Nye innsikter og nye arbeidsmåter

Nye innsikter og nye arbeidsmåter

Her vil vi ta et raskt tilbakeblikk på det vi har lært så langt – og se hvor vi er på vei. Du vil også se flere eksempler på hva andre får til med data.

Et raskt tilbakeblikk

Vi har gjort grunnarbeidet og er nå ved starten av tredje og siste etappe i datareisen. La oss først ta et raskt tilbakeblikk på hva vi har gjort frem til nå.

Før vi satte i gang konkretiserte vi hvilke prosesser vi ønsket å forbedre, og hvilke problemer vi ønsker å løse – ved hjelp av data. Vi lærte at vi har tilgang på enorme mengder data fra et vell av ulike kilder. Nettopp for å kunne velge hvilke data vi ønsker å jobbe med, måtte vi ha en grunnleggende idé om formålet.

Målsettingen hjalp oss å navigere i den første etappen. Vi kunne gå målrettet til verks for å identifisere hvilke data som var interessante for formålet. Vi lærte også at data ofte er «fanget» i ulike siloer – og at en viktig del av grunnarbeidet er å lære hvordan vi tilgjengeliggjør disse, for eksempel gjennom bruk av API-er.

I andre etappe gikk vi gjennom bearbeiding av data, for å sikre at vi har relevante datasett eller datastrømmer av god kvalitet. Vi ville sikre oss at at dataene vi jobber med faktisk er relevante for formålet, at kildene er pålitelige, og at vi sørger for at alle data er strukturert på samme format (eksempelvis Celsius vs. Fahrenheit). Videre så vi på hvordan vi sammenstiller data fra ulike kilder for eksempel i en dataplattform.

Ny innsikt og nye arbeidsmåter

Når vi har lagt ned innsats i første og andre etappe er det fordi vi nå ønsker å bruke data til å innhente ny innsikt og for å kunne jobbe smartere.

💡 Innsikt: Eksempler på anvendelse av data

Når vi snakker om å ta i bruk data, hva er det vi snakker om da? I starten av veiviseren ga vi noen eksempler på målsettinger, og det er jo nettopp å gjennomføre disse det er snakk om. Her er noen flere eksempler på hva vi kan få til med data:

  • Automatisere registrering av reiseregninger eller andre manuelle prosesser
  • «Predikere» (forutsi) når en maskin trenger vedlikehold, eller predikere etterspørsel, risiko, produksjon eller hva det skulle være
  • Videreutvikle produktet slik at det løser kundens behov bedre, eller skaffe oss en bedre forståelse for hvem kundene våre er og hva som kjennetegner dem
  • Optimalisere produksjon eller effektivisere drift
  • Skreddersy markedsføring mot ulike segmenter eller tilby en bedre og mer helhetlig kundereise
  • Samarbeide tettere med kunder og leverandører i produktutvikling eller dele data med andre aktører i verdikjeden for vinn-vinn

Listen over utgjør bare noen få eksempler. Felles for alle tilfeller er at vi gjennom data tilegner oss ny innsikt og nye muligheter som gjør at vi kan løse en oppgave på en bedre måte. Den datadrevne bedriften evner å bruke data i beslutningsprosesser i hele organisasjonen – i stedet for å lene seg utelukkende på erfaring og magefølelse.

Så hvordan kan vi nå omgjøre innsamlet og bearbeidet data til ny innsikt, eller for å gi oss nye måter å jobbe på? La oss ta for oss tre kategorier, som er tema for de tre neste stegene:

1. Visualisere data og bruke det som beslutningsstøtte
Gjennom å visualisere data og presentere dem på en god, gjennomtenkt måte, kan vi få oversikt over hvordan det står til med viktige prosesser og målsettinger – og få et solid grunnlag for å ta gode, datadrevne avgjørelser.

2. Integrere data i arbeidet gjennom applikasjoner
Vi kan ta i bruk dataene gjennom ulike applikasjoner laget for helt bestemte formål, alt fra interaktive 3D-modeller til programmer som automatiserer arbeidsoppgaver.

3. Hente ut ikke-åpenbare innsikter gjennom avansert dataanalyse
Avansert dataanalyse og data science gir oss verktøyene for å hente ut verdifulle, ikke-åpenbare innsikter fra dataene våre.

Ikke tenk på disse som strengt adskilte områder – alt dette kan overlappe og flyte over i hverandre. Denne strukturen gir oss likevel anledning til å snakke på en oversiktlig måte om noen av de ulike verktøyene og metodene vi har tilgjengelig når vi skal ta i bruk data og finne nye innsikter.