Data, insikt och analys

Att förstå skillnaden mellan data och insikt är väsentlig inom datadriven analys och beslutsfattande. 

Data är råa fakta, observationer eller mätningar som samlats in från olika källor. Det kan vara kvantitativa (siffror, mätningar) eller kvalitativa (beskrivande) och kan vara strukturerade (organiserade i tabeller eller databaser) eller ostrukturerade (text, bilder, ljud). Data i sig själva har ingen inneboende betydelse eller tolkning utan behöver bearbetas och analyseras för att extrahera insikter.

Insikt är förståelse, innebörd eller slutsatser som kommer från analysen av data. Det innebär att tolka, dra slutsatser eller hitta mönster och trender i data för att förstå dess betydelse och relevans. Insikt är vad som ger värde åt data genom att översätta det till användbar information som kan stödja beslut och åtgärder. Insikter kan vara kvantitativa eller kvalitativa och kan vara strategiska, operationella eller taktiska beroende på syftet med analysen och användningen av insikterna.

Exempel:
– Om ert företag nyligen har infört ett nytt LMS för era anställda, kan ni genom att ta fram data gällande användarstatistik och utvärdera inlärningsresultaten identifiera vilka områden som behöver förbättras och anpassa ert L&D-program. 

– Skolor och lärare kan genom data gällande elevers resultat och prestationer, identifiera mönster och anpassa undervisningen. Data kan ge fler insikter och hjälpa till att förstå vilka ämnen eleverna har svårt med, vilka som är starka, och hur man bäst kan stödja varje elev.

Data är alltså råa observationer eller fakta, medan insikt är den förståelse eller betydelse som härleds från analysen av dessa data. Insikterna är vad som ger värde och styr beslutsfattande och åtgärder.

Prediktiv analys

Prediktiv analys kan till exempel användas för att identifiera elever som kan vara i riskzonen för att misslyckas eller behöver extra stöd, så att insatser kan sättas in i tid. Prediktiv analys inom data är en metod inom datavetenskap och analys där historiska data används för att förutsäga framtida händelser, mönster eller beteenden. Genom att tillämpa olika statistiska och maskininlärningsalgoritmer på tidigare insamlade data kan prediktiv analys generera insikter och prognoser som hjälper organisationer att fatta informerade beslut och vidta åtgärder i förväg.

Användning av historiska data: Prediktiv analys använder historiska data som grund för att identifiera mönster och trender. Dessa data kan omfatta allt från kundbeteende och transaktionshistorik till sensoruppgifter och ekonomiska indikatorer.

Algoritmer och modeller: Prediktiv analys använder olika algoritmer och modeller för att analysera historisk data och dra slutsatser om framtida händelser. Det kan inkludera tekniker som regressionsanalys, tids- och serieanalys, beslutsträd och neurala nätverk.

Framtidsprognoser: En av de främsta målen med prediktiv analys är att göra framtidsprognoser baserat på historiska data och identifierade mönster. Det kan omfatta förutsägelser om kundbeteende, försäljningstrender, lagerbehandling, riskhantering och mycket mer.

Beslutsstöd: Genom att förutsäga framtida händelser och trender kan prediktiv analys ge värdefulla insikter som stödjer beslutsfattande inom olika områden och branscher. Det kan hjälpa företag att optimera processer, förbättra marknadsföringsstrategier, minska risker och öka effektiviteten.

Iterativ process: Prediktiv analys är ofta en iterativ process där modeller kontinuerligt förbättras och kalibreras baserat på nya data och feedback. Det kräver noggrann övervakning och utvärdering för att säkerställa att prognoserna förblir relevanta och tillförlitliga över tiden.

Leading- och/eller lagging-indikatorer

Inom datadrivet arbete används ofta både så kallade leading (ledande) och lagging (eftersläpande) indikatorer för att mäta prestanda och förutsäga framtida resultat. Dessa två typer av indikatorer har olika egenskaper och spelar olika roller i beslutsfattandet.

Leading-indikatorer är tidiga tecken eller händelser som kan antyda framtida förändringar eller trender. De ger insikter om vad som kan hända i framtiden och kan användas för att fatta proaktiva beslut.

Exempel på leading-indikatorer kan vara antalet nya kundregistreringar, trafik på webbplatsen, eller antalet förfrågningar om en produkt. Dessa indikatorer är särskilt värdefulla för att identifiera trender och möjligheter i förväg, vilket gör det möjligt för organisationer att vidta åtgärder för att påverka resultatet positivt.

Lagging-indikatorer är resultatet av tidigare händelser eller åtgärder och används för att utvärdera prestanda eller resultat som redan har inträffat. De reflekterar historiska data och används för att bedöma effekten av tidigare beslut eller åtgärder.

Exempel på lagging-indikatorer inkluderar försäljningsintäkter, vinstmarginaler eller kundnöjdhetspoäng. Dessa indikatorer är användbara för att utvärdera prestanda och effektivitet efter att en händelse har inträffat och kan användas för att justera framtida strategier baserat på tidigare resultat.

Roll och betydelse:

För ledningen och beslutsfattare:

Leading-indikatorer ger tidig insikt och möjlighet att agera proaktivt för att påverka framtida resultat. Lagging-indikatorer ger feedback på genomförda åtgärder och kan användas för att justera strategier och fatta beslut baserat på tidigare prestanda.

För personal och operativt team:

Leading-indikatorer kan användas för att identifiera trender och förutse behovet av resurser eller förändringar i arbetsprocesser. Lagging-indikatorer ger feedback på utfall och kan användas för att utvärdera individuell och teamprestation.

Båda typerna av indikatorer är viktiga för att skapa en holistisk förståelse för prestanda och framgång inom organisationer som strävar efter att vara datadrivna. Att förstå skillnaderna och hur man använder både leading- och lagging-indikatorer kan hjälpa organisationer att fatta informerade beslut och uppnå sina mål effektivt.

Mer hjälp på vägen

Letar ni efter leverantörer som kan hjälpa er i arbetet? Kika på Edtechkartan utifrån målgrupp (Högre Utbildning/YH, Skola eller Företag) och t.ex. områden som Analysera verksamhetsdata, Kartläggning och analys, Utvärdering och analys beroende på vad det är ni är ute efter. För också dialog med era befintliga leverantörer om hur de kan hjälpa till, vilken data som hanteras i systemen och vilken funktionalitet de erbjuder för ett datadrivet arbetssätt.

Synpunkter

Har du frågor eller funderingar gällande materialet?
Hör gärna av dig till oss på Swedish Edtech!