Hvordan bli mer datadrevet?

De aller fleste av oss ønsker å ta gode beslutninger som er basert på fakta. Med fakta menes riktige og sikre opplysninger om virkeligheten, som reduserer usikkerhet rundt hvilke konsekvenser beslutningen vil føre til. Det kan dreie seg om å redusere risiko, som er usikkerhet knyttet til nedside, eller å se muligheter for verdiskapning basert på innsikt – som er usikkerhet knyttet til oppside. Så det ene er å optimalisere noe man allerede gjør, mens det andre er å begynne å gjøre noe nytt.

Et faktum skal være mulig å teste og verifisere. Derfor opererer vi med antagelser eller hypoteser helt frem til hypotesen blir bekreftet eller avkreftet. Det er her data kommer inn som en måte å lagre, overføre og prosessere informasjon – som er grunnlaget for å ta gode beslutninger. Men hvorfor velger så mange å bruke egen magefølelse som beslutningsgrunnlag i stedet for data? Det er verdt å undersøke nærmere.

Det kan være flere årsaker til at mange av oss velger egen magefølelse fremfor data. Min erfaring kan oppsummeres i tre punkter:

• Mangler data
• Dårlig kvalitet på data
• Stoler ikke på de dataene en har

Som regel er det en sammenheng ved at de to første punktene resulterer i det siste punktet. Når du mangler data, og vet at det datasettet du har er ufullstendig, blir konsekvensen at du ikke kan stole på dataene. Derfor velger mange å lene seg til egen erfaring og magefølelse som beslutningsgrunnlag.

Så dersom du som leder ønsker at din virksomhet skal bli mer datadrevet – er det min erfaring at du må adressere de tre rot-årsakene først. Kall det gjerne «fix the basics», som en CFO jeg møtte nylig så treffende kalte det.

Mangler data

Dersom du ikke har data, er det lite å ta beslutninger på. Men ofte fins dataene, bare at de er utilgjengelig og vanskelig å finne når en trenger dem. Dataene som eksisterer, er nemlig «innesperret» i gammeldagse IT-systemer som ble utviklet til et bestemt formål. For eksempel HR, regnskap, kundehåndtering (CRM), produksjon (ERP) med flere.

Jeg opplever at problemet mange beslutningstakere har, er å få gode rapporter som gir beholdningsoversikter og prognoser de kan bruke for å ta gode beslutninger rundt anskaffelser, utvikling og drift. Det koster for mye i tid og penger å få ut rapportene, som helst skal vise data i sann tid, og ikke være en måned gammel. Aller helst ønsker vi oppdaterte data i form av et dashbord som viser tilstand og fart i forhold til de viktigste måleparameterne. KPIene.

Løsningen er å trekke ut data fra ulike kildesystemer og presentere dem i sann tid for beslutningstakere. For at dataene skal gi verdi, må de settes i en kontekst og være tilgjengelig for dem som trenger dem, når en trenger dem. Med andre ord må data kobles til forretningsmål og måleparametere som Key Performance Indicators (KPI) eller Objective and Key Results (OKR), og gjøres selvbetjent gjennom dashboard.

Dårlig kvalitet på data

God datakvalitet innebærer at dataene har evnen til å støtte informasjonsformålet de brukes til. Med andre ord er det et krav at dataene skal understøtte informasjonsbehovet den enkelte beslutningstaker har. Det innebærer at det stilles krav til at data er:

• Korrekt
• Fullstendig
• Tidsrelevant
• Konsistent

Når kvaliteten på data er dårlig, skyldes det som regel svikt i en eller flere av punktene over. Dersom du ikke registrerer data på riktig måte, oppstår det feil i datagrunnlaget, med konsekvens at data blir ukorrekt. Når man ikke registrerer alle forekomstene i en oversikt, blir datagrunnlaget ufullstendig. For eksempel ved at man ikke registrerer alle enhetene som går inn eller ut av et lager, eller ikke slår inn alle varene i kassen i et salg.

Det hjelper lite med korrekt og fullstendig informasjon dersom tidsvinduet for å handle ut fra beslutningsgrunnlaget er lukket og muligheten gått tapt. Videre er det også et krav at dataene ikke må inneholde innbyrdes motsigelser. Kravet om å være konsistent er et grunnleggende vilkår for oppbygging og godtagelse av logiske kunnskapsmengder, fordi det motsatte, den logiske motsigelse, synes å gjøre enhver form for orden og rasjonalitet umulig.

Stoler ikke på de dataene en har

Her tror jeg vi kommer til sakens kjerne, det vil si hvorfor så mange velger egen magefølelse fremfor data som beslutningsgrunnlag. Når du vet at egne data ikke gir et korrekt bilde av virkeligheten, enten fordi de er ufullstendige eller inkonsistente, og det tar for lang tid å få tak i dem – er det ikke så rart at man ikke bruker data som beslutningsgrunnlag. Det er slett ikke vanskelig å forstå.

Hva er løsningen?

Så hvis kjernen i problemet er at du ikke stoler på de dataene du har – må løsningen være å snu dette. Det er et langsiktig arbeid som innebærer en transformasjon for hele virksomheten mot å bli mer datadrevet i store og små beslutninger. Jeg tror det er viktig å komme riktig i gang, og det er her bruk av ekstern kompetanse kan være både nyttig og verdifullt. Det merker jeg blant annet gjennom økt etterspørsel av konsulenttjenester for å bli mer datadrevet.

Datadrevet virksomhet

Datadrevne virksomheter er organisasjoner som baserer beslutningene sine på data, og bruker innsikt til å forbedre prosesser og fornye forretningsmodeller. For å komme dit, må du jobbe aktivt med å øke datakvaliteten, slik at du kan stole på de dataene du har. Til dette vil du også trenge endringsledelse for å iverksette og forankre beslutningene i hele organisasjonen.

Når det grunnleggende fundamentet er på plass, og «fix the basics» er gjennomført, kan du begynne å utforske hvordan data kan brukes på nye måter for å skape kundeverdi og forretningsverdi. Gjennom systematisk læring og kontinuerlig forbedringsarbeid over tid, kan dere ta små og store skritt i retning å bli en datadrevet virksomhet.