Analytics
Soffpotatis? Bara en av tre kopplar beslut till dataanalys
23/04/2018 | Skriven av: Gästbloggare
Categorized: Analytics
Share this post:
Har du som jag någon gång haft ett nyårslöfte att börja träna och komma i form? Du går ut hårt och köper ett gymkort. Kanske blir det här året då du faktiskt kommer att träna på gymmet tre gånger i veckan. Du börjar snabbt känna resultat, du blir starkare och kanske också lite piggare. Med den nya energin drar du igång löparträningen med kollegorna och vännerna och tränar inför NY Marathon. Eller, tvekade du inför investeringen. Kanske, med några oanvända gymkort i byrålådan, tänker du att det enda som kommer att få jobba är dina banköverföringar till gymmet.
Man kan säga att data fungerar precis som det där gymkortet. Det faktum att du har data gör ingen större nytta. Men, ju mer du använder informationen, desto större nytta gör den och den nyttan kan i sin turskapa ytterligare värde.
Datadrivna verksamheter kan fatta bättre beslut
Potentialen i att utnyttja data och bli en datadriven verksamhet är enorm och den fortsätter bara att växa. Ett datadrivet företag använder data för att göra underbyggda och insiktsfulla analyser om framtiden, så att de kan fatta rätt beslut, i rätt tid. På detta sätt kan lukrativa möjligheter tas tillvara. Dessa företag kan också agera enligt sin plan, samtidigt som beslut optimeras och avsatta resurser ger störst utdelning, parallellt med att intäkterna växer. I ett datadrivet företag har alla beslutsfattare tillgång till avancerade analyser som är relevanta för just deras område.
I vår senaste CxO Study framkommer att bland de mest framgångsrika företagen använder 39 procent data för att förstå sina kunder på ett mycket effektivt sätt, vilket kan jämföras med bara 13 respektive 10 procent för de mindre framgångsrika verksamheterna.
Förfinade förutsägelser ger kunderna vad de vill ha
Du behöver heller inte vara en verksamhet som är extremt datatung för att datadriven analys ska komma till nytta. Hyrcykelföretaget CitiBike i New York analyserade data om sina användare och såg att många av de hängivna cyklisterna inte backade för att cykla bara för att det blev kallt. Det som gjorde att användandet gick ner visade sig vara en kombination av temperatur, luftfuktighet och daggpunkt. Med den nya förståelsen och analysmodellen fick CitiBike en bättre modell för att kunna förutsäga utnyttjandegraden av företagets cyklar, baserat på väderdata.
Det finns dock vissa utmaningar. Enligt Forrester har 74 procent av företagen en ambition att bli datadrivna. Dessvärre är det bara 29 procent som säger sig kunna koppla dataanalys till beslut och exekvering. (Inte alltför långt från de knappa 20 procenten som lyckas uppfylla sina nyårslöften varje år, alltså…)
Det kanske är på plats att ge lite vägledning om hur man kan gå tillväga. Det är viktigt att börja med datahanteringen. Vi kallar det ”Hybrid Data Management”. Många datadrivna företag ser över sin data warehouse-strategi eller skapar datakluster, som utnyttjar en hel rad olika datakällor internt och externt. Det är helt rätt. Tipset är att inkludera alla typer av data, strukturerad och ostrukturerad, samt alla öppna datakällor som är relevanta. Med en enda plattform och ett gemensamt applikationslager behöver du bara addera data en gång, men den kan användas var som helst.
Nästa steg är att organisera datan, något som går under paraplyet ”Unified Governance & Integration”. Här är det viktigt att inrätta ett system eller processer för att kunna hitta, katalogisera och maskera data. I det här steget tycker jag att det är klokt att ta tillfället i akt och titta på en lösning som integrerar regelefterlevnad.
Nu är du redo för att applicera dataanalys (eller data science), så att ni kan fatta bättre beslut och vidta mer effektiva åtgärder för att förbättra resultaten. En bra idé är att inrätta en slags självbetjäning för data, där anställda får tillgång till analysverktyg och pålitliga data för att själva kunna utforska analysmöjligheterna. Har du skapat en struktur där du kan utforska nya möjligheter, lansera nya affärsområden eller optimera dina befintliga affärsmodeller, baserat på data och analyser. Då har du blivit ett datadrivet företag.
En datadriven verksamhet är som en soffpotatis som infriat sitt nyårslöfte om att komma i form, och nu är på god väg mot att bli Iron Man. Har du kommit i form, kan du ta dig an nya och mer utmanande aktiviteter. Vill du diskutera hur din verksamhet skulle kunna bli mer datadriven, får du gärna höra av dig!
Läs mer här
IBM Hybrid Data Management – six reasons to upgrade your data management
//Victoria Rosell
Country Manager Analytics, IBM Sweden
Perfekt storm i e-handelns ekosystem
Den svenska e-handeln har vuxit sakta men säkert med en knapp procentenhet per år under två decennier med digital teknik som den huvudsakliga möjliggöraren. I två tidigare inlägg har vi liknat handelns ekosystem vid en hage med raserade inträdesbarriärer och fyra djur: Kor: Traditionella fysiska butiksaktörer som servar hemmamarknaden Muterande kor: Kor som gradvis utvecklar […]
Fem år med THINK-bloggen – nu skickas pennan vidare
Sedan jag tog över som chefredaktör för den svenska THINK-bloggen på hösten år 2016, har jag och framförallt mina kollegor tillika THINK-bloggare skrivit och postat drygt 230 blogginlägg. Ämnena har varierat stort, med den gemensamma nämnaren att de alltid handlat om tankar, metoder och lösningar för att göra världen lite bättre. Viljan att beskriva svåra […]
Vi på IBM i Sverige: möt Fredrik Alpen
Det här är Fredrik Alpen, en kreativ IBM:are i Sverige med ett brinnande intresse för att förbättra kundupplevelser och hållbarhet. Fredriks konsultkarriär startade efter att han tagit en MBA i Nederländerna, då han blev management-konsult på PwC Consulting, som år 2002 slogs samman med IBM. Idag har Fredrik två roller på IBM Global Business services: […]