Data- ja analytiikkat­ren­dit vuonna 2020: Palasista kokonaisuu­teen - arvauksista tiedolla johtamiseen

Meillä on lukemattomia tapoja kerätä tietoa ja yhdistää ihmisiä. Tästä huolimatta maailma on kuitenkin yhä pirstoutuneempi, tieto hajanaisempaa ja siiloutuneempaa.

Teknologian merkitys lisääntyy jatkuvasti ja tuo uusia mahdollisuuksia datan hyödyntämiseen ja kilpailuedun hakemiseen. Tarvitaankin vahvaa näkemystä siitä, mitkä asiat vievät omaa liiketoimintaa eteenpäin, ja mitä tietoa sen tueksi tarvitaan. Jotta käytettävissä olevasta suuresta ja hajallaan olevasta tietomäärästä voi löytää olennaisen, tarvitaan tiedon keräämistä ja yhdistämistä. Teknologiset ratkaisut tähän ovat jo olemassa. Onnistuminen vaatii kuitenkin ihmisten, teknologian ja prosessien saumattoman yhdistämisen yhdeksi kokonaisuudeksi.

Yritykset, jotka osaavat tunnistaa ja yhdistää olennaisen tiedon ja tarpeita tukevan analyysin järkeväksi kokonaisuudeksi, saavat entistä suurempaa kilpailuetua. Hajanainen ympäristö ja monimuotoinen tieto voidaan muuttaa mahdollisuudeksi datan yhdistämisen, analyysin ja oikeanlaisen teknologian avulla. Tämä vaatii meiltä kuitenkin täysin uudenlaista ajattelua; sen sijaan, että ylläpidämme vanhoja tapojamme parhaina käytäntöinä, meidän tulisi omaksua uusia käytäntöjä nopeammin. Myös muutosjohtamisen tarve korostuu entisestään.

Saadaksemme ihmiset luottamaan ja käyttämään dataa, tulee meidän kehittää taitojamme ymmärtää, lukea ja haastaa dataa. Teknologian tulee auttaa meitä tiedon käsittelyn lisäksi myös parantamaan kykyämme olla vuorovaikutuksessa dataan. Tekoälyn hyödyntäminen osana tiedon yhdistämistä ja analytiikkaa on yksi keino parantaa datasta saatavaa hyötyä.

Menestyksekäs tiedolla johtaminen yhdistää ihmiset, teknologian ja prosessit saumattomaksi kokonaisuudeksi.

Tässä poimintana webinaarin 10 data- ja analytiikkatrendiä:

1.       Tavoitteena reaaliaikaisuus

• Oikea tieto, oikeassa paikassa, oikeaan aikaan ja oikeassa muodossa korostuu entisestään. Nopeus ja tiedon reaaliaikaisuus, sijainnista ja ajasta riippumatta, ovat merkittäviä viimeaikaisia muutoksia, jotka datan siirtyminen pilveen ja kapasiteetin skaalautumiskyky ovat mahdollistaneet. Tieto tulee saada heti käyttöön, jotta toimenpiteitä on mahdollista ohjata välittömästi. Ota tämä huomioon suunnitellessasi arkkitehtuuriasi ja dataputkia.

2.       Hajanaisempaa ja monimuotoisempaa dataa

• Eiköhän lopeteta jo viimein puhuminen Big Datasta. Se on vain dataa. Skaalautuva pilvipohjainen datan varastointi ja käsittely ovat tehneet datan käsittelystä ja analysoinnista aiempaa helpompaa. Kyky käsitellä suuria datamääriä pitäisi alkaa olemaan jo perusedellytys valitsemillesi ratkaisuille. Data tulee olemaan koko ajan entistä monimuotoisempaa ja laajemmalle hajautuneempaa. Tämä tarkoittaa, että yritykset, joilla on kyky yhdistää moninaista dataa eri datalähteistä, tulevat selviämään vahvasti myös tulevaisuudessa.

• Gartnerin ennusteen mukaan (vuonna 2020) suurin osa data- ja analytiikka käyttötapauksista vaatii yhteyden hajautettuihin datalähteisiin. Tämä johtaa siihen, että johtavien yrityksien on kaksinkertaistettava investointinsa metadatan hallintaan.

3.       Graafiset analyysit ja ihmisläheisyys kukistavat perinteisen SQL-pohjaisen ajattelun

• Olemme vuosikymmeniä hyväksyneet teknologiset ratkaisut, joita ei ole optimoitu tiedon hyödyntämiseen. Relaatio- ja SQL -pohjaiset kannat ovat rajoittaneet tiedon analysointia ennalta määritettyihin datakokonaisuuksiin. Uusien havaintojen tekeminen on ollut mahdotonta ja tiedon pirstaloituminen yleistä. Teknologia, joka mahdollistaa tiedon käsittelyn assosiatiivisella ja ihmisläheisellä tavalla avaa uusia ovia koko datan käyttämiseen. Tämä mahdollistaa syvemmän tiedon tutkimisen, analyysin sekä tekoälypohjaisten ominaisuuksien tuomisen auttamaan parempien havaintojen löytämisessä. Näin pystymme ratkaisemaan isompia ongelmia ja saamaan parempia päätöksiä aikaan. Pelkkä visuaalinen dashboard ei enää riitä.

4.       Ketteryyttä myös datan hallintaa ja keräämiseen

• Analytiikka itsepalveluna tuo liiketoiminnan käyttäjät lähemmäksi vastauksia, joita tarvitsevat. Yhdistämällä DataOps-ajattelu datan hallinnan puolella ja itsepalvelu bisneskäyttäjien puolella, liikkuu yritysten tietovirta entistä tehokkaammin läpi koko arvoketjun mahdollistaen tiedon yhdistämisen ja analyysin.

• Gartnerinkin mukaan data- ja analytiikkaosaajien lukumäärä on yleistynyt liiketoiminnoissa eikä enää ole vain IT-osaston osaamista. Tämä pakottaa yritykset arvioimaan organisaation rakennetta ja tarvittavaa osaamista uudestaan.

5.       Datakatalogit ovat yhdistävä tekijä datan ja analytiikan välissä

• Kuten aiemmin todettiin, niin datan määrä ja laajuus jatkavat kasvamistaan. Yritykset ovat uudenlaisen haasteen edessä, kun pitäisi miettiä, miten tätä kaikkea hallinnoidaan, varastoidaan ja tarjotaan helposti liiketoiminnan käyttöön. Yhtenä vastauksena tähän haasteeseen ovat datakatalogit, joissa tekoälyn algoritmien avulla luokitellaan dataa automaattisesti ja tarjotaan helposti käytettäväksi. Näiden katalogien avulla tieto muuttuu passiivisesta aktiiviseksi, säilyttäen tiedon mukautuvana ja muuttuvana. Datakatalogin pohtiminen, ja ottaminen yhdeksi osaksi analytiikkatyökaluja, on yksi tulevaisuuden vaihtoehto.

6.       Datalukutaito on välttämättömyys

• Ei ole enää mahdollista antaa käyttäjälle vain työvälineitä ja toivoa, että käyttäjä osaa niitä itse hyödyntää tai tulkita niiden kautta tulevaa informaatiota. Mikään data- ja analytiikkateknologia ei enää toimi, ellei käyttäjiä oteta aktiivisesti mukaan. Datan hyödyntämistä tukeva teknologia, tuki ja koulutus ovat kriittinen kombinaatio onnistumiselle. Datalukutaito on välttämättömyys lähes kaikissa työtehtävissä ja mahdollistaa jälleen uusien ideoiden ja havaintojen syntymistä.

7.       Etiikka ja vastuullinen tietojenkäsittely on nyt kriittistä

• Yrityksiltä odotetaan entistä laajempaa vastuullisuuden huomioimista. Yrityksien tulee ansaita asiakkaidensa luottamus. Yrityksen eettiset linjaukset ovat tärkeitä, eikä kysymys enää välttämättä ole, onko tämä mahdollista tehdä vaan enemmänkin kannattaako tämä tehdä.

• Gartnerin ennusteen mukaan vuoteen 2023 yli 75% isoista yrityksistä tulee palkkaamaan tekoälyn käytön etiikkaan, yksityisyyteen ja asiakkaiden luottamukseen erikoistuneita osaajia vähentääkseen riskejä liittyen yrityksen brändiin ja maineeseen.

8.       Monipuolisemmat vuorovaikutusmahdollisuudet käyttäjien ja datan välillä

• Tavat käyttää dataa ja tuoda se eri päätöksentekotilanteisiin on jo lisääntynyt ja monipuolistunut erilaisten chatbottien ja vastaavien kyselyyn perustuvien muotojen avulla.

• Tulevaisuudessa AR/VR-teknologian, sensoreiden ja tekoälyä hyödyntävien ohjelmistojen avulla koneet pystyvät ymmärtämään ja tulkitsemaan ihmisiä täysin uusilla tavoilla. Koneiden mahdollisuus ymmärtää ihmistä paremmin, kehittää käyttäjien tiedonhakua ja tapoja hyödyntää tietoa.

9.       Datan tunnistaminen ja analysointi tekoälyn avulla

• Tekoälyratkaisut mahdollistavat raakadatan paremman hyödyntämisen läpi koko informaation arvoketjun. Algoritmit auttavat esimerkiksi meitä löytämään poikkeamia tai ne voivat ehdottaa meille, mitä dataa meidän tulisi analysoida. Meidän on mahdollista muodostaa datasta vieläkin parempi kokonaiskuva ja analyysimahdollisuutemme ovat paremmat riippumatta datamassan suuresta määrästä.

10.       Oman datan kontrolli?

• Data ja analytiikka ovat nykyaikaisten yritysten elinehto. Yrityksien tulisi miettiä tarkkaan, miten ja mihin data varastoidaan. Datan varastointi ja lukittautuminen vain yhteen suureen pilvialustaan voi rajoittaa mahdollisuuksia, kun muutoksia halutaan tehdä. Riippumattomat ratkaisutoimittajat ovat tärkeä kumppani, kun yritys miettii eri vaihtoehtoja, miten kontrolli omaan dataan säilyisi parhaalla mahdollisella tavalla ja vältettäisiin tilanne, että jouduttaisiin lukittautumaan tiettyyn pilviteknologiatoimittajaan datan näkökulmasta.

Tässä olivat Qlikin vuosittaisen webinaarin 10 tärkeintä data- ja analytiikkatrendiä vuodelle 2020. Jos kiinnostuit aiheesta ja haluat kuulla lisää ajankohtaisista data- ja analytiikkateemoista, tai keskustella lisää siitä, miten muunnat yrityksesi kehittämisen datavetoiseksi prosessiksi ja kuinka jalostat liiketoimintadatasta arvoa, otathan yhteyttä.