noun_Email_707352 Breadcrumb arrow noun_917542_cc noun_Globe_1168332 Map point Play Untitled Retweet

Datakeskeiseksi organisaatioksi muuttuminen vaatii kovaa työtä

Blogi - Fredrik Jansson

08 heinäkuuta 2019

Ei ole montakaan organisaatiota, jossa datakeskeinen toiminta ei olisi ollut jollakin tavalla esillä. Kuitenkin niissäkin, joissa asiaan on päätetty panostaa vakavissaan, yleensä yliarvioidaan omat kyvykkyydet käyttää dataa tuotteen, palvelun tai toiminnan parantamiseen. Vastaavasti aliarvioidaan ”digiloikkaan” vaadittava aika, resurssit ja sitoutumisen aste.

Monella yrityksellä ja muulla toimijalla on vahvaa osaamista operatiivisen toimintaan liittyvän analytiikan sekä tuotannonohjauksen alueilla. Kun tähdätään uusien liiketoimintahyötyjen tai uuden liiketoiminnan aikaansaamiseen, tähän johtavan datastrategian yllä leijuu vielä usein suuri kysymysmerkki.

Tulosta ei synny puuhastelemalla

Monessa organisaatiossa on johdon siunaus kokeiluille keinoälyn ja datan parissa. Kokeilut on kuitenkin tuomittu jäämään kokeilujen asteelle, jollei asiaan paneuduta kunnolla ja riittävän pitkäjänteisesti.

Datakeskeiseksi organisaatioksi muuttumiseen on oltava liiketoimintakeskeinen syy ja muutoksen tulisi aina lähteä liiketoiminnan tarpeista. Liiketoimintalähtöisyyden lisäksi keskeisiä edellytyksiä on kokemuksen mukaan, että muutoksella ei ole vain johdon siunaus, vaan että johto asettuu itse johtamaan muutosta.

Tiedonhallinnan organisointi on avainasemassa: kun toimitaan suuressa tai monisyisessä organisaatiossa tai ekosysteemissä, tiedon hallintamallin vaatima työ moninkertaistuu. On hyvin tyypillistä, että aliarvioidaan työn määrää datan keräämisen ja huoltamisen parissa sekä yliarvioidaan oman organisaation datan laatua lähtötilanteessa.

Myös tarvittavien teknologioiden osaamisen on oltava riittävän korkealla tasolla, jotta oman organisaation kohdalla voidaan todellisesti validoida paras tai parhaat käyttöön otettavat teknologiat. Usein lähtötilanteessa on järkevää lähteä liikkeelle ulkoisen kumppanin kanssa kunnollisella lähtötilanteen analyysilla, jossa arvioidaan oman organisaation kyvykkyyttä ja myös kulttuurillista valmiutta datakeskeiseen tekemiseen.

Viisiportainen kyvykkyysaste

Organisaation kyvykkyyksiä datan hyödyntämisessä kuvataan termillä datamaturiteetti. Perinteiset tietojärjestelmät, toiminnanohjausjärjestelmät ja tehokaskin raportointi ovat datakeskeisessä toiminnassa vasta lähtötaso (taso 0).

Ykköstasolla haetaan datavetoisuudelle ja tekoälyn hyödyntämiselle konseptin toimivuuden osoituksia (Proof of Concept). Datan käsittelyssä siirrytään raportoinnista analytiikkaan. Johto on sitoutunut muutokseen ja vaatii ennakoivaa toimintamallia. Sitoutuminen merkitsee samalla halua investoida muutokseen, ei pelkkiä kokeiluja.

Kakkostasolla on luotu tiedon hallintamalli, tietoaltaat/-varastot on pystytetty, analytiikkaa rakennettu ja prosessien automatisointi tekoälyn avulla on aloitettu. Ylin johto johtaa muutosta. Uudenlainen toiminta voidaan aloittaa.

Kolmostasolla kaikki toimintaprosessit on automatisoitu ja ihmisten työpanos voitu suunnata poikkeamien käsittelyyn rutiinitehtävien sijasta. Tekoäly on otettu täysimittaisesti käyttöön. Saavutetaan merkittävää kilpailuetua.

Nelostasolla kaikki ekosysteemin osalliset ovat yhteydessä toisiinsa rajapintojen kautta. Ihannetapauksessa organisaatio on luonut ekosysteemin ja rajapinnat, jotka muodostuvat de facto -standardiksi ja kaikki alan toimijat haluavat liittyä siihen.

Suurin osa toimijoista toimii tällä hetkellä tasolla yksi.

 

Kiipeäminen on kovaa työtä

Vasta yllä kuvatulla kakkostasolla alkavat hyödyt näkyä. Sinne pääseminen edellyttää jopa parin-kolmen vuoden työtä ja riittävästi resursseja – johdon sitoutumisen ja vetovastuun lisäksi. Organisaatioiden strategioiden, johtajien ja liiketoiminnan painopisteiden muuttuessa tämä kulminoituu usein kysymykseen: mikä on yrityksen kestävyys pitkässä juoksussa?

Hyviä esimerkkejä löytyy aivan kotikulmilta. Helsingin ja Uudenmaan Sairaanhoitopiiri (HUS) on esimerkki tason kaksi toimijasta ja on luonut itselleen pohjan datan sekä tekoälyn täysimittaiselle hyödyntämiselle. Kahden vuoden määrätietoinen kehitystyö alkaa kantaa hedelmää. Parhaillaan rakennetaan ekosysteemiä terveysdatan ympärille, ja se on jo vetänyt puoleensa isoja kansainvälisiä toimijoita, jotka haluavat tehdä tutkimusta HUS:n ympäristössä.

Moni puhuu, harva tekee

Datakeskeisessä toiminnassa on hankala päästä alkuun. Hyödyt näyttäytyvät epämääräisinä, ja siksi päätöksenteko on vaikeaa – onko tarvetta, onko nyt oikea hetki, mitä kilpailijat tekevät, pitäisikö odottaa teknologian kehittymistä. Lisäksi tulevat vastaan sitoutuminen, aika, osaaminen, resurssit ja kohtuullisen suuri investointitarve.

Tiedolla on hyvä osaaminen ja referenssejä analytiikka- ja transformaatiopartnerina toimimisesta datakeskeistä liiketoimintaa kehitettäessä. Useimmiten aloitetaan organisaation maturiteettianalyysilla, jossa 50–100 henkilön haastatteluin selvitetään organisaation tahtotila, todelliset kyvykkyydet ja valmiudet. Kohdennetuin kokeiluin löydetään sopivat käyttötapaukset. Vuorovaikutteisessa kehittämismallissa haetaan määrämuotoista ja skaalautuvaa tapaa luoda organisaatiolle toimiva datastrategia ja transformaatiopolku. Moni pohtii, mitä pitäisi tehdä. Tiedätkö sinä, missä datakeskeisen kyvykkyyden osalta teillä oikeasti mennään?

Fredrik Jansson, Principal Consultant, Data Transformation, Tieto

Fredrik on datalähtöisen liiketoiminnan transformaatioasiantuntija. Hänen intohimonaan on löytää ekosysteemeihin perustuvan yhteisen innovaation pohjalta uusia liiketoimintamahdollisuuksia asiakkailleen. Hän on mukana merkittävissä suomalaisissa ja kansainvälisissä innovaatio-ohjelmissa luomassa uudenlaista, dataan perustuvaa taloutta.

Jaa Facebookissa Jaa Twitterissä Jaa LinkedInissä