Askeleet onnistunee­seen data-alusta­rat­kai­suun

Polku onnistunee­seen data-alustan perustamiseen - tärkeät ensiaskeleet

Päätös lähteä rakentamaan yritykselle omaa data-alustaa vaatii jo hurjasti rohkeutta ja uudenlaista näkemystä datavetoisen liiketoiminnan sekä digitaalisten dataa hyödyntävien palveluiden suunnitteluun. Data-alustaratkaisun rakentaminen ja kehittäminen on aina jatkuva prosessi. Hyvä alku takaa usein kuitenkin kestävän ja onnistuneen lopputulokseen - prosessin alkuun kannattaa ehdottomasti siis panostaa kunnolla. Jotta matkasta kohti pitkäikäistä, skaalautuvaa ja yrityksen muutoksissa mukana elävää data-alustaa tulisi mahdollisimman miellyttävä, kokosimme muutamia meidän mielestä tärkeitä huomioita ensiaskeleiksi.

1. Kirkasta tavoite – aseta riittävän iso visio

Riittävän iso ja selkeäksi kirkastettu visio, joka on jaettu sekä teknisiin että liiketoiminnallisiin tavoitteisiin, auttaa rakentamaan realistista tiekarttaa koko projektille. Kun visio on selkeä, ovat tulevat päätökset helpompia tehdä.

• Liiketoiminnan tavoitteet: Liiketoiminnan tavoitteiden asettamista ja ison vision asettamista voidaan pitää yhtenä kriittisimmistä vaiheista onnistuneen data-alustan kehityksessä. Tässä kohtaa on hyvä laittaa visionäärin lasit päähän ja kysyä, mitä uutta data-alusta voi parhaassa tapauksessa mahdollistaa omalle liiketoiminnalle. Parhaassa tapauksessa data-alusta mahdollistaa liiketoiminnalle reaaliaikaiseen tietoon pohjautuvat päätökset, monipuolisemman analytiikan ja raportoinnin sekä näiden lisäksi täysin uutta liiketoimintaa ja täysin uudenlaisia digitaalisia palveluita asiakasrajapintaan. Kun tässä kohdassa uskalletaan ajatella tarpeeksi isosti ja aidosti myös kehittää uusia liiketoimintamalleja tulevaisuuteen, tulee data-alusta olemaan investointi, joka maksaa itsensä varmasti takaisin.

• Tekniset tavoitteet: Teknisempien tavoitteiden asetanta kannattaa aloittaa tarpeiden kartoituksesta. Nykytila kartoittamalla tavoitteet teknisille parannuksille on myös helpompi asettaa. Vanhassa ympäristössä voi olla uudistamisen tarvetta paljonkin, esimerkiksi siirtyminen pilviympäristöön tai tietovaraston päivitys, voi olla konkreettisia tavoitteita teknisestä näkökulmasta katsottuna. Toisaalta tässäkin kohtaa voidaan miettiä laajemmin esimerkiksi tietoturvaa, tekoälyn käyttöönottoa tai integraatio-ominaisuuksia, jotka takaavat tulevaisuuden menestyksen myös tekniseltä näkökulmalta katsottuna.

• Realistinen tiekartta koko projektille: Kun visio ja siihen liitetyt konkreettisemmat tavoitteet ovat kirkastettuna, on aika piirtää realistinen tiekartta kohti onnistumista. Tässä kohtaa on hyvä ymmärtää, että kaikkea ei ole tarve rakentaa yhdellä kertaa. Hyvä tapa rakentaa alusta, on lähteä kokoamaan sitä pala palalta. Kun ymmärretään, että alusta on elävä kokonaisuus, osataan varmasti tehdä myös tulevaisuutta ajatellen oikeat päätökset.

2. Sitouta – ihmiset ja eri osastot mukaan alusta alkaen

Seuraava tärkeä askel matkalla kohti onnistunutta data-alustaratkaisua, on sitouttaa tärkeät osapuolet mukaan hankkeeseen. Ihmisten sitouttaminen tulee tehdä tarpeeksi laajasti ja läpi koko organisaation. Tässä on hyvä korostaa sitä, ettei data-alustan rakentaminen tule olla yksin vain IT-osaston oma projekti vaan aidosti koko organisaation yhteinen projekti.

Hyvä tapa sitouttaa eri osapuolet, on tunnistaa organisaation muiden hankkeiden ja data-alustahankkeen riippuvuudet ja kytkeä nämä kaikki yhteen isommaksi kokonaisuudeksi. Kun tämä päätös on tehty yhdessä, on helpompi keskittyä olennaiseen ja priorisoida eri projekteja sekä siirtää joitakin myöhempään ajankohtaan. Kun data-alusta on kaiken perusta ja mahdollistaja, nopeuttaa tämä myös tulevia hankkeita – data-alusta tulee siis hyödyttämään kaikkien työtä. Esimerkkinä hyödyistä on data-alustan mahdollistamat vakioidut rajapinnat tietoon. Kun rajapintojen hallinta ja toteutus on osa data-alustaa, ei jokaisessa uudessa projektissa enää tarvitse rakentaa yksittäisiä integraatioita eri järjestelmien välille, vaan tieto pystytään jakamaan kaikille tarvitseville keskitetyn rajapinnan kautta - aina samasta paikasta.

3. Mallinna tieto ja käsitteet yhdessä liiketoi­min­nan kanssa

Tiedon mallinnus ja käsitemallinnus aloitetaan ottamalla mukaan myös liiketoiminnan osaajat, jotka ymmärtävät liiketoiminnan tietojen riippuvuudet sekä pystyvät määrittelemään käsitteet, joilla tässä yrityksessä tiedot tunnistetaan. Mallinnusvaiheen aikana, kaikkien tulee saada ymmärrys ja sopia yhteistuumin, mitä mikäkin termi tarkoittaa ja mistä tietyt mittarit koostuvat. Mitä esimerkiksi tarkoitetaan myynnillä, mikä on tuote ja asiakas jne. Tämä vaatii sitä, että tiedonmallinnustakin tehdään aidosti yhdessä ja päätökset termeistä ovat yhteisiä. Lue ketterästä Data Vault-tiedonmallinnuksesta lisää aikaisemmasta blogistamme.

Tämä vaihe saattaa tuntua pitkältä ja työläältä, mutta tiedonmallinnustakin on helppo jakaa eri osa-alueisiin ja edetä siinä pala palalta eteenpäin. Jakamalla mallinnustyötä osiin tietyn osa-alueen data, esim. myyntidata ja sen käsitteet, voidaan käydä ensiksi systemaattisesti läpi ja aloittaa tämän osa-alueen varsinaisen tietomallin tekninen toteutus heti käsitemallinnuksen jälkeen. Käsitemallinnuskin on hyvä ajatella jatkuvana prosessina, jota tehdään yrityksen kehitystarpeiden mukaisesti koko data-alustan elinkaaren aikana. Tärkeintä data-alustaa perustaessa on kuitenkin saada mallinnusprosessi oikein käyntiin.

4. Omistajuus datasta – laadukas data tarvitsee omistajia

Organisaation sisällä eri roolien määrittäminen ja organisoituminen datan ympärille takaavat kestävän data-alustan rakentamisen ja menestyksen myös tulevaisuudessa. Jotta data-alusta säilyy elinvoimaisena ja hyödyllisenä myös käyttöönoton jälkeen, vaatii se nimettyjä ihmisiä ja rooleja, jotka ovat vastuussa kehityksestä ja ylläpidosta niin teknisessä kuin liiketoiminta mielessä.

Tämä tarkoittaa usein uusia rooleja ja toimenkuvia organisaation sisällä. Joskus haasteeksi voi juuri muodostua omistajan löytäminen liiketoiminnan eri osa-alueiden datoille. Oleellista on, että omistajuus dataan on määritetty riittävän selkeästi. Tämä takaa jatkuvan kehittämisen ja laadukkaat datat myös varsinaisen Data Platform eli data-alustaratkaisun käyttöönoton jälkeenkin.

5. Tiedolla johtaminen, digitalisoi­tu­mi­nen ja datavetoinen kulttuuri – kun perusta on laitettu kuntoon, tulevaisuus on suuri mahdollisuus

Data-alusta on tärkeä mahdollistaja erityisesti, kun puhutaan prosessien digitalisoitumisesta ja uusista digitaalisista liiketoimintamahdollisuuksista. Jotta yritys aidosti pystyy keräämään digitaalisista prosesseista syntyvää dataa ja varastoinnin lisäksi myös hyödyntämään dataa osana uudenlaisia toimintoja, vaatii tämä perinteisten tietovarastojen lisäksi muutakin.

Parhaassa mahdollisessa tilanteessa moderni data-alusta mahdollistaa monipuolisen datan käsittelyn ja jakelun keskitetysti, reaaliaikaisesti ja tehokkaasti, mikä tekee digitaalista ratkaisuista sekä tiedolla johtamisesta aidosti yrityksen kilpailuetuja.

Data-alustan rakentaminen ei ole projekti vaan jatkuva prosessi

Data Platformin perustaminen voi tuntua suurelta ja jopa epäselvältä projektilta. Koska data-alusta on aina organisaation tarpeisiin perustuva kokonaisratkaisu, vaatii se yritykseltä itseltäänkin usein paljon aikaa, resursseja ja osaamista. Näistä syistä johtuen, data-alustan rakentaminen kannattaakin pilkkoa aina pienempiin kokonaisuuksiin.

Kun data-alustaratkaisu kytketään liiketoiminnan tavoitteisiin, ovat mahdollisuudet onnistumiseen usein myös paremmat. Osaava kumppani voi myös auttaa alkuun ja antaa arvokasta näkemystä ja ideoita laatikon ulkopuolelta, kun data-alustaratkaisua organisaatiossa lähdetään miettimään. Muista myös, että kartoitus ja kokonaisuuden ideointi alkuvaiheessa voi säästää monelta muutostarpeelta projektin aikana. Uskalla siis laittaa visionäärin lasit päähän ja kartoittaa tulevaisuutta tukevia dataratkaisuita.