Data er blitt helt sentralt for forståelse og formidling i vår digitale verden. Bedrifter og offentlige institusjoner trenger folk som evner til å gjøre data om til gode beslutninger. Arbeidsmarkedet tømmes fort for dataeksperter og blant dagens medarbeidere er kompetansenivået ofte for lavt både innen databehandling, -analyse og -formidling. Datakompetente ledere og ansatte er avgjørende for å kunne dra nytte av den digitale transformasjonen. Opplæringsprogrammer med fokus på data literacy er løsningen og de må starte nå. Slike programmene skal muliggjøre bedre og mer kreativ bruk av data. De skal også bidra til å bygge en ekte datadrevet kultur i organisasjonen.
Data literacy-kompetanse i alle ledd vil forbedre både individuelle og forretningsmessige resultater og innovasjon.
At virksomheter bruker data for å ta beslutninger er ikke noe nytt. Men det enorme omfanget av data vi har tilgang på i dag gjør situasjonen helt ny. Den pågående digitaliseringen skaper data fra nesten alt vi gjør. I fjor ble det hvert eneste sekund generert ca. 1,7 megabyte med nye data for hvert menneske på planeten. 90% av all verdens data er generert i løpet av bare de to siste årene [1].
I praksis er det imidlertid ikke lett å gjøre en verden full av data til en datadrevet verden. McKinsey identifiserte et stort potensiale fra data og analyse for femten år siden, men så langt har bare 20-30% av dette potensialet blitt realisert på tross av enorme investeringer i teknologi for datalagring, -struktur og -framvisning. En av de største hindringene er rett og slett mangel på datakompetanse blant de ansatte [2].
En datadrevet verden krever at både arbeidsstyrken, forbrukerne og innbyggerne er datakompetente. Dette betyr at folk må kunne både behandle, lese, analysere, tolke, kommunisere og ta beslutninger basert på data. Det er dette som kalles data literacy. Data er et eget språk. Å mestre dataspråket har blitt en av de mest relevante og "essensielle overlevelsesferdighetene i det 21. århundre" [3].
I dag er det store forskjeller i data literacy-kompetanse på alle nivåer i samfunnet, fra ledere til vanlige folk. På bred basis har OECD anslått at hele 70% av befolkningen ikke engang har et grunnleggende kompetansenivå [4]. Data Literacy Project har gjort en undersøkelse blant viktige beslutningstakere og fant at tre av fire ikke stolte på sin egen datakompetanse. I følge Gartner mangler 50% av alle organisasjoner tilstrekkelig datakompetanse for å realisere sin egen forretningsverdi.
For å redusere knappheten på kompetent arbeidskraft og øke avkastningen på investeringene i teknologi er løsningen å styrke folks datakompetanse.
Målet er ikke å bygge en organisasjon som kun består av dataeksperter. Målet er snarere å skape en felles interesse og et felles engasjement rundt data og deres evne til å forme fremtidens bedrifter.
Start med ekspertene. Dataekspertene er organisasjonens superkompetanse. De er trygge på å skrive og lese data, spesielt når de kjenner virksomheten godt. Imidlertid er de ofte selvlærte når det gjelder kommunikasjon og har ofte problemer med å formidle datainnsikt til bedriftens ledelse eller til andre ikke-dataeksperter. Deres største problem er å gjøre analysene forståelige for beslutningstakerne. Derfor er det viktig å gi ingeniører, analytikere og informasjonsdesignere et felles "dataspråk". Forståelige dataeksperter er nødvendig for å få hele organisasjonen med på datareisen.
Dataeksperter trenger å lære hvordan man kan prioritere hovedbudskapet i dataene, hvordan man lager lettfattelige visualiseringer og hvordan man bruker ord for å støtte forståelsen av grafer og tall. Konsistensen i og koblingen mellom budskap, data, visualisering og tekst er grunnlaget for enhver datakommunikasjon. Her er et eksempel fra et australsk bilforsikringsselskap: En gruppe med dataeksperter satset på å utvikle sine kommunikasjonsferdigheter og klarte å utvikle enkle og tilgjengelige dashboards i PowerBI med klare budskap. Dermed økte ledelsens interesse for data betydelig. Dataekspertene ble en kilde til uformell og kontinuerlig læring i bedriften og det bidro til å øke ledernes datakompetanse.
Dra nytte av ikke-dataeksperter, særlig blant ledere. Data er bare effektivt når det kan omsettes i bedre beslutninger. Derfor må også lederne kunne «dataspråket». De må forstå grunnleggende statistikk og lese forskjellige typer diagrammer for å stille smarte spørsmål og veilede dataekspertene i det videre arbeidet. Til syvende og sist er det ledelsen som er ansvarlig for hvordan data tolkes og for beslutningene som tas på grunnlag av dem.
Når ledere mangler datakompetanse kan det få dramatiske konsekvenser. Hva skjer hvis du feiltolker betydningen av salgsdataene? Hva hvis du feilberegner ytelsesdata som ligger til grunn for bonusutbetalingene? Se for deg en sammenligning av salg pr. ansatt pr. team. I ett av teamene fikk halvparten av de ansatte av en eller annen grunn ikke tilgang til registreringsportalen. Hvis du bare måler gjennomsnittlig ytelse på tvers av teamene, ligger det ene teamet ganske dårlig an... Ser det for dumt ut til å være sant, tror du? Slike grunnleggende feiltolkninger er ikke uvanlige. Det gir oss en smakebit på hvor vanskelig det kan være for mange ledere i møte med dataanalyser. Det gjøres mange feiltolkninger og tas mange dårlige beslutninger der ute. Den gode nyheten er at grunnleggende kunnskap og ferdigheter i data literacy vil løse mange problemer.
Få med resten av organisasjonen. Mobilisering av eksperter og ledelse vil øke hele organisasjonens bevissthet om data. Å bygge datakompetanse hos alle ansatte er neste trinn. Dette vil ha tre viktige konsekvenser: Mer kompetente ansatte vil være i stand til å 1) stille bedre spørsmål og forbedre dataanalysene, og 2) forbedre kvaliteten på datafangst og -innsamling og 3) forstå virksomheten mye bedre.
Framover
Etter år med enorme teknologiske investeringer i datalagring, -struktur og -framvisning er den neste etappen å bygge datakunnskap og -ferdigheter. Bare da kan bedriften bli en virkelig datadrevet organisasjon. Datakompetente ledere og ansatte er avgjørende for å kunne dra nytte av den digitale transformasjonen. Data er langt mer enn bare et kontroll- og styringsverktøy (f.eks KPIer). Virksomheter bør særlig se på data som en sentral innovasjonskilde som muliggjør utviklingen av nye produkter, tjenester og forretningsmodeller. Behandling av data for å skape verdifull innsikt krever samarbeid mellom mennesker med forskjellige kompetanser og erfaringer. Og prosessen er iterativ. På samme måte bygges innovasjon gjennom samarbeid, mangfold og iterasjon.
1] Commerzbank, White Paper on New Technologies, 2017.
2] McKinsey Global Institute, Age of analytics: Konkurrerende i en datadrevet verden, desember 2016.
3] Strategier og beste praksis for opplæring i informatikk - Knowledge Synthesis Report. Dalhousie University, 2015
4] OECD Skills Outlook 2013. OECD - En ny studie for å vurdere voksnes ferdigheter er i gang.
