Jo nyt maailman arvokkaimmat yritykset perustavat menestymisensä datan systemaattiseen hyödyntämiseen. Tutkimusten mukaan onnistuneet datahankkeet kannustavat edelläkävijäyrityksiä investoimaan yhä lisää analytiikkaan.
Mutta miten data saadaan käytännössä valjastettua systemaattisesti palvelemaan yrityksen tarpeita?
Tämä edellyttää yrityksen datastrategian luomista.
Ensimmäinen askel:
linkitä datastrategia liiketoimintastrategiaan
Datastrategia johdetaan yrityksen liiketoimintatavoitteista. Parhaassa tapauksessa kokenut data- ja analytiikka-asiantuntija auttaa yritysjohtoa tunnistamaan kokonaisvaltaisesti datan luomia kasvumahdollisuuksia liiketoiminnalle, priorisoimaan hankkeita keskenään ja rakentamaan tiekarttoja datahankkeiden läpiviemiseksi.
Toinen askel:
varmista datakyvykkyys
Datakyvykkyys lähtee ydinosaajien rekrytoinnista ja heidän kyvystään päästä käsiksi erilaisiin liiketoiminnan kautta kertyviin datoihin. Mitä enemmän yritys kykenee hyödyntämään yrityksen omissa järjestelmissä olevaa dataa, sitä todennäköisemmin se kykenee luomaan siitä itselleen kilpailuetua, koska oma data on vain yrityksen itsensä käytettävissä, ja data on kerätty nimenomaan yrityksen omista asiakkaista ja tuotteista.
Kolmas askel:
kerää tehokkaasti
Datan tehokas kerääminen edellyttää ymmärrystä siitä, mitä ja miten dataa tulisi kerätä sekä mitä teknologioita kannattaa hyödyntää. Lisäksi eri siiloihin kerättyä dataa tulee kyetä yhdistämään ja datan keruusta tulee tehdä mahdollisimman automaattista ja virheetöntä.
Neljäs askel:
etene määrätietoisesti
Jos esimerkiksi liiketoiminnan suurimpana haasteena on ymmärtää, keitä asiakkaat ovat, tai minkälaisia palveluita tai tuotteita he yritykseltä odottavat, datankeruun painopiste on eri suunnassa, kuin jos tavoitteena on esimerkiksi ymmärtää, ketkä ovat yrityksen keskeisimpiä kilpailijoita, ja kuinka kilpailijoiden tekevät toimenpiteet vaikuttavat asiakkaiden käyttäytymiseen.
Viides askel:
valitse oikeat työkalut
Datan prosessoinnin menetelmät ja teknologiat riippuvat erityisesti kerättävän datan määrästä ja esimerkiksi odotuksista lopputuotosten reaaliaikaisuudelle. Vaatimukset analyysimenetelmille ja -teknologioille ovat hyvinkin erilaiset reaaliaikaisten ja vaativia analytiikkamenetelmiä hyödyntävien tuotesuositusten tuottamiseksi kuin vaikkapa uusasiakashankinnan sääntöpohjainen pisteytysmenetelmä parhaiden potentiaalisten uusien asiakkaiden tunnistamiseksi.
