Data on tällä hetkellä yksi liiketoimintaympäristön arvokkaimmista resursseista. Kun yrityksen tavoitteena on hyödyntää datan täysi potentiaali päätöksenteossa, toiminnan tehostamisessa ja innovoinnissa, avainasemassa ovat data-alustan modernisointi ja tiedolla johtamisen prosessit.
Moderni data-alusta ja sen ympärille rakennettu toimintamalli voivat tuottaa merkittäviä liiketoimintahyötyjä, parantaa operatiivista kustannustehokkuutta, vähentää virheellisiä päätöksiä ja synnyttää uusia kaupallisia innovaatioita. Tiedolla johtamisen uudistamisessa onkin tärkeää tunnistaa investoinnilla tavoitellut hyödyt ja laskea niille taloudellinen arvo. Potentiaalisia hyötyjä löytyy monelta osa-alueelta:
• Toistuvien ja manuaalista työtä vaativien prosessien työvaiheet ja päätöksentekopisteet voidaan automatisoida tekoälyä hyödyntäen.
• Asiakaspolun eri vaiheisiin voidaan luoda henkilökohtaisempaa ja osuvampaa viestintää ja palvelua, mikä parantaa asiakaskokemusta entisestään.
• Dataa tulkitsemalla voidaan parantaa hinnoittelumalleja, tunnistaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja kehittää kokonaan uusia liiketoimintamalleja.
Tiedonhallinnan kokonaisuuden kannalta järkevintä on rakentaa sopiva tasapaino keskitetyn ja hajautetun vastuun välillä. Monet edelläkävijät keskittävät koko organisaation datan yhdelle tekniselle alustalle, mutta vastuuttavat yksittäisten datatuotteiden kehittämisen ja ylläpitämisen eri liiketoiminnoille ja osastoille (Data Mesh -lähestymistapa). Tällaisella toimintamallilla saavutetaan yleensä useita hyötyjä – ja myös teknologiakustannukset on helpompi hallita ja pitää kohtuullisina.
Kun siilot puretaan ja kaikki data sijaitsee yhdellä alustalla, varmistetaan datan yhdenmukaisuus ja helpotetaan sen yhdistämistä eri tarpeisiin. Samalla muodostuu tarkempi ja moniulotteisempi kokonaiskuva, mikä auttaa tunnistamaan myös aiemmin tuntemattomia liiketoimintayhteyksiä.
Data Mesh -lähestymistavassa:
Toimintamallin tueksi tulee kuitenkin laatia tiedonhallintamalli, jonka sisältämät käytännöt ja prosessit ohjaavat datan keräämistä, tallentamista, käsittelyä ja jakamista. Hyvin määritelty malli varmistaa, että data on laadukasta, ymmärrettävää ja helposti saatavilla.
Liiketoiminnan luonne ja organisaation rakenne puolestaan ohjaavat toimintamallin tarkempaa muodostumista, vastuiden jakamista sekä teknisten ratkaisujen toteuttamista.
Moderni data-alusta mahdollistaa edellä kuvatun monitahoisen toimintamallin keskitettyine datavarantoineen ja hajautettuine datatuotteineen, mutta sen tulee olla skaalautuva ja uusin tarpeisiin muovautuva. Tulevaisuudessa tärkein ominaisuus on todennäköisesti tekoälyvalmius.
Generatiivista tekoälyä hyödyntävät avustajat voivat tehostaa sekä data-alustan kehittämistä että raporttien, analyysien ja muiden visualisointien tuottamista. Varsinaiseen tietosisältöön tekoäly voi tuoda merkittäviä etuja, kuten ennustamista, optimointia, segmentointia ja muuta älykkyyttä päätöksenteon tueksi. Ja koska myös pinnalla olevat AI-agentit vaativat toimiakseen luotettavaa dataa, siihen on päästävä helposti käsiksi. Hyvä esimerkki laadukkaasta data-alustasta on Azure-ympäristöön rakennettu Fabric, joka tarjoaa monipuoliset työkalut sekä tekoälyn integroimiseen että liiketoiminnan tulostavoitteisiin.
Vastuullisuus ja kestävät toimintatavat ovat olleet pinnalla viime vuosina, ja EU:n regulaation tilapäisestä aikalisästä huolimatta niiden merkitys vain kasvaa. Organisaatioilta edellytetään vastuullista toimintaa ja sen todentamista datan avulla, mutta myös arvoketjussa olevat muut toimijat sekä loppuasiakkaat asettavat kasvavia vaatimuksia. Tähän kaikkeen vastaaminen vaatii monenlaista dataa.
Kestävyysraportointi on yksi prosessi, jota moderni data-alusta voi helpottaa. Keräämällä ja analysoimalla vastuullisuuteen (ESG) liittyvää dataa ympärivuotisena ja jatkuvana prosessina, mahdollistetaan reaaliaikaisempi, tarkempi ja luotettavampi raportointi. Tämä taas auttaa yritystä täyttämään sidosryhmien odotukset ja noudattamaan sääntelyvaatimuksia (esim. CSRD).
Lainsäädäntö, sidosryhmien vaatimukset ja toimintaympäristössä lisääntyvät uhkakuvat asettavat korkeat vaatimukset myös datan turvaamiselle. Valitun pilviympäristön komponentit varmistavat datan turvallisuuden ja noudattavat tietosuojalainsäädäntöä sensitiivistä dataa käsiteltäessä. Jo mainittu Azure on esimerkki pilvialustasta, joka tarjoaa monipuoliset tietoturvaominaisuudet, salauksen, käyttäjäoikeuksien hallinnan ja uhkien tunnistamisen.
Uusien teknologioiden ja työkalujen hyödyntäminen vaatii jatkuvaa muutoshallintaa ja osaamisen kehittämistä. On tärkeää panostaa henkilöstön koulutukseen, jotta organisaatio voi hyödyntää data-alustaa tehokkaasti ja pysyy ajan tasalla uusimmista tietotuotteista.
Koulutusohjelmat tulee räätälöidä eri kohderyhmille, jotta jatkuvaa oppimista syntyy luontevasti omassa tehtävänkuvassa. Tämä taas parantaa työntekijöiden tuottavuutta ja sitoutumista sekä edistää yrityksen menestystä.
Ilman organisaatioon juurtunutta tiedolla johtamisen kulttuuria, kaikki edellä mainittu on kuitenkin turhaa. Päätökset pitää perustella läpinäkyvästi datasta tunnistetuilla faktoilla ja luotettavilla ennusteilla. Tässä johdon pitää näyttää esimerkkiä.
Digia on Microsoftin pitkäaikainen kumppani usealla osa-alueella – ja lisäksi myös erikoistunut analytiikan kumppani (Specialist, Analytics on Azure). Tämä on osoitus pitkästä kokemuksesta sekä laadukkaista ratkaisuista. Ja käytännössä status tarkoittaa sitä, että pystymme tarjoamaan asiakkaillemme sekä syvän teknologiaosaamisen että todistetusti parhaat käytännöt.
Kun tavoitteesi on ottaa datasta enemmän irti ja viedä organisaatiosi tiedolla johtaminen uudelle tasolle, ota yhteyttä!
Tutustu myös Digian Fast Track -toimintamalliin, joka konkretisoi kehitystyön sopivan kokoisiin vaiheisiin > https://digia.com/blogi/analytiikan-fast-track-miten-paaset-alkuun-datan-ja-analytiikan-hyodyntamisessa