Digital transformation är nödvändig för överlevnaden för de allra flesta bolag som ännu inte ställt om, det är en tydlig lärdom av coronapandemin.
Dan Sommer, chef för omvärldsbevakning på dataanalysföretaget Qlik
Men nästan alla företag har jobb kvar att göra när det gäller att förbereda för nästa kris.
Många missade coronavirusets utbrott och refererar till viruset som en svart svan, men det gör inte författaren Nassim Taleb själv. Han har, liksom många andra, varnat för att en pandemi skulle komma, och det fanns signaler där ute. Men egentligen är det semantik om det var en svart svan eller inte. Det vi vet är att vi varit tvungna att reagera på den här krisen i år.
Vi har sett fantastiska exempel på bolag som ställt om snabbt. Gymkedjan i USA som ger träningspass i dansen zumba gick från fulla klasser till att ingen var där, men ställde om på bara sex veckor genom att bygga en virtuell plattform. En hotellkedja i Sverige mildrade sina problem genom att upplåta tomma hotellrum till distansarbete.
I spåren av covid-19 står det nu helt klart att digital, eller datadriven, transformation inte är något man kan skjuta på framtiden. Det krävs en ”digital switch”, en acceleration som kan liknas vid att slå på lyset. Före coronapandemin var datadriven transformation något som ökade successivt över tiden, där en del trender varje år växte gradvis och linjärt. Men nya förutsättningar har gjort att detta plötsligt har blivit omedelbart.
De bolag som varit förberedda har kunnat skörda frukterna medan de oförberedda har det tungt nu. Det är detta som ekonomer kallar ”K-shaped recovery”, där det i princip går åt rätt håll för en del företag men åt fel håll för andra. Om ni vill gå åt rätt håll går det inte längre att skjuta datadriven transformation på framtiden – det måste ske nu.
På digitaliseringsresan ser jag flera trender som covid-19 har påskyndat och som jag räknar med fortsätter åtminstone in i nästa år:
- Data måste vara uppdaterad och så nära realtid som möjligt. Organisationer som inte arbetar med tillräckligt uppdaterad data är sämre på att identifiera möjligheter och risker, vilket kan äventyra hela verksamheter. Erfarenheten under coronapandemin är att när vi gör prognoser kan olika variabler snabbt ändras och störa planeringen.
- Avancerad analys måste se annorlunda ut. Vi behöver mer fokus på anomalier eller så kallade outliers. Att sortera ut dessa i långa tidsserier fungerar inte när vi får in nya variabler och mer randomiserad eller slumpmässig data. Algoritmer kan plocka upp händelser och anomalier innan människor hinner göra det. Man kan också göra scenarioanalyser där man ser vilka effekter olika hypoteser har på modeller.
- Fler företag använder sig av Software as a Service (SaaS) i allt större omfattning. Huvudsyftet med detta har varit att fortsätta fungera och stödja anställda som arbetar på distans. Men det har också givit en del sidoeffekter, som skalbarhet, elasticitet och möjligheter att nytta fler tjänster kring artificiell intelligens (AI).
- Mer användning av SaaS kommer också innebära större migration och sammankopplande av databaser och olika applikationer, som i förlängningen innebär ökad tillgång till data från olika källor.
- Vi ser att coronakrisen kräver att analys är inbäddat i processer och i ökande grad driver processer. Process mining och Robotic process mining är därför stekheta teknologier.
Detta är ett axplock av trender som möjliggör två digitala skiften företag behöver göra. Den första är att reagera snabbare för att ta oss ur den här krisen. För att klara av den första switchen behöver företag modernisera sina informationsflöden, infrastruktur och applikationer, med data som är uppdaterad, tillgänglig och relevant.
När det är på plats, finns ytterligare ett digitalt skifte som handlar om att vara bättre förberedd, i det lilla och stora. Jag har inga illusioner att man kan spå nästa kris men det går att vara mer förberedd, och kunna agera tidigare, både operationellt och strategiskt. Om man har skapat mer effektiva dataflöden kan analysprogram fånga upp outliers och se signaler i kombination med triggers eller alerts, kopplade till affärsförutsättningar och processer. På operationell nivå kan det handla om signaler att en motor håller på att sluta fungera. Eller i det stora, är ett känt exempel att ozonhålet kunde ha upptäckts tio år tidigare om inte NASA regelmässigt hade sorterat bort ytterligheter/outliers. Ett annat är Shell som redan på 1970-talet byggde sofistikerade scenarioanalyser. När oljekrisen kom visste de hur de skulle agera.
Finanskrisen 2008 ställde nya krav på data och analys, vilket innebar ett skifte från rapportfokuserad till mer analysfokuserad affärsinformation för att bli mer agil. Coronakrisen gör att vi återigen har en ny kravbild, vilket kan sammanfattas med att gå från att vara passiv till aktiv. Det handlar både om att reagera snabbt och förbereda för nästa omvälvande händelse. Den allt tätare kopplingen mellan data och analys, med AI längs hela kedjan innebär snabbare och mer relevant affärskritisk information som ger signaler och förslag på åtgärder. Det är råvaran för att kunna göra den digitala omställningen nu.
En hel del bolag har sedan coronautbrottet tagit stora kliv framåt inom digitalisering, vilket leder till ett ”nytt normalt”. Nu när det kommit en del positiva nyheter kring vacciner är det viktigt för företag att inte slappna av och stanna upp i sin digitalisering. Det gäller att vara så väl förberedd som möjligt inför nästa kris och att kunna agera snabbt. Vi har under senare år haft kriser som coronapandemin och finanskrisen. Vi vet idag inte vad nästa kris blir eller när den kommer, det enda vi kan vara säkra på är att den kommer.
Dan Sommer, chef för omvärldsbevakning på dataanalysföretaget Qlik
