Har vi misforstået datadrevet ledelse?

Flere data, funky algoritmer og et fancy dashboard giver ikke i sig selv ledere bedre beslutninger, skriver Jacob Jensen, der er analysechef ved Syddansk Universitet, i dette indlæg.
Brødtekst

I mange år har datadrevet ledelse været den hellige gral.

I PowerPoint-præsentationerne synes det kun at være et spørgsmål om øget digitalisering, bedre datakvalitet, flere data – gerne big data og dark data – større datamodeller, mere maskinlæring og øget automatisering.

Og ligesom mandagstrænerne i fodbold har et mantra om, at tabellen aldrig lyver, er forventningen til datadrevet ledelse, at et dashboard, der bygger på tal fra forretningssystemerne, gør beslutningerne mere fair, og dermed skaber bedre beslutninger.

Men er der noget, som vi har misforstået om datadrevet ledelse?

Den tekniske udvikling har fart på

Der er rigtig godt gang i digitaliseringen i Danmark - både i det private erhvervsliv og i den offentlige sektor.

Der er allerede mange gode eksempler på implementering af mere datadrevne beslutninger, typisk ved arbejdsprocesser på et operationelt niveau. Potentialet er indlysende for automatisering, der sker i en type af ”What-If”-udfaldsrum – og algoritmerne kan godt lære at respektere lovgivning sammen med optimeringen af forretningsøkonomien.    

Og der er altid kvalificeret hjælp at hente fra et stort udvalg af business intelligence konsulenter, der evner at argumentere for alle slags AI-løsninger med frit valg på alle hylder: ”Recurrent Neural Network Black Box Model or ML Regression White Box Model? - On prem or Cloud?".

IT-eksperter kan næsten lyde religiøse i forhold til håndteringen af data, men de entreprenante ser sig ikke tilbage – ”if you snooze you lose!”.

Risiko for at komme ud af takt?

Er investeringen all-in for stor, findes der et behageligt alternativ i flosklen: ”Think big, dream big, but start small”.

Desværre medfører den tilgang en vis risiko for, at de digitale transformationsprocesser sander til. Typisk sker det, at mens produktionen har fokus på at integrere IOT og snakke industry 4.0, printer andre afdelinger fortsat rapporter ud til meterlange reoler med ringbind.

Det er fint at sætte eksperimenter i gang, og det burde vi nok alle gøre noget mere, men det må ikke blive solopræstationer, uden at de også er en del af et partitur for en større symfoni. Topledelsen skal holde fast i taktstokken!  

Implementering af datadrevet ledelse er en reel forandringsproces, hvor det sjældent er nok at sætte strøm til eksisterende forretningsgange. Det kræver derfor en stor portion god gammeldags ledelse.

Ingredienslisten består blandt andet af et langsigtet strategisk perspektiv, ny virksomhedskultur, kompetenceudvikling af medarbejdere, samt markant reallokering af ressourcerne i forhold til de nødvendige til- og fravalg for at opnå den nye forretningsmodel.

Datadrevet ledelse er derfor en konstruktion, hvor topledelsen skal træffe en masse svære valg ganske tidligt i processen.

Husker beslutningstagerne at udfordre sig selv?

Datadrevet ledelse et kontinuum i forhold til, hvilken betydning data tillægges i beslutningsprocesserne. Det handler om at finde ud af, hvor meget vægt andre forhold end de kvantificerbare data må have i beslutningsprocesserne?

Vi er kun mennesker med klassiske uhensigtsmæssigheder i vores beslutningsprocesser, uanset hvor meget data vi bringer på bordet. Derfor vil vi stadig kæmpe med kognitive bias, intuition, myter og tommelfingerregler i forhold til hvem, hvad, hvornår og hvorfor.  

Det kræver mod og stor selvindsigt hos topledelsen at gentænke beslutningsprocesserne, hvis datadrevet ledelse skal være en effektfuld forandring – kom det med i business casen?

Data forudsætter mange valg

Datadrevet ledelse er også et spørgsmål om data etik. Ikke kun som GDPR, men mere som forretningens værdigrundlag, som triggeren, der skal drive udviklingen af forretningsmodellen.

Topledelsen skal forholde sig kritisk til, hvad der skal databelægges, og hvilke typer data der skal anvendes. Og det skal gøres med en nysgerrighed på operationalisering og usikkerhederne knyttet til data.

På den ene side er real time data, benchmark og prognoser essentiel ledelsesinformation – og skal prioriteres ud fra, hvad der er de vigtigste informationer. Det er i øvrigt ikke nødvendigvis kun data fra interne forretningssystemer. Alt for mange glemmer at inkorporere eksterne datakilder.

På den anden side, data er dyrt, og derfor må man spørge sig selv: Hvor lidt data, og hvor simpelt setup, kan vi nøjes med til at understøtte optimering af forretningen og strategiske perspektiver?

Indeholdt business casen dataetiske refleksioner og en mock up, der illustrerer den visuelle datastorytelling i topledelsens dashboard – med en eksplicit fremhævelse af, at ledelsesinformation aldrig er neutral, men summen af en række værdibaserede valg?

Det tekniske er vigtigt, men ikke vigtigst!

I den sidste ende er det ikke valget af teknologisk løsning, der gør forskellen, selv om den del typisk fylder meget i en business case.

Bare fordi man kan få flere data, funky algoritmer og et farverigt fancy dashboard er det ikke sikkert, at beslutningerne bliver bedre.

Vi evaluerer alt for lidt effekten af investeringerne i datadrevne løsninger. Måske ville flere lykkes bedre med at benytte data, hvis vi mere aktivt forholder os til de klassiske udfordringer i beslutningsprocesserne, når vi bruger de data, som er til rådighed for ledelsen.