Data-driven decision making, czyli podejmowanie decyzji w oparciu o dane

Data-driven decision making, czyli podejmowanie decyzji w oparciu o dane

Masz w firmie dane, ale bez jednego źródła prawdy i wspólnych KPI dalej podejmujesz decyzje na wyczucie. Data-driven decision making porządkuje je w spójny obraz, eliminuje silosy i pozwala reagować na odchylenia zanim zamienią się w koszty. W artykule pokazujemy, jak zbudować fundament pod decyzje oparte na faktach: od przygotowania danych po monitoring KPI i dashboardy.

Wykorzystaj swoje dane.

Pomyśl o ilości danych, które każdego dnia przepływają przez Twoją organizację. W erze Big Data ta liczba prawdopodobnie przekracza wszystko, co jesteś w stanie realnie policzyć.

Choć perspektywa zarządzania takim wolumenem może onieśmielać, najbardziej konkurencyjne firmy znajdują sposoby, by nad nim zapanować.

Jeśli chcesz wyprzedzać rynek i utrzymać przewagę, musisz nauczyć się wydobywać z danych biznesowych kluczowe informacje, które pozwolą podejmować trafniejsze decyzje.

Czym więc jest data‑driven decision making? Przyjrzyjmy się temu bliżej i zobaczmy, jak zacząć.

Czym jest podejmowanie decyzji w oparciu o dane?

Aby utrzymać zwinność operacyjną, liderzy biznesowi muszą przewidywać problemy i reagować w czasie rzeczywistym. Muszą też wyposażyć zespoły w możliwość podejmowania codziennych, strategicznych decyzji.

Na pierwszy rzut oka może to wyglądać jak zadanie niemożliwe. Jednak jeśli spojrzysz szerzej, okaże się, że większość potrzebnych zasobów już masz.

Kluczowy składnik inteligentnego, opartego na danych podejmowania decyzji znajduje się w Twojej organizacji. Mowa oczywiście o danych.

Korzyści z podejmowania decyzji w oparciu o dane

Możesz mieć dostęp do krytycznych informacji, ale to nie znaczy, że wykorzystujesz je do przewidywania przyszłych wyników czy budowania bardziej rentownego i efektywnego łańcucha dostaw.

Jeśli tak wygląda sytuacja w Twojej firmie, czas przejść na nowy paradygmat decyzyjny. Oto trzy najważniejsze powody, dla których warto oprzeć decyzje biznesowe na danych.

1. Eliminacja silosów organizacyjnych

Jeśli proces biznesowy nie działa, winny nie zawsze jest sam workflow. Często problemem jest sposób, w jaki pracownicy współpracują - albo nie współpracują.

Gdy pojawiają się silosy, współpraca słabnie. Zwykle dzieje się tak, gdy jedna grupa ma dostęp do określonych danych, a inna już nie.

Centralizacja danych w nowoczesnym systemie ERP lub SCM sprawia, że wszyscy pracują na tej samej platformie, co ułatwia współdziałanie. To nie tylko usprawnia podejmowanie decyzji wewnątrz organizacji, ale też pozwala zapewnić spójne, spersonalizowane doświadczenie klienta.

Oczywiście, jeśli po uporządkowaniu danych proces nadal nie działa, warto przeprowadzić analizę procesów biznesowych, by zrozumieć, co wymaga poprawy.

2. Jedno źródło prawdy

W miarę jak informacje krążą po organizacji, potrzebujesz sposobu na ich kontrolę i śledzenie.

Gdy scentralizujesz dane, każdy będzie wiedział, gdzie znaleźć i jak udostępniać kluczowe informacje. Dzięki temu zespoły mogą podejmować decyzje w oparciu o spójne dane.

Co najważniejsze - dla każdego punktu danych istnieje tylko jedno źródło prawdy. Nie musisz się martwić, że jeden zespół pracuje na innej wersji pliku niż drugi.

3. Napędzanie ciągłego doskonalenia

Gdy decyzje zaczynają wynikać z danych, często rośnie zaangażowanie pracowników. Łatwiej im wtedy zobaczyć, czym zajmują się inne działy i jak mogą wzajemnie ułatwiać sobie pracę.

Jak przygotować fundament pod mądre decyzje biznesowe

Omówiliśmy już, dlaczego podejmowanie decyzji w oparciu o dane jest ważne i jakie przynosi korzyści. Teraz czas na praktykę - jak wykorzystać dane, by realnie poprawić wyniki biznesowe?

Na rynku istnieje wiele narzędzi analitycznych, w tym rozwiązania AI i platformy wizualizacji danych. Jednak wiele organizacji już je posiada - tylko nie wykorzystuje pełnego potencjału swoich danych.

Z naszego doświadczenia wynika, że przed wejściem w analizę danych lub proces wyboru ERP warto przejść przez uporządkowane planowanie strategiczne. Zwykle obejmuje ono:

  • ocenę gotowości organizacji, poziomu zaangażowania i spójności celów
  • zdefiniowanie strategii informacyjnej
  • analizę obecnego stanu technologicznego
  • analizę obecnego stanu danych
  • powiązanie istniejących danych z celami biznesowymi i ich restrukturyzację pod KPI
  • zdefiniowanie przyszłego modelu działania
  • ocenę infrastruktury technologicznej pod kątem reimplementacji, optymalizacji lub wymiany systemów

Co zrobić z tymi wszystkimi danymi?

1. Monitoruj KPI

Czy Twoje procesy działają tak, jak powinny? Jak wygląda satysfakcja pracowników?

Dzięki kluczowym wskaźnikom efektywności (KPI) liderzy biznesowi mogą podejmować decyzje oparte na faktach.

Regularna analiza pozwala ocenić, gdzie jesteś i jak daleko Ci do celu. Wczesne wykrywanie odchyleń umożliwia proaktywną reakcję.

2. Wizualizuj dane

Trudno podejmować decyzje oparte na danych, jeśli nie rozumiesz, co dane próbują Ci powiedzieć. Surowe tabele czy akapity tekstu nie pomagają.

Nowoczesne systemy ERP oferują konfigurowalne dashboardy, które ułatwiają interpretację kluczowych informacji.

3. Wpływaj na decydentów

Jeśli chcesz przekonać kluczowych interesariuszy do projektu, dane są Twoim najmocniejszym argumentem. Zarząd oczekuje konkretnych liczb potwierdzających zasadność pomysłu - a najlepszym sposobem na zbudowanie wiarygodności jest przedstawienie faktów.

Wykorzystaj potencjał data-driven decision making

Nie musisz podejmować kluczowych decyzji biznesowych po omacku. Czas wykorzystać potencjał danych, które już posiadasz. Jeśli nie wiesz jakie dane zbierać albo w jaki sposób je zbierać, przechowywać i wyciągać z nich korzyści dla Twojej firmy, specjaliści z xalution Group chętnie w tejmaterii Ci pomogą.

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane to różnica między dobrze zaplanowanym ruchem biznesowym a strzałem w ciemno.
To pewność, że Twoja strategia opiera się na faktach, a nie intuicji.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Silosy danych jako strategiczne ryzyko w transformacji ERP

W świecie transformacji cyfrowej największym zagrożeniem nie są błędy systemowe, lecz informacje, których nie widać. Silosy danych – rozproszone, niespójne i niepołączone źródła informacji – potrafią zniweczyć nawet najlepiej zaplanowane wdrożenie ERP. To ryzyko jest szczególnie dotkliwe dla organizacji stojących przed wyborem i implementacją nowego systemu, ponieważ ukryte nieefektywności ujawniają się dopiero w trakcie pracy operacyjnej: w opóźnionych decyzjach, błędnych prognozach czy utracie zaufania klientów. Silosy jako problem przywództwa Zbyt często traktuje się problemy z danymi jako kwestie czysto techniczne. Tymczasem silosy powstają w wyniku decyzji organizacyjnych: jak działają jednostki biznesowe, jakie systemy wybierają i jak egzekwują procesy. Przykład globalnego producenta, który w różnych regionach korzystał z odrębnych systemów finansowych, zakupowych i magazynowych, pokazuje skalę problemu. Rozbieżne prognozy nie wynikały z błędnych formuł w arkuszach, lecz z niespójnych danych – różnych hierarchii produktów, odmiennych konwencji nazewniczych czy nieaktualnych rekordów klientów. W efekcie każdy raport był tylko fragmentem prawdy, a menedżerowie podejmowali decyzje w oparciu o niepełny obraz. Konsekwencje dla łańcucha dostaw W obszarze zarządzania łańcuchem dostaw silosy danych mogą być wręcz katastrofalne. Błędne sygnały popytu, nieaktualne dane dostawców czy rozproszone informacje logistyczne podważają zwinność, którą ERP ma zapewniać. Jeden z globalnych producentów żywności doświadczył tego boleśnie: regionalne oddziały pracowały na przestarzałych systemach i arkuszach Excel, co skutkowało niedoborami surowców w jednych regionach i nadprodukcją w innych. Dopiero wdrożenie nowoczesnego ERP, integrującego finanse, produkcję i dystrybucję, pozwoliło odzyskać kontrolę i widoczność w czasie rzeczywistym. Wyzwania dla AI w ERP Coraz więcej organizacji rozważa wykorzystanie sztucznej inteligencji w systemach ERP. Jednak bez wysokiej jakości, zharmonizowanych danych algorytmy predykcyjne nie poprawiają wglądu, lecz wzmacniają błędne założenia. Dlatego zanim kadra zarządzająca zdecyduje się na wdrożenie AI, musi upewnić się, że architektura danych i governance są wystarczająco dojrzałe, aby wspierać wiarygodne prognozy. Typowe źródła fragmentacji danych Często mimo wielomilionowych inwestycji w ERP, fragmentacja danych się utrzymuje a najczęstsze przyczyny to: Niepełny zakres integracji – niedoszacowanie liczby systemów powiązanych z ERP, np. CRM czy magazynów. Niespójności danych głównych – duplikaty dostawców, różne jednostki miary, niespójne kody produktów. Brak właścicieli danych – brak odpowiedzialności za jakość danych, szczególnie po go-live. Rozproszone narzędzia raportowe – eksporty do Excela jako sygnał, że system jest fragmentaryczny lub brak nadzoru nad danymi.   Przykład z sektora medycznego Międzynarodowy producent w branży healthcare utrzymywał odrębne systemy księgowe i planowania popytu w różnych regionach. Skutkiem były duplikaty rekordów i niespójne prognozy. Dopiero wybór ERP z naciskiem na analitykę i skalowalność oraz ujednolicenie procesów pozwoliły przełamać silosy i zbudować spójny obraz operacyjny. Checklista dla Zarządów: jak przeciwdziałać silosom danych Traktuj dane główne jak infrastrukturę – zdefiniuj właścicieli, procesy audytu i politykę cyklu życia. Uwzględnij integrację w kryteriach wyboru ERP – testuj złożoność integracji i przygotuj system pod przyszłe wykorzystanie AI. Synchronizuj strategię danych ze zmianą organizacyjną – powołaj stewardów danych, wprowadź programy edukacji data literacy, komunikuj wartość wspólnych danych. Projektuj wsparcie po wdrożeniu wokół danych – oceniaj dostawców pod kątem jakości raportów, efektywności planowania i realizacji zamówień. Buduj kulturę współdzielenia informacji – eliminuj lokalne arkusze Excel i promuj centralne repozytoria danych. Podsumowanie Silosy danych są strategicznym ryzykiem, które może zniweczyć transformację cyfrową. Sukces ERP nie zależy wyłącznie od technologii, lecz od integracji danych, zarządzania nimi i kultury organizacyjnej. Kadra zarządzająca musi traktować dane jak strategiczny zasób i zapewnić ich spójność w całej organizacji. Dlatego eliminacja silosów musi być traktowana jako strategiczne wyzwanie. Właściwy system ERP, wdrożony z doświadczonym partnerem doradczym, pozwala nie tylko uniknąć typowych pułapek fragmentacji danych, ale też zbudować trwałą przewagę konkurencyjną.
Silosy-danych-jako-strategiczne-ryzyko-w-transformacji-ERP
Logo firmy xalution Group
zweryfikowano

0/5

xalution Group

Zwinne rozwiązania dla Twojego biznesu


Microsoft Dynamics 365
Cała Polska
+1
Zobacz profil
Branża
Automotive, Chemiczna, Dystrybucja, eCommerce, Hotelarstwo, Meblarska, Metalurgiczna, Produkcyjna, Sektor publiczny, Transportowa, Produkcja maszyn, Produkcja zaawansowanych technologii i elektroniki, Cyfrowa transformacja przedsiębiorstw
Opis
Zwinne rozwiązania i inteligentne usługi dla zoptymalizowania Twoich procesów biznesowych....
rozwiń