Business Analytics i gulvhøjde - 5 enkle principper

29. maj 2015Skrevet af Anne-Marie Arnvig

IBM har supercomputeren Watson til hjælp til at behandle store mængder data. Data analyseres og holdes op imod hinanden. Mønstre identificeres og genkendes. Parret med kognitiv analyse ”tænker” Watson sig frem til den rette løsning på et givet problem.

Det virker. Det er godt. Det er stort. Meget stort. Men hvad gør man, når man ikke er IBM?

Vil du gerne i gang med Business Analytics men ikke helt ved hvordan, så følg de fem nedenstående principper som udgangspunkt. Så er du godt hjulpet:

- Vid hvad du vil vide
- Undgå KPI tyranni
- Vær konsistent og systematisk
- Brug det du allerede har til din rådighed
- Bliv ved med at spørge

Vid hvad du vil vide
Du kan ikke få et svar, før du ved, hvad du vil spørge om. Et godt sted at starte er med et problem fx ”Det lader til, at vi får flere og flere åbne sager. Er det rigtigt, og er det i så fald godt eller skidt?”

Når først du ved, hvad du vil vide, kan du stille delspørgsmål.

Tæl, tæl, tæl
Tæl først det, der kan tælles. Hvor mange åbne sager har vi i dag? Hvor mange havde vi på samme tid sidste måned/sidste år/de sidste tre år? Hvor lang tid går der fra en sag er åbnet til den er lukket? Hvor mange sager er lukket, faktureret og betalt i sidste måned/sidste år/sidste tre år? og så videre.

Tællinger over en periode fortæller om udvikling og afvigelser i det enkelte parameter over perioden.

Tællinger sat i forhold til hinanden fx åbne sager i forhold til samlet antal sager og omsætning over måleperioden, kan indikere et samlet billede. Men husk det er kun en indikation.

Opstil en hypotese
Når du har en indikation af det samlede billede, så opstil en hypotese fx: Vi har flere åbne sager nu end på samme tid sidste år. Det er som grundudvikling godt, for den samlede opgavemængde og omsætning er steget. Dog ikke proportionelt med antallet af åbne sager. Det er min formodning, at en del af de åbne sager egentlig er afsluttede og blot mangler fakturering.

Test din hypotese: tæl mere og se på processer
Hvor mange sager har status ”Afsluttet - klar til fakturering”? Hvem afslutter sager? Hvem fakturerer? Hvad er processen for afslutning og fakturering?

Måske viser det sig, at regnskabsafdelingen, som fakturerer ikke kan følge med på grund af en øget sagsmængde, og derfor er en del af sagerne ikke faktureret og lukket.

Måske viser det sig, at du tog fejl, og så må du undersøge videre. Det kan jo være, at problemet blot er, at den nye kontorelev ikke har fået at vide, at sagernes status skal ændres til lukket efter fakturering. Eller måske er der et helt andet svar.

Hvis du ikke har et problem men bare er nysgerrig
Tja, devisen er den samme: Tæl først det, der kan tælles. Hvor mange åbne sager har vi i dag? Hvor mange havde vi på samme tid sidste måned/sidste år/de sidste tre år?

Måske ser du et mønster; fx at der de sidste tre år har været et fald i åbne sager i maj. Så har du et nyt spørgsmål ”Hvorfor er der fald i åbne sager i maj?”. Og så tager du den derfra.

Undgå KPI tyranni
Hvis du opstiller for mange parametre at måle på og sammenholde, drukner du i data, du ikke kan strukturere. Vælg derfor de Key Performance Indicators (KPI), der giver mening. Og læg flere til, når du skal afprøve din hypotese. Vid hvad du vil vide og opstil KPI for det. No more - no less.

Vær konsistent og systematisk
Sørg for at du måler på samme måde, på samme perioder og samme parametre hver gang. Før evt. en log.

Brug det du allerede har til din rådighed
Brug de data og de redskaber du allerede har til din rådighed. Tæl det, du kan tælle. Saml data fra alle de kilder, du har til rådighed. Spørg andre. Vær kreativ. Du ved allerede mere, end du tror.

Din egen Watson i miniudgave
Har du en IBM POWER, så har du allerede din egen miniudgave af Watson. Lær at bruge din DB2 Query på din POWER, og du kan trække rapporter og tællinger, du slet ikke har tænkt på endnu.

Bliv ved med at spørge
Blive ved med at undersøge relationer, mønstre og mulige forklaringer. Vær nysgerrig. Lav tællinger, du endnu ikke ved, hvad du skal bruge til. Opstil Queries blot fordi du er nysgerrig. Og bliv ved med at spørge, om du nu har fundet den rette forklaring på et givet mønster. Prøv at modbevise din hypotese. Det er let at komme til at konkludere, at fordi antallet af storke er faldet og antallet af danske babyer er faldet, at så må det være storken, der kommer med de danske babyer. Husk at teste andre mulige svar. Og find ud af hvilke data du mangler, og begynd at registrere dem.