Datastrategian osana yrityksen on hyvä tutkia omaa dataorganisaatiota ja tiedolla johtamisen kulttuuria. Dataorganisaation toimintamalli ja organisaatiorakenne määrittävät, miten datatuotteiden rakentaminen ja toimitus on toteutettu, millaiset kehitysprosessit ohjaavat päivittäistä työtä ja kuinka yhteistyö liiketoiminnan kanssa toimii.  

Tiedolla johtamisen kulttuuri taas auttaa yrityksiä toteuttamaan monimutkaisiakin datahankkeita ja varmistamaan hankkeiden arvontuotannon. Leipomalla datan hyödyntäminen sisälle yrityksen päivittäiseen toimintaan varmistutaan siitä, että dataprojektit pystyvät tuottamaan niiltä odotettua lisäarvoa eivätkä ne jää käyttöönottovaiheessa torsoiksi. 

Tässä blogissa tutkimme erilaisia tapoja järjestää datatiimien organisaatiorakenne, käymme läpi kehitysprosessien peruspilareita liiketoiminnan tarpeista valmiisiin tuotteisiin ja annamme vinkkejä datavetoisen kulttuurin rakentamisesta yrityksen sisälle. 

Organisaatiorakenne ja toimintamalli: Kuinka järjestellä dataosaaminen mahdollisimman tehokkaasti 

Aikaisemmassa blogikirjoituksessamme Tavoitetilan määritys: Kuinka määrittää datastrategian suunta? kävimme läpi kaksi eri vaihtoehtoa dataorganisaatiolle: keskitetty datatiimi tai hajautetut osaajat liiketoimintayksiköiden sisällä. Ratkaisevana tekijänä näissä kahdessa vaihtoehdossa ovat yrityksen prioriteetit: arvostetaanko enemmän tiivistä yhteistyötä datatiimin sisällä vai dataosaajien ja liiketoiminnan välillä. Toki myös yrityksen koko ja resurssit vaikuttavat näihin ratkaisuihin ja tyypillisesti hajautettu malli tarvitsee tarpeeksi laajan henkilöstön toimiakseen.  

Organisaatiorakennetta tärkeämpi osa dataorganisaatiossa on sen toimintamalli. Tällä tarkoitetaan kokonaisvaltaista päivittäisiä toimintatapoja, joilla yritys suunnittelee, organisoi ja toteuttaa datan ja analytiikan hyödyntämistä.  

Dataorganisaatioiden toimintamalleja määritellessämme olemme tunnistaneet viisi keskeistä osa-aluetta, jotka auttavat yrityksiä pohtimaan datan ja analytiikan toimintamalleja eri näkökulmista: 

1. Yhteistoiminta liiketoiminnan kanssa 

2. Kehitysputki: Kuinka tarve muuttuu valmiiksi datatuotteeksi 

3. Organisaatiorakenne 

4. Roolit, vastuut ja kyvykkyydet 

5. Ulkoiset sidosryhmät 

Yhteistoiminta liiketoiminnan kanssa 

Kuten kaikessa IT:ssä, myös datan ja analytiikan pohjimmainen tarkoitus on tukea liiketoimintaa ja auttaa sitä selvittämään kohdatut haasteet. Täten on äärimmäisen tärkeää, että dataorganisaation ja liiketoiminnan välinen yhteistyö on mahdollisimman saumatonta. Yksi tapa vähentää kitkaa on järjestellä dataosaajat osaksi liiketoimintayksiköitä, kuten yllä olevassa hajautetussa mallissa on tehty. Näin liiketoiminnoilla on omat osoitetut analytiikkaresurssit, joiden käytöstä heidän ei tarvitse kilpailla muiden yksiköiden kanssa. Tämä auttaa myös dataosaajia erikoistumaan tiettyihin prosesseihin ja järjestelmiin sekä ymmärtämään paremmin juuri heidän yksikkönsä liiketoiminnallisia tarpeita. 

Jos yrityksen datatiimi on keskitetty, tulee yhteistoimintaan kiinnittää erityistä huomiota. Tämä voidaan toteuttaa osallistamalla liiketoimintapäättäjiä kuukausi- ja viikkopalavereihin, tekemällä hankkeiden priorisointijärjestelmästä mahdollisimman läpinäkyvä sekä luomalla selkeät kommunikointikanavat IT:n ja liiketoiminnan välille. 

Kehitysputki: tarpeesta valmiiksi datatuotteeksi 

Kehitysputkella tässä kontekstissa tarkoitetaan niitä prosesseja, joiden kautta liiketoiminnan tarve muuttuu valmiiksi datatuotteeksi. Ensimmäisessä vaiheessa liiketoiminta tuo tarpeen esille datatiimille, jonka jälkeen se siirtyy tehtävälistalle. Tehtävälistan tarkoituksena on säädellä, mihin hankkeisiin dataresursseja käytetään ja priorisoida ne toisiinsa nähden. Priorisointiprosessin ja siihen vaikuttavien tekijöiden tulisi olla mahdollisimman avoimet, jotta vältytään turhilta sisäisiltä konflikteilta. Tyypillisesti hankkeen kriittisyys, haastavuus, arvontuotanto sekä tiketin luomisajankohta ovat tekijöitä, jotka vaikuttavat siihen, missä järjestyksessä hankkeita toteutetaan. 

Kun hanke otetaan kehitykseen, se siirtyy yrityksen kehitysputkeen. Vahvoissa dataorganisaatioissa nämä kehitysputket sisältävät yleensä kehitystä tukevan sovelluksen, kuten Jiran tai Azure Boardsin. Näiden avulla voidaan toteuttaa ketterää kehitystä, ja monimutkaiset kokonaisuudet voidaan pilkkoa helpommin ymmärrettäviin tehtäviin. Nämä ratkaisut tarjoavat myös yleensä kokonaisvaltaisen näkemyksen käynnissä olevista hankkeista sekä niiden priorisoinnista. Kehitysputkeen kuuluvat yleensä myös testiympäristöt, automatisoidut testauskäytännöt, versionhallinta ja dokumentointi. Tällä tavoin kehitys ja muutokset ovat hallittuja, mikä on erityisen tärkeää kriittisten järjestelmien yhteydessä. Kehitysputken lopussa ovat julkaisukäytännöt, joiden avulla lopputuote saadaan julkaistua liiketoiminnan käyttöön. 

Organisaatiorakenne 

Organisaatiorakenteeseen vaikuttaa erityisesti yrityksen koko ja päätös siitä, toteutetaanko datakehitystä sisäisesti vai ulkoisesti. Isommissa yrityksissä tulee harkita erilaisia tiimirakenteita, jotka voidaan joko määrittää liiketoimintayksikön mukaan tai vaihtoehtoisesti dataosaajien ympärille. Esimerkiksi liiketoimintaan sidotussa datatiimissä tyypillisesti toimivat data engineerit, data scientistit, business ja data analystit sekä projektipäälliköt. Toinen mahdollisuus on muodostaa tiimejä kompetenssien ympärille, jolloin esimerkiksi data scientistit toimivat omassa tiimissään ja suorittavat eri liiketoimintoihin liittyviä tehtäviä sekalaisesti. Molemmissa malleissa on etuja, kuten aiemmin on kuvattu, ja rakennetta miettiessä yritysten on tärkeää punnita omia prioriteettejaan: halutaanko esimerkiksi panostaa datakyvykkyyksien tason nostamiseen vai liiketoiminnan arvontuotantoon? 

Roolit, vastuut ja kyvykkyydet 

Toimintamallia laatiessa on tärkeää miettiä myös henkilöiden roolitusta, niihin liittyviä vastuita sekä tarvittavia kyvykkyyksiä. Datatiimien henkilöillä voi olla useita erilaisia rooleja. Osa rooleista voi liittyä tekniseen osaamiseen, kuten dataputkien rakentaminen ja BI-työkalujen käyttö, jolloin yksi henkilö pystyy tarpeen mukaan tekemään töitä monessa vaiheessa dataputkea. Varsinkin isommissa tiimeissä tarvitaan myös organisointikykyä, johon liittyviä rooleja ovat esimerkiksi Scrum masterina tai agile coachina toimiminen, tiimien esimiehenä tai vetäjänä oleminen sekä projektijohdolliset tehtävät.  

Eri roolien määrittäminen ja niihin liittyvien tehtävien ja vastuiden kirjaaminen on tärkeää. Näin varmistutaan siitä, että tiimillä on kaikki edellytykset toimia ja kaikki tehtävät tulevat hoidetuiksi. Toisaalta tämä suojelee myös työntekijöitä, kun heiltä vaadittavat asiat on selkeästi listattu ja eri vastuut on jaettu tasapainoisesti. Näin vältetään ylikuormitusta varsinkin senior osaajien kanssa. 

Kun rooleja määritellään, samalla on hyvä pohtia niiden vaatimia kyvykkyyksiä. Mikäli jotain kyvykkyyksiä puuttuu, yrityksellä on kolme vaihtoehtoa: kouluttaa työntekijöitä ja rakentaa kyvykkyydet sisäisesti, palkata uusia henkilöitä, jotka tuovat tarvitut kyvykkyydet mukanaan, tai turvautua ulkopuoliseen apuun ja hankkia kyvykkyydet alihankintana. Valinta riippuu usein vaaditun kyvykkyyden vaativuusasteesta, kriittisyydestä sekä siitä, kuinka pitkään kyvykkyyttä tullaan tarvitsemaan. Näin yritys takaa, että heillä on tarvittava osaaminen, jolla datahankkeet saadaan vietyä onnistuneesti läpi. 

Ulkoiset sidosryhmät 

Viimeisenä toimintamallissa on tärkeää huomioida sisäisten sidosryhmien (kuten liiketoiminnan) lisäksi myös mahdolliset ulkoiset sidosryhmät. Osa datatuotteista voidaan kehittää suoraan esimerkiksi asiakkaiden, toimittajien tai yhteistyökumppaneiden käyttöön. Tyypillisesti tiedon jakaminen ja toiminnan organisointi on helpompaa yrityksen sisällä, ja se monimutkaistuu huomattavasti, kun ulkopuolisia toimijoita tulee mukaan. Ulkoisten sidosryhmien kanssa on tärkeää huomioida roolien selkeys, yhteistoiminnan kitkattomuuteen pyrkiminen sekä yhteiset työskentelykäytännöt. Teknisestä näkökulmasta lisähaastetta tuovat käyttäjäoikeuksiin ja tietoturvaan liittyvät kysymykset sekä tiedon jakaminen organisaation ulkopuolelle. 

Datavetoisen kulttuurin rakentaminen ja muutoksen johtaminen 

Tiedolla johtamisen ja datavetoisen kulttuurin kehittäminen on äärimmäisen tärkeää. Jos yrityksen kulttuuriin ei kuulu oleellisena osana tietoon perustuva päätöksenteko, datahankkeiden jalkautus muuttuu hyvin haastavaksi, niiden tuottama arvo pienenee ja usein lopputuotteen käyttö voi jäädä toivotusta. Vanhan sananlaskun mukaan köydellä ei voi työntää, ja tämä kuvaa varsin hyvin datahankkeita organisaatiossa, jossa tiedolla johtamista ei ole omaksuttu osaksi kulttuuria. Yritys voi lanseerata ja toteuttaa näyttäviä dataprojekteja, mutta niiden tarjoamat hyödyt voivat usein jäädä vajavaisiksi, jos työntekijöiden puolelta niille ei ole imua. Näissä tilanteissa muutosjohtaminen ja kulttuurin rakentaminen nousevat tärkeään rooliin. 

Muutosjohtaminen ja kulttuurin rakentaminen kulkevat käsi kädessä. Kulttuurin rakentamista voi ajatella useiden eri muutosten yhteisvaikutuksena. Jokaisen onnistuneen muutoksen avulla organisaation kulttuuri ja toimintatavat muuttuvat hieman, ja ajan kuluessa esimerkiksi organisaation tiedolla johtamisen käytännöt vakiintuvat osaksi kulttuuria. 

Tämän takia muutoksen onnistunut läpivienti on elintärkeää. Alla olevassa kuvassa on listattu onnistuneelle muutosjohtamiselle tyypillisiä piirteitä: 

Isojen kulttuuristen muutosten läpivienti on haastavaa ja vaatii aikaa. Vanhoja tapoja on vaikea muuttaa, ja uudet ideat kohtaavat usein muutosvastarintaa. Tärkeää kulttuurimuutoksissa on tunnistaa tavoiteltava tila, jakaa muutos hallittaviin osiin ja olla kärsivällinen. Realistinen suhtautuminen kulttuurimuutoksen vaativuuteen on ensimmäinen askel kohti onnistumista. 

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen, sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet, kuin myös vaativat datamigraatiot. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa! 

Tämä blogi on osa datastrategia-blogisarjaamme, josta julkaistaan uusia kirjoituksia tulevina kuukausina. Edellisen blogikirjoituksen löydät täältä: Tiedonhallinta: Kuinka hyödyntää organisaation dataa laajasti, mutta hallitusti  

DB Pro Services Oy 

Sinua saattaa kiinnostaa myös:
SQL-tietokanta – historia, nykytila ja tulevaisuus: nykytila
Power BI pro ja eri lisensiointimallit
Tiedonhallinta: Kuinka hyödyntää organisaation dataa laajasti, mutta hallitusti
Mikä on Lakehouse tietoalustaratkaisu ja kuinka organisoida data tehokkaasti Lakehousessa?

Tiedonhallinta (englanniksi Data Governance) käsitteenä on hyvin laaja, ja sillä voidaan tarkoittaa eri asioita kuulijasta ja kontekstista riippuen. Ylätasolla se käsittää säännöstöä, toimintatapoja ja ohjeita siitä, kuinka organisaation dataa käsitellään. Vaikka yleensä kyse on usein käytänteistä ja prosesseista, tiedonhallintaan voivat kuulua myös tekniset kontrollit. Esimerkiksi pääsyn hallintaan ja roolituksen liittyen dataputkeen usein asennetaan erilaisia toteutuksia, jotka takaavat, että sovitut käytännöt toteutuvat.

Tässä blogissa käymme läpi, miten tiedonhallintaa tulisi lähestyä ja millaisia valintoja organisaatioiden tulee tehdä käytäntöjä miettiessään. Muiden datastrategiakirjoitustemme tavoin teksti keskittyy ylätason tavoitteiden ja strategisen suunnittelun toteutukseen käymällä läpi, mitä kokonaisuuksia tiedonhallintaa suunnitellessa tulee huomioida. Lisäksi sivuamme myös tietoturvaa ja yksityisyydensuojaa, koska ne vaikuttavat vahvasti tiedonhallinnan rakentamiseen.

Mitä tiedonhallinta on ja miksi sitä tarvitaan

Tiedonhallinta eli Data Governance on tärkeää jokaiselle yritykselle, joka haluaa hyödyntää omaa tietopääomaansa. Otetaan esimerkiksi tilanne, jossa yrityksellä ei ole vakiintuneita tiedonhallinnan käytäntöjä, eikä datakoneistoon ole luotu minkäänlaisia kontrolleja. Ilman tiedonhallinnan prosesseja manuaaliset syöttövirheet heikentävät datan laatua, koska mikään ei estä virheellisen datan syöttöä. Sama data sijaitsee useissa eri paikoissa, ja yrityksen datapääomasta on mahdotonta saada kokonaiskuvaa, koska yksiköt ylläpitävät omia versioitaan esimerkiksi asiakasdatasta. Jos asiakkaita pitää lisätä tai muuttaa, päivitykset joudutaan tekemään useaan eri paikkaan, tai vaihtoehtoisesti jossain vaiheessa vanhentunut tieto tulee aiheuttamaan ongelmia.

Ylläpidettävän datan muokkausta ja käytön hallintaa ei voida myöskään valvoa tai toteuttaa, koska roolitusta ja pääsyoikeuksia ei ole määritelty tai implementoitu. Näin ollen kaikki yrityksen data on kaikkien nähtävillä. Lisäksi, jos tietoturvasta ei ole pidetty huolta, voidaan helposti olla tilanteessa, jossa tietomurron sattuessa yrityksen kaikki data päätyy hyökkääjien haltuun.

Yllä mainitut tilanteet kuvaavat hyvin, miksi tiedon- ja datanhallinta ovat tärkeitä jokaiselle yritykselle koosta riippumatta. Kokonaisuutena voidaan siis todeta, että tiedonhallinta varmistaa yrityksen datan laadun, saatavuuden ja yhtenäisyyden sekä turvaa siihen pääsyn.

Tiedonhallinnan toteuttamiseen on monia eri lähestymistapoja. Hyvänä nyrkkisääntönä toimii se, että perusasioiden täytyy olla kunnossa ennen kuin voidaan siirtyä monimutkaisempiin kokonaisuuksiin. Aikaisemmassa blogissamme Tavoitetilan määritys: Kuinka määrittää datastrategian suunta? kävimme läpi defensiivisen ja offensiivisen datastrategian eroja. Kirjoituksessa mainittiin, että tyypillisesti yritykset, joilla datamaturiteetti on alhainen, aloittavat defensiivisestä päästä. Kun perusasiat kuten datan yhtenäisyys ja laatu alkavat olla kunnossa, organisaatiot haluavat luonnollisesti saada enemmän irti datastaan ja siirtyvät kohti offensiivista päätyä.

Sama ajatus pätee myös tiedonhallintaan. Jos yrityksellä on heikko datan laatu, yhtenäisyys ja löydettävyys, on hyvin todennäköistä, että tiukan ja keskitetyn tietohallinnon rakentaminen on oikea ratkaisu. Rakentamalla hyvät perustukset prosessien piirtämisellä, toimintatapojen jalkauttamisella sekä teknisten kontrollien implementoinnilla yritys luo lähtökohdat, joista voidaan myöhemmin siirtyä kohti ketterämpää ja vapaampaa tietohallintoa.

Kun tiedonhallinnan perusasiat ovat kunnossa, yritykset tyypillisesti tasapainottelevat kontrollin ja vapauden välillä. Kontrolli takaa datan laadun ja yhtenäisyyden, mutta on joustamaton ja voi paikoitellen haitata tai hidastaa liiketoiminnan kehitystä. Toisaalta vapaampi tiedonhallinta ja joustavat datamallit tarjoavat ketteryyttä ja mahdollistavat luovat ratkaisut ja nopeamman muutoksen. Tässä vaiheessa ilman hyviä tiedonhallinnan perustuksia mopo voi helposti karata käsistä, ja yrityksen tietopääomasta voi tulla kaoottinen kokonaisuus.

Muita tiedonhallinnan valintoja ovat esimerkiksi valinta keskitetyn ja hajautetun mallin välillä. Tämä toki riippuu yrityksen koosta, mutta isommissa organisaatioissa voi olla järkevää pilkkoa koko yhtiön tietohallinto eri osastojen kesken. Näin pidetään kiinni vahvasta tietohallinnosta, mutta eri yksiköiden erityistarpeet huomioidaan tarjoamalla heille mahdollisuus luoda juuri heidän tarpeitaan palvelevat datamallit. Välimuotona keskitetylle ja hajautetulle mallille on tilanne, jossa osaa datasta hallitaan keskitetysti (esimerkiksi asiakkaat ja tavarantoimittajat), mutta liiketoimintaprosesseihin ja tuotteisiin keskittyvä data on yksiköiden hallinnassa.

Tiedonhallinnan eri kokonaisuudet

Tiedonhallinta sisältää monia erilaisia osakokonaisuuksia, jotka keskittyvät tiettyihin tavoitteisiin. Esimerkiksi Master Data Management keskittyy datan yhtenäisyyden ja laadun varmistukseen, kun taas datakatalogin päätehtävä on taata tiedon löydettävyys ja käytettävyys. Käymme seuraavaksi läpi kolme tärkeää kokonaisuutta:

• Data Governance eli yleinen tiedon- tai datanhallinta kattaa prosessit, käytännöt ja toimintatavat, joiden avulla dataa hallitaan. Siihen sisältyy dataroolitus sekä teknisten kontrollien rakentaminen.
• Master Datan Hallinta keskittyy yrityksen kiinteiden ja vakaiden datakokonaisuuksien hallintaan (esim. asiakastiedot) ja ylläpitää näistä tärkeimmistä tietovarannoista keskitettyä ”yhtä totuutta”.
• Datakatalogi pitää sisällään yrityksen tieto- ja datavarannot ja auttaa organisaation jäseniä ymmärtämään, mitä tietoa heillä on käytettävissä ja missä se sijaitsee.

Data Governance

Eriytämme tässä Data Governancen omaksi osa-alueekseen, vaikka tiedonhallinta itsessään on yläkäsite, joka sisältää myös esimerkiksi master datan halinnan. Tässä kontekstissa tarkoitamme data governancella kaikkia niitä yleisiä tiedonhallinnan käytäntöä ja prosesseja, joilla hallitaan dataa ja tietoa.

Kun tiedonhallintaa aletaan suunnitella, yleensä ensimmäiseksi tulee luoda käytännöt, jotka kertovat, miten dataa tulisi käsitellä. Nämä käytännöt määritetään usein hyödyntämällä olemassa olevia liiketoimintaprosesseja, ja ne pyrkivät vastaamaan kysymyksiin, kuten miten dataa saa muokata ja kenellä on oikeus käsitellä sitä. Kun käytännöt on määritelty ylätasolla, niistä luodaan usein vakiintuneet prosessikuvaukset. Nämä kuvaukset tuovat käytännöt yksityiskohtaisemmalle tasolle ja kertovat, miten eri tilanteissa tulee toimia sekä auttavat hahmottamaan monimutkaisiakin tapahtumaketjuja. Roolitus taas auttaa ymmärtämään, kenellä on oikeus ja vastuu lukea, muokata ja käsitellä tietojoukkoja. Niissä listataan selkeästi erilaiset roolit ja niihin kuuluvat oikeudet ja vastuut. Näitä rooleja voidaan sitten tarjota eri henkilöille tarpeen mukaan.

Kun käytännöt, prosessit ja roolit on määritetty ja jaettu, dataputkeen voidaan alkaa rakentaa teknisiä kontrolleja. Yksinkertaisimmillaan nämä kontrollit lukitsevat tietyt toiminnallisuudet ja datajoukot käyttäjätunnuksiin liitettävien roolien taakse tai kontrolloivat datan muokkausta tietotyypeillä, lisäys- tai poistorajoitteilla sekä muilla koodatuilla säännöillä. Näiden kontrollien ensisijainen tarkoitus on eliminoida manuaaliset virheet ja taata datajoukkojen laatu ja eheys. Ne takaavat määritettyjen prosessien ja toimintatapojen toteutumisen käytännön tasolla. Tietenkään kaikkia prosesseja ei voi täysin varmistaa dataputkeen koodatuilla säännöillä ja rajoituksilla, mutta suurimpia ongelmakohtia on mahdollista rajoittaa. On myös huomioitava, että mitä enemmän kontrolleja on, sitä vähemmän vapautta jää toteuttaa rajoittamattomia ratkaisuja. Tämä on yksi hyvä esimerkki siitä, missä dataorganisaation tulee valita kontrollin ja vapauden välillä.

Roolitus ja kontrollit auttavat jalkauttamaan tiedonhallinnan organisaation jäsenten jokapäiväiseen elämään. Kun tiettyjä asioita vaaditaan, ne muodostavat perustan, jolle parhaita toimintatapoja voidaan alkaa rakentamaan myös vapaaehtoisesti.

Master Datan hallinta (Master Data Management)

Master Datalla tarkoitetaan yrityksen kiinteitä datakokonaisuuksia (esim. asiakkaat, tuotteet, materiaalit), jotka ovat pääosin vakaita, eli niissä tapahtuu muutoksia kohtuullisen vähän verrattuna esimerkiksi transaktionaaliseen dataan. Tyypillisesti master data muodostaa yhden totuuden lähteen, jota hyödyntävät monet liiketoimintatietojärjestelmät, ja sillä on pitkä elinkaari. Toisin sanoen transaktionaaliset- ja päätöksentekojärjestelmät käyttävät master dataa, mutta eivät muuta sitä.

Master dataan liittyy monia haasteita, joilla voi olla merkittäviä vaikutuksia yrityksen liiketoimintaan. Heikko datan laatu, yhtenäisyys ja objektiivisen totuuden puute voivat johtaa heikkoon palvelutasoon, heikentää operaatioiden tehokkuutta, vaikuttaa yrityksen kykyyn noudattaa lakeja ja säädöksiä, vähentää datan hyödyntämistä ja yleisesti syödä luottamusta yrityksen lukuihin ja raportointiin.

Eritoten keskitetyssä tietovarastoratkaisussa (EDW) tulisi master datan hallinnan olla hyvällä tasolla ennen kuin varsinaista EDW:tä lähdetään rakentamaan. Tämä on tärkeää siksi, että master data sisältää usein juuri ne käsitteet, joiden varaan tietojäsenten konsolidointi rakennetaan, kuten esimerkiksi Enterprise Data Warehouse BUS -arkkitehtuurissa: Tietomallinnus – Enterprise Data Warehouse BUS – DB Pro Services

Master datan hallinta nimensä mukaisesti pyrkii takaamaan master datan laadun ja luomaan keskitetyn objektiivisen totuuden yrityksen tärkeimmistä tietovarannoista. Tämä estää datan monistumista sekä parantaa saatavuutta ja helpottaa tiedon hyödyntämistä. Liiketoiminnassa hyvin hallittu master data näkyy parempana palvelutasoina, pienempinä kustannuksina ja valmiutena vastata lakien ja säädösten määräyksiin. Master datan hallintaan on olemassa erilaisia ohjelmistoja ja teknologiaratkaisuja. Kuitenkin avainasemassa on yrityksen kyky tunnistaa, mikä on master dataa, ja ymmärrys sen vaalimisen ja hallinnan tärkeydestä.

Datakatalogi

Datakatalogilla tarkoitetaan kokonaisuutta, jossa on listattuna yrityksen käytössä olevat tietolähteet ja -varannot. Tyypillisesti se kertoo, mitä dataa yrityksellä on käytössä, mistä tämä data tulee, missä se on saatavilla ja missä muodossa se on. Tämä listaus voi sisältää sekä teknisiä että liiketoimintalähtöisiä tietoja datasta, kuten eri sarakkeiden kuvauksia, datatyyppejä, rivimääriä, käyttökohteita ja kuvauksia järjestelmistä, jotka kyseistä dataa hyödyntävät. Datakatalogi auttaa yritystä ymmärtämään, mitä dataa heillä on käytössään. Tämä estää datan monistumista ja saman työn tekemistä useaan kertaan, mutta auttaa myös uusien datainnovaatioiden tekemisessä. Parhaassa tapauksessa datakatalogin avulla yrityksen työntekijät voivat tutkia, mitä dataa yrityksellä on, ja tätä kautta kehittää uusia analyysejä ja innovaatioita.

Ymmärrys yrityksen tietopääomasta on keskiössä, kun tiedolla johtamista ja datastrategiaa aletaan kehittämään. Hyvän datakatalogin avulla myös tiedonhallinta helpottuu, kun kokonaiskuva yrityksen datasta saadaan helposti muodostettua.

Tietoturvan ja yksityisyyden huomioiminen tiedonhallinnassa

Tietoturvaan ja yksityisyydensuojaan liittyvät näkökohdat eivät ehkä tuota suurta liiketoiminta-arvoa itsessään, mutta niiden laiminlyönti voi johtaa katastrofaalisiin vaikutuksiin. Hyvä tiedonhallinta sekä tukee näitä kokonaisuuksia että nojautuu niihin. Vaikka nykyisessä pilvimaailmassa korkea tietoturva on usein sisäänrakennettu käytettäviin sovelluksiin ja teknologioihin, tehokas roolitus ja huolellisesti suunnitellut tiedonhallinnan prosessit tarjoavat lisäkerroksen suojaa hyökkäyksiä vastaan.

Tietoturva

Yrityksen on tärkeää turvata data sekä ulkoisilta että sisäisiltä väärinkäytöksiltä. Uloimman puolustuksen muodostavat tietoturvakokonaisuudet, jotka nykypäivänä tulevat usein sisäänrakennettuna erilaisissa sovelluksissa ja teknologiaratkaisuissa. Näihin kuuluvat esimerkiksi palomuurit, palvelunestohyökkäysten torjunta sekä virustorjunta. Erityisesti isoilla pilvipalveluiden tarjoajilla nämä kyvykkyydet ovat huippuluokkaa, koska heidän palveluitaan käyttävät niin suuryritykset kuin valtiolliset toimijat.

Tiedonhallinta vahvistaa tietoturvaa luomalla sisäisen turvakerroksen esimerkiksi käyttöoikeuksien hallinnan ja roolituksen kautta. Vaikka joku pääsisi ulkoisen puolustuksen ohi tai luvaton toimija yrittäisi päästä käsiksi tietokantaan yrityksen sisältä käsin, vahvat kontrollit tietokannoissa ja datan eri tasoilla estävät luvattoman pääsyn yrityksen dataan. Tätä usean portaan varmistusta kutsutaan nollaluottamuspolitiikaksi, ja se varmistaa, että käyttäjät tunnistetaan, valtuutetaan ja tietoturvataso varmennetaan ennen kuin he muodostavat yhteyden tietokantaan.

Tämän takia käyttäjille tulisi antaa vain mahdollisimman suppeat oikeudet, jotta heidän työntekonsa ei häiriintyisi, mutta samalla heillä ei olisi ylimääräisiä oikeuksia tietokantaan. Näin yritys suojaa kaikkea tietoaan usealla eri tavalla, eikä pelkästään kaikkein kriittisintä dataansa.

Yksityisyydenturva

Yksityisyyteen liittyvät asiat ovat olleet vahvasti esillä viime vuosina erityisesti EU:n uusien lainsäädäntöjen tuomien velvoitteiden takia. Suurimpana esimerkkinä tästä on vuonna 2016 voimaan tullut GDPR, joka on vaikuttanut lähes jokaisen yrityksen tiedonhallinnan vaatimuksiin. GDPR:n alaiset henkilötiedot tulee tiedonhallinnassa asettaa erityisvalvonnan alle, koska niiden käsittelyä pitää valvoa erityisen tarkasti. Lisäksi yritysten tulee valmistautua siihen, että nämä tiedot tulee pystyä toimittamaan tai poistamaan, mikäli tiedon kohde näin pyytää. Tätä varten rakennetut proseduurit ja kontrollit ovat varmasti tässä vaiheessa tuttuja monille tietokanta-asiantuntijoille, mutta lisää muutoksia voi olla tulossa. Vuoden 2024 alusta voimaan astunut Data Act tulee sovellettavaksi syksyllä 2025. Käytännön vaatimukset ovat vielä osittain epäselviä, mutta yleisesti ottaen datan käyttöön EU:n alueella tulee kohdistumaan enemmän vaatimuksia kuin ennen.

Joka tapauksessa GDPR toimi monessa pienemmässä yrityksessä herättäjänä aloittaa hallittu tiedonhallinta. Tiedonhallinnan ei kuitenkaan tulisi olla pelkästään pakon edessä toteutettava toimi, vaan parhaassa tapauksessa robusti kokonaisuus voi tuoda yritykselle kilpailuetua tiedolla johtamisen ja datan hyödyntämisen kautta.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen, sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet, kuin myös vaativat datamigraatiot. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Tämä blogi on osa datastrategia-blogisarjaamme, josta julkaistaan uusia kirjoituksia tulevina kuukausina. Edellisen blogikirjoituksen löydät täältä: Datastrategian tukipilarit: Arkkitehtuuri ja teknologiavalinnat

DB Pro Services Oy

Datastrategian ja tiedolla johtamisen yhtenä peruspilarina toimii data-arkkitehtuuri. Arkkitehtuuri kattaa kaikki järjestelmät, työkalut ja teknologiavalinnat, jotka mahdollistavat yrityksen datan muuttamisen päätöksentekoa tukevaksi tiedoksi. Monet mieltävät teknisen kehitystyön ja eri teknologioiden rakentamisen yhdeksi keskeisemmäksi osaksi tiedolla johtamista. Vaikka tiedolla johtaminen ja datastrategia käsittävät myös vähemmän teknisiä osa-alueita, tekniset järjestelmät ovat kiistatta yksi tärkeimmistä palasista tässä kokonaisuudessa. Tässä blogikirjoituksessa käymme läpi data-arkkitehtuurin osuuden datastrategiassa nykytilan kartoituksesta tavoitetilan määritykseen.

Nykyisen arkkitehtuurin selkeyttäminen

Arkkitehtuurikartoituksen palaset

Arkkitehtuurikartoitus koostuu useista osista, joiden läpikäynnillä pyritään muodostamaan kokonaiskuva nykytilasta:

Työkalut ja teknologiat kertovat, millä välineillä toteutukset tehdään ja minkä teknologioiden päälle ratkaisut rakennetaan. Esimerkiksi pilvialustan valinta Azuren, AWS:n ja GCP:n välillä tai tietokantamuodon valinta ovat tästä hyviä esimerkkejä.

Ylätason järjestelmäarkkitehtuuri ja liitännät ulkoisiin järjestelmiin kuvaavat käytössä olevat järjestelmät ja läpikäyvät niiden väliset integraatiot ja yhteydet. Tässä vaiheessa usein laaditaan arkkitehtuurikuvaus nykytilasta, mukaan lukien liitännät eri järjestelmien välillä.

Tietovirtakaavio ja -prosessit kuvaavat, miten tieto virtaa järjestelmien välillä, ja auttavat ymmärtämään nykyiset tiedonkäsittelyprosessit.

Elinkaari kertoo, missä vaiheessa nykyiset järjestelmät ovat ja kuinka pitkään niitä voidaan hyödyntää. Tähän liittyy vahvasti eri järjestelmien kehittäjien tarjoama tekninen tuki ja kuinka pitkään sen voidaan odottaa jatkuvan. Usein vähintään versiopäivitykset ovat pakollisia, mutta joskus kokonaiset järjestelmät voivat elinkaarensa loputtua muuttua lähes käyttökelvottomiksi. Toisaalta elinkaariajatteluun liittyvät myös lisensointi ja sopimusuudistukset, sekä infrastruktuurin osalta laitteiston ikä, takuuasiat ja ylläpito.

Tietolähteet kertovat, missä järjestelmien käyttämä tieto sijaitsee ja mihin muotoon se on tallennettu. Ymmärtämällä tietolähteitä voidaan parantaa järjestelmien suorituskykyä ja tehokkuutta, mikä takaa optimaalisen käyttökokemuksen.

Keskeiset lähdejärjestelmät kuvaavat, mistä käytettävä tieto on alun perin peräisin. Ymmärtämällä, kuinka usein tieto päivittyy, mikä sen laatu on ja miten tietoa syntyy, voidaan valita oikeat työkalut ja teknologiat, jotka tukevat sen hyödyntämistä. Esimerkkinä tästä on reaaliaikainen striimidata ja batch-data, jotka vaativat erilaisia ominaisuuksia data-arkkitehtuurilta.

Dokumentaatio ja hiljainen tieto

Kun nykytilan arkkitehtuuria aletaan kartoittaa, ovat dokumentaatio ja asiantuntijahaastattelut keskeisessä roolissa. Dokumentaation avulla pyritään luomaan selkeä kuvaus järjestelmistä ja työkaluista, niiden toiminnallisuuksista sekä arvioimaan dokumentaation määrän ja laadun perusteella nykyisen arkkitehtuurin ymmärtämisen haastavuutta. Mikäli järjestelmät ja työkalut ovat dokumentoitu puutteellisesti, dokumentaation laatu on heikkoa tai se on kokonaan laiminlyöty, voi nykyisen arkkitehtuurin toiminnallisuuden ymmärtäminen olla erittäin vaikeaa. Näin ollen dokumentaation voidaan ajatella olevan pitää eksplisiittistä tietoa, joka helpottaa järjestelmien toiminnan selkeää ilmaisemista ja käsitteellistämistä.

Haastattelut muodostavat toisen tärkeän osan nykytilan selvittämisessä. Niiden kautta pyritään tuomaan esiin yrityksen hiljaista tietoa. Hiljainen tieto kattaa kaiken sen piilevän tiedon ja osaamisen, jota ei ole dokumentoitu tehden sen löytämisestä vaikeaa. Esimerkiksi tämä käsittää kaiken osaamisen ja ymmärryksen data-arkkitehtuurista, joka sijaitsee pelkästään yrityksen työntekijöiden mielissä. Tämän tiedon ymmärtämisen merkitys korostuu organisaatioissa, joissa dokumentaatio on puutteellista. Vaikka järjestelmät olisivatkin dokumentoitu yksityiskohtaisesti, käyttäjien haastattelut tarjoavat mahdollisuuden varmistaa dokumentaation oikeellisuus ja ajantasaisuus. Hiljainen tieto on luonnollinen osa organisaatiota, koska kaikkea ei voida dokumentoida. Ongelmaksi se muodostuu tilanteissa, joissa järjestelmien kuvaaminen laiminlyödään, ja hiljainen tieto katoaa yrityksestä esimerkiksi henkilöiden siirtyessä muihin tehtäviin.

Sekä eksplisiittistä että hiljaista tietoa hyödyntämällä pyritään muodostamaan mahdollisimman laaja kokonaiskuva data-arkkitehtuurista ja käytettävistä järjestelmistä. Parhaiten tämä onnistuu, mikäli organisaatio on alusta asti varmistanut järjestelmien kehityksen dokumentoinnin. Jälkikäteen tehtävä dokumentaatio on usein massiivinen kokonaisuus, jolla harvoin on edellytykset onnistua.

Kohti arkkitehtuurin tavoitetilaa

Kun nykytila ymmärretään, voidaan siirtyä pohtimaan arkkitehtuurin tulevaisuudenkuvaa. Tässä vahvana tukena toimii datastrategian yleinen tavoitetila, josta olemme aikaisemmin kirjoittaneet oman bloginsa. Kyseisen tekstin löydät täältä.

Data-arkkitehtuuriin tavoitetilan määritykseen vaikuttavat vahvasti arkkitehtuurin palaset, jotka käsittelimme nykytilan määrityksen yhteydessä. On tärkeää, että yritys miettii huolella järjestelmiään, tietolähteitään sekä integraatioita, kun tavoitetilaa lähdetään määrittämään. Liiketoiminnan tukeminen ja tiedolla johtamisen parantaminen on myös syytä pitää kirkkaana mielessä. Nämä asettavat raamit uuden arkkitehtuurin rakentamiselle.

Tärkeimmät tavoitearkkitehtuurin määritykset koskevat teknologia- ja työkaluvalintoja, jotka tukevat sekä datastrategian kokonaistavoitteita että järjestelmien teknisiä vaatimuksia. Kun valinnat on tehty, voidaan tavoitearkkitehtuuri määrittää piirtämällä järjestelmät ja integraatiot sekä laatimalla toteutussuunnitelma tavoitetilan rakentamista varten.

Teknologiavalintoihin vaikuttavat sekä tekniset että organisaation vaatimukset

Teknologiavalinnoilla tarkoitetaan kaikkia toteutukseen käytettävien ratkaisujen ja työkalujen valintaa. Tähän voi sisältyä esimerkiksi päätökset käytettävästä pilvialustasta (kuten Azure, AWS tai GCP) tai avoimen lähdekoodin relaatiotietokannasta (MySQL, MariaDB tai PostgreSQL). Laajemmassa kontekstissa mukaan tulevat myös esimerkiksi valitut ohjelmointikielet.

Kun yritys aloittaa käytettävien teknologioiden kartoituksen, on hyvä pitää mielessä kolme asiaa:

1. Tarpeet

Järjestelmältä vaadittavat tekniset ja ei-toiminnalliset ominaisuudet on hyvä listata etukäteen ja vertailla eri vaihtoehtoja keskenään. Tämä on helppo tapa eliminoida vaihtoehdot, jotka eivät täytä yrityksen järjestelmille asetettuja minimivaatimuksia – toisin sanoen ne eivät ole käyttökelpoisia. Vaatimuksia voivat olla esimerkiksi tietty suorituskyky, muokattavuus, tarjottava tuki tai muut järjestelmälle kriittiset ominaisuudet. Yrityksen tarpeiden ja tuotteiden ominaisuuksien vertailu luo teknologiavalinnoille ne raamit, jotka määrittävät, mitkä vaihtoehdot ovat harkinnan arvoisia. Siksi ne kannattaa määritellä ja käydä läpi huolella, jotta toteuttamiskelvottomat vaihtoehdot voidaan heti alussa sulkea pois, säästäen siten yritykseltä aikaa. Ei ole epätavallista, että sataprosenttisesta julkipilvitransitiosta joudutaan poikkeustapauksissa hieman tinkimään välivaiheen kautta. Tässä vaiheessa rakennetaan hybridiarkkitehtuuriratkaisu, joka sisältää elementtejä sekä omasta ympäristöstä että julkipilvestä. Toisinaan voi myös ilmetä paineita siirtää joitakin elementtejä pois julkipilvestä takaisin on premise -ratkaisuun.

2. Kyvykkyydet

Yrityksen on myös hyvä miettiä etukäteen, mitä kyvykkyyksiä uuden järjestelmän käyttöönotto ja ylläpito vaativat. Tätä on hyvä peilata yrityksen nykyiseen arkkitehtuuriin ja pohtia, kuinka paljon nykyistä henkilöstöä on koulutettava uudelleen tai kuinka paljon uutta henkilöstöä on palkattava uusien järjestelmien käyttöä varten. Esimerkiksi tilanne, jossa yrityksellä ei ole AWS-kohtaista osaamista, mutta työntekijät hallitsevat Azuren palvelut, tukee ainakin osittain pysymistä Microsoftin tuoteperheessä.

Itseään ei tietenkään kannata lukita yhden toimittajan ratkaisuun, ja useimmat taidot ovat helposti sovellettavissa myös muissa järjestelmissä. Kuitenkin yrityksen oma osaamistaso on hyvä pitää mielessä, sillä se vaikuttaa suoraan siihen, kuinka paljon ulkopuolista apua yritys tarvitsee sekä käyttöönotossa että ylläpidossa.

3. Käyttöönoton ja käytön resurssit

Kolmas osa-alue liittyy järjestelmän käyttöönottoon ja käyttöön tarvittaviin resursseihin. Tähän sisältyvät järjestelmän rakennus- ja migraatiovaiheet sekä järjestelmän käyttöön liittyvät resurssit. Uusien järjestelmien käyttöönotto vaatii paljon yrityksen työntekijöiden aikaa niin määrittelyssä kuin teknisessä toteutuksessa. Tämä ei koske vain IT-henkilöstöä vaan myös liiketoimintalogiikan asiantuntijoita. Lisäksi järjestelmissä on sekä hankinta- että ylläpitokuluja. Henkilöstökulujen lisäksi näihin kuuluvat ohjelmistolisenssit, vaadittavien laitteistojen ostot sekä pilvialustojen laskenta- ja tallennuskapasiteetista aiheutuvat jatkuvat kulut. Vaadittujen kulujen ja resurssien merkitystä usein aliarvioidaan, mutta liike-elämässä ei aina ole mahdollista valita parasta vaihtoehtoa budjettirajoitusten vuoksi.

Tavoitearkkitehtuurin määritys

Kun teknologia- ja työkaluvalinnat on tehty, voidaan siirtyä tavoitearkkitehtuurin piirtämiseen. Arkkitehtuuripiirros rakentuu samalla tavalla kuin nykytilan kuvaus, mutta palasten sisältö voi erota uusista teknologioista ja työkaluista riippuen. Piirrokseen sisältyvät ylätason järjestelmäarkkitehtuuri, integraatiot, tietovirtakaaviot sekä -prosessit.

Tavoitearkkitehtuurin rakentaminen antaa yritykselle mahdollisuuden tarkastella nykyisiä dataprosessejaan tarkemmin. Käsittelemme dataprosesseja seuraavassa blogikirjoituksessa yksityiskohtaisemmin, mutta tässä vaiheessa on hyvä nostaa esille mahdollisuus parantaa prosesseja arkkitehtuurin uusimisen yhteydessä. Kun uutta arkkitehtuuria rakennetaan, kannattaa sekä IT:n että liiketoiminnan asiantuntijoiden kanssa käydä läpi, miten data muuttuu lähdejärjestelmien raakadatasta hyödynnettäväksi tiedoksi. Tämä parantaa datan laatua, kun varmistutaan sen oikeellisuudesta ja ajantasaisuudesta prosessin jokaisessa vaiheessa. Piirtämällä uuden arkkitehtuurin ajatuksella ja sparrailemalla sitä eri sidosryhmien kanssa varmistutaan siitä, että se ottaa huomioon nykytilan ongelmakohdat ja palvelee datastrategian tavoitteita.

Kaikkien liitäntöjen ja integraatioiden kuvaaminen ainakin ylätasolla on myös tärkeää. Kartoitusta tehtäessä on suositeltavaa pitää mielessä ne ongelmakohdat, jotka nykyisessä dokumentaatiossa on havaittu. Data-arkkitehtuuria tullaan uudistamaan myös tulevaisuudessa tasaisin väliajoin, jolloin vajavaisesti tehty arkkitehtuurikuvaus vaikeuttaa tulevia uudistushankkeita.

Toteutussuunnitelma

Kun tavoitearkkitehtuuri on määritetty, voi yritys alkaa miettiä kuinka se voidaan rakentaa. Olemme tunnistaneet kuusi tärkeää osa-aluetta, jotka jokaisen yrityksen tulee ottaa huomioon matkalla kohti modernimpaa data-arkkitehtuuria:

Kyvykkyydet kuvaavat, mitä taitoja ja osaamista yrityksellä tulee olla, jotta data-arkkitehtuurin tavoitetila voidaan realistisesti saavuttaa. Ensimmäinen vaihe on arvioida nykyisten työntekijöiden osaamisprofiilia ja selvittää, mitä uudet järjestelmät ja työkalut vaativat. Kun erot nykyisen ja tarvittavan osaamisen välillä ovat selvät, voidaan pohtia, miten tämä ero saadaan kurottua umpeen. Vaihtoehtoina ovat henkilöstön uudelleenkoulutus, uusien ihmisten palkkaaminen tai ulkoisen konsulttiavun käyttö. Valinta näiden välillä riippuu pitkälti siitä, kuinka vaikeita vaadittavat taidot ovat hankkia ja kuinka pitkään niitä tarvitaan. Esimerkiksi, tarvitaanko jotain teknologiaosaamista vain käyttöönotossa vai myös jatkuvasti ylläpidossa. Mikäli datastrategiaan on kirjattu transitio on premise -pohjaisesta ratkaisuarkkitehtuurista julkipilveen, korvaavien kyvykkyyksien hallitsemiseen kannattaa kiinnittää erityistä huomioita: Tie on premise -spesialistista pilvinikkariksi voi olla hyvinkin pitkä ja kivinen tie.

Tietoturva ja yksityisyys ovat nykymaailmassa yhä tärkeämpiä asioita, joita kannattaa miettiä jo arkkitehtuurin suunnitteluvaiheessa. Yrityksen datan turvaaminen ja tietomurtojen estäminen ovat ensisijaisen tärkeitä, koska niistä koituvat ongelmat voivat olla massiivisia. Yksityisyyden suoja ja esimerkiksi GDPR-säädökset tuovat omat haasteensa datan käsittelyyn ja tallennukseen. Roolitus ja valmiiksi mietityt prosessit ovat näissä kysymyksissä avainasemassa.

Teknologioissa ja palveluissa on kyse pitkälti teknologiavalinnoista. On tärkeää, että tarpeet osataan kuvata tarpeeksi tarkasti, jotta kilpailutettaville yrityksille voidaan antaa mahdollisimman selkeät vaatimukset. Tämän jälkeen tuotteita arvioidaan keskenään, ja valitaan toteutettava vaihtoehto yrityksen asettamien kriteereiden perusteella.

Ei-toiminnalliset vaatimukset kuvaavat kaikki ne vaatimukset, jotka eivät suoraan liity ohjelmiston toimintoihin, vaan varmistavat järjestelmän vastaavan käyttäjän tarpeita. Näitä ovat esimerkiksi skaalautuvuus, ylläpidettävyys, suorituskyky, turvallisuus, luotettavuus ja monet muut osa-alueet. Tähän kokonaisuuteen kuuluvia aspekteja on sivuttu jo aikaisemmin, esimerkiksi turvallisuuden osalta, ja arkkitehtuurikartoituksessa onkin tärkeää, että yritys miettii ja kirjoittaa vaatimukset ylös selvästi. Näin varmistutaan siitä, että järjestelmä sopii kaikilta osiltaan tarkoitukseen, johon se on hankittu.

Toimittaja- ja lisenssistrategiassa etualalla ovat hinnoittelu ja synergiat. Tässä vaiheessa usein itse tuote tai palvelu on valittu, ja kartoituksen kohteena ovat käytännön asiat: Kuka palvelun tuottaa ja millä sopimusehdoilla lisenssit saadaan hankittua? Toimittajien vertailussa mietitään, ostetaanko kaikki palvelut samasta paikasta, vaikka osakokonaisuuksien toteutus kärsisi, vai valitaanko jokaisen osan toteutukseen erikseen paras vaihtoehto. Lisenssien suhteen on usein kyse puhtaasti hinnoitteluneuvotteluista ja sopimusteknisten yksityiskohtien stilisoinnista.

Migraatiopolun suunnittelu nousee esiin seuraavaksi, kun tavoitearkkitehtuuri on määritetty. Polku jakaa muutoksen nykytilasta tavoitetilaan selkeisiin kokonaisuuksiin ja asettaa ne aikajanalle samalla tavalla kuin tiekartta datastrategian kohdalla. Näin varmistutaan, että asioita tehdään oikeassa järjestyksessä ja matka tavoitteeseen on etukäteen suunniteltu.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen, sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet, kuin myös vaativat datamigraatiot. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Tämä blogi on osa datastrategia-blogisarjaamme, josta julkaistaan uusia kirjoituksia tulevina kuukausina. Edellisen blogikirjoituksen löydät täältä: Tavoitetilan määritys: Kuinka määrittää datastrategian suunta?

DB Pro Services Oy

Johdanto

Tekoälyn (AI) esiinmarssi on yksi 2020-luvun merkittävimmistä teknologisista vallankumouksista. Sen vaikutus ulottuu teollisuudesta palvelualoihin, muuttaen perusteellisesti tapaamme tehdä työtä, luoda uusia tuotteita ja palveluita sekä kommunikoida asiakkaiden kanssa. Tämän muutoksen myötä yritykset kohtaavat sekä valtavia mahdollisuuksia että haasteita.

Tekoälyn hyödyntäminen ei ole enää vain suurten teknologiayritysten etuoikeus. Myös pienet ja keskisuuret yritykset eri toimialoilta ovat löytämässä tekoälyn monipuolisen potentiaalin. Tekoälyn käyttöönotto vaatii strategista suunnittelua ja huolellista valmistautumista. Onnistunut implementointi edellyttää paitsi teknologista osaamista myös koko organisaation sitoutumista uudenlaiseen toimintatapaan.

Kirjoituksessa tarkastellaan keskeisimpiä asioita, jotka yritysten tulee käydä läpi suunnitellessaan tekoälyn integroimista liiketoimintaansa. Käymme läpi strategisen ja teknologisen suunnittelun lisäksi myös yrityskulttuuriin liittyviä asioita, joiden avulla varmistat tekoälyn tehokkaan ja onnistuneen käyttöönoton.

Ymmärrä tekoälyn perusteet

Tekoäly on erittäin laaja käsite, joka kattaa erilaisia teknologioita ja menetelmiä, jotka mahdollistavat koneiden itsenäisen oppimisen ja päätöksenteon. Sillä voidaan viitata yksinkertaisista automatisoiduista prosesseista aina monimutkaisiin järjestelmiin, jotka kykenevät oppimaan, sopeutumaan ja tekemään päätöksiä itsenäisesti. Lisäksi tekoälyyn liittyy valtavasti alakäsitteitä, kuten koneoppiminen, kielimallit ja neuroverkot, jotka tuovat lisää monimutkaisuutta sen ymmärtämiseen.

Ennen tekoälyn käyttöönottoa, on ensiarvoisen tärkeää ymmärtää, mitä tekoäly itse asiassa on ja miten se toimii. Tämä ymmärrys ei ainoastaan auta valitsemaan oikeita työkaluja ja käyttökohteita, vaan myös auttaa koko organisaatiota omaksumaan tekoälyn mukanaan tuomat muutokset. Perusteet voidaan oppia esimerkiksi Elements of AI-verkkokurssilla, jonka avulla saadaan laajahko yleinen ymmärrys tekoälyn tuomista mahdollisuuksista sekä rajoitteista.

Erityisen tärkeää on ymmärtää tekoälyn rajoitteet. Vaikka tekoäly voi tehdä monimutkaisia laskelmia ja analyysia nopeammin ja tarkemmin kuin ihminen, se on laajalti riippuvainen syötetyn datan laadusta ja määrästä. Tekoäly ei ole kaikkitietävä eikä se pysty täysin itsenäiseen ajatteluun tai luovaan ongelmanratkaisuun samalla tavalla kuin ihminen. Suuret kielimallit, kuten ChatGPT pystyvät jo hyvin imitoimaan tätä, mutta nekin antavat huomattavan usein väärää tietoa ja paikoitellen jopa täysin hallusinoivat asioita. Lisäksi tekoälyjärjestelmät voivat tuottaa vinoutuneita tuloksia, jos niitä syötetään puutteellisella tai vinoutuneella datalla. Tämän vuoksi on tärkeää ymmärtää ja tunnistaa nämä rajoitteet sekä varmistaa, että tekoälyä käytetään eettisesti ja vastuullisesti.

Perusteet ymmärtämällä voidaan paremmin arvioida, miten tekoälyä voidaan hyödyntää omassa liiketoiminnassa. Esimerkiksi, jos tavoitteena on parantaa asiakaspalvelua, voidaan koneoppimista ja kielimalleja hyödyntää asiakaspalautteen analysoinnissa ja ennakoivassa asiakaspalvelussa. Toisaalta, jos tavoitteena on prosessien automatisointi, voivat neuroverkot olla avainasemassa monimutkaisten tehtävien, kuten kuvantunnistuksen, automatisoinnissa.

Muistetaan, ettei tekoälyn käyttöönotto ole pelkästään teknologiaan investointia, vaan investointia myös ymmärrykseen ja osaamiseen. Siksi yritysten on suositeltavaa kouluttaa erityisesti strategista avainhenkilöstöään tekoälyn perusteissa. Tämä voi sisältää työpajoja, verkkokursseja tai yhteistyötä tekoälyn asiantuntijoiden kanssa.

Strategia

Tekoälyn hyödyntäminen yritystoiminnassa edellyttää huolellista strategista suunnittelua. Suunnittelun ytimessä on selkeiden ja saavutettavien tavoitteiden asettaminen, jotka ohjaavat koko tekoälyn käyttöönoton prosessia. Yrityksen on tärkeää määrittää, mitä he haluavat saavuttaa tekoälyn avulla ja miten nämä tavoitteet tukevat niiden laajempaa visiota ja liiketoiminnan tavoitteita. Tässä yhteydessä huolellisesti suunniteltujen tavoitteiden asettaminen auttaa varmistamaan, että tavoitteet ovat sekä tarkoituksenmukaisia että saavutettavia. Selkeiden tavoitteiden määrittäminen auttaa keskittymään oikeisiin toimenpiteisiin, sekä mahdollistaa tekoälyn tuomien hyötyjen seurannan ja arvioinnin tehokkaasti.

Selkeät tavoitteet

Tekoälyn strategisessa suunnittelussa yksi keskeisimmistä askeleista on selkeiden ja saavutettavien tavoitteiden asettaminen. Tämä ei ainoastaan ohjaa tekoälyn käyttöönoton strategiaa, vaan myös mahdollistaa sen vaikutusten tehokkaan seurannan ja arvioinnin. Tavoitteiden luomisessa on hyvä hyödyntää SMART-kriteereitä, joiden perusteella tavoitteiden tulee olla:

• S – Spesific (Tarkka): Tavoitteen tulee olla selkeästi määritelty ja yksiselitteinen.
• M – Measurable (Mitattava): Tavoitteen tulee olla mitattavissa, jotta voidaan seurata edistymistä ja tietää milloin tavoite on saavutettu.
• A – Achievable (Saavutettava): Tavoitteen tulee olla realistisesti saavutettavissa oleva sekä haastava mutta mahdollinen.
• R – Relevant (Relevantti): Tavoitteen tulee olla merkityksellinen ja linjassa yrityksen strategisten tavoitteiden kanssa.
• T – Time-bound (Aikasidonnainen): Tavoitteelle tulee asettaa selkeä aikataulu, mihin mennessä se tulisi saavuttaa.

Esimerkiksi, jos yrityksen tavoitteena on parantaa asiakastyytyväisyyttä, tekoälyä voidaan hyödyntää asiakaspalvelun automatisoinnissa ja personoinnissa. Tässä tapauksessa tavoitteeksi voidaan asettaa asiakaspalvelun vastausaikojen lyhentäminen tai asiakaspalautteen positiivisuuden kasvattaminen tietyllä prosenttiluvulla.

Toisaalta, jos tavoitteena on tehostaa sisäisiä prosesseja, tekoäly voi auttaa esimerkiksi toiminnanohjausjärjestelmien (ERP) datan analysoinnissa, ennustavassa ylläpidossa tai varastonhallinnassa. Tässä yhteydessä konkreettiset tavoitteet voivat olla kustannussäästöt tai prosessien suoritusnopeuden parantaminen.

Tavoitteiden on tärkeää olla linjassa yrityksen yleisen strategian kanssa. Tekoälyn käytön ei tule olla itseisarvo, vaan väline tavoitteiden saavuttamiseksi. Tavoitteiden asettamisen jälkeen on olennaista kommunikoida ne selkeästi koko organisaatiolle, jotta kaikki ymmärtävät tekoälyn roolin yrityksen tulevaisuudessa ja ovat motivoituneita edistämään sen käyttöönottoa.

Eettiset ja juridiset valmiudet

Strategisessa suunnittelussa on tärkeää huomioida eettiset ja juridiset näkökulmat. Tämä tarkoittaa henkilötietojen käsittelyn GDPR-säännösten noudattamista, käyttäjien yksityisyyden suojaamista ja varmistamista, ettei data ole syrjivää tai vinoutunutta. Eettiset käytännöt datan keruussa ja käsittelyssä eivät ainoastaan vähennä oikeudellisia riskejä, vaan myös lisäävät yrityksen uskottavuutta ja asiakkaiden luottamusta. Hyvänä esimerkkinä toimivat Ylen julkaisemat Ylen vastuullisen tekoälyn periaatteet.

Eettisten valmiuksien suhteen kartoitettava ainakin seuraavat asiat:

1. Reiluus ja puolueettomuus: Varmistetaan etteivät tekoälyjärjestelmät syrji käyttäjiä sukupuolen, iän, etnisen alkuperän tai muiden tekijöiden perusteella.
2. Läpinäkyvyys: Tekoälyn päätöksentekoprosessit ovat avoimia ja ymmärrettäviä, mikä mahdollistaa niiden arvioinnin ja kriittisen tarkastelun.
3. Vastuullisuus: Selkeytetään, kuka on vastuussa tekoälyn päätöksistä ja toiminnasta, erityisesti virhetilanteissa tai kun tekoäly aiheuttaa vahinkoa.
4. Yksityisyyden ja tietoturvan suojeleminen: Varmistetaan käsiteltävien henkilötietojen olevan suojattuja ja niiden käsittelyn noudattavan yksityisyydensuojaa koskevia lakeja ja standardeja.

Vastaavasti seuraavat asiat tulee selvittää juridisia valmiuksia kartoittaessa:

1. Lainsäädännön noudattaminen: Varmistetaan tekoälyjärjestelmien käytön noudattavan voimassa olevaa lainsäädäntöä, kuten tietosuojalakeja (esimerkiksi GDPR).
2. Tekijänoikeudet ja patentit: Huomioidaan tekijänoikeudet ja patentit, jotka liittyvät tekoälyn kehitykseen ja käyttöön.
3. Vastuukysymykset: Määritellään vastuukysymykset, kuten vahingonkorvaukset ja vastuunjaon, jos tekoälyn toiminnasta aiheutuu haittaa tai vahinkoa.
4. Kansainväliset säädökset ja standardit: Otetaan huomioon kansainväliset säädökset ja standardit, erityisesti jos yritys toimii globaalisti.

Näiden eettisten ja juridisten valmiuksien huomioiminen on välttämätöntä tekoälyn vastuullisessa ja kestävässä käyttöönotossa.

Pilottiprojektit

Pilottiprojektit mahdollistavat tekoälysovellusten testaamisen ilman suuria investointeja. Näiden projektien avulla voidaan kokeilla tekoälysovelluksia rajatussa ympäristössä, antaen arvokasta tietoa niiden suorituskyvystä, käyttäjäkokemuksista ja integroitavuudesta yrityksen olemassa oleviin järjestelmiin. Onnistunut pilottiprojekti tarjoaa perustan tekoälyn laajemmalle käyttöönotolle, mahdollistaen riskien hallinnan ja strategisen suunnittelun tekoälyn täysimittaiseen implementointiin.

Teknologia

Tekoälyn käyttöönoton teknologinen valmistelu on monivaiheinen prosessi sisältäen huolellisen suunnittelun ja oikeiden työkalujen valinnan. Aluksi on tärkeää arvioida olemassa oleva IT-infrastruktuuri ja määrittää, tarvitseeko se päivityksiä tai laajennuksia tekoälyn vaatimusten mukaisesti.

Seuraavaksi on valittava sopivat tekoälyalustat ja -työkalut, jotka tukevat yrityksen tavoitteita ja toimintaympäristöä. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi pilvipohjaisten palveluiden, kuten Microsoft Azuren tai Amazon Web Servicen (AWS) käyttöä. Tekoälyn integroiminen olemassa oleviin järjestelmiin ja prosesseihin edellyttää yhteensopivuuden varmistamista ja mahdollisesti rajapintojen kehittämistä.

IT-infrastruktuurin arviointi ja päivitys

Olemassa olevan IT-infrastruktuurin arviointi ja päivitys ovat kriittisiä ensiaskelia tekoälyn käyttöönotossa. Prosessi alkaa nykyisen ympäristön kattavalla arvioinnilla, jossa tarkastellaan muun muassa olemassa olevaa laskentatehoa, tallennuskapasiteettia ja verkon suorituskykyä. Moderni tekoäly edellyttää usein huomattavaa laskentatehoa, erityisesti koneoppimismallien kouluttamisessa, joten voi olla tarpeen päivittää tai laajentaa nykyisiä palvelinresursseja. Tämä saattaa tarkoittaa esimerkiksi suurempien tai tehokkaampien palvelinten hankkimista, GPU-pohjaisten laitteiden lisäämistä tai siirtymistä pilvipohjaisiin laskentapalveluihin, jotka tarjoavat skaalautuvuutta ja joustavuutta.

Tekoälyalustan ja -työkalujen valinta

Tekoälyalustan ja -työkalujen valinnat määrittävät pitkälti, kuinka tehokkaasti ja joustavasti tekoälyä voidaan hyödyntää yrityksen liiketoiminnassa. Valinnan tulisi perustua yrityksen strategisiin tavoitteisiin, tekniseen asiantuntemukseen ja budjettiin. Markkinoilla on monia vaihtoehtoja, jotka vaihtelevat Azuren ja AWS:n kaltaisista pilvijättiläisistä, aina avoimen lähdekoodin työkaluihin. Pilvipohjaiset ratkaisut tarjoavat skaalautuvuutta ja helppokäyttöisyyttä, jolloin yritykset voivat aloittaa tekoälyn käytön nopeasti ilman suuria alkuinvestointeja laitteistoon.

Tekoälyalustaa valittaessa on tärkeää arvioida sen yhteensopivuutta olemassa olevien järjestelmien ja tietolähteiden kanssa, sen tarjoamia datan käsittely- ja analysointikykyjä sekä käyttäjäystävällisyyttä. Myös työkalujen tuki erilaisille koneoppimisen malleille, niiden päivitystiheys ja yhteisön tuki ovat tärkeitä tekijöitä.

Mikäli yrityksellä on jo käytössään data-alusta jossakin merkittävässä pilvipalvelussa, on erittäin todennäköistä, että kyseinen palvelu tarjoaa myös tekoälyyn liittyviä komponentteja ja tukitoimintoja. Esimerkiksi, Azure AI Service tarjoaa huomattavan määrän esikoulutettuja koneoppimismalleja sekä mahdollisuuden hyödyntää OpenAI:n tarjoamia generatiivisen tekoälyn malleja.

Pilvipalvelinten sijainti voi olla juridisesti merkittävä, sillä eri maissa ja alueilla on omat tietosuojalakinsa ja säädöksensä, jotka voivat vaikuttaa datan käsittelyyn ja tallentamiseen. Tämä voi esimerkiksi tulla aiheelliseksi, mikäli dataa ei juridisista syistä saa viedä Suomen tai EU:n ulkopuolelle.

Datan laatu ja saatavuus

Datan laatu ja saatavuus ovat keskeisiä tekijöitä tekoälyn onnistuneessa käyttöönotossa. Laadukas data on tarkkaa, relevanttia, kattavaa ja puolueetonta, jotta tekoälyjärjestelmät voivat oppia ja tehdä päätöksiä luotettavasti. Tässä yhteydessä laadukas data-alusta on arvokas resurssi. Se voi auttaa yhtenäistämään ja järjestelemään dataa, helpottamaan sen puhdistamista ja varmistamaan sen eheyden. Lisäksi hyvä data-alusta tarjoaa välineitä datan jatkuvaan seurantaan ja analysointiin, mikä varmistaa, että käytössä oleva data pysyy ajan tasalla ja relevanttina.

Hyvin suunniteltu data-alusta mahdollistaa helpon, mutta suojatun pääsyn eri datalähteisiin ja tukee suuria datamääriä, mikä on tärkeää erityisesti laajoissa tekoälyprojekteissa. Tämä parantaa tekoälymallien suorituskykyä ja auttaen varmistamaan, että mallit ovat oikeudenmukaisia ja syrjimättömiä. Mikäli data-alusta on suunniteltu noudattamaan paikallisia ja kansainvälisiä tietosuojalakeja, se auttaa varmistamaan tekoälyn käytön olevan juridisesti kestävällä pohjalla. Kaiken kaikkiaan, investointi laadukkaaseen data-alustaan on kriittinen osa tekoälyn käyttöönoton valmistelua, mahdollistaen luotettavan, tietoturvallisen ja tehokkaan tekoälyn hyödyntämisen.

Jatkuva teknologinen arviointi

Tekoälyn ja siihen liittyvän teknologian jatkuva kehitys on dynaamista ja nopeasti muuttuvaa, mikä edellyttää säännöllistä teknologista arviointia. Tekoälyn sovellukset ja algoritmit kehittyvät jatkuvasti, tuoden uusia mahdollisuuksia ja haasteita. Tämän vuoksi yritysten on tärkeää pitää teknologiansa ajan tasalla ja arvioida säännöllisesti niiden tehokkuutta ja relevanssia liiketoimintansa suhteen. Tämä tarkoittaa uusimpien läpimurtojen ja parannusten seuraamista sekä niiden soveltamista omiin järjestelmiin ja prosesseihinsa.

Teknologian jatkuva arviointi mahdollistaa tekoälyn tuoreimpien innovaatioiden hyödyntämisen ja olemassa olevien järjestelmien optimoinnin, paremman suorituskyvyn ja tehokkuuden saavuttamiseksi. Aktiivinen osallistuminen alan kehityksen seuraamiseen, esimerkiksi osallistumalla konferensseihin ja työpajoihin, sekä yhteistyö teknologiakumppaneiden kanssa, voi tarjota arvokkaita oivalluksia ja uusia näkökulmia. Jatkuva teknologinen arviointi on välttämätöntä tekoälyn täyden potentiaalin hyödyntämiseksi.

Kulttuuri

Muutosvalmiuden luominen

Muutosvalmiuden luominen ja henkilöstön koulutus ovat avainasemassa siirryttäessä kohti tekoälyn hyödyntämistä. Prosessin onnistuminen vaatii yrityskulttuurin kehittämistä sellaiseksi, joka suhtautuu avoimesti uusiin teknologioihin ja kannustaa työntekijöitä aktiivisesti omaksumaan muutoksia. Henkilöstön tulee saada tarvittavat tiedot ja taidot tekoälyn perusteista, sen sovelluksista ja vaikutuksista heidän työhönsä. Tämän lisäksi on tärkeää tarjota resursseja ja mahdollisuuksia jokapäiväiseen oppimiseen ja ammatilliseen kehitykseen tekoälyn alalla. Koulutus ei rajoitu vain teknisiin taitoihin, vaan kattaa myös tekoälyn mahdollisuuksien ja rajoitteiden ymmärtämisen. Näin henkilöstö voi ymmärtää ja navigoida tekoälyn tuomissa muutoksissa, luoden perustan tekoälyn onnistuneelle ja tehokkaalle käyttöönotolle jokapäiväisessä toiminnassa.

Työtapojen uudistaminen ja tiimityön tukeminen

Tekoälyn myötä monet rutiinitehtävät automatisoituvat, tai vähintäänkin nopeutuvat, mikä mahdollistaa työntekijöiden keskittymisen monimutkaisempiin ja luovempiin tehtäviin. Tämä vaatii uusien työtapojen omaksumista ja usein myös työroolien hienoista uudelleenmäärittelyä. Samalla on tärkeää tukea tiimityötä ja edistää poikkitieteellistä yhteistyötä, jotta eri asiantuntemusalueet voivat yhdistyä tekoälyn mahdollisuuksien täydeksi hyödyntämiseksi. Tämä edellyttää avointa kommunikaatiota, joustavuutta muutoksissa ja työntekijöiden osallistamista innovaatioprosesseihin. Näin luodaan jatkuvaa oppimista ja yhteistyötä tukeva ympäristö.

Innovaatioon kannustaminen

Tekoälyn tarjoamat uudet mahdollisuudet edellyttävät perinteisten toimintamallien uudelleenarviointia ja rohkeutta kokeilla uutta. Tämän saavuttamiseksi kulttuurin on rohkaistava kokeilunhalua ja antaa työntekijöille vapautta tutkia uusia ideoita ja ratkaisuja ilman pelkoa epäonnistumisesta. Kannustamalla luovaa ajattelua ja innovatiivista lähestymistapaa, yritykset voivat löytää uniikkeja tapoja hyödyntää tekoälyä, mikä voi johtaa kilpailuetuun ja markkinoiden uudistumiseen. Tämä edellyttää johdon tukea, resursseja innovaatioiden toteuttamiseen sekä ympäristön luomista, jossa luovat ideat voivat kukoistaa ja muuttua käytännön sovelluksiksi.

Tulevaisuuden näkymät ja yhteenveto

Yhteenvetona todetaan tekoälyn tarjoavan yrityksille ennennäkemättömiä mahdollisuuksia liiketoiminnan kehittämiseen ja uudistamiseen. Tekoälyn integroiminen yrityksen strategiaan, prosesseihin ja kulttuuriin ei ole pelkästään teknologinen haaste, vaan myös tilaisuus vahvistaa innovaatiota ja edistää tehokkuutta. Yritysten on tärkeää suhtautua tekoälyn käyttöönottoon harkitusti ja strategisesti, huomioiden eettiset ja juridiset näkökulmat sekä henkilöstön koulutuksen ja osallistamisen.

Tekoälyyn panostaminen ei ole vain investointi teknologiaan, vaan investointi yrityksen tulevaisuuteen. Tulevaisuudessa tekoälyn merkitys liiketoiminnassa kasvaa entisestään ja sen käyttö tulee olemaan keskeinen osa lähes jokaisen yrityksen toimintaa. Yritykset, jotka jo nyt hyödyntävät tekoälyn tarjoamia etuja, ovat muita edellä ja saavat huomattavan etumatkan perinteisiin ratkaisuihin luottaviin kilpailijoihinsa. On siis välttämätöntä pysyä ajan tasalla tekoälyn kehityksessä ja sopeutua jatkuvasti muuttuvaan teknologiseen ympäristöön. Samalla ollen valmiina tarttumaan uusiin mahdollisuuksiin ja haasteisiin, joita tekoäly tuo tullessaan.

Tekoälyn hyödyntäminen tänään on avain huomisen menestykseen.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tekoälyn käyttöönottoon liittyviin haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Sinua saattaa kiinnostaa myös:
SQL-tietokanta – historia, nykytila ja tulevaisuus: nykytila
Power BI pro ja eri lisensiointimallit
Tiedonhallinta: Kuinka hyödyntää organisaation dataa laajasti, mutta hallitusti
Mikä on Lakehouse tietoalustaratkaisu ja kuinka organisoida data tehokkaasti Lakehousessa?

Edellisessä datastrategian blogikirjoituksessamme kävimme läpi nykytilan kartoitusta, jonka päämääränä on selvittää strategian kehityksen lähtökohdat. Kun lähtökohdat ovat selvillä, voidaan katse kääntää tulevaisuuden tavoitteisiin. Seuraavaksi tarkastelemme, mitä seikkoja organisaatioiden tulisi ottaa huomioon, kun määritellään datan ja tiedolla johtamisen tavoitetilaa. Tavoitetilan määrittely on äärimmäisen tärkeää, koska yleensä sen toteuttamiseen tarvittavat askeleet sisältävät organisaatiolle haastavia muutoksia. Siksi määränpää on tärkeää pitää kristallin kirkkaana silmissä, jotta voidaan varmistaa strategian muodostavan selkeän polun kohti sitä.

Tässä tekstissä käymme läpi tavoitetilan määrittelyä strategisella tasolla ja avaamme yleisimpiä strategisen tason valintoja, joita yrityksen pitää tehdä. Tulevissa blogeissamme syvennymme entisestään arkkitehtuuriin, tiedonhallintaan sekä organisaatiorakenteeseen että prosesseihin, joiden avulla yrityksen datakyvykkyyttä kehitetään kohti asetettuja tavoitteita.

Käyttötapaukset varmistavat datan tukevan liiketoimintaa

Kuten aiemmissa blogikirjoituksissa on korostettu, datastrategian tulee olla yhteneväinen liiketoimintastrategian kanssa, jonka yrityksen hallitus määrittää yhteistyössä johtoryhmän kanssa. Kuten nykytilan arvioinnissa, myös datan tavoitetilan määrittelyssä on äärimmäisen tärkeää varmistaa, että projekti saa riittävän korkean tason ohjausta (Lue lisää: Datastrategia: Nykytilan määrityksen toteutus ja sudenkuopat). Yrityksen tulevaisuuden suunta ei välttämättä ole vielä selvillä, joten ohjauksen avulla varmistetaan, että datastrategia tukee organisaation liiketoiminnan suunnitelmia.

Kun strateginen linjaus on varmistettu, voidaan siirtyä käytännön tavoitetilan tarkasteluun. Dataorganisaation tärkein tehtävä on tukea yrityksen suuntaa ymmärtämällä ja vastaamalla liiketoiminnan tarpeisiin. Jotta näitä tarpeita voidaan tukea myös tulevaisuudessa mahdollisimman kattavasti, on tärkeää ymmärtää liiketoiminnan tulevaisuuden suunta. Tehokas työkalu tähän ovat liiketoiminnan käyttötapaukset.

Liiketoiminnan käyttötapaukset kuvaavat suoraan, millaisia tarpeita liiketoiminnalla on. Kun tulevaisuuden suuntaa lähdetään määrittämään, on arvokasta selvittää, millaisia uusia käyttötapauksia liiketoiminnalla on. Tämän jälkeen voidaan pohtia, kuinka data ja tiedolla johtaminen voivat mahdollistaa ja tukea niitä. Tämä tuki voi ilmetä analytiikkatuotteiden kehittämisenä, uusien prosessien hienosäätönä tai kokonaan uusien kyvykkyyksien hankintana. Esimerkiksi generatiivinen tekoäly muuttaa parhaillaan jokaisen organisaation toimintatapoja. Jotta siitä saataisiin maksimaalinen hyöty, datan perustusten on oltava kunnossa.

Liiketoiminnan käyttötapausten kautta datastrategian tavoitetilan määrittäminen on järkevää, sillä silloin varmistetaan, että vastataan oikeisiin tarpeisiin. Jos dataorganisaatio lähtisi ensin miettimään, mitä yrityksen datalla voisi tehdä, ja kehittäisi itse analytiikkatuotteita, olisi vaarana, että ydintarpeet jäävät huomioimatta. Pahimmassa tapauksessa aikaa ja resursseja käytetään triviaalien tai olemattomien ongelmien ratkaisuun. Tällöin datastrategia ei ole yhteneväinen liiketoiminnan keskeisten tavoitteiden kanssa, ja sen tuoma arvo voi jäädä heikoksi.

Offensiivinen vai defensiivinen datastrategia?

Kuten ensimmäisessä blogikirjoituksessamme tuotiin esille (Lue lisää: Datastrategia liiketoiminnan tukena), datastrategian lähestymistavat voidaan karkeasti jakaa kahteen tyyppiin: defensiiviseen ja offensiiviseen. Näiden kahden ääripään välille muodostuva jana määrittää yrityksen suhtautumisen datastrategiaan.

Defensiivisessä päässä yritykset panostavat riskien minimointiin datan hallinnan, datan yhtenäisyyden ja tietoturvan kautta. Yleensä defensiivisessä datastrategiassa keskitytään perusasioiden kuntoon laittamiseen, joiden päälle uusia kyvykkyyksiä pystytään tulevaisuudessa rakentamaan.

Offensiivisessa strategiassa keskitytään maksimaaliseen datan hyödyntämiseen ja tuotettavan lisäarvon maksimointiin. Tämä tarkoittaa usein kontrollien löysäämistä, ja eri yksiköt voivat saada vapauksia rikastaa ja muokata dataa tarpeidensa mukaan.

Yritysten sijainti janalla ei ole staattinen, vaan se voi muuttua ajan kuluessa. Tyypillisesti yritykset, joilla datamaturiteetti on alhainen, aloittavat defensiivisestä päästä. Kun perusasiat kuten datan yhtenäisyys ja laatu alkavat olla kunnossa, organisaatiot haluavat luonnollisesti saada enemmän irti datastaan ja siirtyvät kohti offensiivista päätyä.

Kun datastrategian suuntaa lähdetään määrittämään, on tärkeää pohtia, missä kohtaa janaa yritys tällä hetkellä sijaitsee. Tämä linjaus määrää usein, mihin asioihin datastrategiassa tulisi keskittyä: Defensiivisessä lähestymistavassa polttopisteessä ovat prosessit ja teknologiat eli niin sanotut perusasiat. Offensiivinen datastrategia taas keskittyy datan hyödyntämiseen päätöksenteossa edistyneen analytiikan ja raportoinnin kautta ja pyrkii samalla muovaamaan yrityksen kulttuuria datavetoiseksi.

Strategiset valinnat vaikuttavat datastrategiaa luontiin

Defensiivisen ja offensiivisen valinnan lisäksi yritysten tulee pohtia muitakin ylätason päätöksiä, jotka vaikuttavat siihen, miten datastrategiaa rakennetaan. Näitä ovat esimerkiksi seuraavat aihealueet:

Sisäinen vai ulkoistettu dataorganisaatio?

Yritykset voivat tuottaa datatoiminnot joko sisäisesti, ulkoistaa datakehityksen ulkopuoliselle toimittajalle tai hyödyntää dataorganisaation toteutuksessa hybridimallia. Hybridimallissa yrityksen dataosaamisen ydinkyvykkyydet ovat sisäisiä, mutta niitä täydennetään tarpeen mukaan palkkaamalla ulkoisia osaajia.

Valinta sisäisen kehityksen ja ulkoistamisen välillä riippuu pitkälti yrityksen datamaturiteetista ja datatyön määrästä. Jos tekemistä on harvakseltaan tai se muodostuu kerran toteutettavista kokonaisuuksista, voi ulkoistaminen olla houkutteleva vaihtoehto. Mikäli taas tekemistä on paljon ja sekä kehittämisen että ylläpidon tarve on jatkuva, on sisäisten kyvykkyyksien rakentaminen luultavasti järkevämpi ratkaisu ainakin pitkällä aikavälillä. Kuitenkin alkuvaiheessa on hyvä hyödyntää ulkoista tukea, mikäli yrityksen omat kyvykkyydet lähtevät matalalta tasolta. Näin myös sisäistä dataosaamista saadaan kiihdytettyä hybridimallisen yhteiskehityksen kautta.

Ovatko tärkeimmät sidosryhmät sisäisiä vai ulkoisia?

Tärkeimmät sidosryhmät vaikuttavat suuresti siihen, mihin asioihin datastrategian kehityksessä kannattaa keskittyä. Yleensä tärkeimmät dataorganisaation sidosryhmät ovat olleet sisäisiä liiketoiminnan päättäjiä ja yrityksen johtoa, jotka muodostavat raporttien ja analytiikan loppukäyttäjäryhmän. Mikäli yrityksellä ei ole tarvetta jakaa dataansa yrityksen ulkopuolelle, voi organisaatio keskittyä sisäiseen datan hyödyntämiseen ja prosesseihin.

Nykyään kuitenkin yhä useammin yritykset haluavat jakaa omaa dataansa myös ulkoisille sidosryhmille ja kumppaneille joko ilmaiseksi tai maksua vastaan. Myös erityyppinen viranomaisraportointi on politiikan ja regulaatioiden myötä yleistynyt Euroopassa eri toimialoilla. Tämä kaikki luo uuden ulottuvuuden datastrategiaan, kun julkisia integraatioita on pohdittava tarkemmin. Tähän tarvitaan esimerkiksi API-strategian, jossa määritellään, kuinka tietoa jaetaan organisaation ulkopuolelle ja millaisia integraatioita siihen tarvitaan.

Nykymaailmassa yritykset haluavat hyödyntää yhä enemmän dataansa. Sisäisen hyödyntämisen lisäksi data luo myös uusia liiketoimintamahdollisuuksia, kun laadukasta dataa voidaan tarjota myös ulkoisille käyttäjille. Isommissa yrityksissä on myös toteutettu malleja, joissa eri yksiköt voivat sisäisesti tarjota omia datasettejään toisille credit-järjestelmää hyödyntäen. Credit-järjestelmässä eri yksiköt voivat laskuttaa toisiltaan tietyn summan datatuotteiden käytöstä ja tämä laskutus lisätään yksikön budjettiin käytettäväksi. Ensisilmäyksellä toisten yksiköiden laskuttaminen organisaation sisällä saattaa kuulostaa turhanpäiväiseltä idealta, joka lisää datan siiloutuneisuutta. Oikein toteutettuna se voi kuitenkin kannustaa yksiköitä panostamaan omiin datatuotteisiinsa, koska siitä voi saada budjetillista hyötyä. Näin yrityksen datamaturiteetti kokonaisuutena kohoaa ja eri yksiköt voivat tehdä itsenäisesti päätöksen kehittävätkö he datatuotteita itse vai hyödyntävätkö he muiden tuotoksia.

Onko dataorganisaatio keskitetty vai hajautettu?

Riippuen yrityksen koosta dataorganisaatio voi olla joko keskitetty tai hajautettu eri liiketoimintayksiköihin.

Keskitetyssä mallissa dataosaajat toimivat kaikki samassa yksikössä. Mallin etuna on läheinen yhteistyö ja sparrailu muiden datakollegoiden kanssa. Tämä malli on tyypillisempi dataorganisaatiorakenne defensiivisessä datastrategiassa. Kun kaikki tekniset asiantuntijat ovat samassa tiimissä, on apu aina lähellä ja tekninen yhteiskehitys on saumatonta. Haittapuolena on kuitenkin etäisyys liiketoimintahenkilöihin ja -päättäjiin.

Hajautetussa mallissa taas dataosaajat on jaettu eri liiketoimintayksiköihin, joissa he toimivat läheisesti liiketoimintapäättäjien kanssa. Tämä nopeuttaa uusien datatuotteiden kehitystä ja poistaa kitkaa liiketoimintatarpeen ja teknisen toteutuksen väliltä. Kun jokaisella liiketoimintayksiköllä on omat osaajansa, ei yksiköiden tarvitse kilpailla keskenään resursseista. Tämä malli on tavanomaisempi offensiivisessa datastrategiassa. Kääntöpuolena on osaamisen ja tekemisen siiloutuminen. Pahimmassa tapauksessa monessa yksikössä painitaan samojen ongelmien kanssa ja kehitetään ratkaisuja saman aikaisesti. Jos kontrolli ja hallinto ei ole kunnossa, on mahdollista, että ajan saatossa ratkaisut, teknologiat ja prosessit alkavat eriytymään liikaa sovituista standardeista.

Edellä kuvatun ongelman välttämiseksi on tärkeää, että osaajat pitävät yhteyttä liiketoimintayksiköiden yli ja jakavat tietoja keskenään. Tämä hoituu usein matriisiorganisaatiorakenteen avulla, jossa dataosaajat ovat sijoitettuna eri tiimeihin, mutta kuuluvat myös yhteiseen dataosaajien kollektiiviin. Tämän kollektiivin johdolla on vastuu, että tarvittavat kontrollit, standardit ja prosessit on määritelty ja niiden toteutumista valvotaan keskitetysti. Kollektiivin jäsenet pitävät keskenään tiivisti yhteyttä ja sparrailevat toisiaan.

Kummallakin yllä mainituista malleista on hyviä ja huonoja puolia. Hajautettu malli tarvitsee luonnollisesti enemmän osaajia ja on siksi käytössä pääosin isommissa yrityksissä. Keskitetty malli taas toimii vallan mainiosti pienissä firmoissa, mutta tuo mukanaan skaalautuvuusongelman liiketoimintayksiköiden määrän kasvaessa. Alla oleva kuva havainnollistaa, millaiselta eri organisaatiomallit näyttävät:

Tavoitetilan osa-alueet

Kun ylätason strategiset päätökset on tehty, voidaan alkaa keskittyä tavoitetilan yksityiskohtiin. Nämä voidaan jakaa kolmeen isoon kokonaisuuteen:

• Arkkitehtuuriin & teknologioihin
• Prosesseihin & hallintoon, sekä
• Organisaatioon & kulttuuriin

Tulemme käymään nämä osa-alueet yksitellen läpi tulevissa blogikirjoituksissamme, mutta niiden sisällön voi tiivistää seuraavasti:

Arkkitehtuuri & teknologiat

Arkkitehtuurikartoitukseen kuuluu tavoitearkkitehtuurin määritys, teknologia-arvioiden ja -valintojen toteutus, sekä migraatiopolun laatiminen nykytilasta tulevaisuuden tavoitteeseen. Lisäksi kartoitetaan mahdolliset toimittajat ja tarvittavat lisenssit.

Tiedonhallinta

Tiedonhallintaan kuuluu master data -strategian laatiminen, tiedonhallintaprosessien määritys sisältäen datan laadunvalvonnan, roolituksen ja yleiset toimintatavat sekä tietoturvaan ja yksityisyyteen liittyvät kokonaisuudet. Tavoitteena on siis kehittää kokonaisvaltainen yrityksen tarpeisiin vastaava data governance -toimintamalli sisältäen kaikki oleelliset aihealueet.

Organisaatio & prosessit

Organisaatiomallin rakentaminen, dataorganisaation eri roolien määritys sekä datakulttuurin luominen ovat keskiössä, kun organisaatio alkaa pohtimaan, kuinka tiedolla johtamista toteutetaan yrityksen sisällä. Lisäksi tähän kokonaisuuteen kuuluvat vaadittujen kyvykkyyksien hankinta joko palkkaamalla, kouluttamalla tai ulkoistamalla resursseja. Myös datakehityksen prosesseihin ja DevOps-toimintatapoihin kiinnitetään huomiota.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen, sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Tämä blogi on osa datastrategia-blogisarjaamme, josta julkaistaan uusia kirjoituksia tulevina kuukausina. Edellisen blogikirjoituksen löydät täältä: Datastrategia: Nykytilan määrityksen toteutus ja sudenkuopat.

DB Pro Services Oy

Kun datastrategiaa aletaan rakentamaan, ensin on selvitettävä yrityksen nykytilanne. Aloituspisteen ymmärtäminen on elintärkeää, jotta yritys voi tarkasti määrittää tavoitetilan sekä linjata askeleet, joilla se saavutetaan. Ennen nykytilan kartoittamista ei välttämättä ole täysin selvää, mitä dataan liittyviä ongelmia yrityksessä on, mitkä ovat niiden juurisyyt tai mitä osa-alueita yrityksen tulisi priorisoida. Nykyisen tilannekuvan, kyvykkyyksien, prosessien ja data-arkkitehtuurin ymmärtäminen on ensimmäinen askel, kun datastrategian rakentaminen aloitetaan. Koska datastrategiaa rakennettaessa on tärkeää ymmärtää sekä liiketoiminnan strateginen näkökulma että teknisen toteutuksen yksityiskohdat, DB Pro Servicen datastrategiaprojektit toteutetaan aina kokeneen arkkitehdin ja strategiakonsultin yhteistyönä.

Mitä nykytilan kartoitus pitää sisällään

Nykytilan kartoitus sisältää kolme suurta kokonaisuutta:

1. Liiketoimintatarpeiden kartoitus
2. Nykyarkkitehtuurin kartoitus
3. Nykyisten prosessien ja organisaatiokyvykkyyksien kartoitus

Liiketoimintatarpeiden kartoituksen tavoitteena on ymmärtää yrityksen strateginen suunta. Organisaation strategisten tavoitteiden ymmärtäminen on tärkeää, jotta kehitettävä datastrategia voi tukea niitä mahdollisimman hyvin. Liiketoimintastrategian tavoitteiden selkeyttämiseksi on tärkeää varmistaa johtoryhmätason ohjaus datastrategian kehitykselle alkaen toimitusjohtajasta, jonka vastuulla kokonaisstrategian jalkauttaminen on. Tärkeänä osana ohjausprosessia on myös CIO (Chief Information Officer), joka vastaa kokonaisvaltaisesta IT-strategiasta.

IT-strategia kattaa tyypillisesti kaiken ohjelmistokehityksestä IT-tukeen. Datastrategia taas on merkittävä osa IT-strategiaa, jota luotsaa CDO (Chief Data Officer). Pienemmillä organisaatioilla ei välttämättä ole CDO-roolia, jolloin datastrategian kehittäminen voi olla esimerkiksi CIO:n vastuulla. Näiden elementtien avulla muodostuu looginen polku, jossa ensin rakennetaan ymmärrys kokonaisvaltaisesta liiketoimintastrategiasta ja sitä tukevasta IT-strategiasta, minkä jälkeen datastrategiaa voidaan kehittää tukemaan tätä kokonaisuutta.

Kun strategiselta tasolta siirrytään käytännön tasolle, on tärkeää selvittää liiketoiminnan päivittäiset datatarpeet ja miten niihin tällä hetkellä vastataan. Ymmärtämällä datan loppukäyttäjän tarpeet ja kipupisteet voidaan kehityskohdat tunnistaa paremmin, mikä johtaa laadukkaampiin ratkaisuihin, jotka hoitavat juurisyitä oireiden sijaan.

Seuraavaksi perehdytään nykyiseen arkkitehtuuriin. Tässä vaiheessa kartoitetaan korkean tason data-arkkitehtuuri ja siihen liittyvät teknologiaratkaisut. Keskiössä ovat nykyisten valintojen elinkaari, datalähteet, järjestelmien väliset integraatiot sekä tietovirtakaaviot. Nykyarkkitehtuurin ymmärtäminen on tärkeää, jotta voidaan tehdä strategisia päätöksiä esimerkiksi teknologioiden riittävyyden ja keskittämisen osalta.

Viimeisenä osa-alueena ovat organisaation nykyiset prosessit ja kyvykkyydet. Tämän kartoituksen aikana selvitetään millainen organisaatiorakenne ja toimintamalli dataorganisaatiolla on. Kartoitukseen sisältyvät tiedonhallinnan käytännöt, master datan hallinnointi, sisäiset kehitysprosessit (kuten DevOps) sekä yrityksen sisäiset kyvykkyydet ja kulttuuri. Näin pyritään saamaan kokonaiskuva siitä, miten dataorganisaatio on rakennettu yrityksen sisällä, millainen tiedonhallinnan kypsyys on ja kuinka datavetoisesta organisaatiosta ylipäätään on kyse.

Näiden kolmen kokonaisuuden kautta saadaan kuva yrityksen datakompetenssista, joka vaikuttaa mihin datastrategian osa-alueisiin organisaation tulisi tavoitetilan määrityksessä keskittyä. Jos yritys on vasta alkuvaiheessa, on parempi keskittyä perusasioihin, kuten arkkitehtuuriin ja tiedonhallintaan. Edistyneemmissä organisaatioissa voidaan taas miettiä tarkemmin esimerkiksi datakulttuurin edistämistä ja ketterää itsepalvelukehitystä.

Datakompetenssin tason kuvaamisessa auttaa kompetenssimatriisin rakentaminen. Matriisin kehittäminen alkaa nykyisten kyvykkyyksien määrittämisestä organisaation eri tasoilla ja täydentyy prosessin aikana tavoitetilan kuvauksella. Näin matriisi kuvaa selkeästi, missä osa-alueilla suurimmat erot nykytilan ja tavoitetilan välillä sijaitsevat, ja tarvittavat muutokset voidaan priorisoida vastaamaan liiketoimintastrategian tavoitteita. Tämä puolestaan auttaa datastrategian tiekartan laatimisessa, kun kehityksen painopisteiden ovat selkeät.

Kartoituksen toteutus

Nykytilan kartoitus toteutetaan vahvassa yhteistyössä asiakasorganisaation kanssa ja sisältää sekä dokumentaation läpikäyntiä että haastatteluja ja työpajoja. On erityisen tärkeää, että dataympäristön ja -organisaation tuntevat henkilöt pääsevät jakamaan näkemyksensä mahdollisimman laajasti liiketoimintapäättäjistä IT-henkilöstöön. Näin saadaan näkemys sekä oireista että juurisyistä ja varmistetaan, että datastrategia tukee liiketoimintaa kokonaisuutena.

Ennen datastrategiaprojektin alkua asiakkaalle lähetetään strukturoitu tietopyyntö, jossa listataan tarvittavat tietotarpeet. Dokumentaation määrä ja laatu vaikuttavat varsinkin arkkitehtuurin ja teknologioiden kartoitukseen. Hyvin dokumentoidut järjestelmät ja arkkitehtuuri helpottavat kokonaisuuden ymmärtämistä ja nopeuttavat kartoitusprosessia. Mikäli dokumentointi on puutteellista tai se on jätetty kokonaan tekemättä, kokonaiskuvan muodostaminen ja selvittelytyö ovat hitaampia. Teknisen dokumentoinnin lisäksi kartoitukseen kuuluu mahdollisten prosessi- ja organisaatiokaavioiden tarkastelu, jolloin dataorganisaation rakenne ja standardoidut prosessit auttavat nykytilan ymmärtämisessä.

Haastatteluissa ja työpajoissa tavoitteena on antaa henkilöstön itse kertoa, millainen yrityksen tiedolla johtamisen nykytila on. Parhaan lopputuloksen saamiseksi on tärkeää sisällyttää projektiin mahdollisimman monipuolisia taustoja yrityksen johdosta teknisiin toteuttajiin. Näin saadaan mahdollisimman laaja kuva vahvuuksista, haasteista ja ratkaisuehdotuksista. Haastatteluja ja työpajoja kannattaa molempia hyödyntää kartoituksessa. Yksilöhaastatteluissa organisaation edustajat pääsevät kertomaan näkemyksensä yksin, jolloin vahvasti äänessä olevat henkilöt eivät dominoi keskustelua. Toisaalta työpajoissa syntyy luonnollista keskustelua ja sparrausta, mikä mahdollistaa paremman lopputuloksen. Joka tapauksessa sekä haastattelut että työpajat tulee suunnitella huolella, jotta varattu aika voidaan hyödyntää mahdollisimman tehokkaasti. Kysymysten standardisointi, vastausten kvalifiointi sekä agendan aikataulutus ovat tehokkaita tapoja saada palaverista maksimaalinen hyöty irti. Esimerkiksi työpajassa on tärkeää huolehtia siitä, että kaikille aiheille ja harjoituksille riittää aikaa eikä viimeisiä aiheita jouduta kiirehtimään läpi.

Sudenkuopat

Nykytilan määrityksessä on olemassa selkeitä sudenkuoppia, jotka voidaan välttää huolellisella valmistelulla:

1. Liiketoimintastrategian suunta ei ole selkeä

Jos liiketoimintastrategia ei ole projektitiimille selkeä, datastrategiaa voidaan alkaa rakentamaan väärään suuntaan. Syitä tähän voi olla esimerkiksi epäselvä strateginen suunta, meneillään oleva liiketoimintastrategian määrittäminen tai riittävän korkean tason ohjauksen puuttuminen. On siis tärkeää varmistaa johtoryhmätason ohjaus strategian kehitykselle, jotta datakompetenssia ei aleta ohjaamaan väärään suuntaan.

2. Oikeita sidosryhmiä ja -henkilöitä ei tunnisteta

Joskus haastatteluihin ja työpajoihin kutsuttavia henkilöitä on vaikeaa tunnistaa varsinkin isoissa organisaatioissa. Mikäli tällaisia henkilöitä jää huomaamatta on vaarana, että paljon hiljaista tietoa jää piiloon datastrategiaa luodessa. Tämän vuoksi on tärkeää arvioida huolella erilaiset näkökulmat, joita strategiatyössä tarvitaan ja varmistaa, että tärkeimmät henkilöt ovat mukana prosessissa. Tämä tapahtuu hyvän valmistautumisen avulla. Myös strategiaprosessin ollessa jo käynnissä on hyvä kysellä esimerkiksi haastateltavilta henkilöiltä, ketkä heidän mielestään tietävät järjestelmistä eniten tai kuka osaisi kertoa jostain ongelmasta enemmän.

3. Vajavainen dokumentaatio

Heikkolaatuinen dokumentaatio voi johtaa tilanteeseen, jossa jokin tärkeä asia jää huomioimatta. Tämä ongelma korostuu yrityksissä, joissa dataorganisaation koko on ollut pieni ja henkilöstössä on ollut vaihtuvuutta. Tämä voi johtaa tilanteeseen, jossa kukaan nykyisistä työntekijöistä ei omaa täyttä tietoa esimerkiksi jostain lähdejärjestelmän integraatiosta. Yleensä nämä vajavat tiedot ovat sen verran spesifejä, että ne eivät yksinään vaaranna datastrategian kehitystä. Tämä on kuitenkin hyvä pitää mielessä, kun arkkitehtuurikartoitusta toteutetaan.

4. Varjojärjestelmät ja -IT

Joissain yrityksissä voi olla tilanne, jossa eri liiketoimintayksiköt tai yksittäiset henkilöstön jäsenet ovat poikenneet keskitetyistä datajärjestelmistä ja alkaneet toteuttaa omia ratkaisujaan erilaisiin ongelmiin ja käyttötapauksiin. Tällaisessa tilanteessa virallinen näkemys järjestelmien käytöstä ja kehitystarpeista eroaa todellisuuden kanssa, jolloin kehitettävä datastrategia ei välttämättä tule tukemaan todellisia tarpeita. Tämä ongelma korostuu isoissa yrityksissä, joissa on useita toimistoja ja yksiköitä eri sijainneilla. Paras tapa suojata datastrategian kehitys tältä sudenkuopalta on osallistaa mahdollisimman laajasti eri toimijoita kehitysprojektiin. Tämä ei välttämättä tarkoita, että kaikkia heitä tulisi haastatella. Esimerkiksi etukäteen lähetettävä kirjallinen kysely voi antaa isolle joukolle mahdollisuuden jakaa tietoaan strategiaprosessin ydinryhmälle, jolloin pystytään välttämään varjojärjestelmien ja hiljaisen tiedon huomiotta jättäminen.

5. Määritettyjen prosessien ja todellisuuden eroavaisuudet

Joskus määritetyt ja kaavioihin piirretyt prosessit eroavat todellisista toimitavoista. Näissä tapauksissa on tärkeää varmistaa haastattelujen aikana, että prosessikaaviot vastaavat myös todellisuuden käytäntöjä. Sama koskee myös esimerkiksi arkkitehtuurikuvauksia. Näin vältetään kommunikaatiokatkot konsulttiyrityksen ja asiakkaan välillä. Yleisenä nyrkkisääntönä on hyvä muistaa, että paperille kirjoitettujen dokumentaatioiden todenmukaisuus on aina hyvä varmistaa käytännön työtä tekeviltä asiantuntijoilta.

6. Käsitteiden ja nimeämisten yhdenmukaisuus

On tärkeää, että nykytilanmäärityksen yhteydessä muodostetaan yhtenäinen sanasto, jotta kaikki ymmärtävät mistä puhutaan (esimerkiksi mitä datastrategia pitää sisällään). Usein ihmiset voivat samoja termejä eri asioista tai eri termejä samoista asioista. Myös asiakokonaisuuksien laajuus vaihtelee henkilön mukaan. Ottamalla nämä haasteet huomioon alkuvaiheessa voidaan väärinkäsitysten määrää vähentää.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Tämä blogi on osa datastrategia blogisarjaamme, josta julkaistaan uusia kirjoituksia tulevina kuukausina. Edellisen blogikirjoituksen löydät täältä: Datastrategia liiketoiminnan tukena.

Kaiku Kettunen
Project Manager
kaiku.kettunen@dbproservices.fi
DB Pro Services Oy

Mitä on tiedolla johtaminen?

Tiedolla johtaminen on noussut yhdeksi keskeisimmäksi kilpailutekijäksi yritysten ja organisaatioiden menestyksessä. Tämä blogikirjoitus käsittelee tiedolla johtamista vuonna 2024 ja tulevaisuudessa. Kirjoituksen varrella käymme läpi mitä tiedolla johtaminen on, sen merkitystä liiketoiminnan kehittämisessä sekä yleisiä kompastuskiviä, joihin organisaatiot törmäävät pyrkiessään tehokkaaseen tietopohjaiseen päätöksentekoon.

Tietojohtaminen vs. tiedolla johtaminen

Tietojohtaminen ja tiedolla johtaminen ovat kaksi läheisesti toisiinsa liittyvää käsitettä, mutta niillä on kuitenkin eroja. Nämä erot liittyvät pääasiassa niiden painopisteisiin ja lähestymistapoihin.

Tietojohtaminen keskittyy tiedon hallintaan, prosessointiin ja jakamiseen organisaatiossa. Se sisältää prosessit ja käytännöt, joiden avulla organisaatiot keräävät, tallentavat, prosessoivat ja jakavat dataa. Tietojohtamisen tavoitteena on mahdollistaa tiedon tehokas ja oikea-aikainen hyödyntäminen organisaation eri osa-alueilla.

Tiedolla johtaminen puolestaan viittaa päätöksenteon ja strategian kehittämiseen organisaatiossa käyttäen hyväksi saatavilla olevaa tietoa. Se pyrkii hyödyntämään tietojohtamisen prosesseja ja käytäntöjä parempien, tietoon perustuvien, päätösten tekemiseksi. Tiedolla johtaminen keskittyy analytiikkaan, raportointiin ja datan hyödyntämiseen, jotta organisaatio voi tehdä strategisia valintoja ja parantaa suorituskykyään. Tämän avulla organisaatiot kykenevät parantamaan toimintansa tehokkuutta, tuottavuutta ja kilpailukykyä. Näin varmistetaan päätöksenteon perustuvan objektiivisiin tietolähteisiin, arvausten ja mututuntuman sijasta.

Yhteenvetona voidaan todeta tietojohtamisen olevan laajempi käsite, joka kattaa organisaation kaikki tiedonhallinnan prosessit ja käytännöt. Tiedolla johtaminen puolestaan keskittyy tietoon perustuvan päätöksenteon ja strategian kehittämiseen hyödyntämällä tietojohtamisen rakenteita ja resursseja. Molemmat käsitteet ovat tärkeitä organisaatioiden menestyksen kannalta, ja ne täydentävät toisiaan tehokkaan, tietopohjaisen, päätöksenteon saavuttamiseksi. Blogissa käsittelemme tietojohtamisen ja tiedolla johtamisen muodostamaa kokonaisuutta.

Tiedolla johtaminen 2024: Uusia suuntauksia

Vuonna 2024 tiedolla johtamisen kehitys jatkuu vauhdilla. Uusia painopisteitä ovat mm. tekoälyn ja koneoppimisen entistä laajempi hyödyntäminen, reaaliaikaisen tiedon kerääminen ja analysointi, sekä tietosuojan ja tietoturvan entistäkin tärkeämpi rooli. Myös IoT-laitteiden ja niiden reunalaskennan (edge computing) yleistyminen luo uusia mahdollisuuksia päätöksenteon automatisointiin. Generatiivinen tekoäly kuten suuret kielimallit (esimerkiksi ChatGPT, GitHub Copilot) ja kuvia generoivat mallit (DALL-E, Midjourney) tuovat tekoälyä entistä lähemmäs työntekijöiden arkea.

Datalukutaidon (data literacy) merkitys korostuu entisestään. Tietoa hyödynnetään monipuolisesti organisaatioiden eri osa-alueilla, jolloin datalukutaitoa tarvitaan työnkuvasta riippumatta. Samanaikaisesti datan hallinnan (data governance) merkitys korostuu. Hyvän hallinnan avulla organisaatiot varmistavat tiedon olevan oikea-aikaisesti työntekijöidensä hyödynnettävissä päätöksenteon tueksi.

Toimiva data-alusta: Tiedolla johtamisen perusta

Kaiken tiedolla johtamisen perustana on toimiva data-alusta, joka mahdollistaa organisaation datan keräämisen, säilyttämisen, analysoinnin ja jakamisen. Laadukas data-alusta on avainasemassa, jotta organisaatio pystyy optimaalisesti hyödyntämään tietoa päätöksenteossaan ja toimintansa kehittämisessä.

Laadukkaan data-alustan hyödyt tiedolla johtamiseen

1. Yhtenäistetty tiedonhallinta: Data-alusta kokoaa eri lähteistä tulevan tiedon yhteen paikkaan, mikä helpottaa tiedonhallintaa ja analysointia. Tämä vähentää manuaalista työtä, tiedon sirpaloitumista, ja auttaa organisaatiota saamaan paremman näkyvyyden kerättyyn tietoonsa.
2. Laadukkaan tiedon varmistaminen: Hyvä data-alusta mahdollistaa automatisoidun tiedon laadun ja relevanssin varmistamisen, jolloin organisaatio voi luottaa päätösten perustuvan oikeaan ja ajantasaiseen tietoon. Tämä parantaa päätöksenteon tarkkuutta ja vähentää virheiden riskiä.
3. Reaaliaikainen analytiikka: Toimiva data-alusta mahdollistaa reaaliaikaisen tiedon keräämisen ja analysoinnin, mikä auttaa organisaatiota reagoimaan nopeasti muutoksiin ja hyödyntämään uusia liiketoimintamahdollisuuksia. Reaaliaikainen analytiikka voi esimerkiksi auttaa tunnistamaan myyntitilanteen muutoksia, asiakaskäyttäytymisen trendejä tai tuotantoprosessien pullonkauloja.
4. Tietoturva ja tietosuoja: Laadukkaasti toteutettu data-alusta huomioi tietoturvan ja tietosuojan vaatimukset, varmistaen henkilötietojen käsittelyn ja tietovarantojen hyödyntämisen tapahtuvan vastuullisesti ja lainmukaisesti. Tietoihin käsiksi pääsy on suojattu asianmukaisesti, minkä avulla tietovuotojen riskit saadaan minimoitua. Tämä suojaa organisaation tietovarantoja sekä vahvistaa asiakkaiden ja sidosryhmien luottamusta organisaatioon.
5. Joustavuus ja skaalautuvuus: Hyvä data-alusta on joustava ja skaalautuva, jolloin se pystyy mukautumaan organisaation tarpeisiin ja kasvamaan sen mukana. Tämä tarkoittaa, että organisaatio voi laajentaa ja kehittää tiedolla johtamisen toimintojaan ilman, että data-alusta muodostuu pullonkaulaksi.

Investointi toimivaan data-alustaan on olennainen osa organisaation tiedolla johtamisen strategiaa. Se varmistaa laadukkaan pohjan tiedon hyödyntämisen päätöksenteossa, toiminnan kehittämisessä ja innovoinnissa, sekä auttaa varmistamaan tietoturvan ja tietosuojan noudattamisen.

Data-alustan suunnittelu

Kun valitaan data-alustaa organisaation tarpeisiin, on tärkeää huomioida seuraavat asiat:

• Yhteensopivuus organisaation olemassa olevien järjestelmien ja teknologioiden kanssa
• Helppokäyttöisyys ja käyttöönoton vaatimat resurssit
• Kyky integroida eri tietolähteitä ja muokata niitä analysointia varten
• Alustan tietoturvan ja tietosuojan ominaisuudet ja niiden vastaavuus organisaation vaatimuksiin
• Joustavuus, skaalautuvuus ja kehittämismahdollisuudet tulevaisuudessa
• Kustannustehokkuus

Panostamalla laadukkaaseen data-alustaan, organisaatiot pystyvät rakentamaan vahvan perustan tiedolla johtamiselle ja varmistamaan päätösten ja toimenpiteiden pohjautuvan luotettavaan ja ajantasaiseen tietoon. Tämä auttaa organisaatioita pysymään kilpailukykyisinä ja menestymään kehittyvässä toimintaympäristössä, jossa tiedon merkitys korostuu jatkuvasti.

Lue verkkosivuiltamme, kuinka DB Pro Services voi auttaa yritystänne laadukkaan data-alustan toteuttamisessa.

Tiedolla johtaminen nykypäivänä 2024: Katse tulevaisuuteen

Tiedolla johtaminen ei ole ainoastaan historiadatan päälle rakennettujen raporttien ja tilastojen analysointia. Vaikka jo tapahtuneen ymmärtäminen on edelleen tärkeää, nykypäivänä entistä olennaisempaa on katsoa tulevaisuuteen ja hyödyntää tietoa ennakoivasti. Tämän seurauksena organisaatioiden on kyettävä tunnistamaan trendejä, ennakoimaan muutoksia ja tekemään tulevaisuuteen suuntaavia päätöksiä datan pohjalta.

Tulevaisuuteen katsovan tiedolla johtamisen hyödyt

• Nopeasti muuttuvat toimintaympäristöt: Nykypäivänä toimintaympäristöt muuttuvat nopeasti ja organisaatioiden on kyettävä sopeutumaan uusiin haasteisiin ja mahdollisuuksiin. Tulevaisuuteen katsova tiedolla johtaminen auttaa ennakoimaan tulevia trendejä ja kehityssuuntia, jolloin organisaatio voi valmistautua niihin ajoissa.
• Kilpailuetu: Kun organisaatio kykenee ennakoimaan tulevia muutoksia ja reagoimaan niihin nopeasti, se voi saavuttaa kilpailuetua markkinoilla. Tulevaisuuteen suuntautuva tiedolla johtaminen voi auttaa esimerkiksi tunnistamaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia tai varautumaan kilpailijoiden toimiin.
• Asiakaslähtöisyys: Ymmärtämällä asiakkaiden tarpeita ja odotuksia tulevaisuudessa, organisaatiot voivat kehittää tuotteitaan ja palveluitaan paremmin vastaamaan niitä. Tämä voi parantaa asiakastyytyväisyyttä ja sitoutumista sekä lisätä organisaation menestymisen mahdollisuuksia.
• Innovaatiot ja teknologian hyödyntäminen: Tulevaisuuteen suuntautuva tiedolla johtaminen edistää innovaatioiden kehittämistä ja uusien teknologioiden hyödyntämistä. Organisaatiot voivat esimerkiksi käyttää tekoälyä ja koneoppimista ennusteiden tekemiseen, automatisoida prosesseja tai kehittää täysin uusia liiketoimintamalleja.
• Riskienhallinta: Tulevaisuuteen suuntautuva tiedolla johtaminen auttaa organisaatioita tunnistamaan ja hallitsemaan riskejä paremmin. Ennakoivat analyysit voivat auttaa varautumaan esimerkiksi taloudellisiin, operatiivisiin ja teknologisiin riskeihin, jolloin organisaatio voi toteuttaa ennakoivia toimenpiteitä niiden minimointiin tai välttämiseen. Tämä vähentää mahdollisia tappioita ja parantaa organisaation kestävyyttä muuttuvissa olosuhteissa.

Miten lähteä liikkeelle tulevaisuuteen katsovan tiedolla johtamisen kanssa?

Tulevaisuuteen suuntautuvan tiedolla johtamisen toteuttaminen edellyttää organisaation investoivan oikeisiin työkaluihin, taitoihin ja kulttuuriin. Tämä tarkoittaa muun muassa seuraavia asioita:

• Laadukkaan data-alustan suunnittelu ja rakentaminen tiedolla johtamisen pohjaksi.
• Tietojen kerääminen ja analysointi eri tietolähteistä, kuten markkina-analyyseistä, sosiaalisen median datasta ja IoT-laitteista. Myös avointen ulkopuolisten datalähteiden hyödyntäminen on tärkeää.
• Ennuste- ja simulointimallien kehittäminen, joiden avulla voidaan arvioida eri skenaarioiden todennäköisyyksiä ja vaikutuksia.
• Oikeanlaisen osaamisen ja asiantuntemuksen hankkiminen, esimerkiksi rekrytoimalla datakehittäjiä, tekoälyasiantuntijoita tai strategisia suunnittelijoita.
• Tiedolla johtamisen kulttuurin vahvistaminen organisaatiossa, jossa korostetaan tietoon perustuvaa päätöksentekoa ja jatkuvaa oppimista. Yrityksen kulttuurin muokkaaminen on kaikkien päätöksiä tekevien henkilöiden vastuulla. Muutos tietopohjaiseen päätöksentekoon on pitkä prosessi.

Kun organisaatiot pystyvät hyödyntämään tulevaisuuteen suuntautuvaa tietoa tehokkaasti, ne voivat paremmin varautua ja reagoida muutoksiin, kehittää kilpailukykyisiä tuotteita ja palveluita sekä hallita riskejä. Tämä auttaa organisaatioita menestymään jatkuvasti kehittyvässä markkinassa, jossa laadukkaan tiedon merkitys on entistä suurempi.

Tietotyöläisen arjen tekoäly

Huomio: Vaikka tekoälybotit antavatkin erittäin hyviä vastauksia ja sparraustukea, tulee niiden kanssa olla tarkkana. Tekoäly kykenee vastaamaan itsevarmasti myös väärässä ollessaan. Mitään organisaation salaista tietoa/dataa ei tule syöttää tekoälylle, mikäli on pieninkin vaara tiedon leviämisestä organisaation ulkopuolelle.

Generatiiviseen tekoälyyn pohjautuvat sovellukset, kuten OpenAI:n ChatGPT, ovat mullistaneet tietotyöläisten arjen monin tavoin. Nämä innovatiiviset työkalut auttavat helpottamaan tiedolla johtamista ja tarjoavat apua ongelmatilanteiden ratkomisessa.

Luonnollisen kielen prosessointiin perustuvat chatbotit voivat toimia tehokkaana sparrausapuna. Ne auttavat työntekijöitä vastaamaan kysymyksiin, etsimään tietoa, laatimaan raportteja ja paljon muuta. Sovellukset tarjoavat nopeasti ja laadukkaasti tietoa, mikä auttaa työntekijöitä tekemään päätöksiä ja ratkaisemaan ongelmia. Tämä puolestaan helpottaa tiedolla johtamista ja mahdollistaa entistä tehokkaamman työskentelyn. Käytännössä ohjelmat tarjoavat henkilökohtaista osaavaa sparrausapua työpäivän aikana kohdattaviin ongelmiin. (Tai vaikkapa apua blogin visuaalisen ilmeen parantamiseen). Ja mikä parasta — Mallit kehittyvät tällä hetkellä erittäin vauhdikkaasti, tuoden jatkuvasti uusia ominaisuuksia työntekijöiden käyttöön.

Monet kielimallit tarjoavat mahdollisuuden mallin tuunaukseen organisaation sisäisellä datalla, kuten esimerkiksi yrityksen sisäisen intranetin tiedostoilla. Näin organisaatiot saavat käyttöönsä räätälöityjä ja tehokkaita työkaluja, jotka ymmärtävät yrityksen erityispiirteitä, terminologiaa ja toimintatapoja. Tämä auttaa parantamaan työntekijöiden tuottavuutta, tehostamaan sisäistä viestintää ja päätöksentekoa sekä tarjoamaan parempaa asiakaspalvelua. Näin organisaatiot voivat saavuttaa kilpailuetua ja parantaa liiketoimintansa tuloksia.

Operatiivinen tietojohtaminen tekoälyn avulla

Operatiivisessa tietojohtamisessa tekoälyllä on merkittävä rooli, sillä se mahdollistaa päätöksenteon automatisoinnin ja tehostaa organisaation toimintaa. Tekoälyä hyödyntämällä organisaatiot voivat parantaa päätöksenteon nopeutta, tarkkuutta ja tehokkuutta sekä reagoida nopeasti muuttuviin markkinaolosuhteisiin ja kilpailutilanteisiin.

Automatisoitu päätöksenteko tekoälyn avulla perustuu edistyneen analytiikan menetelmien käyttöön. Menetelmien avulla analysoidaan suuria tietomääriä ja tunnistetaan rakenteita ja trendejä. Näin tekoäly kykenee itsenäisiin päätöksiin esimerkiksi hinnoittelusta, luottopäätöksistä, asiakaspalvelusta ja resurssien kohdentamisesta.

Operatiivinen tietojohtaminen tekoälyn avulla tuo mukanaan useita etuja. Ensinnäkin automatisoitu päätöksenteko vähentää inhimillisen virheen mahdollisuutta ja parhaimmillaan parantaa päätösten luotettavuutta. Se myös vapauttaa henkilöstön aikaa keskittyä strategisempiin ja luovempiin tehtäviin, kun rutiininomainen päätöksenteko hoidetaan automaattisesti. Lisäksi tekoäly kykenee käsittelemään ja analysoimaan valtavia tietomääriä, mikä mahdollistaa entistä tarkempien ja dataperusteisten päätösten tekemisen.

On kuitenkin tärkeää huomata, että tekoälyn avulla automatisoitu päätöksenteko ei täysin poista tarvetta ihmisen osallistumiselle ja valvonnalle. Ihmisen asiantuntemus ja harkintakyky ovat edelleen tärkeitä varmistamaan, että tekoäly tekee eettisiä, vastuullisia ja oikeita päätöksiä. Tämän vuoksi organisaatioiden tulisi panostaa tekoälyn ja henkilöstön välisten yhteistyömallien kehittämiseen, jotta voidaan hyödyntää molempien vahvuuksia ja saavuttaa parhaat mahdolliset tulokset operatiivisessa tietojohtamisessa.

Yleisiä ongelmia tiedolla johtamisessa

Datan heikko laatu ja saatavuus

Tiedon puutteet tai virheellinen data voivat vaikuttaa päätöksenteon laatuun ja johtaa virheellisiin johtopäätöksiin. Organisaatioiden on varmistettava, että käytettävä tieto on paikkansapitävää, ajantasaista ja helposti saatavilla. Organisaatiolla tulee olla selkeät käytännöt datan keräämiseen, säilytykseen, jalostamiseen ja ylläpitoon. Hyödynnä automaatiota ja tekoälyä datan laadun parantamiseksi ja ajantasaisuuden varmistamiseksi.

Hajautettu ja sirpaleinen tieto

Monissa organisaatioissa tieto on hajautettu eri järjestelmiin ja osastoihin, mikä voi vaikeuttaa kokonaiskuvan hahmottamista ja yhtenäisten päätösten tekemistä. Tiedon konsolidointi ja keskitetty hallinta ovat ratkaisevan tärkeitä tehokkaan tiedolla johtamisen kannalta. Hyödynnä keskitettyä data-alustaa tiedon konsolidointiin ja yhtenäistämiseen. Näin saat paremman kokonaiskuvan organisaation toiminnasta ja voit tehdä tietoon perustuvia päätöksiä tehokkaammin.

Heikot analytiikka- ja raportointityökalut

Vanhentuneet tai rajoitetut analytiikka- ja raportointityökalut voivat estää organisaatioita hyödyntämästä tietoa tehokkaasti. Nykyaikaisten työkalujen käyttöönotto voi parantaa tiedon analysointia ja raportointia. Esimerkiksi Microsoft PowerBI tarjoaa nykyaikaisen ratkaisun laadukkaiden interaktiivisten raporttien tekoon.

Vaikeus muuttaa tieto toiminnaksi

Tiedon kerääminen ja analysointi ovat vain osa tiedolla johtamisen prosessia. Organisaatioiden on myös kyettävä muuttamaan tieto konkreettisiksi toimenpiteiksi ja strategioiksi. Tämä edellyttää hyvää viestintää, selkeitä tavoitteita ja johdon sitoutumista. Vahvista organisaatiosi strategista suunnittelua ja viestintää varmistaaksesi, että tieto muuttuu toiminnaksi.

Koulutuksen ja osaamisen puute

Tiedolla johtaminen edellyttää laajaa osaamista ja taitoja, kuten analytiikkaa, tilastotiedettä ja teknistä asiantuntemusta. Organisaatioiden on panostettava henkilöstön koulutukseen ja ammatilliseen kehittymiseen, jotta he voivat tehokkaasti hyödyntää tietoa päätöksenteossa. Vaaditaan panostusta henkilöstön koulutukseen ja kehittämiseen, jotta heillä on tarvittavat taidot ja osaaminen tiedolla johtamiseen. Tämä voi sisältää sekä teknistä koulutusta että pehmeämpiä taitoja, kuten kriittistä ajattelua ja ongelmanratkaisua.

Yhteenveto

Tiedolla johtaminen on keskeinen kilpailutekijä nykypäivän liiketoiminnassa. Se auttaa organisaatioita tekemään parempia päätöksiä, kehittämään toimintaansa ja sopeutumaan muuttuvaan toimintaympäristöön. Tässä blogissa käsittelimme tiedolla johtamisen määritelmää, sen osa-alueita ja merkitystä nykypäivänä, sekä yleisiä kompastuskiviä, joihin organisaatiot törmäävät pyrkiessään tehokkaaseen tiedon hyödyntämiseen.

Vuonna 2024 tiedolla johtamisen trendit kuten tekoälyn ja koneoppimisen laajempi hyödyntäminen, reaaliaikaisen tiedon kerääminen ja analysointi sekä tietosuojan ja tietoturvan korostuminen ovat entistä tärkeämpiä. Jotta organisaatiot voivat hyötyä tiedolla johtamisesta parhaalla mahdollisella tavalla, on tärkeää kehittää jatkuvasti tiedolla johtamisen prosesseja, osaamista ja kulttuuria.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Johdanto

Tietoon perustuva päätöksenteko on nykypäivän liiketoiminnassa yhä tärkeämpää. Se auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä, optimoimaan toimintaa ja saavuttamaan kilpailuetua. Tiedon jalostamisen peruspilareina toimivat tietovarastointi ja raportointi. Tässä blogikirjoituksessa käsitellään näitä kahta keskeistä osa-aluetta ja selitetään, miksi ne ovat niin tärkeitä liiketoiminnalle.

Mitä on tietovarastointi?

Tietovarastointi tarkoittaa yläkäsitteenä prosessia, jossa yrityksen eri toiminnoista kerätty data tallennetaan keskitettyyn paikkaan yhtenäistetysti. Tämä tietovarasto on suunniteltu niin, että dataa on helppo käsitellä, jakaa ja tutkia erilaisten raporttien ja analyysien muodossa. Tietovarastoinnilla ei tarkoiteta pelkästään datan säilyttämistä, vaan se kattaa myös muita datan elinkaareen kuuluvia asioita. Tietovarasto parantaa operatiivisten järjestelmien suorituskykyä ja saatavuutta, koska raportointia ei tarvitse tehdä enää niiden päältä, vaan raportoinnin työkuormat ohjataan kulkemaan tietovaraston kautta. Myös raporttien teko tietovarastosta on helpompaa kuin vastaavan tiedon onkiminen operatiivisista järjestelmistä. Käydään seuraavaksi läpi laadukkaan tietovarastoinnin ominaisuuksia.

Tietoturva

Datan turvallisuus on erityisen tärkeää nykypäivän digitaalisessa ympäristössä, jossa tietomurrot ja -vuodot ovat yleistyneet. Laadukkaat tietovarastot ovat suunniteltu noudattamaan tietoturvan parhaita käytäntöjä, kuten laadukkaan salauksen ja pääsynhallinnan. Monet tietovarastot hyödyntävät monitasoista autentikointia (MFA) ja roolipohjaista pääsynhallintaa varmistaakseen, että vain oikeutetut henkilöt pääsevät käsiksi arkaluontoiseen tietoon. Lisäksi ne voivat sisältää erilaisia valvontamekanismeja, jotka ilmoittavat epäilyttävästä toiminnasta, jotta mahdollisiin tietoturvariskeihin voidaan puuttua välittömästi.

Tietoturva ei ole vain tekninen vaatimus, vaan myös liiketoiminnallinen tarve. Se on olennainen osa yrityksen mainetta ja luottamusta, ja sen laiminlyönti voi johtaa paitsi taloudellisiin tappioihin, myös vahinkoon yrityksen brändille.

Lähdeintegraatiot

Lähdeintegraatiolla tarkoitetaan tietovarastoinnin prosessia, jossa eri datalähteistä kerätty tieto yhdistetään yhteen keskitettyyn tietovarastoon. Tämä ei ole pelkästään datan siirtämistä paikasta toiseen, vaan se sisältää usein myös datan muuntamista, puhdistamista ja rikastamista, jotta se on sisällöltään eheää ja yhdenmukaista, ymmärrettävässä muodossa raportointia ja analytiikkaa varten, sekä yhteismitallista muiden lähteiden kanssa.

Laadunhallinta

Datan laadunhallinta on olennainen osa tietovarastoinnin prosessia. Huonolaatuinen tai virheellinen data voi johtaa väärään analyysiin ja päätöksentekoon, mikä voi olla kallista yritykselle. Siksi tietovarastointiin sisältyy useita vaiheita datan laadun varmistamiseksi. Esimerkiksi datan puhdistaminen tarkoittaa virheellisen tai puuttuvan tiedon korjaamista, normalisointi puolestaan tarkoittaa datan muuttamista yhteensopivaan ja vertailukelpoiseen muotoon. Validointi taas on prosessi, jossa varmistetaan, että data on luotettavaa ja täyttää ennalta määritellyt laatuvaatimukset.

Nämä toimenpiteet eivät ole yksittäisiä tehtäviä, vaan ne ovat osa jatkuvaa laadunhallintaprosessia, joka alkaa datan keräämisestä ja jatkuu läpi koko sen elinkaaren. Tämä takaa tietovarastosta saadun tiedon olevan aina mahdollisimman tarkkaa, ajantasaista ja luotettavaa, mikä on välttämätöntä tehokkaalle päätöksenteolle.

Saatavuus

Laadukaskaan tieto ei tuota lisäarvoa, mikäli se ei ole kenenkään saatavilla. Datan saatavuus on kriittinen tekijä tietovarastoinnin onnistumisessa ja vaikuttaa suoraan yrityksen kykyyn tehdä informoituja päätöksiä. Laadukas tietovarasto on suunniteltu niin, että se mahdollistaa datan helpon ja nopean jakamisen eri osastojen, tiimien ja jopa ulkoisten sidosryhmien, kuten asiakkaiden tai kumppaneiden, kesken. Tämä poistaa pullonkauloja ja tehostaa päätöksentekoprosessia.

Nykyteknologian ansiosta tietovarastot tarjoavat dataa reaaliaikaisesti ja eri laitteille – mukaan lukien mobiililaitteet. Tämä mahdollistaa joustavuuden ja liikkuvuuden, mikä on erityisen tärkeää etätyöympäristöissä ja globaaleissa organisaatioissa.

Lisäksi hyvin suunniteltu tietovarasto tukee erilaisia käyttöoikeusasetuksia, jolloin voidaan varmistaa, että henkilöt pääsevät käsiksi vain heille relevanttiin tietoon. Tämä ei ainoastaan paranna tietoturvaa, vaan myös tekee datan hyödyntämisestä tehokkaampaa, kun jokainen tiimi tai osasto voi keskittyä juuri siihen dataan, joka on heille olennaista.

Arkistointi ja varmuuskopiointi

Datan pitkäaikainen säilyttäminen ja varmuuskopiointi ovat keskeisiä tietovarastoinnin elementtejä, jotka toimivat yrityksen datan turvaverkkona. Ne eivät ainoastaan suojaa arvokasta dataa, vaan myös mahdollistavat sen palauttamisen odottamattomissa tilanteissa, kuten tietojärjestelmäongelmissa. Tämä sisältää säännölliset varmuuskopiot ja datan elinkaaren hallinnan kattaen myös arkistoinnin ja versionhallinnan. Nämä toimet yhdessä varmistavat datan eheyden ja saatavuuden – myös kriisitilanteissa.

Mitä on raportointi?

Raportointi on keskeinen osa yrityksen tiedonhallintaa ja päätöksentekoprosessia, joka linkittyy vahvasti tietovarastointiin. Se tarkoittaa prosessia, jossa kerätty ja tietovarastossa säilytetty data muunnetaan merkitykselliseksi tiedoksi erilaisten raporttien ja analyysien avulla. Raportit voivat olla monimuotoisia, kattaen kaiken yksinkertaisista myyntitilastoista aina johdon mittaristoihin, monimutkaisiin ennakoiviin analyyseihin ja algoritmeihin, jotka ennustavat yrityksen tulevaisuuden suuntaviivoja. Käydään seuraavaksi läpi raportoinnin keskeisimpiä elementtejä.

Laadukas raportointijärjestelmä

Laadukas raportointijärjestelmä on joustava, skaalautuva ja helppokäyttöinen. Se mahdollistaa datan nopean ja tehokkaan analysoinnin, ja sen tulokset ovat helposti jaettavissa eri sidosryhmille. Nykyaikaiset raportointityökalut, kuten Microsoft Power BI, tarjoavat mahdollisuuden reaaliaikaiseen seurantaan, automatisoituun raportointiin ja monipuolisiin visualisointeihin, jotka tiivistävät tiedosta helpommin ymmärrettävää ja hyödynnettävää.

Visualisointi

Raportoinnin yksi keskeisistä elementeistä on datan visualisointi, joka tarkoittaa tiedon esittämistä graafisessa muodossa, kuten kuvaajina ja taulukoina. Hyvä visualisointi auttaa tekemään monimutkaisesta datasta helpommin ymmärrettävää ja saavutettavaa, ja se voi tuoda esiin näkemyksiä, jotka jäisivät helposti huomaamatta pelkästään raakadatan tarkastelussa. Visualisointien esittämisen tulee olla selkeää ja ytimekästä, keskittyen olennaisiin tietoihin ja mahdollistaen nopeat ja informoidut päätökset.

Laadukas visualisointi helpottaa tiedon esittämistä. Huomataan helposti tuotteen 2 poikkeava käytös päivinä 15–20.

Käyttäjäystävällisyys

Raporttien tulee olla helposti saatavilla ja ymmärrettäviä kaikille niille, joille ne on tarkoitettu. Tämä tarkoittaa, että raporttien tulisi olla selkeitä, visuaalisesti houkuttelevia ja helppolukuisia. Nykyaikaiset raportointityökalut mahdollistavat usein interaktiivisen raportoinnin, jossa käyttäjät voivat tutkia dataa itsenäisesti ja porautua yksityiskohtiin tarpeen mukaan.

Reaaliaikaisuus

Yhä useammin raportoinnin odotetaan olevan reaaliaikaista tai lähes reaaliaikaista, jotta päätöksentekijät voivat reagoida nopeasti muuttuviin tilanteisiin ja hyödyntää mahdollisuuksia ajoissa. Reaaliaikainen raportointi voi auttaa organisaatioita pysymään kilpailukykyisinä dynaamisessa liiketoimintaympäristössä, ja se voi tukea proaktiivista, dataohjattua, päätöksentekoa. Tämä edellyttää vahvaa teknologista infrastruktuuria ja kykyä käsitellä ja analysoida suuria datamääriä tehokkaasti ja luotettavasti.

Kuinka tietovarastointi ja raportointi liittyvät toisiinsa?

Tietovarastointi ja raportointi ovat syvästi kytkeytyneitä prosesseja, jotka yhdessä mahdollistavat informaation muuntamisen merkityksellisiksi oivalluksiksi ja päätöksenteon tueksi. Tietovarastointi kattaa datan keräämisen, integroinnin, pitkäaikaisen säilyttämisen sekä hallinnan, ja luo näin vankan perustan, jolle raportointi rakentuu. Raportointi puolestaan keskittyy datan analysointiin, visualisointiin ja jakamiseen. Näin organisaation jäsenille luodaan mahdollisuus ymmärtää ja hyödyntää dataa tehokkaasti.

Kun nämä kaksi elementtiä – tietovarastointi ja raportointi – toimivat saumattomasti yhdessä, mahdollistavat ne yrityksille kyvyn navigoida datavetoisessa maailmassa, tehdä informoituja päätöksiä ja luoda strategioita, jotka ovat linjassa yrityksen tavoitteiden ja markkinatilanteen kanssa. Tämä yhdistelmä on erityisen voimakas, kun se integroidaan osaksi yrityksen kulttuuria ja päätöksentekoprosesseja, mahdollistaen aidosti datavetoisen organisaation.

Esimerkkitapaus: Sirpaloituneesta datasta laadukkaaksi tietovarastoksi

Sirpaloituneen datan ongelma

Yrityksissä dataa syntyy monista eri lähteistä, kuten myynnistä, markkinoinnista, tuotannosta ja asiakaspalvelusta. Tämä data on usein tallennettu erillisiin järjestelmiin, jotka eivät välttämättä ole yhteensopivia keskenään. Tämä johtaa sirpaloituneeseen dataympäristöön, joka tekee tiedon hallinnasta ja analysoinnista haastavaa.

Ratkaisuna keskitetty tietovarastointi

Ensimmäinen askel sirpaloituneen datan kokoamisessa on dataintegraatio. Tässä vaiheessa eri lähteistä tuleva data tuodaan yhteen, keskitettyyn, sijaintiin. Nykyään raakadata tuodaan yleensä pilvessä toimivaan tietoaltaaseen (data lake). Raakadata jatkaa matkaansa tietoaltaasta tietomalliltaan strukturoituun tietovarastoon, josta se on saatavilla eri raportointi- ja analytiikkatyökalujen käyttöön. Etenkin taulukkomuotoisen datan tietovarastona käytetään usein SQL-tietokantoja.

Dataintegraatio ELT-prosessilla

Yksi yleisimmin käytetty menetelmä datan integroimiseksi on ELT-prosessi, joka on lyhenne sanoista Extract, Load ja Transform (kerää, lataa, muunna). ELT:llä tarkoitetaan kolmiosaista prosessia, jossa data ensin kerätään lähdejärjestelmistä, ladataan tietoaltaaseen ja lopulta muokataan yhdenmuotoiseksi tietovarastoon.

Lopputuloksena keskitetty tietovarasto

Lopputuloksena saatu tietovarasto suunnitellaan niin, että sieltä on helppo hakea, käsitellä ja analysoida dataa. Se toimii yrityksen keskeisenä tietopankkina, josta eri osastot ja johdon edustajat voivat helposti saada tarvitsemansa tiedot.

Tämä keskitetty lähestymistapa ratkaisee monia sirpaloituneen datan aiheuttamia ongelmia, kuten tiedon eheyden ja saatavuuden haasteet. Se mahdollistaa myös tehokkaan, konsolidoidun raportoinnin ja analyysin, jotka ovat keskeisiä tiedolla johtamisessa.

Kokonaisuudessaan keskitetty tietovarastointi ei ole vain tekninen toimenpide, vaan strateginen investointi yrityksen tulevaisuuteen. Se luo perustan, jolle voidaan rakentaa tehokas tiedolla johtamisen ekosysteemi.

Lopuksi

Datavetoinen päätöksenteko on enemmän kuin vain numeroiden tuijottamista; se on kokonaisvaltainen lähestymistapa, joka yhdistää tietovarastoinnin ja raportoinnin voiman. Joten, jos haluat tehdä parempia päätöksiä, optimoida toimintaasi ja saada kilpailuetua, on aika panostaa peruspilareihin: tietovarastointiin ja raportointiin.

Tiedolla johtaminen vaatii oikeanlaista osaamista ja työkaluja. Me DB Pro Servicellä ymmärrämme nämä haasteet ja olemme erikoistuneet auttamaan yrityksiä rakentamaan tehokkaita tietovarastointi- ja raportointiratkaisuja. Tarjoamme kattavia palveluita, jotka kattavat koko tiedolla johtamisen elinkaaren – lähtien datan keräämisestä ja integroinnista aina edistyneeseen analytiikkaan ja raportointiin.

Olemme työskennelleet monenlaisten yritysten ja toimialojen parissa, ja meillä on laaja kokemus erilaisten dataympäristöjen hallinnasta. Käytämme alan parhaita käytäntöjä ja uusimpia teknologioita varmistaaksemme, että saat parhaan mahdollisen hyödyn datastasi.

Ota yhteyttä meihin, jos olet kiinnostunut viemään datasi seuraavalle tasolle. Asiantuntijamme ovat valmiita auttamaan sinua löytämään juuri sinun yrityksellesi sopivan ratkaisun. Katsotaan yhdessä, kuinka voimme auttaa sinua saavuttamaan tavoitteesi datan avulla.

DB Pro Services asiantuntijatiimi

Johdanto

Tulemme seuraavien kuukausien aikana julkaisemaan blogisarjan datastrategian kehittämisestä ja implementoinnista. Tämä sarja antaa kuvan siitä, kuinka me DB Pro Servicessä lähestymme datastrategiaprojekteja ja mitä osa-alueita strategian kehitystyö pitää sisällään. Blogisarjan luettuasi tunnistat datastrategian oleellisimmat rakennuspalikat, tiedät eri lähestymistavat ja osaat nimetä askeleet, joiden avulla datastrategia muuttuu teoriasta käytännöksi. Ensimmäisessä kappaleessa käymme läpi mitä datastrategia oikeastaan tarkoittaa ja kuinka sen rakentaminen saadaan aloitettua.

Mitä on datastrategia ja kuinka se tukee liiketoimintaa?

Modernissa liike-elämässä tiedolla johtamisesta on tullut yrityksille elintärkeä strateginen osa-alue. Organisaatiot pyrkivät hyödyntämään hallussaan olevaa dataa mahdollisimman laajasti, oli kyse sitten sisäisestä päätöksenteosta tai datan myymisestä kumppaneille. Tiedolla johtamisen keskiössä on kyky muuntaa raakadata ensin informaatioiksi ja sitten tiedoksi, johon päätökset voidaan perustaa. Datastrategian päämääränä on tukea liiketoiminnan tavoitteita varmistamalla, että johtohenkilöillä on päätösten tukena kaikki oleellinen tieto. Käytännön tasolla datastrategia määrittää kuinka yritys hankkii, organisoi, hallinnoi, analysoi ja hyödyntää sen tietopääomaa samalla huolehtien, että dataorganisaation suunta on linjassa liiketoiminnallisten tavoitteiden kanssa.

Datastrategian kautta yritys linjaa, mihin osa-alueisiin se kohdentaa resurssejaan. Tämä tehdään arvioimalla nykytilanne, muodostamalla visio ja linjaamalla askeleet, jotka ottamalla tavoitetila saavutetaan. Näitä askelia voivat olla esimerkiksi data-arkkitehtuurin uudistaminen, organisaation toimintamallin määrittäminen, prosessien kartoitus (esimerkiksi master datan hallinta tai kehitysprosessit) tai tietoturvan ja tietohallinnon kehitys. Se mihin osa-alueisiin strategiassa kannattaa keskittyä riippuu yrityksen datakyvykkyyksistä ja toimintaympäristöstä.

Kun strategia on kehitetty, jäljelle jää sen jalkauttaminen organisaatioon. Tässä kohtaa strategiset tavoitteet muuttuvat teoriasta käytännöiksi parantaen esimerkiksi tiedonhallinnan laatua ja data-analytiikan maturiteettia. Näiden parantuneiden kyvykkyyksien kautta yritykset pääsevät nauttimaan datastrategian mahdollistamista konkreettisista liiketoimintahyödyistä. Näitä hyötyjä ovat esimerkiksi analyysin kautta parannettu asiakaskokemus, datan avulla optimoidut ja automatisoidut liiketoimintaprosessit ja -toiminnot, nopeampi ja laadukkaampi tietoon pohjautuva päätöksenteko sekä paremmat valmiudet vastata tietosuojalakien ja säädösten vaatimuksiin. Kaikki tämä kulminoituu rahallisiin tuloksiin joko säästöjen tai kasvaneen tuoton kautta.

Datastrategian rakentamisen lähestymistavat

Datastrategian rakentamista voi lähestyä useasta eri lähtökohdasta organisaation digitaalisista kyvyistä ja liiketoiminnan tarpeista riippuen. Nämä lähestymistavat voidaan suurpiirteisesti jakaa kahteen eri kategoriaan: Defensiiviseen eli puolustavaan ja offensiiviseen eli hyökkäävään datastrategiaan. Näistä kahdesta eri näkökulmasta käytetään välillä myös termejä data management strategy (defensiivinen) ja data strategy (offensiivinen), mutta tässä blogissa pidättäydytään alkuperäisissä nimityksissä.

Kuten jo nimestä voi päätellä, defensiivinen datastrategia keskittyy riskien minimointiin ja voimakkaaseen kontrolliin. Tyypillisiä painopisteitä tällaisessa strategiassa ovat vahva ja keskitetty tietohallinto, korkea tietoturvan taso ja datan yksityisyyden vaaliminen. Puolustavat toimenpiteet pyrkivät takaamaan datan yhtenäisyyden organisaation sisällä hyödyntämällä single source of truth -arkkitehtuurimallia (SSOT). Tässä mallissa yritys huolehtii master data managementin avulla siitä, että kaikkialla yrityksessä käytetään samaa datamallia ja sen muokkaus on hyvin rajattua. Näin varmistutaan siitä, että esimerkiksi avainluvut ovat yhtenevät eri yksiköiden välillä.

Offensiivinen strategia taas keskittyy liiketoiminnan tarpeiden tukemiseen ja datan hyödyntämiseen kaikilla organisaation osa-alueilla. Tyypillisesti hyökkäävä datastrategia koittaa edistää yrityksen kasvua, kannattavuutta ja asiakastyytyväisyyttä mahdollistamalla kattavan data-analytiikan toteutumista läpi organisaation. Jotta dataa pystytään hyödyntämään jokaisessa yksikössä mahdollisimman laajasti, tarvitaan usein datamallien joustavuutta. Tämä taas johtaa usein multiple versions of truth -arkkitehtuurimalliin (MVOT). Tässä mallissa data pohjaa edelleen yhtenäiseen master data managementin avulla hallittuun single source of truthiin, mutta organisaation eri osilla on vapaammat kädet muokata dataa ja mallinnusta heidän tarpeisiinsa sopivaksi. Tämäkin malli vaatii kuitenkin robustia datahallintoa onnistuakseen, koska kaikki eroavat datamallit on pystyttävä kartoittamaan takaisin alkuperäiseen master dataan.

Kaikki yritykset sijaitsevat näiden kahden ääripään välisellä janalla. Organisaatioiden tulee määrittää oma nykyinen sijaintinsa janalla ja tavoitetila, jota kohti datastrategia pyrkii yritystä viemään. Tämä tavoite on harvoin staattinen ja muuttuu ajan sekä organisaation kehityksen myötä. Täydellinen 50/50 jako lähestymistapojen välillä ei myöskään usein ole järkevä tavoite. Datapäättäjien tulee arvioida vaihtoehtoja ja tehdä strategisia valintoja toimintaympäristönsä mukaan. Jos tavoitteena on toimia digitaalisena edelläkävijänä ja antaa datan ohjata kaikkea toimintaa, offensiivinen vaihtoehto vaikuttaa houkuttelevalta. Kuitenkin tässä tapauksessa tietohallinto vaikeutuu ja datan laatu sekä yhtenäisyys voivat kärsiä, jolloin esimerkiksi viranomaisraportointi voi olla vaikeampaa. Tämä ongelma korostuu tilanteissa, jossa yrityksen datamaturiteetti on vielä matala. Ymmärtämällä oman yrityksen prioriteetit ja kehittämällä sen mukaisen datastrategian organisaatio voi varmistua, että dataa hyödynnetään juuri heille sopivalla tavalla.

Miten strategian rakentaminen aloitetaan

Datastrategian rakentaminen aloitetaan ymmärtämällä liiketoiminnan nykytila, tavoitteet ja strategia. Näin varmistutaan siitä, että datastrategia tukee yrityksen suuntaa. Tämä ymmärrys auttaa myös datapäättäjiä määrittelemään, missä kohtaa offensive-defensive janalla yritys sijaitsee ja mitä toimia tulee priorisoida. Kun ymmärrys liiketoimintastrategiasta on selvä, voidaan aloittaa dataorganisaation nykytilan ja tavoitetilan määrittäminen. Samoin kuin liiketoimintastrategiassa, tämä vaihe auttaa tunnistamaan aukot nykyhetken ja tulevaisuuden välillä. Tällöin on helpompi linjata mihin data-alueisiin yrityksen tulisi keskittää resurssejaan.

Seuraavaksi vuorossa on tulevan datastrategian rakennuspalikoiden määrittäminen. Nämä rakennuspalikat voidaan karkeasti jakaa kolmeen isoon kokonaisuuteen: Arkkitehtuuriin & teknologioihin, tiedonhallintaan sekä organisaatioon ja prosesseihin. Tulemme käymään nämä kolme kokonaisuutta läpi yksityiskohtaisemmin myöhemmissä blogeissa, mutta tiivistettynä ensimmäinen kokonaisuus kattaa teknisen toteutuksen data-arkkitehtuurista teknologiavalintoihin, toinen tietohallinnan ja -suojan käytännöt kuten data governancen, master datan hallinnan sekä tietoturvan ja kolmas organisaation rakenteeseen, kyvykkyyksiin, henkilöstöön ja prosesseihin liittyvät näkökulmat.

Kun rakennuspalikat ja strategian fokus on määritetty, voidaan siirtyä tiekartan suunnitteluun. Siinä palaset pilkotaan sopivan kokoisiksi osioiksi, joille voidaan budjetoida resurssit ja luoda aikataulutus. Näin syntyy konkreettinen suunnitelma strategian rakentamisesta ja implementoinnista. Suunnitelmaan kuuluu oleellisesti myös tarvittavien kontrollien määritys liittyen esimerkiksi datan laatuun, yksityisyyteen ja tietoturvaan sekä riskianalyysin tekeminen tulevista toimista.

Kun strategia on valmis ja tiekartta aloitteiden toteuttamiselle määritetty, voidaan siirtyä datastrategian jalkauttamiseen koko yritykseen. Parhaiten tämä onnistuu tunnistamalla liiketoiminnan avainkäyttötapauksia, joista toteuttaminen saadaan liikkeelle. Tunnistamisen jälkeen käyttötapaukset priorisoidaan vaativuuden ja liiketoiminnallisen vaikutuksen mukaan, jonka jälkeen tarkemmat määritykset voidaan kehittää. Kun käyttötapauksiin liittyvä määrittely on tehty, voidaan datastrategiaa alkaa implementoimaan niiden kautta. Toteuttamalla strategiaa liiketoiminnan kannalta kriittisten käyttötapausten kautta varmistetaan, että strategian vaikutus on alusta alkaen mahdollisimman suuri. Kun strategian jalkautus on saatu alulle käyttötapausten kautta, käytännöt ja prosessit voidaan skaalata koko yrityksen mittakaavaan.

Yhteenveto

Yritykselle datastrategia on tärkeää, jotta varmistetaan että:

1. yrityksen dataorganisaatio tukee liiketoiminnan kehityssuuntaa
2. yrityksen tietopääoman potentiaali pystytään muuttamaan liiketoimintavaikutukseksi
3. Tietopääoman laatu, hallinta ja tietoturva on ajan tasalla

Ilman datastrategiaa ja yhteistä suuntaa yritykset riskeeraavat datan laadun, saatavuuden (siiloutuminen), hyödyntämisen ja jopa liiketoimintastrategian onnistumisen.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tiedolla johtamisen haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

DB Pro Services Oy