البيانات اليوم هي شريان الحياة لأي مؤسسة ناجحة في عالم الأعمال المتغير باستمرار، حيث يمكن اعتبارها واحدة من أكثر الأصول قيمة التي يمكن امتلاكها. تقدم البيانات رؤى تساعد في اتخاذ القرارات وزيادة الأداء العام في العمليات – من خلال فهم سلوكيات العملاء، وكفاءات العمليات، واتجاهات السوق بشكل أفضل. لقد أدى التقدم إلى ما نطلق عليه الآن القيادة المبنية على البيانات، حيث يستخدم القادة تحليلات البيانات كدليل لقراراتهم واستراتيجياتهم.
القيادة المبنية على البيانات تشير إلى استخدام البيانات وتحليلات البيانات في اتخاذ القرارات وتوجيه المنظمات، حيث يعتمد الممارسون على الحقائق، والاتجاهات، والمعايير في اتخاذ القرارات بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الشعور الداخلي. باستخدام الأدوات والتقنيات التحليلية لجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها، يمكن شرح كيف يستخدم القائد المبني على البيانات الرؤى داخل المنظمة فيما يتعلق بوظائفها، والعملاء، والموظفين، والسوق.
للحصول على فهم أفضل للقيادة المبنية على البيانات، من الأفضل التسجيل في "التحول الرقمي في القيادة" التي تقدمها الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير.
هناك أسباب عديدة تجعل القيادة المبنية على البيانات تصبح مهمة للغاية:
اتخاذ قرارات مستنيرة: البيانات الأكثر موثوقية وصحة تمكن القادة من اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. هذا صحيح بشكل خاص في الصناعات التي تتغير بسرعة حيث تُتخذ القرارات السريعة. توفر البيانات الصحيحة مساعدة للقادة في تقليل المخاطر والأخطاء المكلفة.
تحسين الكفاءة: القيادة المبنية على البيانات تسمح بتحديد الفجوات في الكفاءة وسدها من خلال التدخلات لتحسين الأداء باستخدام تحليلات البيانات. على سبيل المثال، يمكن تحليل بيانات الإنتاج لاكتشاف اختناقات في عملية التصنيع الكاملة وإجراء التعديلات للتحسين.
تخصيص التجارب للعملاء: يتوقع العملاء الآن تجارب مخصصة بسبب ظهور التقنيات الرقمية. تتيح تحليلات البيانات للقادة فهم تفضيلات وسلوكيات العملاء وتعزيز قدراتهم على تصميم حملات تسويقية مخصصة، وعروض المنتجات، وحلول خدمة العملاء.
الميزة التنافسية: إن استغلال قوة البيانات سيحول الشركة إلى منظمة تنافسية في عالم مليء بالمنافسة التجارية. تساعد تحليلات اتجاهات السوق وبيانات العملاء القادة في فهم الفرص المحتملة، والتهديدات الوشيكة، والبقاء على اطلاع بالمنافسين.
أداء الموظفين: القيادة المبنية على البيانات تمتد أيضاً إلى إدارة الأشخاص. من خلال قراءة تقارير أداء الموظفين، يمكن تحديد المبدعين، والموظفين ذوي الأداء المنخفض، والمجالات المحتملة للتطوير والتحسين بالتعاون مع الفريق.
بينما يمكن تحقيق كل ذلك من خلال التحليلات، يحتاج القادة لاستغلاله بشكل فعال إلى إلمام بكيفية الاستفادة من أدوات وتقنيات البيانات المختلفة. تشمل هذه العمليات جمع البيانات، وتنظيف البيانات، وتحليل البيانات، وتفسير البيانات. عملية التحليل البياني تتضمن هذه الخطوات.
توفر هذه التحليلات عاملاً حاسماً في اتخاذ القرارات، وكل منها يقدم رؤى حول القيادة:
التحليلات الوصفية: تهدف هذه التحليلات إلى تسجيل الأداء التاريخي. تستخدم المراجعات التاريخية أيضاً لتحديد الاتجاهات أو الأنماط. على سبيل المثال، يمكن للقائد باستخدام التحليلات الوصفية أن يفهم كيفية أداء منتج معين عبر مناطق جغرافية مختلفة من حيث أداء المبيعات في الربع الأخير؛ هذا سيساعد في اتخاذ قرارات بشأن استراتيجيات المستقبل.
التحليلات التشخيصية: تتخذ خطوة إضافية لشرح سبب حدوث بعض الاتجاهات أو الأحداث. إذا كانت المبيعات أقل من المتوقع، يمكن للتحليلات التشخيصية أن تشير إلى السبب – سواء بسبب ظروف السوق أو التغيير في سلوك المستهلك أو مشكلة تجارية مع المنتج نفسه.
التحليلات التنبؤية: تتيح التحليلات التنبؤية التنبؤ بالنتائج المستقبلية المحتملة باستخدام البيانات التاريخية والخوارزميات الإحصائية. على سبيل المثال، يمكن للقائد التنبؤ بالطلب على منتج أو حتى التسرب بناءً على الخبرات السابقة. وبالتالي، تساعد الاتجاهات التنبؤية القادة على اتخاذ إجراءات استباقية ضد التحديات التي من المحتمل أن تحدث.
التحليلات الإدراكية: تستخدم التحليلات الإدراكية الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي، من خلاله يمكن اتخاذ قرارات سليمة ضمن المجال الافتراضي بعد فحص كميات ضخمة من البيانات كما لو كانت تفكيراً بشرياً فردياً. هذا مجال جديد يمكن أن يساعد القادة في فهم أو اكتشاف الأنماط والرؤى التي ربما لم يتم التحقيق فيها.
لتشجيع القيادة المبنية على البيانات، يجب على القادة اتخاذ خطوات حاسمة في دمج التحليلات في اتخاذ القرارات.
الخطوات التالية مهمة لتحويل تحليلات البيانات إلى أفعال:
تحديد الأهداف بوضوح: الخطوة الأولى للعمل باستخدام تحليلات البيانات هي تحديد الأهداف والإنجازات المستهدفة. مع البيانات، يجب على القادة أن يكونوا واضحين بشأن ما يريدون تحقيقه. سواء لزيادة المبيعات أو تحسين رضا العملاء أو تحسين العمليات بشكل عام، يمكن أن يسهم تحديد الأهداف المحددة في تحسين استخدام التحليلات.
الاستثمار في الأدوات الصحيحة: يمكن تحقيق تحليلات البيانات فقط من خلال الأدوات والتقنيات المناسبة. يجب على القيادة شراء حلول البرمجيات ومنصات الذكاء التجاري (BI) وبرمجيات التصوير البياني للبيانات وأشكال أخرى من التعلم الآلي كوسيلة لتحليل وتفسير مجموعات البيانات المعقدة.
تم إثبات الجوانب الإيجابية للقيادة المبنية على البيانات، إلا أنها تقدم بعض التحديات.
بعض التحديات تشمل:
جودة البيانات: مصداقية البيانات هي واحدة من أهم الجوانب. يمكن أن تؤدي البيانات السيئة أو غير المكتملة إلى استنتاجات خاطئة، مما يخلق قرارات غير صحيحة. لذا، يحتاج القادة إلى تنظيف البيانات والتحقق منها وضمان توافقها قبل الاعتماد عليها في اتخاذ القرارات.
المقاومة للتغيير: من الصعب على العديد من العمال الذين اعتادوا اتخاذ قراراتهم بناءً على الخبرة أو الحدس التكيف مع التغيير. تتطلب القيادة لهذا النوع من الانتقال السماح بمساحة للمناقشات المفيدة بشأن التغيير المنتج والصحي في ثقافة الشركة.
التحميل الزائد للبيانات: من المفهوم أيضًا أن المعلومات الكثيرة تأتي مع العديد من نقاط الموارد البيانية، مما قد يربك القادة. بدلاً من ذلك، يجب التركيز على الصلة وعدم الضياع في المعلومات غير ذات الصلة.
في الختام، تقود المنظمات المبنية على القيادة المبنية على البيانات النجاح في بيئة الأعمال سريعة التغير اليوم. من خلال استخدام تحليلات البيانات، يمكن للقائد اتخاذ قرارات سليمة، والعمل بكفاءة، وتخصيص تجارب العملاء، والتفوق على المنافسة. تشمل بعض التحديات مقاومة التغيير وجودة البيانات، ولكن الفوائد تجعل العقبات صغيرة مقارنة بالقرارات المبنية على البيانات في المنظمات. تقدم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير دورات في القيادة المبنية على البيانات التي تمكن القادة من استغلال قوة التحليلات والمساعدة في دفع نجاح المنظمة