Viden

Få succes med datavisualisering

Flotte dashboards er nemme at blive begejstret for. Men hvis datakvaliteten og det løbende analysearbejde ikke følger med, risikerer visualiseringen at miste sin værdi.

Power BI gør det muligt at samle store mængder data i grafer, diagrammer og dashboards, der giver et hurtigt overblik. Det er både effektivt og visuelt stærkt.

Men et dashboard er ikke et mål i sig selv.

Datavisualisering er ubrugeligt!
(medmindre du har en procedure, der sikrer kvaliteten af dine data)

For værdien ligger ikke kun i at kunne se data. Den ligger i, at du kan stole på dem, forstå dem og bruge dem til at træffe bedre beslutninger.

Det er her, det løbende analysearbejde bliver afgørende.

Når tallene først er visualiseret, begynder det egentlige arbejde: Hvad fortæller de? Hvorfor ser udviklingen sådan ud? Er der mønstre, afvigelser eller tendenser, vi skal reagere på?

Netop den del bliver let nedprioriteret. Resultatet er, at dashboards bliver oprettet, præsenteret og måske endda beundret – men ikke nødvendigvis brugt til det, de er bedst til: at skabe indsigt og forbedringer.

Et flot dashboard kan give dig overblik. Men først når data er valide, bliver analyseret og fører til handling, skaber datavisualisering reel værdi.

Så hvordan sikrer og løfter du kvaliteten af de data, du visualiserer?

Der er især tre greb, du bør have styr på:

Prioriter din gentagne analyse

Sæt en fast aftale i kalenderen – med dig selv, din nærmeste kollega eller en IPW Konsulent.

Etablér en proces for dataanalyse

Tag afsæt i, hvorfra der skal hentes data. Hvad der skal måles på? Og hvor ofte det skal analyseres?

Følg din datavisualiseringsprocedure

Måske i virkeligheden det vigtigste. Hvorfor får du at vide nedenfor.

Hvorfor skal du analysere visualiserede data?

Når du, over tid, analyserer data, får du et klart billede af, hvor I bør sætte ind. Det vil blive tydeligt for dig, om I bevæger jer i den ønskede retning eller ej.

Det handler om, at du kigger nærmere på, om der er noget, der stikker udenfor eller skævvrider billedet? Og dernæst forholder dig til, om der er en naturlig årsag hertil? Hvis ikke, er det her, du skal sætte ind.

Formålet med en fast datavisualiseringsprocedure er altså at gennemse dine visualiseringer med henblik på at fange trends og udsving og opnå indsigter for at kunne træffe de smarte, fornuftige, fremsynede beslutninger.

I denne proces kan du med fordel inddrage den (som måske er dig selv?) eller de datavisualiseringsansvarlige og eventuelt også ledelsen. Det er en stor fordel, at du ikke står alene med opgaven, men også får input fra andre. Processen bør selvfølgelig også tage højde for, hvordan du indsamler data – herunder hvordan du involverer og træner de medarbejdere, som praktisk udfører registreringerne.

Garbage in – garbage out, du ved.

Vil du arbejde mere systematisk med datavisualisering?

Kontakt os og få sparring på en fast datavisualiseringsprocedure – så I får en rytme for analyse, bedre datakvalitet og indsigter, der kan bruges i hverdagen.

Lad os tage en snak

Måske bør dit datagrundlag også ses efter?

Verden ændrer sig, og når den gør, påvirkes virksomheden og ledelsessystemet også. Der kan komme nye standardkrav, som virksomheden skal forholde sig til og måle på. Fx NIS2, ESG. Det kan også mere lavpraktisk være omstændigheder, der ændrer sig, og at ledelsen ønsker nye områder belyst. 

Derfor er det også essentielt, at du, over tid, forholder dig til, om det, I måler på, rent faktisk er tilstrækkeligt til at give jer de ønskede indsigter?

Bør registreringsformularen gentænkes?

Bør I tilføje yderligere målepunkter – eller måske fjerne nogle, der er irrelevante?

IPW systemet er fleksibelt, og du kan påvirke data ved at tilpasse og ændre opsætningen af formularer. Det essentielle er, at du stiller dig vedvarende kritisk over for, om de data, I indsamler, giver et fulde billede.

Vil du udnytte mulighederne for at få bygget en implementeret proces for årsagsanalyse ind i IPW?

Det er ganske nemt. Kontakt os i dag og hør mere om dine muligheder.

Kontakt os

Få succes med datavisualisering

Hvorfor skal du analysere visualiserede data?

Måske bør dit datagrundlag også ses efter?

Flere artikler