Kun datastrategia on linjassa liiketoiminnan tavoitteiden kanssa, on seuraava askel rakentaa tekninen ja organisatorinen kyvykkyys datan hyödyntämiseksi. Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että organisaatiossa luodaan yksi yhteinen, hyväksytty totuuden lähde tiedolle: tietoalusta.
Tietoalustahankkeen onnistumisen edellytys on, että strategiavaiheessa on tunnistettu olennaiset sidosryhmät, järjestelmät, prosessien ja datan omistajat sekä alustalle tuotavan datan vaatimukset. Kyse ei ole vain teknisestä projektista, vaan laajasta muutosprosessista, jossa suunnitellaan integraatiot, määritellään tietomallit, rakennetaan ympäristöt ja varmistetaan tietoturva ja tietosuoja.
Kaikki data ei ole arvokasta
Kaikki data ei ole relevanttia. Tietoalustan pystytysvaiheessa keskeistä on tunnistaa ne datasetit, joista on aidosti hyötyä, ja yhdistää ne liiketoiminnan tarpeisiin. Erityisesti poikkitieteellinen yhdistely tuo lisäarvoa, mutta samalla paljastuu usein haasteita, kuten datan sirpaleisuus, vaihteleva laatu ja epäselvät omistajuudet.
Hyvin suunnitellulla ja rakennetulla alustalla keskitytään aineiston rakenteiden ja semantiikan yhtenäistämiseen sekä laadun parantamiseen. Tämä vaihe on teknisesti vaativa ja edellyttää tyypillisesti ulkopuolista asiantuntemusta.
Hyvin rakennettu tietoalusta mahdollistaa täysin uusia liiketoimintamalleja.
Tietomallien avulla dataa kuvataan ja konvertoidaan liiketoiminnan ymmärtämään muotoon – tukemaan esimerkiksi laskentaa, analytiikkaa tai historiallisen tiedon käyttöä. Samalla luodaan edellytykset organisaation tiedon visualisoinnille ja hyödyntämiselle eri prosesseissa.
Kun tietoalusta ja tietomallit ovat ensimmäisessä toimivassa muodossaan, voidaan datan arvoa alkaa realisoimaan käytännössä. Ensimmäisenä kannattaa ratkaista akuutimmat kipupisteet ja tärkeimmät käyttökohteet. Tällä tavoin organisaatiossa syntyy luottamusta ja nähtävää hyötyä datatyölle.
Lue myös: Datasta teollisuuden kilpailuetu, osa 1: Näin rakennat datastrategian, joka palvelee liiketoimintaa
Paluu liiketoimintatavoitteisiin on tässä vaiheessa tärkeää: kun esimerkiksi tiedolla johtamisen pullonkauloja saadaan purettua tai päätöksenteon laatua parannettua, alkaa hanke maksaa itseään takaisin. Samalla organisaatio ottaa askelia kohti datatalouden hyödyntämistä.
Logistiikasta datatalouteen
Tietoalustatyö usein avaa näkymän siihen, mitä kaikkea datan avulla voisi vielä tehdä. Tyypillisesti organisaatioissa nälkä kasvaa syödessä, ja kehityskohteita syntyy lisää sitä mukaa kun edistystä tapahtuu. Esimerkkinä onnistuneesta data-alustan hyödyntämisestä toimii A.P. Moller – Maersk, joka on kehittynyt logistiikkatoimijasta datatalouden palvelutoimijaksi. Yhtiö rakensi pilvipohjaisen tietoalustan hajautuneiden järjestelmiensä yhdistämiseksi. Työn myötä Maersk:
- tarjosi asiakkailleen reaaliaikaista toimitusketjun näkyvyyttä
- ennusti viiveitä koneoppimisen avulla
- optimoi operatiivisia toimintoja sää- ja satamadatan perusteella
- loi uusia liiketoimintatuotteita, kuten Maersk Flow -logistiikkapalvelun
- muutti organisaation kulttuuria datavetoisemmaksi
Kun data toimii tunnistettujen tarpeiden mukaisesti – olipa kyse sitten tuotannon valvonnasta, mittaristojen automatisoinnista tai toimitusketjun seurannasta – sen hyödyt näkyvät konkreettisena tehokkuutena, parempana laatuna ja fiksumpina päätöksinä.
Hyvin rakennettu ja hyödynnetty tietoalusta ei ole pelkkä IT-projekti. Se voi mahdollistaa täysin uusia liiketoimintamalleja ja toimintatapoja, ja olla organisaation seuraava strateginen kilpailuetu.
