Prendre decisions basades en dades és clau per assegurar el funcionament del nostre negoci. Aquí trobaràs les 8 claus per prendre data-driven decisions.
Enrere van quedar aquells temps en els quals els negocis prenien decisions basades en instints o creences desinformades. L'advanced data analytics s'ha convertit en un aspecte clau pel funcionament de qualsevol empresa. Parlem del poder de les data-driven decisions i de per què són la clau per assegurar el bon rendiment d'una companyia.
En aquest article trobaràs...
- Què són les data-driven decisions?
- El valor de les data-driven decisions
- Les 8 claus per prendre data-driven decisions [Contingut descarregable]
- 1. No guiar-se per creences
- 2. Definir objectius
- 3. Recopilació de dades adequada
- 4. Trobar preguntas per resoldre
- 5. Prioritzar les dades
- 6. Anàlisi de dades
- 7. Revisions periòdiques
- 8. Presentar les dades de forma visual
La intel·ligència de dades està de moda, és un fet. Però, al contrari que d'altres modes, aquesta ha arribat per quedar-se i és que el seu valor en el món del business no deixa de consolidar-se.
Les noves tecnologies i la seva capacitat d'obtenció d'informació han revolucionat el món empresarial, convertint el business intelligence en un dels elements decisius pel progrés i creixement d'una organització. Amb l'arribada de la digitalització i el Big Data, les companyies tenen ara tota la informació necessària al seu abast. Gràcies a això, avui és possible prendre decisions informades —basades en les dades— que, a la pràctica, donaran millors resultats i conduiran al creixement i a l'evolució del negoci.
Evidentment, disposar d'una gran quantitat de dades no sempre resulta en prendre millors decisions. Per tal que sigui així, és necessari que les dades siguin analitzades i tractades correctament, per especialistes en la matèria, per tal que es converteixin en insights. Com ja hem explicat anteriorment en aquest blog, informació i insights no són el mateix. Els insights són dades que han estat tractades perquè aportin valor, coneixement i ens permetin entendre millor un aspecte concret de la nostra activitat empresarial, basant-nos en un context i uns objectius empresarials concrets.
Què són les data-driven decisions?
Com el seu nom indica, data-driven decisions són decisions impulsades per les dades (DDD). En aquest cas, les decisions empresarials es prenen a partir d'un procés que implica la recopilació de dades basada en objectius mesurables o KPIs, l'anàlisi i tractament de les dades per convertir-les en insights i la seva posterior transformació en informació visual i comprensible. En altres paraules, la presa de decisions basada en les dades implica treballar per arribar a complir els objectius empresarials, a través de dades verificades i analitzades.
És a dir, quan recopilem dades amb la intenció que sustentin la presa de decisions empresarials, és fonamental que les dades estiguin relacionades amb els objectius i les estratègies empresarials que volem desenvolupar, basant-nos en una àrea del negoci i un context concrets. Si no duem a terme una anàlisi de dades conscient que ens permeti extreure insights i coneixements que tinguin un valor real per a l'empresa, la presa de decisions no serà efectiva.
En aquest sentit, cobren especial rellevància altres processos relacionats amb les dades com el data management, el data governance i la visualització de dades; procediments que faciliten enormement el procés per arribar a prendre data-driven decisions i emparen la seva operativitat.
El valor de les data-driven decisions
Les data-driven decisions són la base de la presa de decisions informades. Prendre decisions basant-nos en instints o creences que no estan sustentades per informació comprovada, verificada i treballada, pot traduir-se en mals resultats. En canvi, prendre decisions basades en dades de qualitat i insights que ens permetin arribar a conclusions i, en conseqüència, prendre millors decisions, és molt més rentable.
Prendre decisions basades en les dades permet a les empreses generar coneixement, descobrir oportunitats de negoci, identificar punts de dolor, preveure tendències futures, optimitzar els recursos i els esforços d'equip, crear noves estratègies empresarials i generar més ingressos. De fet, un estudi realitzat per dos professors de la Sloan School of Management, Andrew McAfee i Erik Brynjolfsson, descobria que les empreses que basaven les seves decisions en dades, aconseguien una productivitat un 4% més alta i un 6% més de beneficis que aquelles que no ho feien.
Així mateix, les data-driven decisions ajuden als negocis a assegurar la seva continuïtat en el temps. El mercat és avui més imprevisible que mai i el món digital es troba en un estat de canvi constant. L'única manera d'aconseguir que una companyia s'adapti a aquest entorn volàtil és prendre decisions empresarials informades impulsades per les dades.
Les dades han de ser, avui en dia, un actiu empresarial present a tots els departaments d'una empresa. Per optimitzar l'activitat empresarial, és òptim que la cultura data-driven formi part de tota l'empresa.
Descarregar claus
Les 8 claus per prendre data-driven decisions
1. No guiar-se per creences
Evidentment, quan prenem decisions, gran part del nostre procés mental està guiat per l'inconscient. A la vida, la majoria de decisions que prenen no es fonamenten en un raonament totalment lògic i l'instint i els prejudicis —entesos com a creences que condicionen la nostra versió de la realitat— poden fer-nos arribar a conclusions que no tenen una base sòlida real. Aquest procediment de raonament és intrínsec en qualsevol ésser humà i també pot condicionar-nos a l'hora d'interpretar les dades empresarials. Per això, és recomanable que la presa de decisions es dugui a terme en equip, per tal que la interpretació de la realitat no es vegi ennuvolada per prejudicis o instints individuals.
En aquest sentit, la visualització de dades guanya rellevància, ja que és la millor manera de democratitzar les dades i, per tant, aconseguir que qualsevol persona —sigui experta o no en anàlisi de dades— pugui interpretar la informació i entendre-la. Així, com més membres de l'equip puguin interpretar les dades i arribar a conclusions, més decisions informades es prendran en tots els departaments de l'empresa, essent les dades i no les creences personals les que guien la presa de decisions.
2. Definir objectius
Com ja s'ha mencionat, les data-driven decisions es basen en dades que han estat recopilades, tractades i analitzades partint d'objectius empresarials. És primordial, doncs, que la definició d'objectius concrets i precisos es dugui a terme abans de passar a l'anàlisi de dades.
A l'hora de treballar amb dades és fonamental tenir clar a quins objectius volem arribar, quines estratègies empresarials sustenten les dades que estem tractant i quines són les necessitats més importants de l'empresa. En definitiva, és primordial definir KPIs (indicadors clau de rendiment) clars i precisos abans de passar a treballar amb les dades.
En el món empresarial existeixen una gran quantitat d'indicadors de rendiment en els quals ens podem basar. És oportú no basar-nos en tots els KPIs existents i prendre com a referència només aquells més importants per la nostra organització.
3. Recopilació de dades adequada
Prendre les decisions adequades comença per recopilar les dades adequades. De fet, disposar de les dades correctes és tan important com fer-se les preguntes correctes. Per això, és important tenir consciència de totes les dades de les quals disposem, de les que necessitem per cada objectiu empresarial, de les que són prioritàries, etc. En aquest sentit, assegurar la seguretat de les nostres dades i que són de qualitat (data quality) també és essencial.
Per optimitzar la recopilació de dades, la integració de dades mitjançant les eines oportunes, com les ETL, també és bàsica. A més a més, a l'hora d'analitzar les dades és fonamental disposar de dashboards organitzats i actualitzats per poder gestionar amb facilitat la gran quantitat de dades que anirem emmagatzemant.
4. Trobar preguntes sense resoldre
Quan les estratègies i objectius empresarials ja s'han definit, és l'hora de reflexionar sobre les preguntes que hem de fer-nos per poder arribar a assolir els objectius definits. Fer-se les preguntes adequades facilita centrar-se en les dades correctes i agilitza el procés d'anàlisi de dades i de presa de decisions, a la vegada que ens fa estalviar temps i diners.
D'aquesta manera, si basem l'anàlisi de dades en les preguntes que necessitem resoldre, ens serà molt més senzill arribar a conclusions i analitzar les dades amb un propòsit concret en ment. A més a més, és convenient basar-nos en aquelles qüestions de les quals no he obtingut resposta i treballar per resoldre aquells punts que no tenim clars.
5. Prioritzar les dades
La majora d'empreses disposen d'una gran quantitat de dades emmagatzemades a les seves bases de dades i softwares. La sobrecàrrega de dades pot arribar a produir confusió i a dificultar l'arribada a conclusions. A causa d'aixó, és recomanable prioritzar les dades i centrar-nos només en aquelles que tenen valor i que ens ajudaran a respondre les preguntes i a arribar als objectius que ens hem plantejat.
6. Anàlisi de dades
Una vegada disposen de les dades adequades, recopilades basant-nos en els nostres objectius empresarials i en les preguntes que necessitem resoldre, podem passar a analitzar les dades. Com ja s'ha mencionat, és pertinent disposar de quadres de comandament i programes d'anàlisi de dades com Power BI que ens faciliten el procés i ens ajuden a transformar les dades en insights.
A l'hora de dur a terme l'anàlisi, és essencial no oblidar-nos de la importància del context i elaborar l'anàlisi basant-nos en un marc situacional concret.
7. Revisions periòdiques
És crucial revaluar la nostra anàlisi, informes i les nostres conclusions més d'una vegada per assegurar-nos que són realment encertats. És recomanable fer revisions periòdiques, deixant passar un peíode de temps entre cada revisió, ja que la primera vegada que fem quelcom no sol ser la més encertada i les revisions ens empenyen a trobar errors i imprecisions. Identificar errades és molt més difícil ma primera vegada que fem alguna cosa i, a mesura que anem revisant la nostra feina, trobarem més punts a millorar.
Per això, verificar les dades i assegurar-nos que ens estem basant en les mètriques correctes pot suposar la clau per prendre les decisions idònies. En aquest aspecte, tornem a recomanar que les conclusions no recaiguin en una sola persona i que es debatin entre diferents membres de l'equip per obtenir més punts de vista i enriquir així el procés i els resultats.
8. Presentar les dades de forma visual
Presentar les dades i la informació de manera visual per tal que sigui intel·ligible és un altre dels passos crucials per prendre data-driven decisions. Crear visualitzacions a partir de les dades és la millor manera d'aconseguir que les dades puguin ser interpretades i que els nostres esforços d'anàlisi no es quedin en res perquè ningú més pot entendre'ls. Així mateix, disposar d'informes clars que es van actualitzant, és una manera d'obtenir una radiografia molt més completa i diàfana de la nostra activitat empresarial.
Desenvolupar les visualitzacions de dades adequades ens facilitarà moltíssim identificar KPIs, així com tot el procés per arribar a conclusions i de presa de decisions.
Avui en dia, existeixen nombrosos softwares i aplicacions per crear visuals. A Bismart, empresa partner Power BI de Microsoft, creem visualitzacions de dades amb Power BI, una de les eines del mercat que millors visualitzacions atractives, interactives i comprensibles aconsegueix. A més a més, en un post anterior, repassàvem els millors visuals de Power BI.
En definitiva, prendre decisions informades resulta molt més rendible i suposarà millors resultats per qualsevol empresa. A Bismart, tenim clar que les dades són la base per prendre millors decisions. Les data-driven decisions ens asseguren que estem prenent les decisions pertinents per complir objectius concrets i impulsar estratègies que facin progressar el nostre negoci.
Si vols disposar d'aquest contingut al teu ordinador, pots accedir-hi aquí: