Czym jest podejście data-driven?

Ostatnimi czasy bardzo popularnym określeniem w środowisku biznesowym jest „data-driven”. Mówi się zwykle o: organizacjach, decyzjach czy też podejściu data-driven. Powstało już setki opracowań na te tematy – w zakresie zarządzania, marketingu czy też transformacji cyfrowej firm.

Czym jest data-driven?

W największym skrócie, w tej całej koncepcji data-driven, chodzi o podejmowanie decyzji bazujących na danych oraz promowanie pracy na liczbach. Czyli w praktyce polega to na m.in. zadawaniu pytań i odpowiadaniu na nie w oparciu o fakty. A nie domysły, intuicję, czy też inne mniej oparte w rzeczywistości metody.

Stanie się firmą „sterowaną danymi” (data-driven) i nauczenie się wykorzystywania potencjału danych trwa sporo czasu. W końcu wymaga to całkowitej zmiany podejścia do pracy wśród wielu osób w firmie. Ale w czołowych światowych korporacjach ten schemat pracy już został wdrożony i jest dalej rozwijany. Bo się sprawdza.

Organizacja data-driven – co to oznacza?

Przyjmuje się, że organizacje data driven to takie, które czerpią korzyści z gromadzonych danych. Posiadają one zasoby, wiedzę i przede wszystkim ludzi, którzy są w stanie przekształcić dane w prawidłowe decyzje i działania biznesowe.

Co warto zaznaczyć nie chodzi tu wyłącznie o specjalistów IT oraz analityków danych. W rozwoju podejścia data-driven niezbędne jest rozwijanie umiejętności korzystania z danych (tzw. data literacy) wśród niemal wszystkich pracowników. To oni w końcu mają mieć dostęp do danych i wspierać się nimi w codziennej pracy.

Zatem na wyższym poziomie ogólności, cała idea data-driven to próba wydobywania wartości z danych. To nauka przechodzenia od raportów i analiz do zrozumienia procesów oraz zdarzeń rynkowych. Aby w ten sposób dokonywać lepszych wyborów i przez to sprawić, że firma stanie się efektywniejsza. 

Data literacy – umiejętność pracy z danymi

Umiejętność pracy z danymi, nieodłączny element podejścia data-driven, to niezwykle praktyczna kompetencja. I nie mówię tu o umiejętności korzystania z Excela. Pojęcie data-literacy jest znacznie szersze. Praca z danymi to zdolność czytania, rozumienia, analizowania, jak również interpretowania i komunikowania swoich twierdzeń w oparciu o dane.

Aby to uzyskać niezbędne jest zrozumienie podstawowych technik i pojęć dotyczących m.in. statystyki i działań wykonywanych na danych. Dodatkowo przydaje się szeroko rozumiana wiedza biznesowa. Dzięki niej wiadomo, jaki jest kontekst zdarzeń, gdzie może leżeć problem i jakie zadawać pytania, aby go określić i rozwiązać.

Niezbędna jest także wiedza na temat ograniczeń poszczególnych źródeł informacji i potencjalnych błędów w interpretacji danych. Chodzi wiec tu m.in. o poznanie zasad prawidłowego rozumowania. Te tzw. umiejętności critical thinking, o których już pisałem w innym wpisie, przydają się w wielu dziedzinach życia.  

Zdolność do korzystania z danych przez pracowników ma swoje wymierne korzyści. A tymi korzyściami są m.in.: potencjalne oszczędności, z wyprzedzeniem wykryte ryzyka, szybsze wychwycenie trendów i wygenerowanie dzięki temu dodatkowych przychodów. 

Zaawansowane narzędzia

Data-literacy w przypadku tych większych firm to już również bardziej zaawansowane narzędzia oraz wiedza. Dochodzi tu konieczność pracy na aplikacjach typu business intelligence oraz wykorzystywanie metod naukowych w celu rozwiązywania zadań biznesowych (np. algorytmów AI, machine learning). Za tym idą z kolei coraz popularniejsze ostatnio rozwiązania chmurowe oraz przeróżne aplikacje wspomagające procesy przetwarzania danych.

Z drugiej strony pojawia się tutaj także konieczność przekładania złożonych analiz na prostsze wnioski wsparte zrozumiałymi wyjaśnieniami. Dlatego tak pomocne w rozwijaniu kultury data-driven są umiejętności wizualizacji danych, w oparciu o które można budować narrację do przeprowadzonych analiz.

Data-driven w praktyce – najlepsze rozwiązania na początek

Organizacja data-driven to nie jest tzw. rocket-science. Oczywiście jest w tym całym temacie trochę korpo-żargonu i pompatyczności. Nie da się także ukryć, że za promocją i rozwojem podejścia data-driven stoją wielkie koncerny informatyczne i konsultingowe.

Ale u podstaw sama idea data-driven jest nadzwyczaj prosta. Jak również pracy na danych można się nauczyć – wykorzystując na początku tylko proste narzędzia i techniki.

Kluczowym elementem w rozwoju kultury data-driven w organizacji jest … podejście. Czyli w pierwszej kolejności przekonanie, że dzięki danym jesteśmy w stanie lepiej i skuteczniej pracować.

Wiadomo, że nie wszystkie firmy muszą od razu inwestować w złożone systemy, wysokiej klasy specjalistów lub szkolenia. Na początek wystarczy rozwinąć samą kulturę pracy na danych i stosować parę sprawdzonych praktyk. A reszta przyjdzie z czasem. 

Co wystarczy na początek? Zacząłbym od…:

• demokratyzacja danych: czyli dane dostępne dla wszystkich pracowników (uprawnienia dostępów dostosowane do potrzeb);
• definiowanie celów poprzez dane (np. praca w oparciu o KPI);
• praca na ujednoliconych raportach – spotkania to dyskusje na temat prezentowanych wyników, przyczyn odchyleń, dalszych działań;
• zadawanie pytań, zdobywanie nowych danych, rozbudowa raportów;
• weryfikowanie, czy za rekomendowanymi działaniami idą liczby i analizy;
• organizowanie danych oraz budowanie narzędzi do automatyzacji pracy z danymi.

Gromadzenie danych a ich wykorzystanie

Obecnie prawie każda firma ma do czynienia z olbrzymią ilością danych. Ale posiadanie ich, to nie to samo, co ich prawidłowe wykorzystanie. A czym innym jest jeszcze, wybranie tych najważniejszych informacji, a następnie ich rzeczywiste zrozumienie. Bo też warto zaznaczyć, że w oparciu o te same dane mogą być stworzone zupełnie inne interpretacje przez różne osoby.

Na dodatek same analizy danych dużo nie zmieniają. Na końcu liczą się działania.