Liiketoiminta-alusta antaa dataa – näin käytät sitä tiedolla johtamiseen

Analytiikan ja raportoinnin avulla liiketoiminta-alustalla sijaitsevaa dataa voidaan hyödyntää johtamisessa ja kehittämisessä. Mutta mitä se käytännössä tarkoittaa ja edellyttää?

Digian Analytics-yksikössä jalostetaan dataa asiakkaan liiketoiminnan ohjauksen tueksi. Käytännössä se tarkoittaa, että datasta tuotetaan informaatiota, joka ihmisen tulkinnan kautta muuttuu tietämykseksi ja edelleen liiketoimintaa tukeviksi paremmiksi päätöksiksi.

Tiedolla johtamisella voi olla erilaisia liiketoiminnallisia tavoitteita – esimerkiksi kustannustehokkuuden parantaminen, asiakasymmärryksen lisääminen tai riskien pienentäminen. Jokainen yritys on erilainen, joten aina on mietittävä tapauskohtaisesti, miten niiden alustoilla sijaitsevaa dataa voidaan hyödyntää yrityksen nykytilanteeseen parhaiten sopivalla tavalla.

Tiedolla vai tunteella?

Vaikka moni hyvä johtaja voi pystyä tekemään päätöksiä kokemukseensa nojaten, ns. ”fiilispohjalta”, tiedolla johtamiselle on tarvetta. Ihmisillä voi olla taipumusta ali- tai yliarviointiin, ja poikkeuksista muodostuu helposti sääntöjä. Päätöksentekotilanteet ovat usein myös erittäin monimutkaisia, sillä niihin voivat vaikuttaa lukuisat yrityksen sisäiset ja ulkoiset tekijät.

Tiedolla johtamisessa tarkoituksena on nimenomaan nojata objektiiviseen tietoon päätöksiä tehtäessä. Auki pureskeltujen lukujen valossa voidaan tunnistaa perustellut toimenpiteet kussakin päätöksentekotilanteessa. Usein tuloksena on myös uusia näkökulmia, kun tietoa on käytettävissä monipuolisesti ja yksityiskohtaisesti.

Tiedolla johtaminen on myös riskien hallintaa. Mitä jos puhtaasti kokemukseensa alati nojannut päätöksentekijä tai asiantuntija vaihtaa työpaikkaa? Siinä missä ihminen vie kokemuksensa mukanaan, huolella laadittu informaatiojärjestelmä tukee päätöksentekoa jatkossakin.

Tunnista kehitettävä kohde ja kirkasta tavoitteet

Jotta liiketoimintaa voidaan kehittää tiedon avulla, on ensin tunnistettava kehitettävä sovelluskohde ja siihen liittyvät datan lähteet. Puhutaanko esimerkiksi asiakastietojärjestelmässä sijaitsevan datan hyödyntämisestä asiakasymmärryksen lisäämiseksi vaiko kenties tehdastietojärjestelmän datasta, jonka avulla laitetta pitäisi pystyä käyttämään tehokkaammin? Usein lähdetäänkin liikkeelle esiselvityksellä, jonka myötä tunnistetaan tiedolla johtamiseen liittyvät kehittämiskohteet ja tavoitteet.

Oleellinen osa tavoitteiden määrittämistä ovat käytännön hyödyt, jotka sovelluskohteesta voidaan olettaa syntyviksi. Tällaisia hyötyjä voivat olla kustannussäästöt ja lisätuotot, jotka syntyvät siitä, että pystytään tekemään asioita enemmän, laadukkaammin tai tehokkaammin. Digia Analytics tarjoaa apua myös hyötyjen määrittämisessä ja laskemisessa. Hyötylaskelmat vauhdittavat hankkeiden liikkeellelähtöä, kun hyödyt ovat rahamääräisesti perusteltavissa.

 Lue myös blogi: Analytiikan Fast Track – Miten pääset alkuun datan ja analytiikan hyödyntämisessä

Tiedolla johtamisessa lähtödatan on oltava kunnossa

Tiedolla johtaminen vaatii tuekseen luotettavista lähteistä syntyvää laadukasta dataa. Tyypillisesti hyödynnetään liiketoiminta-alustan, esimerkiksi toiminnanohjaus- tai asiakastietojärjestelmän, dataa, mutta myös ulkoisen datan hyödyntäminen on yleistä. Datan saatavuus on syytä varmistaa heti käyttötapauksen määrittelyn jälkeen. Onko datasta saatavissa tarvittavia näkökulmia, onko dataa riittävän pitkältä aikaväliltä, saadaanko dataa riittävän nopeasti ja riittävän tiheällä aikavälillä ja ennen kaikkea: onko data laadukasta?

Datalähteisiin voi aina liittyä laatuhaasteita. Oma lukunsa ovat manuaalisesti päivitettävät lähteet, esimerkiksi asiakastietojärjestelmä, jonka sisällön oikeellisuus ja kattavuus on syytä varmistaa ennen tiedolla johtamisessa liikkeellelähtöä. Laatuhaasteita voi edelleen muodostua myös dataa jalostettaessa ja tulkittaessa.

Analytiikan luuppi: liiketoiminta-alustasta saadaan dataa, jonka avulla voidaan kehittää toimintaa sekä liiketoiminta-alustaa, joka tukee ja ohjaa käytännön prosesseja. Tiedolla johtamiseen kannattaa yhdistää myös muita datalähteitä kuin liiketoiminta-alusta.

Yksittäisestä sovelluksesta data-alustaan

Tiedolla johtaminen voi lähteä liikkeelle yksittäisten data-analytiikan ja raportoinnin sovelluskohteista. Tarpeiden kasvaessa voi olla tarpeen luoda data-alusta, jonka puitteissa dataa voidaan hyödyntää systemaattisesti ja tehokkaasti sovelluskohteesta toiseen. Moderni data-alusta on nykyään useimmiten pilvipohjainen, jolloin sen käyttö on kustannustehokasta ja skaalautuvaa.

Oleellinen osa data-alustaa on datan varastointi, jossa dataa jalostetaan kerroksittain eri lähteiden raakadatasta kohti analyysien ja raporttien vaatimia jalostettuja aineistoja. Data-alusta voi sisältää analytiikan ja raportoinnin komponentteja jo itsessään tai alustan yhteydessä voidaan käyttää kolmansien osapuolten välineistöä.

Lue asiakastarinastamme, miten Voimatel tuo tekoälyä ja analytiikkaa energiajärjestelmän murrokseen. 

Osaaminen ja pelisäännöt hallintaan

Teknisten edellytysten lisäksi tärkeä osa tiedolla johtamisen puitteita on myös tarvittavien osaamisten ja yhteisten pelisääntöjen hallinta. Osaamista tarvitaan niin teknologioiden kuin analyyttisten menetelmienkin saralla – liiketoimintaosaamista unohtamatta. Digia Analytics auttaa mielellään erityisesti modernien teknologioiden hyödyntämisessä ja analytiikan menetelmäpuolen haltuunotossa.

Erityisesti yrityskoon kasvaessa tarvitaan myös pelisääntöjä tiedolla johtamisen edellytysten hallintaan, kehityshankkeiden käynnistämiseen ja toteutukseen sekä olemassa olevien voimavarojen tehokkaaseen hyödyntämiseen. Siksi autamme yrityksiä usein myös luomaan toimintamallit tiedolla johtamisen edellytysten ja käytäntöjen hallintaan foorumeineen, prosesseineen ja vastuineen.

Tiedolla johtamisen esimerkkejä

Myynnin ennustaminen. Mitä paremmin tuotteiden tuleva myynti asiakkaittain tiedetään, sitä paremmin pystytään suunnittelemaan muun muassa tuotannon resursointia, kuinka paljon tarvitaan jakelukalustoa tai kuinka paljon tarvitaan varastoa. Myyntiennusteita pystytään tuottamaan tilastollisesti historian pohjalta, jolloin pystytään vähentämään työlästä ja virhealtista manuaalista ennustamistyötä.  

Vikaantumisten ja häiriöiden ennakointi. Tuotannollisen laitteen (esimerkiksi paperikoneen) vikaantuminen saattaa aiheuttaa merkittäviä kustannuksia, kun tuotanto keskeytyy, työntekijät seisovat toimettomina ja huolto on tilattava nopealla varoitusajalla. Asiakkaan suuntaan voi syntyä toimituspuutteista tyytymättömyyttä tai jopa korvausvaatimuksia. Tuotantolaitteesta tai siihen asennetuista sensoreista kerätystä datasta voidaan tunnistaa vikaantumiseen johtaneita kehityskulkuja ja muodostaa ennakoiva malli, jonka avulla vastaavia vikaantumisia voidaan ennakoida tulevaisuudessa. 

Asiakasanalytiikka kehittää asiakaskokemusta, myyntiä ja markkinointia. Esimerkiksi verkkokaupalla voi olla kymmeniä tuhansia kuluttaja-asiakkaita, joiden kiinnostuksen kohteet voidaan tunnistaa perustuen asiakkaan taustatietoihin, ostohistoriaan ja käyttäytymiseen verkkosivustolla. Kun tiedämme, miten asiakkaat tekevät ostoksia tai liikkuvat sivustolla, voimme kohdentaa heille sopivaa sisältöä ja tuotteita, jotka he myös todennäköisesti saattaisivat ostaa. 

Kokonaisymmärrystä kannattavuuslaskennalla. Kannattavuuslaskennalla saavutetaan kokonaisymmärrys yrityksen kustannuksista ja tuotoista tuotteittain ja asiakkaittain. Analyysi tuottaa tyypillisesti silmiä avaavia oivalluksia – vaikkapa tiettyjen asiakkaiden kannattamattomuudesta sekä siihen johtavista syistä.