Uppdaterad 2023-02-07
Trygghet i organisationen leder till motivation, kreativitet och innovation vilka tillsammans skapar utveckling. Dessa tre viktiga komponenter kan inte digitaliseras. Data visar oss de siffror vi vill se, förutspår det som vi efterfrågar och avancerade modeller tränas på den data vi tillhandahåller.
I en era av datadrivna arbetssätt blir paradoxen att våga ta risker utanför det datan visar. För att våga ta risker behöver ledarskapet konstant arbeta på en grundplatta av trygghet som skapar förutsättningar för risktagande och möjlighet till kreativitet och innovation.
Data förklarar verkligheten och kan skapa förutsättningar för dagens ledare att fatta bättre beslut. Tillsammans med ett datadrivet ledarskap finns fyra nyckelfaktorer som framtidens ledare behöver tänka på för ett analogt agerande i en digitaliserad värld.
Nyckelfaktorerna för ett data-drivet ledarskap:
-
Förstå din verklighet - för att kunna utmana den
-
Källkritiskt förhållningssätt - delarna bygger upp helheten
-
Arbeta med hypoteser
-
Relatera satsningar till verksamhetsmål och synliggör dem
Förstå din verklighet - för att kunna utmana den
Tänk dig att du är en beslutsfattare i ett bolag som kämpar med att gå med vinst. När du går igenom förra årets högst prioriterade fokusområden så ser du att i toppen ligger "sänka kostnader med 15 %", baserat på att externa utgifter ökat och att det gjorts större investeringar.
Fokuserar du på att sänka kostnaderna, eller ökar du intäkten baserat på genomföra investeringar? I många fall fattas beslut baserat på att spara resurser, istället för att maximera avkastningen.
Kognitiv bias
Vi människor agerar irrationellt på grund av kognitiv bias. Kognitiv bias beskriver när vår hjärna fungerar konsekvent irrationellt upprepade gånger.
Exemplet ovan baseras på en kognitiv bias som kallas förankring. Detta innebär att beslutsfattaren fokuserar och förlitar sig på den första informationen som hjärnan tog till sig, dvs kostnadsbesparingen. Hjärnan kommer använda denna information när beslut ska fattas i andra avseenden eller i ett senare skede.
Kognitiv bias är den datadrivna ledarens största fiende eftersom det förhindrar att datadrivna insikter förankras i våra hjärnor.
För att kunna fatta datadrivna beslut behöver du identifiera vad som begränsar dig. Vilka kognitiva bias har du som blir direkt hämmande för ditt beslutsfattande? Identifiera dem och förstå dem. Det ger dig helt nya förutsättningar till datadrivna insikter att agera på.
Källkritiskt förhållningssätt - delarna bygger upp helheten
Som datadriven ledare använder du data för att förstå ett händelseförlopp. Data sätts i kontect för att förklara verkliga händelser, processer, arbetssätt och resultat.
Datadrivna ledare förstår hur information tagits fram och vilken data som ligger till grund för den. Vilka källsystem kommer data från? Hur har data hämtats och analyserats? Vilken kvalitet har inhämtad data?
Denna förståelse behövs för att sätta siffror i sitt sammanhang. Som ledare kommer du att i flera olika situationer diskutera siffror. Framför allt när siffrorna inte ligger i linje med förväntat resultat. När siffror inte sätts i sammanhang blir diskussioner till spekulationer och istället för att gå till handling baserat på informerat beslut så blir resultatet snarare en validering av det underlag som finns tillgängligt.
Arbeta med hypoteser
Data är till för att förklara verkligheten, men det är sällan vi får förklaringar på frågor vi inte ställer. Som datadriven ledare ska du vara nyfiken och se data som en möjlighet att utforska verkligheten, snarare än att stirra dig blind på data som ger en förklaring och acceptera det som en sanning. Att arbeta med hypoteser innebär att arbeta med rörlig materia - det står aldrig stilla.
En hypotes är bara så bra som de utmaningar den står sig mot. Därför är det viktigt att du som datadriven ledare ständigt utmanar gamla sanningar och förklaringsmodeller med nya insikter, för att säkerställa att dina tidigare beslut fortfarande är relevanta. Alternativt leder insikterna till nya hypoteser som formar kommande beslut.
Datadrivna ledare identifierar sina utmaningar, genererar en hypotes kring varför verkligheten ser ut som den gör. Analysera data istället för att titta i systemen för att begränsa mätvärden till de KPIer som finns att tillgå för att fatta beslut framåt.
Relatera satsningar till verksamhetsmål - och synliggör dem
Föreställ dig att du är en arbetsgivare med målsättningen att vara en åtråvärd arbetsgivare. Du vill att personalen ska trivas på jobbet. När den årliga interna medarbetarundersökningen är gjord visar det sig att trivseln ökat med 60%. Ökningen ser du i siffror, men inte förståelsen om varför. Vilka av de genomförda insatserna är det som bidragit till den ökade trivseln?
En datadriven ledare följer upp de olika initiativen som genomförts för att förstå utfallen. Det ger kunskap om vad som ökar trivsel och engagemang hos medarbetarna och i slutändan ett inre driv där alla drar åt samma riktning.
I exemplet ovan kanske du som arbetsgivare startade en obligatorisk chefsutbildning samtidigt som du började bjuda alla på frukost varje torsdagsmorgon. Om du följt upp initiativen separat hade du kunnat mäta effekten av dem var och för sig. På så sätt hade din organisation kunnat fatta beslut om att det var värt att skicka alla chefer på utbildning eller om det är frukosten som gjort susen för trivseln. Kanske var en kombination av båda?
