![Ilmakuva kolmesta hiihtäjästä lumisessa metsässä.](https://steanalytics.com/wp-content/uploads/STE_Data-driven_Leadership_Hero_1920x1080.jpg)
Dataohjattu johtaminen
Yhteistyö kanssamme tapahtuu johtoryhmän tasolla. Tarjoamme jatkuvaa, ennakoivaa tietoa markkinadynamiikasta ja siihen vaikuttavista tekijöistä. Koko johtoryhmänne saa työkaluja toistuviin ongelmiin puuttumiseen tehokkaasti ja ei-toivottujen sivuvaikutusten minimoimiseen.
Dataohjatut johtamisratkaisut
Yrityksillä ja organisaatioilla on usein valtavia määriä dataa, mutta sen tehokas hyödyntäminen päätöksenteossa voi olla haastavaa. Mallimme auttavat maksimoimaan olemassa olevan datan hyödyntämisen ja tarkastelemaan kriittisesti lisädatan keräämisen tarvetta, vaikka nykyinen data olisikin riittämätöntä.
STE Analyticsin systeemidynamiikkaan perustuva menetelmä erottaa olennaisen tiedon epäolennaisesta ja järjestelee datan päätöksenteon, viestinnän ja operatiivisen johtamisen käyttöön. Muuttuvassa maailmassa dynaamiset mallit, jotka ennakoivat näitä muutoksia, ovat keskeisiä edellä pysymiseksi. Malliemme rinnalla tarjoamme jatkuvaa tukea dataan perustuvassa johtamisessa kaiken tyyppisissä organisaatioissa.
Esimerkki 1.
Muutoksen ymmärtäminen on usein tärkeämpää kuin absoluuttisiin tasoihin keskittyminen. Jos esimerkiksi työntekijöitä on tällä hetkellä vain vähän, onko järkevää olettaa, että tämä johtuu:
- väliaikaisesta rekrytointisyklistä ja kausivaihtelusta?
- vai todellisesta eroosiosyklistä, jossa työntekijöiden lähtö johtaa työympäristön huononemiseen ja aiheuttaa lisää lähtöjä sekä alhaisemman kokonaismäärän, ellei asiaan puututa?
Esimerkki 2.
Onko yrityksen näkemä kasvu
- aitoa?
- vai varastosyklin tai markkinaolosuhteiden, kuten kilpailijoiden toimitusvaikeuksien tai tuontiesteiden, aiheuttamaa?
Esimerkiksi varastotilanteissa tulisi olla varovainen, sillä korkean kysynnän aiheuttanut varastotilanne kääntyy todennäköisesti, kun asiakkaiden varastointikäyttäytyminen muuttuu. Kun tämä muutos tapahtuu, varastot tyhjennetään ja on taas alhaisemman kysynnän aika.
![Ilmakuva pikaveneestä, joka kiertää ympyrää syvän sinisessä vedessä.](https://steanalytics.com/wp-content/uploads/Kuvituskuva4_1920x1080-1024x576.jpg)
Informaation viestiminen
Lähestymistapamme asiakkaiden tarpeisiin on aina räätälöity. Julkisella sektorilla järjestämme ja rakennamme haastattelut ja datan yhtenäiseksi malliksi, joka tarjoaa yhteistä ymmärrystä. STE Analyticsin tuottamalla materiaalilla on merkittävä rooli tämän tiedon viestimisessä.
Yrityssektorilla dataan perustuva johtaminen tapahtuu usein kuukausittaisissa johtoryhmän kokouksissa, joissa STE Analytics tarjoaa asiantuntija-analyysin markkinatilanteista ja vaikuttavista tekijöistä. Palvelumme varmistavat, että kaikki olennainen tieto on hyvin jäsennelty ja aina saatavilla. Kun toimintaympäristö on ymmärretty, keskittyminen siirtyy ennakoivaan tiedonhallintaan.
Autamme myös esitysmateriaalien suunnittelussa, osallistumme tapahtumiin viestimään projektiviestejä, ja valmennamme projektitiimiä asiantuntemuksemme avulla.
Teknisenä todistajana toimiminen
Asiantuntijamme ovat tuottaneet objektiivisia simulaatioita, jotka tarjoavat matemaattisia tai systeemisiä näkemyksiä tilanteista käytettäväksi oikeustapausten taustatietoina.
Päätösten vahvistaminen
Joskus asiakkaallamme on tietty visio tai intuitio päätöksen taustalla, tai päätöksentekijöiden keskuudessa voi olla ristiriitaisia näkemyksiä. Mallimme pyrkivät vahvistamaan intuition tai kumoamaan sen ja löytämään paremman lähestymistavan.
Mallinnus auttaa myös eri päätöksentekijöitä keskittymään samaan ongelmaan. Ihanteellisessa tapauksessa mallinnus luo yhteisen ymmärryksen läpinäkyvässä ja asteittain kehittyvässä prosessissa, jossa asiakkaan tiedot ja data validoidaan. Vaihtoehtoisesti ristiriitatilanteessa käydään hedelmällisiä keskusteluja siitä, mikä osa tiedoista – asiantuntijat, data, molemmat tai tietty aineisto – on puolueellista ja mikä on pätevää. Mallit paljastavat niin sanotut datan mahdottomuudet.
Esimerkki 1.
Jos tilattujen tonnien määrä ylittää toimitetut tonnit pitkällä aikavälillä, on todennäköistä, että massatasapainossa on ongelma ja jokin datakokonaisuus on väärin!
Esimerkki 2.
Jos asiantuntija sanoo, että heidän asiakkaansa eivät ole hintaherkkkiä, mutta tilausdata osoittaa toisin, on tarpeen selventää, onko ymmärrys oikea vai onko asiantuntija valmis muuttamaan näkemystään nähtyään datan.
Väärät asiantuntijanäkemykset voivat olla haitallisia toiminnalle, joten on tärkeää puuttua näihin väärinkäsityksiin ja korjata ne.
![Ilmakuva tyhjästä kilpa-autoradasta, jonka kurvissa kasvaa yksinäinen puu.](https://steanalytics.com/wp-content/uploads/Kuvituskuva5_1920x1080-1024x576.jpg)
Vaikutusarviointi
Tilanteissa, joissa muutoksen vaikutus monimutkaiseen järjestelmään tai itse järjestelmään täytyy mitata kokonaisvaltaisesta näkökulmasta, systeemiset työkalut ovat välttämättömiä. Niillä voidaan ottaa huomioon vaikutusten moninaisuus.
Esimerkiksi tietty toimenpide voi tuottaa etuja välittömässä ympäristössään ja lyhyellä aikavälillä, mutta negatiiviset vaikutukset ympäröivään järjestelmään tarkoittavat, että hyödyt ovat lyhytaikaisia.
Esimerkki 1.
Hintojen korotus tuottaa positiivista kassavirtaa, mutta jos kuluttajien ostovoima ei kasva samanaikaisesti ja/tai kilpailijat toimivat toisin, se todennäköisesti aiheuttaa kysynnän laskua ja vähentyvää kassavirtaa tulevaisuudessa.
Ohjelmat ja kehitysprojektit
Tarjoamme myös tukea projektien johtamisessa ja suunnittelussa. Mitä monipuolisempi ja monimutkaisempi verkosto on, sitä olennaisempaa on hallita kokonaiskuvaa ratkaisujemme ja strategisten työkalujemme avulla.