5 sätt att öka affärsvärdet med analys

Utgivarens kommentar: Den här artikeln publicerades ursprungligen i Forbes.

För många organisationer är det både svårt att skala upp analyserna så att alla medarbetare kan använda dem, och att realisera det fulla värdet av analysinvesteringarna. Dessutom skapar den exponentiella mängden data som de genererar ytterligare komplexitet när det gäller att hjälpa medarbetarna att använda data i sina roller.

Organisationer investerar miljarder för att bli mer datadrivna, men enligt McKinsey är det bara 8 % som lyckas skala upp analyserna och få ut värde ur sin data. 

Genom att utnyttja data på ett effektivt sätt skapas många möjligheter för ditt företag vad gäller problemlösning och utveckling. Förutom teknik och resurser för att hitta och förstå relevanta insikter behöver medarbetarna ha tillgång till rätt data i sitt arbete så att de kan använda och analysera data på ett framgångsrikt sätt Dessa avgörande faktorer gör medarbetarna bättre rustade för att ta itu med data och analyser och därmed skapa värde för sina kunder och intressenter. Med hjälp av visualiseringar, rapporter eller dashboards kan de lösa specifika affärsutmaningar och besvara omedelbara frågor.

Om du börjar i liten skala och skapar omedelbart värde med användningsfall för data och analys kommer fler personer och team uppmuntras att tillämpa och vidareutveckla resurserna för att passa deras egna behov. Resultatet blir medarbetare som värdesätter, tillämpar och främjar dataanvändning för att generera positiva resultat, vilket är precis vad en datakultur innebär. Detta leder i sin tur till ökad datautforskning och nyfikenhet, förbättrat samarbete och förmåga att bryta upp datasilor, högre förväntningar på datarelaterade aktiviteter, inställningen att förtroende är lika viktigt som ansvar samt ett åtagande att få ut värde av datan.

I genomsnitt 73,5 % av de tillfrågade i dataledande företag i alla delar av världen uppgav att deras beslutsfattande alltid var datadrivet, jämfört med bara 5,7 % i datanyfikna organisationer. 

När företag bygger upp eller förbättrar en datakultur genom teknikinvesteringar främjar de datakompetens och utvecklar infrastruktur. Samtidigt möjliggör de datagrundat beslutsfattande i bred skala, vilket förbättrar beteenden och uppfattningar i hela organisationen. I den här Forbes-artikeln om datadrivet beslutsfattande kan du läsa mer om att integrera data i olika affärsflöden.

Därför är det viktigt att alla får tillgång till data 

Alla i organisationen bör använda data för att fatta beslut. Genom att dela med dig av vinster och framgångsmönster till medarbetarna bidrar du till att utöka och fördjupa engagemanget i hela företaget. Intuitiv självbetjäningsanalys ger företagsanvändare – personer som inte är utbildade analytiker – möjlighet att använda data på ett sätt som är relevant för deras arbete. Det innebär att fler personer kan använda data som underlag för beslut, vilket bidrar till att skala upp analys och datadrivet beslutsfattande i hela verksamheten. 

För fjärde året i rad pekar över 90 % av cheferna (91,9 % år 2022) på kulturen som det största hindret för att [bli datadrivna]. Endast 8,1 % anger tekniska begränsningar som det främsta hindret.

Leverera omedelbart värde med hjälp av analys

Här är fem sätt att skapa omedelbart värde och engagemang för prioriterade användningsfall parallellt med berättelser om företag som har haft framgång med dessa metoder. Det här främjar i slutändan företagets långsiktiga lönsamhet.

Besök Tableau Exchange för att kickstarta din analys på några minuter, oavsett kunskapsnivå. Du får tillgång till dashboard-tillägg, kopplingar och acceleratorer som hjälper dig att snabbt skapa användningsfall och visualiseringar för en mängd olika branscher, avdelningar och applikationer. 

1. Möjliggör självbetjäningsanalys. Det ger medarbetarna verktyg och kraft att lösa sina egna frågor och nå insikter snabbare. De kan samarbeta för att se till att anpassade mätvärden och dimensioner har fastställts och bidra till teamets mål.

DTDC är ett distributions- och logistikföretag i Indien som använde Tableau för att plotta data på en karta och bättre förstå problemet med försenade leveranser. De delade upp informationen efter plats, produkt och olika serviceparametrar. Med hjälp av den datan kunde företaget på bara nio månader nå sitt mål att bli lika lönsamma som före covid.

Dessutom gav DTDC fler team en detaljerad insyn i leveranser som tidigare bara driftsteamet hade haft tillgång till. Genom att göra dem tillgängliga för alla högre chefer kunde fler personer spåra och fatta taktiska och strategiska beslut och bidra till bättre servicefunktioner. 

Nu kan den högre ledningen titta på trender dagligen och få fram användbara insikter för att hjälpa teamen att hitta nya intäktskällor. Samtidigt kan de leverera utmärkt kundservice till befintliga kunder.


DTDC:s dashboard för optisk teckenläsning (OCR) gör det lättare för personalen att spåra leveranser och erbjuda bättre service genom att de får information om avsändare och mottagare per region.

2. Upprätta specifika mål med tillhörande KPI:er och hjälp teamen att mäta framsteg. Välformulerade mål gör det möjligt för teamen att snabbt skapa specialbyggda datatillgångar, till exempel interaktiva visualiseringar, för att övervaka viktiga affärsprocesser och ta itu med viktiga beslutspunkter som är relevanta för deras verksamhetsområde.

Emami, ett ledande företag inom personlig vård och hälsovård i Indien, skapade skräddarsydda visualiseringar för att spåra finansiella och operativa mätvärden. Företaget kan till exempel snabbt få en överblick över alla inköpsordrar och gå in på detaljer för att undersöka vilka som har varit öppna för länge. Teamet på Emami använde också Tableau för att skapa en värmekarta över varumärkesresultat, en specialbyggd datatillgång som hjälper användarna att förstå vilka av deras varumärken som genererar mest tillväxt. Det hjälper företaget att skapa datadrivna rekommendationer till återförsäljare.

3. Demokratisera avancerad analys genom intuitiv AI. Tack vare prediktiv analys kan medarbetarna driva bättre beslut nu och i framtiden. Genom att sänka tröskeln för att börja använda data science-funktioner kan fler medarbetare lösa komplexa analytiska frågor. 

Energikoncernen E.ON med huvudkontor i Tyskland använder Tableau för att övervaka statusen på sina sensorer i kraftvärmesystem. Rutnätssystemet övervakar tiotusentals nätkomponenter i en enda karta. Dessa insikter ligger till grund för företagets strategi om förebyggande underhåll och säkerställer att arbetet fungerar optimalt. 

E.ON:s AI-team använde också Tableau för att utveckla en lättövervakad algoritm som kartlägger värdet av sensorerna i ett enda "hälsoindex". "Operatörerna sitter inte längre i ett kontrollrum och stirrar på 20 olika skärmar, utan kan övervaka allt i en enhetlig, visuell livemiljö. Kollegor utanför kraftverket kan också övervaka turbinerna genom att ta upp sin iPad och titta på hälsoindexet", berättar Alexander Schaaf, ingenjör inom visuell analys. 

4. Främja utvecklingen av dataläskunnighet eller förtroende i arbetet med data och investera i personalen genom interna utbildningar, program från tredje part med mera. Eftersom dataläskunnighet snabbt har blivit ett krav för alla anställda – inte bara för data scientists och analytiker – är det viktigt att utveckla organisationens analysmognad och prioritera alla medarbetares förmåga att utforska, förstå och kommunicera med data. (Den här Forbes-artikeln innehåller användbar, beprövad vägledning som hjälper till att överbrygga den digitala kunskapsklyftan: A Successful Path To Data Literacy And Analytics Maturity For All (En framgångsrik väg till datakunskap och analysmognad för alla).

Zeotap, ett dataföretag som hjälper företag att förstå sina kunder och förutsäga deras beteenden, utnyttjade 90 dagars kostnadsfri Tableau-utbildning. De ökade datakunskaperna bland de anställda och höjde kompetensen hos dem och har fortsatt att hålla regelbundna, interna sessioner. Analysteamet arbetar för att upptäcka bästa praxis inom analys och får daglig inspiration från Viz of the Day (Dagens visualisering). 

Genom att utöka Tableau-användningen till att omfatta team inom försäljning, ledning, säljstöd och marknadsföring kan fler personer ta del av djupare insikter om försäljning och intäkter och bli mer kunniga och säkra i arbetet med data. Även Zeotaps chefer kan bättre förstå vilka produkter och segment som bidrar med mest intäkter och fatta mer välgrundade beslut om strategier för kors- och merförsäljning.

5. Identifiera ämnesexperter inom varje avdelning som kan ge snabb återkoppling och se till att data- och analysteamen har den affärskontext de behöver för att utveckla effektiva datatillgångar så att alla kan använda dem och vidareutveckla analysen.

JPMorgan Chase (JPMC) använder data för att fatta viktiga strategiska beslut. Deras marknadsföringsteam analyserar till exempel kundresan, vilket påverkar designbeslut för webbplatsen, kampanjmaterial och produkter som mobilappen Chase. Samtidigt analyserar ekonomi- och filialcheferna data för att ge kunderna en bättre bankupplevelse. 

Men de är inte de enda JPMC-anställda som har fått kompetens på området. Börsmäklare, verksamhetsanalytiker, säljare och medlemmar i risk- och efterlevnadsteamen har också dragit nytta av Tableaus API-funktioner för en smidig analysupplevelse med befintliga affärsapplikationer.

För att göra datan mer tillgänglig tog IT-teamet bort hindren för affärsgrupper och möjliggjorde självbetjäning i företagsskala. Under 2017 arbetade åtta personer med att utbilda 1 200 nya utvecklare och analytiker om plattformen, vilket väckte intresse bland medarbetarna och har lett till nästan 30 000 nuvarande användare. 

Genom att låta analytiker i olika verksamhetsteam köra frågor mot data med Tableau har JPMC dessutom minskat de manuella rapporteringstiderna från månader till veckor, vilket har sparat tusentals timmar och lett till bättre beslutsfattande med ökad transparens i hela företaget. 

Förstå roller och ansvarsområden inom analys med Tableau Blueprint.

Lär dig mer om vilka roller anställda i ett tvärfunktionellt projektteam – IT-/BI-specialister, Tableau-administratörer, dataansvariga och innehållsskapare – kan spela i företagets strävan efter att använda data effektivare. Tvärfunktionella projektteam bör fokusera på att upprätta och bibehålla analyspraxis, hantera organisationens data i enlighet med affärskrav och/eller lagstadgade krav, planera och driftsätta en BI-plattform med mera. Ta reda på vilket värde specifika roller kan tillföra med Tableau Blueprint

Vägen till framgång

Organisationer runt om i världen utnyttjar de här fem prioriteringarna för att öka engagemanget i verksamheten och främja en datakultur. När teamen har utvecklat ett databaserat tänkesätt kring att fatta beslut kan företagen enkelt skapa värde för alla intressenter. Det viktigaste är att börja i liten skala och göra viktiga framsteg eftersom det gör att medarbetarna vill vara med på resan och lösa användningsfall med sin egen data och sina insikter. 

Här är några resurser att utforska som hjälper ditt företag att ta nästa steg.

Vår playbook om datakultur ger en detaljerad vägledning i hur din organisation kan uppnå mer med ett databaserat tänkesätt.

Starta din kostnadsfria provperiod av Tableau nu.

1. IDC-faktablad, sponsrat av Tableau, How Data Culture Fuels Business Value In Data-Driven Organizations (Så främjar datakultur affärsvärde i datadrivna organisationer), Doc. ##US47605621, maj 2021.

Subscribe to our blog