Kuinka rakennat data- ja analytiikkakyvykkyyksiä, jotka toimivat myös huomenna?

Datajohtajan tavoitetila on usein data- ja analytiikkakyvykkyys, joka toimii ennustettavasti, skaalautuu liiketoiminnan mukana ja tuottaa arvoa johdonmukaisesti. Tavoitetilan voi saavuttaa rakentamalla datan ympärille palvelullisen toimintamallin, joka tekee kehittämisestä realistista, mitattavaa ja ylläpidettävää ja nostaa datan kriittiseksi kyvykkyydeksi.

Visiona ennustettava, skaalautuva ja arvoa tuottava data- ja analytiikkakyvykkyys?

Aiemmassa blogissani avasin datatuoteajattelun mahdollisuuksia datan arvon valjastamisessa. Tuotelähtöinen kehitys voi johtaa ihannetilanteeseen, jossa data on luotettavaa ja ehjää sekä sitä kehitetään, testataan ja mitataan systemaattisesti skaalautuvana kokonaisuutena.  

Kun dataa johdetaan tuotteena, myös strateginen suunta ja budjetointi sidotaan elinkaaren logiikkaan projektilähtöisen mallin sijasta, mikä tekee kehittämisestä ennakoitavaa ja pitkäjänteistä. Ennustettava, skaalautuva ja arvoa tuottava analytiikkakyvykkyys, tai datatuote, voidaan saavuttaa viemällä toimintaa vahvasti palvelumuotoiseen suuntaan.  

Palvelulla tarkoitan sitä, että datan kehittämisen ympärillä toimintamalli on jatkuva, systemaattinen, dokumentoitu ja sillä on omistaja. Logiikkaani avatakseni, projektiluontoisesti voidaan tuottaa kyllä erinomaisia dataratkaisuja, mutta palvelullinen malli jalkauttaa nämä ratkaisut pysyväksi, kehittyväksi kyvykkyydeksi koko organisaatiossa.

Mitä palvelu tarkoittaa datan ja analytiikan kontekstissa?

Organisaation sisäinen datatiimi tuottaa jo nyt palvelua, vaikka sitä ei aina mielletä sellaiseksi. Jatkuva kehittäminen on abstrakti ajatus, mutta palvelulla on aina vastaanottaja, odotusarvo ja laatuvaade – siksi se tekee kehittämisestä konkreettista ja mitattavaa. 

Siinä missä tuote määrittää, mitä data mahdollistaa, palvelu määrittää, miten tuo mahdollistaminen toteutuu arjessa. Kuinka laatua valvotaan, miten poikkeamiin reagoidaan ja miten esimerkiksi käyttökokemus säilyy yhdenmukaisena. Tuote on siis lupaus, ja palvelu on se mekanismi, joka varmistaa lupauksen täyttymisen. 

Palvelumalli tekee juuri jatkuvan kehittämisen abstraktista käsitteestä konkreettista. Datatuotteella on omistaja, jolla on vastuu muun muassa laadusta. Laatu vaatii dokumentaatiota, testausta ja kehitystä, joka seuraa jatkuvaa rytmiä. “Rytmi” on tämä arvoa tuottava prosessi, joka pitää datatuotteen elävänä ja toimivana. Tämän rytmin pitäisi nojata määritettyihin toimintatapoihin ja yhteisiin sopimuksiin.

Palvelumallin osittainen ulkoistaminen vapauttaa sisäisen datatiimin oleellisimpiin tehtäviin

Sisäisen tiimin organisaatiolle tuottamaa palvelua voi ja kannattaa vahvistaa myös ulkoisella tuella. Palvelumalli skaalautuu paremmin, kun sen ympärille tuodaan kapasiteettia ja osaamista joustavasti tarpeen mukaan. 

Ulkopuolinen kumppani voi täydentää puuttuvaa osaamista, ehkäistä riskejä ja nopeuttaa kehitystä. Ulkoisena palveluna ostettu tiimimalli skaalautuu ketterästi alkuvaiheen kyvykkyyksien kasvattamisesta jatkuvaan tekemiseen ja tarjoaa ratkaisun tilanteeseen, kun oma tiimi on kuormittunut, lomat tai henkilövaihdokset uhkaavat jatkuvuutta tai organisaation tavoitteena on nostaa tekemisen tasoa ilman, että kustannukset karkaavat.  

Ulkoisen palvelun tarjoama laaja-alainen erityisosaaminen voi vahvistaa kyvykkyyttä niin tekoälyn hyödyntämisen mahdollistamisessa kuin datakulttuurin ja data governancen kehittämisessä. Perinteisestä ulkoistamisesta palvelu eroaa siinä, että palvelullista mallia voidaan skaalata hyvin helposti. Palvelu pitää sisällään dokumentoinnin ja projektinhallinnan sekä nojaa käytetyimpiin kehitysmalleihin, joita voidaan tarpeen tullen hyödyntää.

Kolme strategista hyötyä, joita palvelumalli tarjoaa

Data- ja analytiikkatiimi palveluna tekee kustannuksista ennakoitavia ja arvoon sidottavia tuntien sijasta. Palvelun avulla prosessit tehostuvat, testaus ja dokumentointi ovat sisäänrakennettuja ja toimintavarmuus kasvaa. Ennakoiva kehittäminen vähentää tarvetta korjaamiselle ja viiveille, ja selkeät mittarit varmistavat toivotun palvelutason. Alla avaan tarkemmin, miten nämä strategiset hyödyt syntyvät.

Kustannustehokkuus

• Kustannukset kohdistuvat siihen, mikä tuottaa arvoa, eli datatuotteen toimivuuteen, kehittymiseen ja jatkuvuuteen
• Kun laatuongelmat havaitaan ennakkoon ja korjausvelka pysyy hallinnassa, myös yllättävät kustannukset vähenevät

Riskienhallinta 

• Palvelumalli pienentää operatiivisia riskejä, koska sen rakenteisiin kuuluu valvonta, dokumentointi ja systemaattinen testaus.  
• Omistajuus ja vastuunjako ovat selkeitä, mikä vähentää epävarmuutta ja ehkäisee tilanteita, joissa ongelmat jäävät vaille omistajaa. Näin vikoja voidaan ennakoida ja toiminta on nopeampaa.

Ennustettavuus

• Palvelumalli sisältää selkeät mittarit ja prosessit sekä tarvittaessa myös SLA:t, jotka varmistavat tasalaatuisen toimituskyvyn.
• Laatu ja kapasiteetti ovat mitattavissa, mikä lisää läpinäkyvyyttä ja suunnitelmallisuutta.
• Data ja analytiikkaratkaisut toimivat ennustettavasti, ja organisaatio voi suunnitella päätöksentekonsa ja kehittämisensä luotettavan datan varaan.

Miltä data- ja analytiikkatiimi palveluna näyttää käytännössä?

Käytännössä palvelumalli rakentuu kolmen toisiaan täydentävän osa-alueen ympärille. Ensimmäinen on jatkuva kehittäminen: datatuotteita parannetaan, DataOps-käytännöt ohjaavat tekemistä ja kokonaisuutta optimoidaan tasaisesti.  

Toisena kerroksena toimii jatkuva ylläpito, jossa laadunvalvonta, monitorointi, integraatiot, testaus, versionhallinta ja dokumentointi varmistavat datatuotteiden toimintavarmuuden arjessa. 

Kolmantena on osaamisen joustava skaalaus – mahdollisuus tuoda tiimiin esimerkiksi data engineer-, BI-kehittäjä- tai data scientist -osaamista juuri silloin kun sitä tarvitaan, sekä saada senioritukea arkkitehtuurin ja analytiikan kehittämiseen. 

Tämä malli pitää omistajuuden organisaatiolla, sillä tuoteomistajuus säilyy aina tilaajalla. Ulkoinen kumppani toimii osana samaa rytmiä, prosesseja ja backlogia kuin sisäinen tiimi, joten rinnakkaisen lisätekemisen riskistä ei tarvitse huolestua. Mallissa aina vähintään kahdella kehittäjällä on ymmärrys kehityksen tilanteesta. Käytännössä tämä varmistetaan backlogin läpinäkyvyydellä ja tiimin sisäisellä kommunikaatiolla. Malli täydentää olemassa olevaa palvelua ja vahvistaa sen jatkuvuutta. 

Siinä missä projekteja mitataan tunneissa, palvelumallia tulisi mitata tuloksissa. Mittarit tulisi sitoa datatuotteen toimivuuteen ja suorituskykyyn, eikä siihen, kuinka monta tuntia kehitykseen kului. Vain näin voidaan ohjata resursseja todellisen arvon tuottamiseen.

Palvelumalli on perusta myös tekoälyn ja automaation skaalautuvalle hyödyntämiselle

Kun perusta on kunnossa, tekoäly ei jää kokeiluksi tai yksittäisiksi piloteiksi, vaan kehittyy osaksi arkea. Kyvykkyydet eivät katkea henkilövaihdoksissa tai järjestelmämuutoksissa, ja uusia käyttötapauksia voidaan viedä tuotantoon ilman, että ympäristö horjahtaa. Palvelumalli tekee AI:sta ja automaatiosta johdonmukaisesti kehittyviä kyvykkyyksiä, joilla on selkeä omistajuus, mittarit ja jatkuva parantamisen kulttuuri. 

Lopulta kyse on tavasta varmistaa, että datasta syntyy pysyvää kilpailuetua. Kun kehittämistä ei tehdä irrallisina ponnistuksina vaan systemaattisena palveluna, data toimii aina – ja mahdollistaa sen, että organisaatio voi kasvaa, uudistua ja innovoida datan varassa myös tulevaisuudessa.

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.

Tutustu palveluun