Dataohjautuvuus liiketoiminnassa on ollut organisaatioiden prioriteetti jo pitkään, ja tekoälyn aikakausi on kiihdyttänyt keskustelua entisestään. Silti suurin osa organisaatioista kohtelee dataa ainoastaan paperilla tärkeänä, kriittisen omaisuuden sijaan. Onko tuoteajattelu ratkaisu datan aidon arvon valjastamiseen?
Suurimman osan datajohtajan arkea värittävät kiireelliset tarpeet, joita ei priorisoida. Dashboardeja rakennetaan päätä huimaavaa vauhtia, ja dataputket rikkoutuvat vähintäänkin samaa tahtia. Tekoälyprojektit etenevät alussa lupaavasti, mutta useimmiten ne tyssäävät datan laatuun. Datatiimeissä on valtavasti ymmärrystä, osaamista ja tietoa, ja asioita tehdään jo modernisti. Mutta ennen kuin dataa johdetaan liiketoimintakriittisenä, arvopotentiaali ei pääse koskaan realisoitumaan.
Dilemmana datainflaatio – datan määrä kasvaa ilman arvon nousua
Data on jokaisen organisaation kasvava sivutuote – järjestelmät tuottavat sitä taukoamatta ja automaatio kiihdyttää volyymia nopeammin kuin yksikään datasankari ehtii käsitellä. Silti monen datajohtajan arki näyttää yllättävän samalta kuin viisi vuotta sitten: uusia tarpeita syntyy nopeammin kuin kyvykkyydet kehittyvät, datan laatu vaihtelee ilman näkyvää syytä, ja integraatiot sakkaavat pienimmänkin muutoksen kynnyksellä.
Haaste on se, että dataa johdetaan irrallisina kehitysprojekteina, eikä kokonaisuudella ole selkeää omistajaa. Jokainen ratkaisu on paikallinen tai henkilösidonnainen ja rakennettu omalla logiikallaan irti muusta tuotannosta. Paradoksi syvenee, kun laatu vaihtelee, riippuvuuksia ei hallita, ja ongelmat kertautuvat.
Datajohtajan suurin dilemma on ratkaista, miten tuottaa pitkäjänteistä liiketoiminta-arvoa, jos dataa ei kohdella kriittisenä, omistettavana, mitattavana ja ennustettavana omaisuutena?
Datatuoteajattelu voi vapauttaa johtajan hallinnasta arvon johtamiseen
Datan skaalautuvuushaaste ei liity suinkaan datan määrään, vaan hyödyntämiseen. Arvo ei skaalaudu yli henkilöiden, saati tiimien, sovellusten tai liiketoiminta-alueiden. Useissa organisaatioissa data kulkee virtana vailla omistajaa. Yksi järjestelmä kerää, toinen jalostaa, ja kolmas hyödyntää ilman selkeää liimaa vaiheiden välillä. Datalle ei ole standardoituja laatuvaatimuksia, mittaamistapaa tai testausprosessia.
Ratkaisut kehitetään nopeiden tarpeiden pohjalta vapaana olevan henkilön osaamisen varassa, ja kun jotakin lähdejärjestelmässä muutetaan, virtaa hallinneet padot hajoavat. Datatuoteajattelu vastaa haasteeseen, tehden datasta luotettavaa, dokumentoitua ja systemaattisesti hyödynnettävää sekä mahdollistaen ihanteellisen rakennusalustan tekoälylle, automaatiolle ja muille analytiikkakyvykkyyksille.
Datatuoteajattelun periaate on kehittää ja ylläpitää dataa kuten mitä tahansa muutakin tuotetta: datalla on omistaja, prosessit ovat dokumentoituja, testaus on hallittua ja kaikki työskentely datan ympärillä on hallittua ja systemaattista.
Mikä on datatuote?
Datatuotteen logiikkaa voisi verrata tuotantolinjaan, jossa raaka-aineen eli datan laatu tarkistetaan puutosten ja muotoiluvirheiden osalta, jalostaminen on dokumentoitua ja mitattua ja testaaminen tapahtuu systemaattisesti jokaisessa kerroksessa. Omistaja on vastuussa siitä, että lopputulos vastaa lupausta yhdenmukaisesta, luotettavasta ja käyttökelpoisesta datasta. Käyttäjät ymmärtävät, mitä tietoa he käyttävät ja miten luotettavaa se on.
Kuten missä tahansa muussakin tuotteessa, laadulla on aina hinta. Datatuotteessa se ei välttämättä näy suoraan euroina, vaan vastuuna: huonolaatuinen data aiheuttaa kustannuksia organisaation sisällä – hidastaen kehittämistä, rikkoen raportteja, luoden tulkintaeroja ja pakottaen asiantuntijat paikkaamaan samoja virheitä kerta toisensa jälkeen. Silti dataan suhtaudutaan ilmaisena omaisuutena, joka tulee “jostain”, jonka “joku” jalostaa ja jonka seuraava hyödyntää.
Laadukas data on hyödyke, jolla on todennettava arvo
Datatuoteajattelu ei ole suinkaan uusi. Useat kansainväliset kirjoitukset ja tutkimukset ovat nimenneet datan johtamisen tuotteena menestyneimpien organisaatioiden kilpailueduksi. Mielestäni ydinajatus kiteytyy siihen, että mikään datatuote ei ole ilmainen.
Kun dataa johdetaan tuotteena, jokaisella vaiheella on arvo ja jokaisella virheellä kustannus. Tämä ei tarkoita, että organisaation sisällä laskutettaisiin euroja paikasta toiseen, vaan että rakennetaan täsmällinen ja yhteinen ymmärrys siitä, mitä laadukkaan datan tuottaminen maksaa, kuinka paljon se säästää ja mitä se mahdollistaa liiketoiminnalle.
Kun hinta, eli arvo, tehdään näkyväksi, prioriteetit muuttuvat. Laadun parantaminen muuttuu teknisestä pyynnöstä investoinniksi, jonka tuotto voidaan todentaa. Näin datakyvykkyyksien kehittäminen ei kilpaile tunnepohjalta muiden projektien kanssa, vaan kilpailee niiden tuottavuudessa. Ennen kaikkea sisäinen monetisointi tekee yhden ratkaisevan asian: tarjoaa datajohtajalle kielen, jolla keskustella liiketoiminnan kanssa samasta asiasta.
Kun datalla on selkeä omistaja ja vastuu, ja hyödyntäjät ymmärtävät, mitä sen laatu heiltä “maksaa”, syntyy tekemiseen läpinäkyvä ohjausmalli. Datajohtajan ei enää tarvitse perustella laadun tärkeyttä – prioriteetit muuttuvat automaattisesti. Huono laatu ei ole enää abstrakti ongelma, vaan konkreettinen kuluerä: korjausvelka, virheet ja väärät tulkinnat maksavat oikeaa aikaa ja rahaa. Laadukas data ei ole “kiva lisä”, vaan hyödyke, jolla on perusteltu hinta ja todennettava arvo.
Näin pääset alkuun datan johtamisessa tuotteena
Konkretian tasolla datan johtaminen tuotteena mahdollistaa sen, että data nousee paperilla tärkeästä asiasta liiketoimintakriittiseksi omaisuudeksi, reaktiivisesta ennustettavaksi ja projekteista kyvykkyydeksi. Raporttien hajoaminen jää historiaan ja tekoälymallit saadaan vietyä pilottivaiheesta käytäntöön, kun data on riittävän laadukasta.
Data toimii päivästä ja ihmisestä riippumatta, eivätkä yhden tiimin tai henkilön rakentamat ratkaisut jää paikallisiksi. Datatuote voidaan hyödyntää uudelleen useissa sovelluksissa, automaatioissa ja liiketoimintaprosesseissa ilman uusia projekteja. Aikaa ei kulu enää jatkuvaan korjailuun, vaan datatiimin työ siirtyy jatkuvasta uuden rakentamisesta jatkuvaan kehittämiseen.
Siirtymä kohti datan johtamista tuotteena kannattaa aloittaa pienestä, ja kyvykkyyttä kasvattaa vaiheittain. Alkuun pääset esimerkiksi valitsemalla yhden liiketoimintakriittisen datan käyttötapauksen ja nimeämällä sille omistajan. Omistaja vastaa standardeista, dokumentoinnista ja tavoitteisiin pääsemisestä. Omistajalla tulee toki vastuun lisäksi olla valta päättää investoinneista.
Datatuotteiden ydin liittyy liiketoimintaan, eikä sitä kannata ulkoistaa. Tiimiä kannattaa kuitenkin täydentää kriittisissä komponenteissa, kuten datatuotteiden rakentamisen ja ylläpidon mekanismeissa, jotta kehitys on pitkäjänteistä ja tehokasta. Näin oma tiimisi voi keskittyä vahvemmin liiketoiminnan ja päätöksenteon tukemiseen sekä strategiseen kehittämiseen ja arvon nopeampaan tuottamiseen.
Haluatko nostaa organisaatiosi datakyvykkyydet uudelle tasolle?
Data- ja analytiikkatiimi palveluna vie datakyvykkyytesi uudelle tasolle pysyviksi ja skaalautuviksi ratkaisuiksi, jotka tukevat liiketoiminnan kasvua. Yhtenäinen tiimimalli varmistaa johdonmukaisen datan suunnittelun, kehityksen ja ylläpidon kustannustehokkaasti ja ilman henkilöriippuvuutta.
