En analyse af stamdatakvaliteten i danske produktionsvirksomheder
|
|
- Ejvind Bech
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 En analyse af stamdatakvaliteten i danske produktionsvirksomheder Jakob Schlichter Jan Stentoft Arlbjørn Anders Haug Frederik Zachariassen Institut for Entreprenørskab og Relationsledelse Syddansk Universitet 6000 Kolding White paper 2011
2 En analyse af stamdatakvaliteten i danske produktionsvirksomheder White paper Jakob Schlichter Jan Stentoft Arlbjørn Anders Haug Frederik Zachariassen 2011 Institut for Entreprenørskab og Relationsledelse Syddansk Universitet 6000 Kolding Gennemført med økonomisk støtte fra Industriens Fond ISBN Billede til forsiden af dette white paper er hentet fra
3 2 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
4 Indhold 1. Executive summary Baggrund for undersøgelsen Data, information og viden Formål med undersøgelsen Metode Dataindsamling Dataanalyse Frekvens af dårlige stamdata Kvaliteten af stamdata Omkostninger forårsaget af dårlig stamdatakvalitet Tiltag til at forbedre datakvalitet Initiativer til forbedring af stamdatakvalitet Barrierer for datakvalitet Konsekvenser af dårlige/mangelfulde stamdata Konklusion Et perspektiv på masterdata: Digitale årsrapporter Litteraturliste Bilag 1: Spørgeskema En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 3
5 4 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
6 1. Executive summary Dette white paper præsenterer en større spørgeskemaundersøgelse foretaget med økonomisk støtte fra Industriens Fond. Formålet med undersøgelsen er at analysere sammenhænge mellem virksomheders indirekte omkostninger og kvaliteten af stamdata. Undersøgelsen tager udgangspunkt i danske produktionsvirksomheder. Stikprøverne blev inddelt i tre grupper: Små virksomheder med 1 til 49 ansatte, mellemstore virksomheder med 50 til 199 ansatte og store virksomheder med 200 eller flere ansatte. Specifikt søger undersøgelsen at give svar på: Frekvensen af dårlige stamdata? Hvilken udvikling der har været i omkostninger relateret til datakvalitet? Hvilke tiltag der iværksættes for at forbedre datakvaliteten? Hvilke barrierer der er for at sikre datakvalitet? Hvilke konsekvenser dårlige stamdata har for virksomhederne? Frekvensen af dårlige stamdata Det fremgår af undersøgelsen, at en del af de danske produktionsvirksomheder oplever en vis grad af fejl i deres stamdata. Således oplever i gennemsnit 30% af de adspurgte virksomheder, at de til tider eller ofte oplever dårlige stamdata. Problemet er størst i de store virksomheder, som på trods af en øget indsats på området og de tilsyneladende bedste IT systemer, er de, der bliver hårdest ramt omkostningsmæssigt. Grundene til dette må findes i, at de mindre virksomheder ikke er så afhængige af, at skulle træffe beslutninger på baggrund af deres systemer og graden af automatisering. Dette kan også have at gøre med de kapaciteter, der er i virksomhederne. I de større virksomheder vil fejlene ofte være mere omfangsrige og påvirke flere ressourceenheder end i de mindre virksomheder. Belægningen af kapacitetsenheder vil også typisk være større i de store virksomheder, hvorved ekstraopgaver til at udbedre fejl og mangler i forbindelse med dårlige stamdata hurtigere vil kunne influere virksomhedens omkostninger. Udviklingen i omkostninger relateret til datakvalitet Virksomhederne mener generelt, at udviklingen i kvaliteten af deres egen datakvalitet er stigende. Kun ca. 8% mener, at der har været en negativ udvikling i omkostninger forårsaget af fejl i stamdata indenfor de sidste 2 år. Hvis man sammenholder det med, at kun ca. 10% mener, at der er sket et fald i kvaliteten af stamdata indenfor samme periode, må dette siges at være en Vi har mere end 70 forskellige stykker software kørende og vi er for dårlige til at integrere felter. Vi har meget dobbeltarbejde med at flytte data. Vi har også en del forkert data som er med til at vores indtjeningsevne falder. Så laver vi flere nød systemer for at råde bod på dette, men det jo en ond cirkel og ethvert forsøg på en diskussion om at skifte IT system bliver nærmest til en religionskrig. Respondent fra case studie positiv udvikling for dansk industri. Det er dog vigtigt at påpege, at sammenhængen og overblikket med hensyn til omkostninger associeret med dårlig datakvalitet kan være svær at få øje på, medmindre man har et stort kendskab til alle forretningsprocesser i virksomheden. Dette kan også være en af årsagerne til, at en del af de adspurgte virksomheder kæmper med stamdataproblematikker. En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 5
7 Tiltag til forbedring af datakvaliteten Undersøgelsen viser, at det er de mellemstore og store virksomheder, der gør mest ud af at forbedre stamdata. Der er overordnet set 80% af virksomhederne, der har forsøgt sig med en eller flere af følgende tiltag til forbedring af datakvalitet: dataoprydning, politikker for dataoprettelse, måling af kvalitet, ansvarsfordeling, uddannelse/træning, give folk ejerskab/ansvar for bestemte data og styrke ledelsens forståelse af datakvalitets vigtighed. Forskellen imellem de små, mellemstore og store virksomheder er relativt stor, idet ca. 73% af de små virksomheder har prøvet tiltag, mens de mellemstore og store virksomheder ligger på hhv. 89% og 93%. Dette kunne tyde på, at de større virksomheder ser gode stamdata som et vigtigere indsatsområde end de mindste. Alternativt kan disse data også ses i lyset af, at selvom de små virksomheder måske nok finder stamdata vigtige, så har de måske ikke de nødvendige ressourcer til at igangsætte tiltag til forbedring af stamdatakvaliteten. Effekten af de valgte tiltag er også væsentligt større i de store virksomheder, idet 81% af de store virksomheder har svaret, at tiltagene har haft moderat eller stor effekt på forbedringen af master data, mens det samme tal for de mellemstore virksomheder ligger på ca. 75%. De små virksomheder er nede på 53%. Barrierer for god stamdatakvalitet Med hensyn til mulige barrierer for god stamdatakvalitet er det bemærkelsesværdigt, at IT systemer ikke synes at være en begrænsning for virksomhederne. Over 50% af de adspurgte virksomheder mener således ikke, at IT systemerne er en barriere i forhold til datakvaliteten. De problemer, virksomhederne har, er i stedet primært organisatoriske. Disse organisatoriske aspekter inkluderer manglende uddannelse i brug af datalagringssystemerne, og der synes desuden at mangle en klar ansvarsfordeling i forhold til, hvem der skal sørge for opdateret og korrekt stamdata. I kraft af at IT systemer er blevet bedre og der er blevet afsat mange midler til forbedringer af brugen af dem, virker det naturligt, at det næste fokusområde må være at få den organisatoriske del af god stamdatakvalitet på fode. Dette må siges at være specielt vigtigt for virksomheder, der handler via e handel eller via sammenlignelige platforme. Konsekvenser af dårlige stamdata Som konsekvens af dårlige stamdata oplever virksomheder en del følgeomkostninger. Disse unødvendige ekstraomkostninger, som er forårsaget af dårlige stamdata, kan f.eks. være omkostninger i forbindelse med dårligt arbejdsmiljø, uklare arbejdsprocesser, mistede kundeordrer, produktionsfejl, dårligere produktkvalitet og dårligere kvalitet af dokumenter. Ifølge besvarelserne er de tre største problemer som følge af dårlig kvalitet af stamdata ekstra ressourceforbrug til administration, som 69% af virksomhederne har oplevet, mindre effektivitet, som 62% har oplevet og endelig længere varighed af processer/opgaver, som 59% af virksomhederne har oplevet. Derimod synes virksomhederne ikke at have væsentlige problemer med nedgang i kundeordrer ifm. dårlige stamdata, da kun 10% af virksomhederne har svaret. Tilsvarende synes dårligt arbejdsmiljø også kun at være en mindre konsekvens af dårlige stamdata med kun 18% positive tilkendegivelser fra virksomhederne. 6 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
8 2. Baggrund for undersøgelsen Danske virksomheders konkurrenceevne er inden for de seneste år kommet under stadig større pres. Den stigende globalisering har bl.a. ført til stigende produktionsaktiviteter i lavtlønslande som Østeuropa, Kina og Indien. Produkter skabes i et land og sendes på tværs af landegrænser. I flere tilfælde endda til andre kontinenter for viderebearbejdning, emballering, montage, lagring og salg (Ferdows, 1997). I Danmark har vi også set en trend mod outsourcing og offshoring af standardiserede og løntunge produktionsopgaver, mens det mere videnstunge bibeholdes (Arlbjørn et al., 2011). Den internationale finanskrise har også påvirket konkurrenceevnen bl.a. gennem øgede krav om prisreduktioner og finansiel mobilitet/likviditet. I perioder med lavkonjunktur giver det virksomheder en speciel anledning til at revurdere deres forbrug af omkostninger herunder ikke mindst de indirekte omkostninger, de såkaldte overheads. Manufacturing Overheads (MOH) og Selling, General and Administrative Costs (SG&A) refererer til en virksomheds indirekte omkostninger, også benævnt kapacitetsomkostninger eller faste omkostninger. I modsætning hertil står variable omkostninger, som varierer direkte med produktions og salgsaktiviteten, hvilket de faste omkostninger ikke gør. Typiske eksempler på MOH er maskinafskrivninger, op og omstilling af maskiner, grov og finplanlægning af produktionen, kvalitetsforebyggelse og kontrolarbejde og lønninger til ledelse og bestyrelse. Eksempler på SG&A er omkostninger til promotion, før og eftersalgsservice, kundespecifik emballering og levering, logistik, fakturering og kundekredit checks. Et kendetegn ved MOH og SG&A omkostninger er, at de er svære at henføre til de aktiviteter, som forårsager dem (Cooper og Kaplan, 1992). Herudover skal det bemærkes, at omkostningsbesparelse i form af en hensigtsmæssig reduktion af de faste omkostninger, er en effektiv strategi for virksomheder, da omkostninger sparet her er en direkte forbedring af bundlinjen. Dette stilles i modsætning til en stigning i virksomhedens toplinje, hvor en krone mere tjent ikke giver en tilsvarende direkte forbedring af bundlinjen, da de efterfølgende omkostninger til denne stigning i virksomhedens toplinje nødvendigvis skal fratrækkes. Virksomheders indirekte omkostninger udgør stadig en større andel af de samlede omkostninger på grund af to primære markedsudviklinger. For det første er den stigende konkurrence blandt virksomheder årsag til, at virksomheder ofte er presset til at udvikle flere specialdesignede og kundetilpassede produkter. Sådanne produkter har ofte en større del af indirekte omkostninger end standardiserede produkter, idet der i kundetilpassede produkter ofte indgår mere produktudvikling (R&D), flere supportfunktioner og flere fejl. Omkostninger til sådanne er for størstedelens vedkommende indirekte (Cooper og Kaplan, 1991). For det andet stiller vidensamfundet et stigende krav til videnkompetencer, hvis omkostninger ofte er svære at henføre til bestemte produkter. Denne svære henførbarhed medfører i mange tilfælde, at virksomheder har vanskeligt ved at udregne præcist, hvad deres lønsomhed er for deres produkter og/eller kundesegmenter. I forbindelse med masterdata og overhead omkostninger opstår der en særlig og central problematik. På den ene side skal virksomheden forsøge at forbedre og vedligeholde dens masterdata, således at disse data ikke er fejlbehæftet, da en for stor grad af fejl i disse data vil medføre, at virksomheden har for mange omkostninger i forbindelse med mistede kundeordrer, leveringer til forkerte kundeadresser etc. På den anden side skal virksomheden dog også være opmærksom på, at der er omkostninger ved at vedligeholde data, og at disse kan blive for store, hvis der bliver benyttet uhensigtsmæssig meget tid på denne vedligeholdelsesaktivitet. Der er således et trade off mellem på den ene side at vedligeholde data, og på den anden at sørge at omkostningerne til vedligeholdelsen af dataene ikke bliver for stor. En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 7
9 Figur 2.1: Trade off mellem vedligeholdelsesomkostninger og omkostninger forårsaget af dårlige data Kilde: Haug et al. (2011) I ovenstående figur 2.1 kan dette trade off ses. Ud af x aksen er datakvalitet, mens y aksen afspejler omkostninger. Grafen, som er benævnt vedligeholdelsesomkostninger, viser, at ved stigende krav til datakvalitet stiger omkostninger ved vedligeholdelse (og forbedring) af disse. Grafen, som er benævnt omkostninger forårsaget af dårlig masterdata kvalitet, viser derimod, at der ved stigende krav til kvaliteten af masterdata er et fald i omkostninger. Kurven er her ekspotentielt faldende, da det forudsættes, at et stadigt stigende krav til niveauet i datakvaliteten kun vil medføre mindre forbedringer (f.eks. hvis eventuelle stavefejl i kunders leveringsadresser også bliver rettet, vil dette ikke have den store betydning rent fejlmæssigt). Det optimale punkt for vedligeholdelse af data kontra omkostninger forårsaget af dårlig masterdatakvalitet ligger i punktet optimum, hvor de totale omkostninger kombineret er de laveste. 2.1 Data, information og viden Det er generelt accepteret, at beslutninger ikke bliver bedre end de data, som de konkrete beslutninger træffes på grundlag af. Mere konkret skabes og bruges data i nærmest alle daglige operationer, hvor data er grundlaget for de fleste beslutninger, og hvor disse implicit er med til at definere virksomhedens kultur i kraft af at styre, hvilke termer der bruges i virksomheden (Levitin og Redman, 1998). Data kan inddeles i henholdsvis stamdata og transaktionsdata. Stamdata er karakteriseret ved at blive tastet en gang for derefter at blive brugt gentagne gange. Eksempler på stamdata er f.eks. oplysninger på et varekort såsom varenummer, varenavn og mængde. Andre eksempler kan være data om kunder og leverandører (adresser, kontaktdata og CVR numre). Et tredje eksempel kan være medarbejder stamdata såsom medarbejdernummer, lønnummer og personalekategori. De omkostninger der er relateret til dårlig datakvalitet er svære at estimere, men uformelt vurderer Redman (1998), at op til 40 60% af en serviceorganisations udgifter kan blive spist af dårlig datakvalitet. 8 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
10 Vigtigheden af valide stamdata stiger yderligere i takt med, at flere produktionsopgaver udflages (Arlbjørn og Lüthje, 2011). Man har talt om eksport af problemområder gennem outsourcing af produkter, hvor der f.eks. har været et utilstrækkeligt produktionsgrundlag, hvilket har forvoldt en lang række ekstra omkostninger til udbedring af fejl og kvalitetskontrol. Data er det laveste abstraktionsniveau, hvorfra information og viden skabes. Data kan opfattes et sæt af diskrete og objektive facts om hændelser (Davenport og Prusak, 1998). Information er en besked, der typisk formidles i et dokument og anvendes til at ændre den måde modtageren opfatter ting på (Davenport og Prusak, 1998). Viden består af erfaring, værdier, kontekstuel information og ekspertmæssig indsigt, som giver en ramme for at evaluere og indarbejde nye erfaringer og information. Det stammer fra og anvendes i tankerne hos den vidende. I virksomheder indlejres det ikke kun i dokumenter, men også i organisatoriske rutiner, processer, praksisser og normer (Davenport og Prusak, 1998). Når data behandles, bliver det således til information. Vigtige karakteristika ved sådan information er, at informationen bl.a. bør være brugbar, komplet, økonomisk og præcis (se tabel 1). Når information herefter fortolkes, bliver det til viden. Valide stamdata anses her som en udfordring i mange virksomheder (f.eks. fejl og mangler i styklister, ruter og på varekortet), da disse data ofte ligger til grund for både information og viden i form af fortolkninger fra virksomhedens medarbejdere af de stamdata, der er tilgængelige i virksomheden. Udviklingsaktiviteter med oprydning, datavask og retningslinier for god pleje af stamdata bør således stå øverst på virksomheders prioriterede projektoversigter. Disse udviklingsaktiviteter har dog ofte problemer med at blive igangsat, da der ofte eksisterer et væld af usammenhængende IT systemer i virksomheder, som gør det langsommeligt, upræcist og ressourcekrævende at opbygge beslutningsrelevant information. Tabel 1: Brugbar information Timely Relevant Accurate Complete Economical Strategiske, taktiske og driftsmæssige beslutninger bases på information. I beslutningssituationer bør informationen være rettidig (f.eks. aktuelle salgstal, faktisk lagerniveau og det konkrete antal ordre). Informationen bør vedrører de specifikke problemer, der skal løses. Informationen skal være relevant for den problemstilling, der skal løses. Informationen må ikke være fejlbehæftet. Den skal være pålidelig. Der træffes mange strategiske beslutninger som f.eks. outsourcing af produktion til en kinesisk underleverandør. Informationen skal være komplet. Hvis der f.eks. mangler nogle salgstal fra det samlede produktprogram giver det ikke samlet billede at træffe beslutninger ud fra. Som i andre forretningsområder bør man arbejde med cost og benefit analyser, når information efterspørges. Man bør således hele tiden afveje, hvilke fordele der opnås ved at skabe yderlige information i forhold til de omkostninger, der forbruges for at skabe den. Kilde: Arlbjørn og Haug (2010) En af de store udfordringer ved stamdata er at sikre, at data ikke vedligeholdes parallelt i flere systemer på samme tid, idet det ofte medfører datainkonsistens. Ikke desto mindre er det almindeligt forekommende i større virksomheder, hvor samme data ofte administreres på lokalt niveau i forskellige afdelinger (Vayghan et al., 2007; Haug et al., 2010). ERP systemer præsenteres ofte som "løsningen" på virksomheders dataproblemer, da disse systemer i kraft af at gå på tværs af hele virksomheden sikrer, at det er de samme data En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 9
11 alle arbejder med (Knolmayer og Röthlin, 2006). Studier har dog vist, at det på trods af denne teknologi stadig kan være særdeles svært at opnå tilfredsstillende datakvalitet (Ross, 1999; Park og Kusiak, 2005). Foreløbige studier af danske virksomheder foretaget ved vort institut, Institut for Entreprenørskab og Relationsledelse ved Syddansk Universitet Kolding, viser samme billede, nemlig at mange virksomheder, på trods af store investeringer i informationsteknologi, ikke formår at opnå tilstrækkelig datakvalitet ikke mindst for deres stamdata (Haug et al., 2009; Haug og Arlbjørn, 2011). For at kunne fastslå omfanget og omkostningerne ved manglende datakvalitet er yderligere forskning dog nødvendig. Vi har ikke godt nok styr på vores stamdata. Vi arbejder meget i mange forskellige Excel ark med forskellige ad hoc løsninger. Dette skyldes bl.a., at vi får meget data ind fra mange forskellige kilder, som er i alle mulige forskellige formater. Og den der dataoprydning og disciplin, hvor vi begynder at rense dataene, så de alle er i samme format og uden duplikater, den har vi svært ved. Det betyder bl.a., at prisfastsætningen af vores produkter ofte foretages på skøn og intuition. Respondent fra case studie 10 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
12 3. Formål med undersøgelsen Undersøgelsen har til formål at tilvejebringe ny viden om danske produktionsvirksomheders overhead forbrug relateret til kvaliteten af stamdata. Internationale litteraturstudier omkring denne sammenhæng har afdækket, at dette område synes at være udyrket. Den grundlæggende tilgang i projektet er, at jo mindre fokus der er i virksomhederne på at sikre valide stamdata (med øget risici for ukorrekte, mangelfulde og redundante data), jo større er virksomhedernes forbrug af overheadomkostninger, idet der skal kompenseres for den manglende datavaliditet (bl.a. gennem flere manuelle processer og tjek i procesforløbet). Mere specifikt er det formålet at få undersøgt praksis indenfor følgende områder: Frekvens af dårlige stamdata (udbredelsen) Omkostninger relateret til datakvalitet Tiltag til at forbedre datakvalitet Barrierer for datakvalitet Konsekvenser af dårlige/mangelfulde stamdata Frekvens af dårlige stamdata: I forbindelse med dette emne har vi adspurgt virksomhederne (se mere om dette i afsnit 4) om, hvor ofte der opleves fejl i stamdata. Disse fejl kan opstå i f.eks. kundestamdata, leverandørstamdata, logistik stamdata og i produktionsdata i form af forkert specificering af styklister og produktionsruter mv. Disse spørgsmål skulle kunne gerne bibringe viden om, i hvilke dele af organisationen og i hvor høj grad de danske virksomheder oplever fejl i stamdata. Omkostninger relateret til datakvalitet: I denne sektion er der bl.a. blevet spurgt ind til, om der er oplevet et fald eller en stigning i de omkostninger over de sidste to år, som er forårsaget af fejl i datakvalitet og om kvaliteten af stamdata er faldet eller steget inde for samme periode. Disse spørgsmål er bl.a. blevet stillet for at belyse, om kvaliteten af stamdata hænger sammen med virksomhedens samlede forbrug af overheadomkostninger f.eks. gennem unødvendige ekstra mandetimer til at rense op i graverende fejl i stamdata. Tiltag til at forbedre datakvalitet: Der er her blevet spurgt, hvilke tiltag der er blevet gjort for at forbedre virksomhedernes datakvalitet. Sådanne tiltag kan bestå af dataoprydning, politikker for dataoprettelse, ansvarsfordeling mellem medarbejdere og en forbedret forståelse af vigtigheden i at have en effektiv tilgang til stamdata disciplin. Via dette spørgsmål har det været muligt at afdække, hvilke indsatsområder de danske virksomheder generelt ser som værende de væsentligste og/eller mindst ressourcekrævende at iværksætte. Barrierer for datakvalitet: I denne del af spørgeskemaet er der blevet spurgt ind til, hvad de største barrierer er for forbedring af stamdatakvaliteten. Dette kan være manglende placering af ansvar for kvalitet af bestemte data, manglende ledelsesfokus eller manglende træning/uddannelse af de Den største barriere i forhold til datakvalitet er at få folk til at spille med, specielt hvis det drejer sig om data der ikke skal bruges her og nu. Vi har derfor ansat en datakvalitetsmanager for at forbedre situationen." Respondent fra case studie medarbejdere, som skal benytte stamdata til at understøtte virksomhedens dag til dag operationer. I en senere analyse af data fra de besvarede spørgeskema vil dette spørgsmål muligvis blive sat i sammenhæng med hvilke tiltag til forbedringer af virksomhedernes tiltag til forbedring af deres stamdatakvalitet. En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 11
13 Konsekvenser af dårlige/mangelfulde stamdata: Som den sidste del af undersøgelsen om praksis for stamdata i danske virksomheder er der blevet spurgt ind til konsekvensen af mangelfulde og/eller ukorrekte stamdata. Dette kan være relateret til områder som f.eks. mistede kundeordrer, produktionsfejl, ekstra ressourceforbrug i produktionen, generelt set mindre effektivitet og uklare arbejdsprocedurer. Via disse spørgsmål bliver det muligt at belyse på hvilke områder danske virksomheder bliver ramt af dårlig stamdatadisciplin. 12 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
14 4. Metode I denne undersøgelse består dataindsamlingen af både en kvalitativ og en kvantitativ metode. Den kvalitative del af dataindsamlingen bestod i at gennemføre en række case studier i produktionsvirksomheder og handels og servicevirksomheder omkring problemstillinger relateret til stamdata og indirekte omkostninger. Udsagnene fra de interviewede personer i case virksomhederne har dannet baggrunden for at udarbejde et spørgeskema, som efterfølgende er blevet distribueret til en bred vifte af danske produktionsvirksomheder. Dette spørgeskema er den kvantitative del af dataindsamlingen. Den kvantitative undersøgelse har alene fokus på produktionsvirksomheder, idet sådanne virksomheder, til forskel fra handels og servicevirksomheder, har en række produktionsrelaterede masterdata (f.eks. styklister, produktionsruter og ressourcer), der øger kompleksiteten i vedligeholdelsen og opdateringen af stamdata. Denne fravælgelse af handels og servicevirksomhederne blev truffet ifm. interviews hos de pågældende, hvor det blev klart, at stamdataproblematikker er mere relevante for produktionsvirksomheder end for førstnævnte. En liste af produktionsvirksomheder er trukket fra "Navne & Numre Erhverv", hvorefter fremstillingsvirksomhederne er valgt. Vi har forsøgt at sikre os imod dubletter ved kun at medtage hovedselskaber og fravælge holdingselskaber ligesom vi har fokuseret på virksomheder i normal drift. Vi har valgt at lave en yderligere segmentering indenfor de små virksomheder, da den samlede population er meget større end det nødvendige stikprøvemateriale (sample) i forhold til at få valide data. Udvælgelsen af virksomheder er sket ved hjælp af en random variabel ganget med , hvorefter de virksomheder med de største numre er blevet valgt ud indtil vi opnåede et sample der var tilstrækkeligt stort. Der blev ikke foretaget en segmentering på de store og mellemstore virksomheder, da antallet af disse var så lavt at vi valgte at medtage hele populationen. Produktionsvirksomhederne er inddelt i tre grupper efter antal ansatte: Små virksomheder (1 49 ansatte) Mellemstore virksomheder ( ansatte) Store virksomheder (200+ ansatte) Den samlede population udgør således for produktionsvirksomhederne: små virksomheder 694 mellemstore virksomheder 157 store virksomheder På baggrund af segmenteringen på antal ansatte er der foretaget en stratificeret udvælgelse for at sikre, at svarene fra de mellemstore og store virksomheder ikke bliver udvandet af de små virksomheder (da der ellers ville være overrepræsentation af de små virksomheder). Ved hjælp af en stratificeret stikprøve (grupper opdelt på faktorer såsom omsætning, alder, antal ansatte osv.) kan der herefter foretages en simpel, tilfældig stikprøveudtagning i forhold til hver delpopulation. Herefter vurderes hvad resultaterne ville være, hvis hele befolkningen blev undersøgt. Med andre ord er det via denne metode blevet sikret, at der med statistisk belæg kan generaliseres til hele populationen, dvs. at de givne, udvalgte data kan benyttes til analyser og konklusioner vedrørende alle danske produktionsvirksomheder. Hele populationen ved store og mellemstore virksomheder er medtaget grundet de mindre størrelser på disse delpopulationer. Til en del af spørgsmålene er der benyttet Likert skalaer. En Likert skala består af En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 13
15 flere svarmuligheder, der er rangeret efter en typisk nummereret skala. Ved benyttelse af Likert skalaen får man mulighed for at findele svarene fra respondenterne til spørgeskemaet. Dette giver mulighed for at få et mere præcist og uddybende billede af respondenternes holdninger til diverse problematikker i forbindelse med stamdata og overhead omkostninger. Svarene, som respondenterne har givet, kan groft opdeles i 3 grupper ("ved ikke" svar sorteret fra): 1. Positive tilkendegivelser (svarmulighed 1, 2 og3) 2. Neutrale tilkendegivelser (svarmulighed 4) 3. Negative tilkendegivelser (svarmulighed 5, 6 og 7) Ved hjælp af denne grovere sortering bliver det mere overskueligt at præsentere dataene i nedenstående analyse. I nedenstående tabel 2 vises i første talkolonne til venstre de samlede registrerede selskaber for henholdsvis små, mellemstore og store virksomheder. I kolonnen stikprøve vises de virksomheder, som er blevet kontaktet. Ikke alle små virksomheder blev kontaktet, da dette ville være unødvendigt med hensyn til at sikre den statistiske validitet af data (dvs. med hvor stor sikkerhed man kan generalisere dataene). I kolonnen svar er der angivet, hvor mange virksomheder der har svaret på spørgeskemaet, mens den sidste kolonne svarprocent giver svarprocenten for den givne virksomhedstype. Disse svarprocenter må siges at være typiske for spørgeskemaundersøgelser med hensyn til de små virksomheder, mens svarprocenterne for de mellemstore og de store virksomheder er mærkbart og markant højere end forventet. Dette er blot med til forstærke udsagnet om, at stamdata er en væsentlig, relevant og interessant problematik for ihvertfald store og mellemstore danske virksomheder. Tabel 2: Den samlede stikprøvestørrelse Danske produktionsvirksomheder Virksomhedsstørrelse Registrerede selskaber Målgruppe Stikprøve Svar Svarprocent Små (0 49) % Mellemstore (50 199) % Store (200+) % I alt % 4.1 Dataindsamling Dataindsamlingen bestod i, at en gruppe på 10 studerende ved Syddansk Universitet, Kolding, har foretaget telefonopkald til listen af danske produktionsvirksomheder. Ved hvert telefonopkald er der blevet spurgt, om det er muligt at blive stillet om til virksomhedens økonomiansvarlig. Den økonomiansvarlige blev valgt som respondent, da det vurderes at det er denne person i virksomheden, som har den største indsigt i de to områder: 1) stamdata og 2) overhead omkostninger. Det blev også overvejet i stedet at kontakte ITansvarlige, men ved nærmere granskning, bl.a. igennem casestudierne og ved en pilotafprøvning af spørgeskemaerne i 3 virksomheder, blev det klart, at den økonomiansvarlige i gennemsnit vil have en større 14 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
16 indsigt i de to, relevante områder. Der skal gøres opmærksom på, at det mest valide svar ville være fremkommet, hvis spørgeskemaet havde cirkuleret mellem forskellige stillinger i de respektive virksomheder (som f.eks. den IT ansvarlige, administrationspersonale etc.). Dette ville dog sandsynligvis sænke svarprocenten grundet en større oplevet arbejdsindsats for virksomhederne, hvilket ville give anledning til kontakt med en hel del flere virksomheder. Det er en begrænsning ved denne spørgeskemaundersøgelse, at kun den økonomiansvarlige er blevet adspurgt, selvom dette dog stadig må vurderes som havende en acceptabel grad af validitet. Hvis der blev etableret kontakt til den økonomiansvarlige, blev der først orienteret om undersøgelsen, og hvis den kontaktede ønskede at deltage blev der herefter pr. fremsendt et link til spørgeskemaet via dataprogrammet survey Xact. En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 15
17 5. Dataanalyse I dette afsnit vil de oparbejdede data blive præsenteret og der vil blive analyseret og konkluderet på disse. Da spørgsmålene i spørgeskemaet til tider har involveret op til flere dimensioner (se f.eks. spørgsmål fire på en af de sidste sider i dette white paper), er der til tider præsenteret en forenklet udgave af dataene, da en fyldestgørende og præcis fremstilling af data i disse spørgsmål ville gøre afrapporteringen af data i form af figurer alt for komplekst. 5.1 Frekvens af dårlige stamdata Den første del af analysen viser, hvor stor frekvensen af fejl i stamdata er i de danske virksomheder. Svarene er fordelt på 7 typer af stamdata, som det kan ses i nedenstående figur 5.1. Figur 5.1: Frekvens af fejl i stamdata % i forhold til det samlede antal virksomheder 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Få antal fejl i stamdata Moderat antal fejl i stamdata Mange antal fejl i stamdata Typer af stamdata Som det ses af ovenstående figur er der ud af x aksen (den horisontale akse) præsenteret syv typer af stamdata, fra kundestamdata til indkøbsordrestamdata. Op af y aksen (den vertikale akse) er vist procentsatser for, hvor mange virksomheder, der i procent af det totale antal virksomheder, har givet et givent svar. Den første søjle viser, hvor mange virksomheder, der har svaret, at de oplever få antal fejl i deres stamdata. Den midterste søjle viser, hvor mange virksomheder, der har svaret, at de oplever et moderat antal fejl i deres stamdata, mens den sidste søjle endeligt viser det procentvise antal af virksomheder, som har responderet, at de oplever mange fejl i deres stamdata. Således kan man f.eks. udlede af figuren, at 70% af de adspurgte virksomheder har svaret, at de oplever ganske få fejl i deres kundestamdata. Generelt set kan man af figuren udlede, at en del virksomheder oplever en vis mængde af fejl i deres stamdata. For f.eks. de 30% af virksomhederne (den midterste og den sidste søjle lagt sammen yderst til venstre i figuren), som har svaret, at de har fejl i deres kundestamdata, må dette således siges at give problemer med f.eks. levering til den rigtige kundeadresse, hvilket selvsagt skaber ekstra transportbehov etc. Som det også ses af figuren oplever virksomhederne at have de fleste fejl i forbindelse med produktionsstamdata, varestamdata og logistikdata. Dette giver god mening, da disse tre gruppe af 16 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
18 stamdata ofte er komplekse størrelser. F.eks. kan en stykliste til et teknologisk kompliceret produkt ofte være lang og indviklet i modsætning til f.eks. leveringsadresser i forbindelse med et kundekartotek. De tre grupper af stamdata, som har den højeste fejlrate, er således også der, hvor de danske virksomheder har bedst mulighed for at forbedre sig procentvist. Med hensyn til gennemsnitsberegninger kan man jf. figur 1 se, at 64% af virksomhederne ikke oplever fejl i deres stamdata (gennemsnittet af de 7 første søjler). 18% af virksomhederne oplever i gennemsnit nogle fejl og 17% af de adspurgte virksomheder oplever i gennemsnit ofte fejl. Hvis man ser lidt dybere i dataene og ikke udelukkende forlader sig på information i figur 5.1, kan man dele virksomhederne op i tre grupper, nemlig små, mellemstore og store virksomheder. Hvis man ser på de 3 grupper af virksomheder, er det interessant at se, at der er markante forskelle mellem fejlfrekvensen i typerne af stamdata. De store virksomheder har generelt bedre styr på deres stamdata i forhold til de små og mellemstore virksomheder. Af de store virksomheder har 68% af dem i gennemsnit godt styr på deres stamdata uanset stamdatatype. Ved de små virksomheder er der derimod meget store udsving mellem kunde og leverandørstamdata (69% oplever i gennemsnit få antal fejl) og logistikstamdata, varestamdata og produktionsstamdata (57% oplever i gennemsnit få antal fejl) og til sidst salgsordrestamdata og købsordrestamdata (67,5% oplever i gennemsnit få antal fejl). De samme forskelle kan findes hos de mellemstore virksomheder med hensyn til kunde og leverandørstamdata (75% oplever i gennemsnit få antal fejl) og logistikstamdata, varestamdata og produktionsstamdata (58% oplever i gennemsnit få antal fejl) og endeligt salgsordrestamdata og købsordrestamdata (69% oplever i gennemsnit få antal fejl). Som ved det generelle billede i figur 5.1 kan det her igen udledes, at virksomhederne uanset virksomhedsstørrelse generelt oplever flere problemer med logistikstamdata, varestamdata og produktionsstamdata. Dette kan også have at gøre med de kapaciteter, der er i virksomhederne. I de større virksomheder vil fejlene ofte være mere omfangsrige og påvirke flere ressourceenheder end i de mindre virksomheder. Belægningen af kapacitetsenheder vil også typisk være større i de store virksomheder, hvorved ekstraopgaver til at udbedre fejl og mangler i forbindelse med dårlige stamdata hurtigere vil kunne influere virksomhedens omkostninger. En virksomhed på heden opererede engang med begrebet månedsregnskab. Det gav respekt, specielt når de fremmeste amerikanske børsnoterede selskaber arbejder med kvartalsregnskaber. Respekten ophørte, da det blev klart, at begrebet blev brugt, fordi det tog en hel måned at lave driftsregnskaber i Excel. Arlbjørn et al. (2010, s. 26) En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 17
19 5.2 Kvaliteten af stamdata I denne del af analysen gennemgås det, hvor tilfredsstillende virksomhederne vurderer det nuværende niveau af deres stamdatakvalitet til at være. Svarene er som i figur 5.1, afsnit 5.1, fordelt på stamdatatyper og kan ses i nedenstående figur 5.2. Figur 5.2: Stamdatakvalitet % i forhold til det samlede antal virksomheder 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tilfreds med kvaliteten af stamdata Hverken tilfreds eller utilfreds med kvaliteten af stamdata Utilfreds med kvaliteten af stamdata Typer af stamdata I figur 2 er de samme akser benyttet som i figur 1. Af figuren kan det udledes, at virksomhederne generelt ikke er så tilfredse med kvaliteten af deres stamdata i stamdatatyperne logistik, vare og produktion. Dermed følger det opfattede niveau af kvaliteten af virksomhedernes stamdata også nogenlunde, hvor ofte virksomheden oplever fejl indenfor et område. Det er dog værd at bemærke her, at der i figur 2 er en forskydning på 5% i opadgående retning ved den første søjle i forhold til figur 1, hvilket kunne indikere, at virksomhederne generelt set kan tolerere flere fejl og stadigvæk have den overbevisning, at niveauet for kvaliteten af deres stamdata er tilfredsstillende. Hvis man analyserer på gennemsnit, kan man udlede, at 69% af de adspurgte virksomheder vurderer kvaliteten af deres stamdata som værende tilfredsstillende (igen et gennemsnit af de 7 første søjler, her blot for figur 2). 17% af virksomhederne oplever i snit kvaliteten som værende hverken tilfredsstillende eller utilfredsstillende, mens 14% af de adspurgte virksomheder vurderer den i snit til at være utilfredsstillende. Ser man bort fra figur 2 og analyserer dybere i de underliggende variationer i dataene kan man analysere sig frem til, at der er en sammenhæng imellem virksomhedens størrelse og vurderingen af kvaliteten af virksomhedens stamdata. Her svarer 78% af de store virksomheder, at de er tilfredse med kvaliteten af deres stamdata, mens 73% af de mellemstore virksomheder svarer tilsvarende. Ved de små virksomheder svarer kun 66%, at de finder deres stamdatakvalitet tilfredsstillende. En årsag til denne fordeling kan være, at stamdatakvalitet for små virksomheder generelt set ikke er et så strategisk vigtigt emne som for større virksomheder. Man kunne således give den forklaring, at små virksomheder mere har fokus på indledende produktudvikling, ideskabelse og netværk og ikke har en stor produktion, som er meget afhængig af valide stamdata som en større produktionsvirksomhed har. 18 En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder
20 5.3 Omkostninger forårsaget af dårlig stamdatakvalitet I dette afsnit vil der blive fremsat data vedrørende udviklingen i omkostninger i forbindelse med dårlig datakvalitet. Der er konkret blevet spurgt til, hvorvidt den givne virksomhed har oplevet, at dens omkostninger er faldet eller steget i de sidste 2 år. Dette er gjort for at finde frem til mulige sammenhænge imellem dårlig datakvalitet og stigende omkostninger. Svarerne fremgår af nedenstående figur 5.3. Figur 5.3: Udviklingen i omkostninger forårsaget af fejl i datakvalitet i de sidste 2 år % i forhold til det samlede antal virksomheder 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Færre omkostninger forårsaget af fejl i datakvalitet Uændrede omkostninger forårsaget af fejl i datakvalitet Flere omkostninger forårsaget af fejl i datakvalitet Typer af stamdata I figur 5.3 viser den første søjle, at virksomhederne her har svaret, at de har oplevet, at de omkostninger der er forårsaget af fejl i deres datakvalitet generelt set er faldet. Den midterste søjle viser, at der har været et uændret omkostningsniveau, mens den sidste søjle viser, at der er opstået flere omkostninger, som er forårsaget af fejl i stamdatakvalitet. Vedrørende figur 5.3 kan det generelt siges, at der er ikke så store udsving indenfor de forskellige stamdatatyper, når det kommer til spørgsmålet, om virksomheden indenfor de sidste 2 år har oplevet en stigning i omkostningerne forårsaget af dårlig datakvalitet. I gennemsnit har 58% af virksomhederne svaret (gennemsnittet af de 7 første søjler), at de mener, at deres omkostninger ikke er steget på baggrund af fejl i datakvalitet. Tilsvarende mener i gennemsnit 33% af virksomhederne, at der har været et uændret omkostningsniveau, mens 9% mener, at der har været flere omkostninger for virksomheden i de sidste 2 års tid. Kigger man lidt dybere i de underliggende variationer i dataene, og ser bort fra figur 5.3, kan man udlede, at virksomhedens størrelse ikke har den store effekt på deres vurdering af omkostningerne i forbindelse med fejl i stamdata. De store virksomheder ligger en lille smule bedre end de små og mellemstore virksomheder med et gennemsnit på 61% imod 60% og 57% for hhv. de mellemstore og de små virksomheder. Den lille forskel skal dog også ses i lyset af den statistiske standardafvigelse (dvs. i hvor høj grad dataene ville være forskellige, hvis præcis den samme spørgeskemaundersøgelse blev lavet af en anden gruppe forskere). Der er ligeledes heller ikke den helt store variation stamdatakategorierne imellem, da forskellen i besvarelserne her kun ligger på 6%. Ved de store virksomheder skiller indkøbsordrestamdata sig ud med 53%, som altså ligger klar under gennemsnittet for de samlede stamdatatyper. En analyse af stamdatakvaliteten i danske virksomheder 19
Danske producenters udlægning og hjemtagning af produktion
Danske producenters udlægning og hjemtagning af produktion Jan Stentoft Arlbjørn Teit Lüthje Ole Stegmann Mikkelsen Jacob Schlichter Lisa Thoms Institut for Entreprenørskab og Relationsledelse Syddansk
Læs mereDanmark som produktionsland. Professor Jan Stentoft Arlbjørn TEKSAM årsdag, onsdag den 2. oktober 2013
Danmark som produktionsland Professor Jan Stentoft Arlbjørn TEKSAM årsdag, onsdag den 2. oktober 2013 Ny forskningsrapport Publikationen er frit tilgængelig på Kraks Fond Byforskning http://kraksfondbyforskning.dk/
Læs mereTILFREDSHEDSMÅLING PÅ SØHUSPARKEN. Notat til: Syddjurs Kommune
TILFREDSHEDSMÅLING PÅ SØHUSPARKEN Notat til: Syddjurs Kommune Marts 2017 INDHOLD 1. Indledning 2 2. Metode og aktiviteter 3 2.1 Dataindsamling 3 2.2 Konstruktion af spørgeskema og interviewguide 3 3. Resultater
Læs mereKunde- tilfredsheds- undersøgelse
Kunde- tilfredsheds- undersøgelse Hovedrapport 3 Samlet resultat og Graferne nedenfor viser de samlede score for tilfredshed og loyalitet blandt de adspurgte kunder. På de næste sider kan du se resultaterne
Læs mereFase to af Borgerstilfredshedsundersøgelsen på Jobcenter Rebild
Fase to af Borgerstilfredshedsundersøgelsen på Jobcenter Rebild 2015 Indholdsfortegnelse 1. Indledning...3 2. Undersøgelsens resultater. 4 3. Vurdering af den telefoniske kommunikation..5 4. Vurdering
Læs mereKORTLÆGNING AF DIGITIALISERINGS- BEHOV I DANMARK HUMANOMICS RESEARCH CENTER
ANALYSERAPPORT KORTLÆGNING AF DIGITIALISERINGS- BEHOV I DANMARK HUMANOMICS RESEARCH CENTER Denne rapport samt bilag indeholder den endelige database af spørgeskemaet Anvendelsen af digitale ressourcer
Læs mereLandbrugsstyrelsen Kundetilfredshedsundersøgelse 2017
Landbrugsstyrelsen Kundetilfredshedsundersøgelse 2017 Rapport RAMBØLL 19-12-2017 Indhold 3 Indledning Kort om undersøgelsen samt indledning 4 Overordnede konklusioner Udvikling siden 2013 og 2015, på tværs
Læs mereEvaluering af sygedagpengemodtageres oplevelse af ansøgningsprocessen
30. juni 2011 Evaluering af sygedagpengemodtageres oplevelse af ansøgningsprocessen 1. Indledning I perioden fra 7. juni til 21. juni 2011 fik de personer der har modtaget sygedagpenge hos Silkeborg Kommune
Læs mereKundetilfredshedsundersøgelse Hovedrapport
Kundetilfredshedsundersøgelse 2 Hovedrapport Samlet resultat 2 3 Tilfredshed og Loyalitet Grafen til højre viser den samlede score for tilfredshed og loyalitet blandt de adspurgte kunder. Tilfredshed handler
Læs mereKundetilfredshedsundersøgelse 2012. Hovedrapport
Kundetilfredshedsundersøgelse 2 Hovedrapport Samlet resultat 2 3 Tilfredshed og Loyalitet Grafen til højre viser de samlede score for tilfredshed og loyalitet blandt de adspurgte kunder. På de næste sider
Læs mereStigning i virksomhedernes produktudvikling i Region Midtjylland
10. juni 2008 Stigning i virksomhedernes produktudvikling i Region Midtjylland Innovation og udvikling. Omkring to tredjedele af de små og mellemstore virksomheder i Region Midtjylland har de seneste 3
Læs mereTrivselsundersøgelse
Trivselsundersøgelse Kommunerapport April 2010 Netop at tage fat i trivselsarbejdet er et kodeord. For hvis undersøgelsen står alene og ikke bliver fulgt op på, er den stort set værdiløs. Derfor er der
Læs mereKrise og arbejdsmiljø. Ledernes syn på finanskrisen og dens betydning for det psykiske arbejdsmiljø
Krise og arbejdsmiljø Ledernes syn på finanskrisen og dens for det psykiske arbejdsmiljø Ledernes Hovedorganisation juli 2009 1 Indledning Den nuværende finanskrise har på kort tid og med stort kraft ramt
Læs mereBRUGERUNDERSØGELSE 2016 Udredning og rehabilitering
BRUGERUNDERSØGELSE 2016 Udredning og rehabilitering Sundheds- og Omsorgsforvaltningen - Brugerundersøgelse 2016:Udredning- og rehabilitering 1 Brugerundersøgelse 2016 U&R Brugerundersøgelsen er udarbejdet
Læs mereGRIBSKOV KOMMUNE FORÆLDRETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2019 DAGTILBUD, SKOLE, FO OG KLUB
GRIBSKOV KOMMUNE FORÆLDRETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2019 DAGTILBUD, SKOLE, FO OG KLUB INDHOLD Afsnit 1 Introduktion Side 02 Afsnit 2 Sammenfatninger Side 04 Afsnit 3 Resultater dagtilbud Side 08 Afsnit 4
Læs mereSkolevægring. Resultater fra en spørgeskemaundersøgelse blandt skoleledere på danske folkeskoler og specialskoler
Skolevægring Resultater fra en spørgeskemaundersøgelse blandt skoleledere på danske folkeskoler og specialskoler Udarbejdet af Analyse & Tal for Institut for Menneskerettigheder juli 017 Indledning Udsendelse
Læs mereTilfredshedsundersøgelse 2017
Tilfredshedsundersøgelse 2017 Den korte udgave Spørgeskemaundersøgelse blandt medlemmer af Dansk Psykolog Forening Afrapportering af en spørgeskemaundersøgelse blandt Dansk Psykolog Forenings medlemmer.
Læs mereAARHUS KOMMUNE BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2017 BOSTØTTE, BOFÆLLESSKABER OG BOTILBUD I VOKSENHANDICAP
AARHUS KOMMUNE BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2017 BOSTØTTE, BOFÆLLESSKABER OG BOTILBUD I VOKSENHANDICAP INDHOLD Afsnit 01 Introduktion Side 03 Afsnit 02 Læsevejledning Side 05 Afsnit 03 Sammenfatning
Læs mereERHVERVSKLIMA- ANALYSE 2017
ERHVERVSKLIMA- ANALYSE 2017 Indhold OVERBLIK ERHVERVSKLIMA FAXE KOMMUNE... 3 LOKALE RAMMEVILKÅR... 4 ERHVERVSKLIMAET... 5 Tilfredshed med rammevilkår... 5 INFRASTRUKTUREN I KOMMUNEN... 6 Tilfredshed med
Læs mereMetodenotat til analysen:
Metodenotat til analysen: Betydning af forsinkelser ved Limfjorden for nordjyske virksomheder Dette metodenotat beskriver den anvendte metode i analysen Betydning af forsinkelser ved Limfjorden for nordjyske
Læs mereTil kamp for øget produktivitet
14. marts 2012 Til kamp for øget produktivitet Produktivitet. 83 procent af de små og mellemstore virksomheder i Region Midtjylland har fokus på, at forbedret produktivitet kan øge deres indtjening. I
Læs mereVirksomhedens salgspipeline. Business Danmark november 2009 BD272
Virksomhedens salgspipeline Business Danmark november 2009 BD272 Indholdsfortegnelse Indledning... 2 Rapportens opbygning... 2 Hovedkonklusioner... 3 Metode og validitet... 3 Salgs- og marketingafdelingernes
Læs mereROBOTTER BANER VEJEN FOR HJEMTAGNING AF PRODUKTION
ROBOTTER BANER VEJEN FOR HJEMTAGNING AF PRODUKTION ØKONOMISK ANALYSE Robotter baner vejen for hjemtagning af produktion Fire ud af fem af de virksomheder, der har flyttet produktion fra udlandet tilbage
Læs mereLederudvikling betaler sig i Region Midtjylland
31. maj 2008 Lederudvikling betaler sig i Region Midtjylland Ledelsesudvikling. Lidt under halvdelen af de små og mellemstore virksomheder i Region Midtjylland arbejder bevidst med ledelsesudvikling. 8
Læs mereMedlemstilfredshed Teknisk Landsforbund 2010
Medlemstilfredshed Teknisk Landsforbund 1 Indhold Indhold Introduktion Information om undersøgelsen og resultatforklaring 3 Tilfredshed og Loyalitet Vurderinger og sammenligninger 5 Hvordan skaber du større
Læs mere4. Hvordan er du primært involveret i projekter? Er det som:
Mannaz undersøgelse 2011 Rapporten er udarbejdet på baggrund af undersøgelsen gennemført i juni 2011 med svar fra 672 respondenter. Formålet med rapporten er at tage temperaturen på ProjektDanmark og afdække
Læs mereSamlede resultater af KL's tilfredshedsmåling af kommunal service i bygge- og miljøsager for Næstved Kommune 2018
Samlede resultater af KL's tilfredshedsmåling af kommunal service i bygge- og miljøsager for Næstved Kommune 2018 Forsidefoto: Thijs van der Weide Side 1 af 11 Indholdsfortegnelse Indledning...3 Læsevejledning...4
Læs mereKundeundersøgelse uge 40 2012
Kundeundersøgelse uge 40 5 Vejledende kvalitetsindeks - Lokalbanen 4 3,75 3,78 3,79 3,95 3,99 4,09 4,07 4,08 4,09 3 2 1 2003 2004 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Indholdsfortegnelse Baggrund for undersøgelse...
Læs mereFor Myndighedsafdelingen Voksenhandicap 2013
Brugertilfredshedsundersøgelse For Myndighedsafdelingen Voksenhandicap 2013 UDGIVER Socialforvaltningen Center for Socialfaglig Udvikling Værkmestergade 15 8000 Aarhus C KONTAKT Birthe Kabel, udviklingskonsulent
Læs mereDansk Psykolog Forening. Samarbejde med forsikringsselskaber og netværksfirmaer 2017
Dansk Psykolog Forening Samarbejde med forsikringsselskaber og netværksfirmaer 2017 AFRAPPORTERING AF UDVALGTE DELE AF SPØRGESKEMAUNDERSØGELSE BLANDT SELVSTÆNDIGE PSYKOLOGER I ÅRENE 2015, 2016 OG 2017
Læs mereSURVEY. Temperaturmåling i dansk erhvervsliv investeringer, arbejdskraft og produktivitet APRIL
Temperaturmåling i dansk erhvervsliv investeringer, arbejdskraft og produktivitet SURVEY APRIL 2016 www.fsr.dk FSR - danske revisorer er en brancheorganisation for godkendte revisorer i Danmark. Foreningen
Læs mereKundernes tilfredshed med skadesforsikringsselskaberne i Danmark
[0] Dansk KundeIndex 2003 skadesforsikring Kundernes tilfredshed med skadesforsikringsselskaberne i Danmark Hovedresultater Indledning og metode For tredje år i træk gennemføres en samlet kundetilfredshedsundersøgelse
Læs merePOLITIETS TRYGHEDSUNDERSØGELSE I GRØNLAND, 2017
SYDSJÆLLAND POLITIETS TRYGHEDSUNDERSØGELSE I GRØNLAND, EN MÅLING AF TRYGHEDEN OG TILLIDEN TIL POLITIET I: HELE GRØNLAND NUUK BEBYGGELSE MED POLITISTATION BEBYGGELSE UDEN POLITISTATION MARTS 2018 1 INDHOLD
Læs mereFor Aarhus Kommune, Myndighedsområdet
Brugertilfredshedsundersøgelse For Aarhus Kommune, Myndighedsområdet 2013-2014 UDGIVER Socialforvaltningen Center for Socialfaglig Udvikling Værkmestergade 15 8000 Aarhus C KONTAKT Birthe Kabel, udviklingskonsulent
Læs mereAARHUS KOMMUNE BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2017 BOSTØTTE, BOFÆLLESSKABER OG BOTILBUD I SOCIALPSYKIATRI OG UDSATTE VOKSNE
AARHUS KOMMUNE BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2017 BOSTØTTE, BOFÆLLESSKABER OG BOTILBUD I SOCIALPSYKIATRI OG UDSATTE VOKSNE INDHOLD Afsnit 01 Introduktion Side 03 Afsnit 02 Læsevejledning Side 05 Afsnit
Læs mereEvalueringsrapport Virksomhedsundersøgelse af den kommunale beskæftigelsesindsats
Evalueringsrapport Virksomhedsundersøgelse af den kommunale beskæftigelsesindsats Udarbejdet for Skanderborg Kommune December David Mortensen Karsten Drejer Indhold Resume... 3 Sammenfatning/anbefaling...
Læs mereFor Center for Myndighed, Socialpsykiatri og Udsatte Voksne 2014
Brugertilfredshedsundersøgelse For Center for Myndighed, Socialpsykiatri og Udsatte Voksne 2014 UDGIVER Socialforvaltningen Center for Socialfaglig Udvikling Værkmestergade 15 8000 Aarhus C KONTAKT Birthe
Læs mereLær jeres kunder - bedre - at kende
Tryksag 541-643 Læs standarden for kundetilfredshedsundersøgelse: DS/ISO 10004:2012, Kvalitetsledelse Kundetilfredshed Overvågning og måling Vejledning I kan købe standarden her: webshop.ds.dk Hvis I vil
Læs mereBorgertilfredshedsundersøgelse Virksomheden. 3. kvartal 2013
Borgertilfredshedsundersøgelse Virksomheden 3. kvartal 2013 Magnus B. Ditlev Direkte tlf.: 20 14 30 97 MagnusBrabrand.Ditlev@silkeborg.dk Staben Job- og Borgerserviceafdelingen Søvej 1, 8600 Silkeborg
Læs mereKendskabsmåling af Væksthusene
Kendskabsmåling af Væksthusene Epinion for Erhvervsstyrelsen Runde 9, juni 2011 Juni 2012 Hovedkonklusioner & Anbefalinger Kendskab og brug 3 6 Brugeroplevelsen 9 Ikke-brugernes opfattelse 17 Væksthusets
Læs mereFORÆLDRETILFREDSHED 2016 DAGTILBUD GLADSAXE KOMMUNE
FORÆLDRETILFREDSHED 2016 DAGTILBUD GLADSAXE KOMMUNE 1 INDHOLD 01 Introduktion 02 Læsevejledning 03 Samlede resultater 04 Resultater på tværs 05 Prioriteringskort 06 Metode 2 01. INTRODUKTION Forældretilfredsheden
Læs mereMedarbejdertilfredshed 2003 Tekniske Skoler Østjylland
Tekniske Skoler Østjylland Side [0] Medarbejdertilfredshed 2003 Tekniske Skoler Østjylland Intern Benchmarkingrapport Rapporten er baseret 1.389 medarbejdere, hvilket giver en svarprocent på 67%. Tekniske
Læs mereEVALUERING AF BOLIGSOCIALE AKTIVITETER
Guide EVALUERING AF BOLIGSOCIALE AKTIVITETER Det er rart at vide, om en aktivitet virker. Derfor følger der ofte et ønske om evaluering med, når I iværksætter nye aktiviteter. Denne guide er en hjælp til
Læs mereAARHUS KOMMUNE BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2017 CENTERRAPPORT BORGERCENTER NORD BOSTØTTE, BOFÆLLESSKABER OG BOTILBUD I VOKSENHANDICAP
AARHUS KOMMUNE BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2017 CENTERRAPPORT BORGERCENTER NORD BOSTØTTE, BOFÆLLESSKABER OG BOTILBUD I VOKSENHANDICAP INDHOLD Afsnit 01 Introduktion Side 03 Afsnit 02 Læsevejledning
Læs mereANALYSE AF OPBAKNING TIL NY HÆRVEJSMOTORVEJ
ANALYSE AF OPBAKNING TIL NY HÆRVEJSMOTORVEJ Side 1 Udgivelsesdato : Februar 2015 Udarbejdet : René Fåborg Kristensen, Muhamed Jamil Eid Kontrolleret : Brian Gardner Mogensen Side 2 INDHOLDSFORTEGNELSE
Læs mereDI s innovationsundersøgelse 2012 Innovation skal ledes
DI s innovationsundersøgelse 12 Innovation skal ledes DI, Ledelsesudvikling og Produktivitet April 13 1 Fakta om undersøgelsen Deltagerne har svaret på et spørgeskema, der blev udsendt elektronisk og besvaret
Læs mereSILKEBORG KOMMUNE FORÆLDRETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2018 SKOLE OG SFO
SILKEBORG KOMMUNE FORÆLDRETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2018 SKOLE OG SFO 1 INDHOLD Afsnit 01 Introduktion Side 03 Afsnit 02 Sammenfatning Side 05 Afsnit 03 Skoleresultater Side 07 Afsnit 04 SFO-resultater
Læs mereERHVERVSANALYSE 2018
ERHVERVSANALYSE 2018 Analysens resultater bygger på besvarelser af et online-survey udsendt til virksomheder med adresse i Kolding kommune, 465 virksomheder svarede på undersøgelsen, heriblandt 159 medlemmer
Læs mereTopledernes forventninger til 2018
Topledernes forventninger til 20 Januar 20 Resume Topledernes forventningerne til 20 er positive. 72 pct. forventer øget salg mod kun 4 pct., der forventer reduceret salg. To tredjedele forventer medarbejdervækst,
Læs mereSeksuel chikane på arbejdspladsen. En undersøgelse af oplevelser med seksuel chikane i arbejdslivet blandt STEM-ansatte
Seksuel chikane på arbejdspladsen En undersøgelse af oplevelser med seksuel chikane i arbejdslivet blandt STEM-ansatte Juni 2018 Seksuel chikane på arbejdspladsen Resumé Inden for STEM (Science, Technology,
Læs mere43 pct. mener at skattesystemet for lønmodtagere er enkelt, mod tidligere 48 pct. i 2010 og 50 pct. i 2088.
Skatteudvalget 2012-13 SAU alm. del, endeligt svar på spørgsmål 155 Offentligt Notat Koncerncentret Borger og virksomhed Indsats og analyse 23. august 2012 Borgerne oplever øget risiko for at blive opdaget
Læs mereOpholdsstedet Kollektivet. UNDERSØGELSE AF TILFREDSHED BLANDT eksterne samarbejdsparter
Opholdsstedet Kollektivet UNDERSØGELSE AF TILFREDSHED BLANDT eksterne samarbejdsparter Oktober 2007 Indholdsfortegnelse 1. BAGGRUND OG FORMÅL... 2 2. METODEVALG... 2 3. ANALYSE... 4 3.1 ANALYSE AF PÅRØRENDE/NETVÆRKSPERSONER
Læs mereEjerledede og familieejede en ejerform med stor betydning
Kathrine Lange, Seniorchefkonsulent kala@di.dk, 6136 5157 APRIL 18 Ejerledede og familieejede en ejerform med stor betydning Ejerledede og familieejede er antalsmæssigt helt dominerende i dansk erhvervsliv
Læs mereTrafik og bil. Business Danmark august 2012 BD272
Trafik og bil Business Danmark august 2012 BD272 Indholdsfortegnelse Baggrund og analyseproblem... 2 Metode og validitet... 2 Medlemmernes kørselsmønstre og biler... 3 Årets temaer... 5 Skattereformen...
Læs mereDanske producenters udflytning og hjemtagning af produktion. Professor Jan Stentoft Arlbjørn Procesindustriens Årsmøde Industriens Hus 10.
Danske producenters udflytning og hjemtagning af produktion Professor Jan Stentoft Arlbjørn Procesindustriens Årsmøde Industriens Hus 10. april 2014 Netop afsluttede projekter Arlbjørn, J.S., Lüthje, T.,
Læs mereSUNDHEDSTILSTANDEN I DANSK ERHVERVSLIV LIGE NU
Marts, 2012 FSR survey marts 2012 SUNDHEDSTILSTANDEN I DANSK ERHVERVSLIV LIGE NU www.fsr.dk FSR - danske revisorer er en brancheorganisation for godkendte revisorer i Danmark. Foreningen varetager revisorernes
Læs mereSpørgeskemaundersøgelse om balancen mellem arbejdsliv og privatliv
Område: Human Resources Afdeling: HR-sekretariat og Arbejdsmiljø Journal nr.: Dato: 20. august 2010 Udarbejdet af: Lene Jellesen E-mail: Lene.Jellesen@regionsyddanmark.dk Telefon: 76631752 Notat Spørgeskemaundersøgelse
Læs mereNotat. Notat om produktivitet og lange videregående uddannelser. Martin Junge. Oktober
Notat Oktober Notat om produktivitet og lange videregående uddannelser Martin Junge Oktober 21 Notat om produktivitet og lange videregående uddannelser Notat om produktivitet og lange videregående uddannelser
Læs mereMedarbejdertrivselsundersøgelse Erhvervsskoler samlet. ESB Benchmarking rapport. Svarprocent: 88% (3560 besvarelser ud af 4058 mulige)
Medarbejdertrivselsundersøgelse 2017 Svarprocent: 88% (35 besvarelser ud af 4058 mulige) ESB Benchmarking rapport Indhold Indholdsfortegnelse Introduktion 3 Information om undersøgelsen og resultatforklaring
Læs mereANVENDELSE AF LEAN I PRAKSIS
ANVENDELSE AF LEAN I PRAKSIS Et øjebliksbillede af hvordan Lean anvendes i danske virksomheder 2016 Introduktion Igennem snart 3 årtier har Lean været anvendt som optimeringsværktøj i danske virksomheder
Læs mereLUP læsevejledning til afdelingsrapporter
Indhold Hvordan du bruger læsevejledningen... 1 Oversigtsfigur... 2 Temafigur... 3 Spørgsmålstabel... 4 Respondenter og repræsentativitet... 6 Uddybende forklaring af elementer i figurer og tabeller...
Læs mereMedarbejdertrivselsundersøgelse SOSU samlet. ESB Benchmarking rapport. Svarprocent: 84% (537 besvarelser ud af 636 mulige)
Medarbejdertrivselsundersøgelse 2017 Svarprocent: 84% (537 besvarelser ud af 636 mulige) ESB Benchmarking rapport Indhold Indholdsfortegnelse Introduktion 3 Information om undersøgelsen og resultatforklaring
Læs mereFADLs 12. semesterundersøgelse efteråret 2013
FADLs 12. semesterundersøgelse efteråret 2013 I 2008 gennemførte Sundhedsministeriet en række ændringer i uddannelsen af speciallæger, herunder den meget omtalte 4-årsregel. Ændringerne var en del af en
Læs mereMere end syv ud af ti virksomheder forventer fremgang i 2018
Kasper Hahn-Pedersen, økonomisk konsulent KHPE@di.dk, 3377 3432 JANUAR 2018 Mere end syv ud af ti virksomheder forventer fremgang i 2018 Virksomhederne i DI s Virksomhedspanel ser ganske lyst på det kommende
Læs mereKØBENHAVNS UNIVERSITET
Bestyrelsesmøde nr. 66, den 24. januar 2013 Pkt. 6A. Bilag A2 KØBENHAVNS UNIVERSITET APV 2012 PRÆSENTATION I BESTYRELSEN D. 24.1.2013 83% ER TILFREDSE MED DERES JOB SOM HELHED 29% ER MEGET TILFREDSE OG
Læs mereLUP Fødende læsevejledning til afdelingsrapporter
Indhold Hvordan du bruger læsevejledningen... 1 Oversigtsfigur... 2 Temafigur... 3 Spørgsmålstabel... 4 Respondenter og repræsentativitet... 6 Uddybende forklaring af elementer i figurer og tabeller...
Læs mereHjemmearbejde. Udarbejdet december 2011 BD272
Hjemmearbejde Udarbejdet december 2011 BD272 Indholdsfortegnelse Hovedkonklusioner... 2 Indledning... 2 Metode... 3 Udbredelse og type af hjemmearbejde... 3 Brug af hjemmearbejdspladser og arbejdsopgaver...
Læs mereKonjunkturanalyse. Udarbejdet af Dansk ErhvervsFremme for Billund ErhvervsFremme Februar 2013
Konjunkturanalyse Udarbejdet af Dansk ErhvervsFremme for Billund ErhvervsFremme Februar 2013 Generelt om undersøgelsen Fakta om konjunkturanalysen Gennemført i perioden 23.01 07.02.2013 Målgruppe 432 virksomheder
Læs mereMTU 2015 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse
MTU 15 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 95% ( besvarelser ud af 63 mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen Introduktion
Læs mereBRUGERUNDERSØGELSE 2016 CENTER FOR KRÆFT OG SUNDHED KØBENHAVN
BRUGERUNDERSØGELSE 2016 CENTER FOR KRÆFT OG SUNDHED KØBENHAVN Sundheds- og Omsorgsforvaltningen - Brugerundersøgelse 2016: Center for Kræft og Sundhed København 1 Brugerundersøgelse 2016 Center for Kræft
Læs mereDANSK FLYGTNINGEHJÆLP
DANSK FLYGTNINGEHJÆLP KURSISTUNDERSØGELSE 2015 RESULTATER OG ANBEFALINGER KURSISTUNDERSØGELSE 2015 INDHOLD - Svarprocent - Hvem har svaret? - Resultater for udvalgte nøgleindikatorer; overordnet tilfredshed,
Læs mereSURVEY. Sundhedstilstanden i dansk erhvervsliv APRIL
Sundhedstilstanden i dansk erhvervsliv SURVEY APRIL 2015 www.fsr.dk FSR - danske revisorer er en brancheorganisation for godkendte revisorer i Danmark. Foreningen varetagerside revisorernes 1 af 13 interesser
Læs mereBRUGERTILFREDSHEDS UNDERSØGELSE
BRUGERTILFREDSHEDS UNDERSØGELSE FREDERIKSBERG KOMMUNE HJEMMEPLEJEN OKTOBER 2016 INDHOLDSFORTEGNELSE 1. INDLEDNING OG OPSUMMERING 3 2. METODE OG LÆSEVEJLEDNING 7 3. TILFREDSHEDEN I FREDERIKSBERG KOMMUNE
Læs mereTilsyn med leverandører af personlig og praktisk hjælp
Tilsyn med leverandører af personlig og praktisk hjælp NOTAT 17. april 2015 Indledning I Frederikssund Kommune gennemføres tilsyn med leverandører af 83 ydelser af visitationen som myndighedsafdeling.
Læs mereUNDERSØGELSE OM CIRKULÆR ØKONOMI
UNDERSØGELSE OM CIRKULÆR ØKONOMI Hill & Knowlton for Ekokem Rapport August 2016 SUMMARY Lavt kendskab, men stor interesse Det uhjulpede kendskab det vil sige andelen der kender til cirkulær økonomi uden
Læs mereIndsatsområder og udviklingstendenser i forsyningssektoren. Forsyningssurvey August 2017
Indsatsområder og udviklingstendenser i forsyningssektoren Forsyningssurvey August 2017 INDHOLD Emne Forord Hovedkonklusioner Undersøgelsesresultater Bilag 2 FORORD Pluss og EY har for andet år gennemført
Læs mereFØDEVARESTYRELSEN KUNDETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE
FØDEVARESTYRELSEN KUNDETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE August 2013 1 Om undersøgelsen Læsevejledning til rapporten. Advice A/S har på vegne af Fødevarestyrelsen gennemført en måling af tilfredsheden hos styrelsens
Læs mereHELSINGØR KOMMUNE Borgerundersøgelse af kommunens image 2017
HELSINGØR KOMMUNE Borgerundersøgelse af kommunens image 2017 Indhold Om 2017 undersøgelsen... 2 Undersøgelsens brug af indeks... 3 Læsning af grafik... 4 Overblik over kommunes image... 5 Udvikling af
Læs mereRadius Kommunikation // November Troværdighedsundersøgelsen 2016
Radius Kommunikation // November 2016 Troværdighedsundersøgelsen 2016 1 Indholdsfortegnelse TROVÆRDIGHEDSUNDERSØGELSEN 2016...1 AFSNIT 1: OM TROVÆRDIGHEDSUNDERSØGELSEN...3 AFSNIT 2: FAGGRUPPERNES TROVÆRDIGHED...4
Læs mereMTU 2011 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse
MTU 211 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 96% (66 besvarelser ud af mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen Introduktion
Læs mereEfteråret 2014. Undersøgelse af borgertilfredsheden på Jobcenter Rebild
Efteråret 2014 Undersøgelse af borgertilfredsheden på Jobcenter Rebild Indholdsfortegnelse 1. Rapport Borgertilfredshedsundersøgelse Jobcenter Rebild... 3 1.1 - Kort om undersøgelsen... 3 1.2 - Formål...
Læs mereLÆRDANSK SYDVEST KURSISTUNDERSØGELSE 2014 RESULTATER OG ANBEFALINGER KURSISTUNDERSØGELSE 2014 SYDVEST
LÆRDANSK RESULTATER OG ANBEFALINGER INDHOLD - Svarprocent - Hvem har svaret? - Resultater for udvalgte nøgleindikatorer: overordnet tilfredshed, ambassadørvilje - Resultater for hovedområder: uddannelse,
Læs mereHVOR AUTOMATISERET ER DEN DANSKE FREMSTILLINGSINDUSTRI?
Research Note 18. april 2013 Centre for Economic and Business Research (CEBR) Copenhagen Business School Dept. of Economics Porcelænshaven 16A DK-2000 Frederiksberg +45 3815 2575 HVOR AUTOMATISERET ER
Læs mereKendskabs- og læserundersøgelse
Kendskabs- og læserundersøgelse Magasinet Sammen om Rødovre Konsulent: Connie F. Larsen Konsulent: Asger H. Nielsen Gennemført d. 16. til 21. november, 2016 1 Om undersøgelsen Undersøgelsen er gennemført
Læs mereBrugertilfredshedsundersøgelse
Brugertilfredshedsundersøgelse På området for voksne med sindslidelse og udsatte voksne - efteråret 2011 Bostøtte, bofællesskaber og boformer UDGIVER Center for Socialfaglig Udvikling Værkmestergade 15
Læs mereLederne og det psykiske arbejdsmiljø. Specialanalyse fra Det Danske Ledelsesbarometer 2005
Lederne og det Specialanalyse fra Det Danske Ledelsesbarometer 2005 Ledernes Hovedorganisation, december 2005 INDLEDNING Gennem de seneste 10-15 år har begrebet skiftet. I dag lægges der langt mere vægt
Læs mereVirksomhedskultur og værdier. Hvad er resultatet af god ledelse?.og af dårlig?
Virksomhedskultur og værdier Hvad er resultatet af god ledelse?.og af dårlig? Ledernes Hovedorganisation August 4 Indledning Meget moderne ledelsesteori beskæftiger sig med udvikling af forskellige ledelsesformer,
Læs mereTema 2: Udfordringer
Analyse af danske virksomheders investeringer Fordele og udfordringer ved at investere i Danmark Tema 2: Udfordringer - Virksomhederne vurderer Danmarks attraktivitet som investeringsland med et gennemsnit
Læs mereDI-branchernes forventninger til fremtidens arbejdsmarked
Digitaliseringspanelet 6. møde Dagsordenens pkt. 4 Bilag 1 DI-branchernes forventninger til fremtidens arbejdsmarked 1. Sammenfatning Fremtidens arbejdsmarked handler om de forandringer, der sker på arbejdspladserne
Læs mereLæsevejledning til The User Index
Læsevejledning Læsevejledning til The User Index Herunder kan du finde en generel læsevejledning til User Index rapporterne. Læsevejledningen er en generel vejledning på tværs af brancher. Har du spørgsmål
Læs mereForretningsplanen hjælper væksten i ambitiøse virksomheder
15. oktober 2011 Forretningsplanen hjælper væksten i ambitiøse virksomheder Forretningsplanen. Hver anden virksomhed i regionen har en nedskrevet forretningsplan, som beskriver alle aspekter af virksomheden.
Læs mereStudiemiljøundersøgelsen 2015 civilingeniør i Software Engineering
Studiemiljøundersøgelsen 2015 civilingeniør i Software Engineering Syddansk Universitet, Det Tekniske Fakultet Indledning Denne rapport bygger på data fra studiemiljøundersøgelsen som er gennemført på
Læs mereKL Kompas 2008 Brugertilfredshedsundersøgelse blandt brugere af hjemmepleje, madservice og ældrebolig i Gladsaxe Kommune
Gladsaxe Kommune Center for Personale og Udvikling Udviklingssekretariatet CSFAMR/DOBJJE Januar 2009 KL Kompas 2008 Brugertilfredshedsundersøgelse blandt brugere af hjemmepleje, madservice og ældrebolig
Læs mereGLADSAXE KOMMUNE 2016 BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE FOR HJEMMEPLEJEN
GLADSAXE KOMMUNE 2016 BRUGERTILFREDSHEDSUNDERSØGELSE FOR HJEMMEPLEJEN 1 INDHOLD Afsnit 01 Introduktion Side 03 Afsnit 02 Sammenfatning Side 05 Afsnit 03 Hjemmepleje Side 06 Afsnit 04 Bilag Side 27 2 01.
Læs mereArbejdsmiljø En undersøgelse af socialpædagogers arbejdsmiljø
Arbejdsmiljø En undersøgelse af socialpædagogers arbejdsmiljø Marts 2017 RAPPORT Arbejdsmiljø En undersøgelse af socialpædagogers arbejdsmiljø Udgivet af Socialpædagogerne, Marts 2017 ISBN: 978-87-89992-88-4
Læs mereMTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse
MTU 213 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 78% (273 besvarelser ud af 35 mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen
Læs mereOpsamling af undersøgelse om forhold for ældre i Østerbro Borgerpanel
Opsamling af undersøgelse om forhold for ældre i Østerbro Borgerpanel Spørgeskemaundersøgelse om forholdene for ældre på Østerbro har været sendt ud i Østerbro Borgerpanel fra den 19.-26. september 2017.
Læs mereAnalyse af dagpengesystemet
Analyse af dagpengesystemet Udarbejdet september/oktober 2011 BD272 Indhold Indledning... 2 Metode og validitet... 2 Dataindsamling fra... 2 Dataindsamling fra den øvrige befolkning... 2 Forventninger
Læs mereRapport Undersøgelse af holdninger til mærkningsordninger blandt danske fremstillingsvirksomheder
Rapport Undersøgelse af holdninger til mærkningsordninger blandt danske fremstillingsvirksomheder Udarbejdet af Oxford Research A/S for LO Marts 2007 Revi- Forfatter: jbe Sidst gemt: 21-03-2007 10:56 Sidst
Læs mereBESTILLERUNDERSØGELSE 2013 MIDTTRAFIK
BESTILLERUNDERSØGELSE 2013 MIDTTRAFIK 29/11/2013 INDHOLD 1. INDLEDNING 3 1.1 Baggrund og metode 3 1.2 Læsevejledning 3 2. SAMMENFATNING 4 3. TILFREDSHED BLANDT SAGSBEHANDLERE 5 3.1 Økonomi 5 3.2 Køreplanlægning
Læs mere