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¿Qué es la toma de decisiones basada en datos?
Ya sea por la mañana la sugerencia para los artículos de periódico más leídos. Al mediodía, la aplicación Salud te advierte que si haces tan poco ejercicio, es mejor comer solo una ensalada. Por la noche, al elegir la serie adecuada para la noche de televisión (con una gran bolsa de papas fritas, ya que no había nada caliente a la hora del almuerzo). En la esfera privada, la vida ahora está influenciada por decisiones basadas en datos en muchos lugares.
Por lo tanto, no es de extrañar que muchas empresas estén lanzando iniciativas de datos. Los enfoques de ciencia de datos y el uso de grandes cantidades (no estructuradas) de datos tienen como objetivo sacar conclusiones sobre la empresa y en particular sobre el modelo de negocio, que debe generar una ventaja empresarial al menos y, en el mejor de los casos, incluso su propio modelo de negocio basado en datos.
¿Por qué parece tan difícil para las empresas tomar decisiones basadas en datos?
En la práctica operativa, sin embargo, parece que muchas empresas se están perdiendo en estas iniciativas, ignorando los datos más obvios para tomar decisiones comerciales basadas en datos. Hemos hecho cinco observaciones sobre la toma de decisiones basada en datos, que nos complace compartir aquí.
1. Observación: ¡La mayoría de las empresas ya tienen (casi) todos los datos que necesitan para tomar las decisiones correctas!
Cualquiera que haya escuchado de " Toma de decisiones basada en datos " o "d Toma de decisiones basada en datos ", lo primero que a menudo viene a la mente son los nuevos modelos de negocio basados en datos y grandes cantidades (no estructuradas) de datos ( Lagos de datos , Big Data, Big Data ). Pero, ¿por qué?
¡Apenas hay una empresa que no recopile una gran cantidad de datos (estructurados) hoy en día! La única pregunta es, ¿también se utilizan para la toma de decisiones? La respuesta a esto es a menudo aleccionadora y simple: no, o al menos a menudo no es suficiente. Los datos que provienen solo de ERP- . CRM , PIM- y SCM- Los sistemas ya podrían simplificar muchas decisiones comerciales en la actualidad. Solo que hay una falta de Levantando el tesoro de datos y la producción de los Conexión con la estrategia corporativa. ¿Por qué?
Falta de conocimiento (de datos)
Las empresas a menudo ni siquiera son conscientes de qué datos están disponibles en la empresa y cómo se pueden utilizar para ciertos problemas. Recientemente, por lo tanto, también se ha hablado de Alfabetización de datos o alfabetización de datos , es decir, la competencia para preparar e interpretar datos.
En nuestra opinión, sin embargo, también necesitas un Conocimiento básico de los datos . En otras palabras, el conocimiento de dónde se recopilan los datos en la empresa y cómo fluyen en los procesos operativos y, por lo tanto, también en la toma de decisiones.
NOTA PRÁCTICA:
Marca la diferencia en tu empresa Inventario de datos . En primer lugar, considere qué sistemas utiliza y para qué se utilizan los datos Cuestiones empresariales podría ser interesante.
Respóndete desde el principio, ¿qué datos me ayudarían a tomar una decisión?
Demasiada complejidad
La falta de conocimiento de los datos en la empresa suele ir de la mano de complejos Estructuras . Las empresas a menudo constan de docenas de empresas del grupo y cientos de departamentos. En el mejor de los casos, todavía tienen un sistema ERP común.
Pero incluso entonces, a muchas empresas les resulta difícil Consolidar información. Se vuelve aún más complejo cuando las estructuras fundamentales se desvían, por ejemplo, los modelos de negocio y, por lo tanto, posiblemente el plan de cuentas y las estructuras de los centros de coste. Los empleados rara vez tratan con Datos fuera de su propia área de responsabilidad. Aquí también tiene sentido la consolidación de datos a nivel general de la empresa.
Falta de calidad de los datos
Cuando se agudiza el conocimiento de los datos y se resuelve la complejidad, el "Jefe final" – calidad de los datos.
Reservas incorrectas , Duplicados , Error tipográfico datos en descomposición o incluso solo Carácter especial , lo que dificulta el procesamiento de la máquina.
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Cuanto antes comience a crear conciencia general de datos en la empresa, antes podrá desactivar los errores. Sin embargo, esto también requiere un Monitoreo regular de la calidad de los datos para identificar rápidamente los errores.
NOTA PRÁCTICA:
Si necesita datos antiguos para los análisis, puede limpiarlos en un almacén de datos como trabajo preliminar. Además, existen herramientas para evitar errores en la fuente. No dude en contactarnos sobre esto.
2. Observación: ¡Las métricas y dimensiones en el control corporativo no contribuyen a la estrategia corporativa!
Sorprendentemente, en el control y la contabilidad todavía se encuentra muy raramente Métricas de destino y todos Dimensiones , que se basa en el Estrategia corporativa depósito. Los informes y los informes son alineado con modelos de negocio anteriores . El plan de cuentas, por ejemplo, del pasado, sigue un plan de cuentas estándar ( SKR03 o SKR04 ) aunque a menudo son Modelos de negocio digitales completamente ignorado. KPI , que en realidad se supone que miden el modelo de negocio, no están disponibles o ya no reflejan el modelo de negocio.
Aquí hay algunos ejemplos prácticos comunes
- Uno Comerciante La estrategia tiene su Comercio electrónico Compartir. Sin embargo, faltan datos y cifras clave para implementar la estrategia. Ingresos por Canal y plataforma (tiendas propias, sitio web, sitios de terceros, portales de comparación, Amazon, anuncios, etc.), el margen, el Tasa de devolución , gastos publicitarios ( Costes de adquisición de clientes ), etc. no se miden o solo parcialmente.
- Uno Proveedores de software establece su modelo de negocio de venta de licencias Software como servicio (SaaS) Hay una falta de métricas para separar los ingresos por licencias de los ingresos de la nube. Los gastos de desarrollo para el desarrollo posterior del software no se distribuyen de acuerdo con una clave de asignación correcta.
- Una empresa quiere o necesita internacionalizar . Sin embargo, falta la misma métrica que en la empresa matriz (por ejemplo, plan de cuentas uniforme, estructura de centros de coste) y la interpretación de las cifras es difícil. La selección de los mercados objetivo también se basa en el azar más que en los datos demográficos y estratégicos del mercado.
NOTA PRÁCTICA:
Básicamente, uno ya debería poder hacerlo en el marco de la Estrategia y planificación anual Empieza a pensar en los datos relevantes y en cómo medirlos. De lo contrario, será difícil encontrar el Medir consistentemente los objetivos estratégicos y Instrumento .
3. Observación: ¡Los datos no llegan al lugar que toma las decisiones o no se entienden allí!
¿De qué sirve el mejor conocimiento sobre mi empresa si no termina llegando al punto que implementa la decisión?
¡Exactamente, no mucho! Por lo tanto, es importante discutir con las autoridades pertinentes qué hacer con los conocimientos adquiridos y cómo utilizar estos datos. Si, por ejemplo, mido la conexión entre los daños de transporte y ciertos tipos o tamaños de embalaje, puedo trabajar en esto en la distribución si es necesario. El requisito previo es que los colegas del departamento de distribución tengan estos datos y el contexto.
NOTA PRÁCTICA:
Datos e información relevantes deben comunicarse a intervalos regulares (hasta información diaria) al organismo que puede tomar decisiones con los datos. Aquí deberías Comunicar hallazgos concretos y no solo KPI. Es más que importante para la aceptación y la comprensión comunicar las conexiones y el objetivo. Si es necesario, métodos como Resultados clave objetivos (OKR) para ayudar a lograr los objetivos.
4. Observación: Se presta muy poca atención a la meta. ¡Se descuida la mejora del rendimiento!
Todo proyecto debería, si no tiene que hacerlo, tener un Retorno de la inversión (ROI) have. En las consideraciones, " cualquier cosa ", sin embargo, este aspecto a menudo se descuida. En el contexto corporativo, el término " Ciencia de datos ". Se trata de ser consciente de antemano de qué información puede obtener de los datos y cómo se puede utilizar para Influir positivamente en el modelo de negocio (ver también 2.).
NOTA PRÁCTICA:
Al principio, es fácil ocuparse de los "frutos al alcance de la mano", es decir, los datos obvios que ya pueden conducir a una mejor decisión basada en datos hoy. A través de interfaces con las bases de datos de los sistemas informáticos utilizados y la posterior visualización en Sistemas de BI , estos datos se pueden utilizar.
5. Observación: ¡Hay una falta de tiempo e inversión para la toma de decisiones basada en datos!
El último punto es quizás uno de los mayores bloqueadores | "Rompe tratos" para decisiones basadas en datos en las empresas. En lugar de tomarse el tiempo para afilar el hacha tan citada, se usa el hacha roma. El negocio operativo es lo primero y el Los proyectos estratégicos sufren bajo esto. El Rendimiento operativo de un departamento de control pero sobre un Proyecto de Inteligencia de Negocios aumentar significativamente a largo plazo y a largo plazo. son ignorados por muchas empresas.
RESULTADO:
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Duración: 30 min.
