Vi bliver alle sammen bombarderet med data og information, så det bliver et stigende problem at finde ud af, hvordan vi transformerer al denne information til brugbar viden og gode beslutninger.
En analyse i år fra blandt andet The Economist Intelligence Unit viste, at 75 procent af virksomhederne er data-drevne, men 90 procent af dem siger, at deres beslutninger kunne blive bedre, hvis de havde adgang til al relevant information.
Det er dog ikke altid mangel på information, der er problemet.
Der er masser af information tilgængeligt - bare ikke nødvendigvis den rigtige.
I sundhedssektoren skønnes det, at mængden af information fordobles hvert femte år, men uden at den enkelte behandler oplever, at de bliver bedre i stand til at træffe de rigtige beslutninger.
En af de store barrierer er her organisatoriske og teknologiske siloer.
Adgangen er begrænset
Ofte er adgang til information begrænset til enkelte funktioner eller områder i organisationen uden det nødvendige helhedssyn for at kunne foretage de optimale analyser.
Virksomheder kan få betragtelige fordele ved at fokusere på organisationen som helhed og se på end-to-end-processer.
Jeg har set et eksempel på en virksomhed, der brugte 1.500 kroner på at behandle en ordre, mens industristandarden på virksomhedens område var langt mindre.
Ved at lave en dataanalyse af hele processen end-to-end var de i stand til at identificere netop de dele af processen, der pumpede den samlede omkostning op.
Selvom it på mange områder i disse år bliver decentraliseret, så er dataanalyser et område, der med stor fordel kan centraliseres.
En central styring af data eller en central enhed til dataanalyse er netop de redskaber, der kan sikre, at den "rigtige information kommer til de rigtige mennesker på det rigtige tidspunkt".
Et centralt team kan sørge for, at der er én data-sandhed i organisationen, og på toppen af denne raffinere datastrømme relevante for de enkelte dele af virksomheden og beslutningstagerne.
Sådan kommer du igang - se de gode råd
Der er mange fordele ved en centraliseret model.
Det centrale kompetencecenter kan levere information og viden som en serviceydelse på en mere cost-effektiv, brugbar og målrettet måde.
Men det forudsætter naturligvis ikke blot data, men også de rigtige redskaber og processer til at transformere data til brugbar viden, som matcher organisationens behov.
Der er således tale om en specialistfunktion med kompetencer inden for områder som arkitektur, statistisk modellering, analyser, forretningsforståelse, data-management og ikke mindst kommunikative evner.
Ikke en enkel vej
Vejen hertil er ikke nødvendigvis enkel - og kræver både mod og opbakning fra organisationens øverste ledelse.
Og tiden er selvfølgelig ikke til at skabe et stort, ekstra overhead i en organisation, så en helt praktisk måde at starte på kan være følgende:
Start med at identificere de vigtigste beslutninger, som organisationen har behov for at monitorere hele tiden.
Overvej hvilke kunne blive forbedret, hvis der var bedre viden til rådighed, og prioritér dem efter værdi for forretningen.
Lav et review af de dataanalyse-initiativer, der allerede er i organisationen.
Afgør hvilke af dem, der faktisk understøtter ovenstående prioriterede beslutninger og dermed, om der er væsentlige områder, der bliver overset.
Overvej hvilke analytiske ressourcer, der allerede findes i organisationen.
Disse findes givetvis rundt om i organisationen. Lav derfor en plan for, hvordan - måske i flere step - disse kan bliver samlet i et kompetencecenter og hvilke yderligere kompetencer, der er behov for at tilføre dette.
Per Andersen er principal consultant i Capgemini.
Computerworlds klummer er ikke nødvendigvis udtryk for Computerworlds holdninger, men er alene udtryk for skribentens holdninger.