Strategisk datahantering

Strategisk datahantering är den process och de resurser som ett företag sätter in för att samla in, analysera, lagra och använda data för att uppnå affärsmål.

Det finns fyra typer av data som företag vanligtvis samlar in:

1. Beskrivande data är kvalitativa. Den identifierar vad eller vem. Några exempel på beskrivande data i företag är personas, målgruppsinriktningar, historiska register, sökordsrapporter eller processkartor. Beskrivande data kan också innehålla beskrivande statistik. Det kan till exempel vara medianer, medelvärden eller andra egenskaper hos befintliga data.
2. Diagnostiska data förklarar varför något hände. Det är vanligtvis det du vänder dig till när du felsöker eller försöker förstå ett fenomen, eftersom det kan belysa korrelationer, mönster och relationer. Diagnostiska data samlas vanligtvis in via databorrning och datautvinning, i form av mätvärden eller KPI:er. Det är ofta kvantitativa data, men inte alltid.
3. Prediktiva data hjälper företag att förutse framtiden. Det förutsäger inte framtiden, men om du tittar på prognoser eller sannolikheter tittar du på prediktiva data. I affärsvärlden utnyttjar prediktiva data maskininlärning för att räkna ut vad som är mest sannolikt att inträffa med tanke på en uppsättning kända variabler. Några exempel kan vara marknadsprognoser, förutsägelser om kundbeteende eller data som antyder hur väl en marknadsföringskampanj kan fungera.
4. Preskriptiv data hjälper företag att identifiera vilka steg de behöver ta härnäst. Det är ofta resultatet av prediktiv data, men det kan också uppstå från kända sanningar om saker som marknadssegment eller konsumentpsykologi. Optimizely Content Intelligence och upplevelseoptimering är två exempel på vad som kan göras med preskriptiv data. I båda fallen förutser du vad kunden behöver eller vill ha och serverar det innan de ber om det.

Fördelarna med strategisk datahantering

Affärsvärlden blir alltmer datadriven. Det beror på att vi vet mer än någonsin om saker som hur människor beter sig under olika förhållanden och vilka marknadsförhållanden som kan vara avgörande för ett företag.

Data är dock bara användbara om vi kan använda dem. För att hålla dem organiserade, tillgängliga och användbara använder sig företag av strategier för datahantering.

När de gör det får de många fördelar. Dessa inkluderar:

• Bättre insikter. När data är organiserade och tillgängliga är det lättare att hitta insikter som kan inspirera till smarta och genomtänkta beslut.
• Förbättrad datakvalitet. En solid datahantering inom ett företag gör mer än att hjälpa företaget att fatta bra beslut. Det skyddar också implementatörerna och gör att förutsägelserna och recepten blir mer exakta.
• Snabbare beslut. Tänk dig att kunna reagera på förändringar på marknaden eller i en leveranskedja på timmar i stället för dagar. Med rätt information till hands är du fri att agera eller till och med ta initiativet innan det uppstår problem.
• Större synlighet. Kvaliteten och kvantiteten på de data som du kan samla in motsvarar direkt hur mycket insyn du har i ditt system. Genom att strategiskt planera din datahantering kan du skapa större insyn i din verksamhet.
• Ökad konkurrenskraft. Många konkurrensfördelar är beroende av att man har tillgång till rätt data och rätt insikter. Till exempel kräver personalisering - som ökar intäkterna med 15% och effektiviteten i marknadsutgifterna med 30% - att du förstår dina kunder i förväg för att kunna leverera den upplevelse de förväntar sig.
• Eliminerade åtskilda data. En åtskild datalagring uppstår när data lagras i områden som inte är lättillgängliga för hela verksamheten. Detta sker ofta inom avdelningar eller ibland specifika personer. Eftersom datahanteringsverktyg ofta förenar datakällor genom att standardisera datainsamling och lagring elimineras dessa. Alla kan få tillgång till och dra nytta av all kunskap.

Hur man genomför strategisk datahantering

Företag som förlitar sig på data för att fatta strategiska beslut måste ha en datahanteringsprocess på plats. Så här gör du:

1. Identifiera dina affärsmål och hur du ska mäta dem

   Ditt företag genererar redan en enorm mängd datapunkter, men alla har inte lika stort värde. Huruvida något är viktigt eller inte beror på dina specifika företagsmål och hur du använder dem i beslutsfattandet. Några vanliga mål att inkludera i din datastrategi är

   • Ökade intäkter
   • Utöka en produktlinje
   • Minska overheadkostnaderna
   • Förbättra det genomsnittliga ordervärdet

   När du bestämmer dina mätvärden och KPI:er ska du akta dig för fåfänga mätvärden. Det är mätvärden som ser imponerande ut men som faktiskt inte säger något om hur väl ditt företag presterar.

2. Utveckla processer för att samla in, analysera, lagra och styra data i en datastrategi

   De processer som du använder för att samla in och analysera nya data kommer att vara unika för ditt företag. Börja med att fundera över källorna (systemmätvärden, konsumentdata etc.), vem som äger datan och vilka intressenterna är.

   Identifiera sedan vilka styrningskrav du behöver. Det kan handla om säkerhetskomponenter eller krav på regelefterlevnad.

   Därefter bestämmer du hur du ska samla in, lagra och analysera dina data i en roadmap. Identifiera vad som kan eller bör automatiseras och vad som kräver mänsklig tillsyn för att det ska bli rätt.

3. Förvärva rätt lösningar för datahantering

   Lösningar för datahantering kan hjälpa dig att hålla ordning, vara säker och hålla koll på företagets data. De kan också tillhandahålla en enhetlig dataarkitektur som gör att allt blir synligt och automatiserar rutinuppgifter. Vi rekommenderar att du letar efter en lösning för datahantering med följande funktioner

   • Stöd för implementatörer av dina kontorsverktyg och processer
   • Automatisering av rutinmässiga uppgifter som kategorisering, arkivering och säkerhetskopiering med hjälp av artificiell intelligens
   • Förbättrad säkerhet för företagets data
   • Stöd för flera användare och samarbetsverktyg
   • Intuitiva gränssnitt och enkla kontroller
   • Avancerade verktyg för datavetenskap

4. Utbilda din personal i korrekta dataprocedurer

   Att ha bra verktyg är viktigt, men de är bara effektiva om din personal vet hur de ska användas. När du har implementerat din valda datahanteringslösning ska du se till att utbilda din personal. Detta bör inkludera:

   • Hur man använder programvaran eller datahanteringslösningen
   • Vilka lagar om datasekretess som gäller för din bransch eller ditt land
   • Hur man hanterar dokument som innehåller innehåll av affärsdata

5. Övervaka och uppdatera din datastrategi

   Strategisk datahantering är inte något man bara gör och glömmer. När du har infört ett system och en lösning ska du se till att utvärdera dess effektivitet. Du kanske upptäcker att mätvärden eller processer som verkade bra på papperet inte fungerar i verkligheten. Gartner rekommenderar att företag följer dessa bästa praxis:

   • Utför riskbedömningar för att identifiera områden där innehållet kan vara osäkert eller riskerar att försämras.
   • Skapa och uppdatera policyer för dataanvändning som återspeglar dataflödet genom alla tillgängliga digitala miljöer och slutpunkter.
   • Granska regelbundet lagar och krav för datastyrning när de ändras.

Med hjälp av dessa bästa praxis kommer din strategi och dina lösningar för datahantering att bidra till att ditt företag blir framgångsrikt.