
Business Intelligence, ERP-løsninger som Uniconta og værktøjer med kunstig intelligens kan gøre data lettere at analysere. Teknologien skaber dog ikke værdien alene. Den opstår, når virksomheden stiller et relevant spørgsmål, bruger pålidelige data og omsætter svaret til en konkret handling.
