Miten saada liiketoiminnan data hyötykäyttöön automaation avulla? Haastattelimme aiheesta Mika Naatulaa, joka toimii Enfon data- ja analytiikkayksikön CTO:na. Naatulan kollegat Enfolla ovat kehittäneet palvelun, joka mahdollistaa tiedonkäsittelyn automaation Microsoftin Azure Synapse -alustalla. 

Mika Naatula uskoo, että meidän tulisi kohdella dataa arvokkaana strategisena mahdollistajana.

“Dataa syntyy sivutuotteena lähes kaikista liiketoimintaprosesseista, mutta sen hyödyntäminen alkuperäisen prosessin ulkopuolella vaatii aktiivisia toimenpiteitä, kuten muokkausta, yhdistelyä ja talletusta, joiden tuloksena datasta saadaan tuotettua käyttökelpoista tietoa. Käytännöllisesti katsoen jokaisessa yrityksessä ja organisaatiossa tehdään datan käsittelyä sen jatkohyödyntämistä varten. Käsittely tapahtuu joko täysin manuaalisesti tai koodaamalla räätälöityjä käsittelyjä”, Naatula kertoo.

“Enfon ADA-tuote on Azuressa toimiva natiivi SaaS-pilvipalvelu, joka automatisoi tiedonkäsittelyn rakentamista Azure Synapse -alustalle”

Hänen mukaansa suuri osa tarvittavista datan käsittelytoimenpiteistä voidaan nykyaikaisen automaation keinoin tuottaa huomattavasti aiempaa helpommin, vähemmällä työmäärällä ja ilman inhimillisiä virheitä. 

“Automaatio auttaa datan löytämisessä tietolähteistä, sen poimimisessa, yhdenmukaistamisessa ja muuttamisessa hyödyntämisessä käytettävään muotoon, kuten dimensionaaliseen tai datavault-tietomalliin. Tärkeä lisähyöty automaatiosta on datalle tehtyjen käsittelyjen jäljitettävyys. Samalla kun automaation avulla tuotetaan datan käsittelyjä, syntyy myös sivutuotteena metatiedot käsittelyketjusta, jolloin tiedetään tarkasti, mistä tiedot ovat peräisin”, Naatula sanoo. 

Hänen mukaansa sama toimii myös toiseen suuntaan, kun halutaan tietää, mihin lähtötietoja käytetään.

Automaation liiketoimintahyötyjä voi konkretisoida automaation vaikutusten kautta. Tarvittava työmäärä on oleellisesti pienempi sekä datan käsittelyjen rakentamisessa että tarvittavassa testauksessa. Näin data saadaan nopeammin palvelemaan liiketoiminnan tietotarpeita.

“Automaation tuottama tietojen jäljitettävyys auttaa täyttämään viranomaisvaatimuksia sekä helpottaa merkittävästi järjestelmän ylläpitoa. Datan alkuperä eli ”data lineage” saadaan kätevästi jakeluun data katalogin kautta, niin että liiketoimintakäyttäjät ymmärtävät, mistä tiedot ovat peräisin ja mihin niitä käytetään”, Naatula kuvaa.

Riski virheellisen datan päätymisestä käyttöön vähenee automaation poistaessa inhimilliset tiedonkäsittelyn rakentamisen virheet. Virheellisestä tiedosta aiheutuvat haitat voivat joissain liiketoiminnoissa olla hyvinkin merkittäviä. Mika Naatulan antamassa esimerkissä tuotantoprosessin optimointiin käytetty virheellinen data voi johtaa linjaston tyhjäkäyntiin. Vaikutus kertautuu helposti muihin prosessin osiin aiheuttaen turhaa odottelua ja toimitusten viivästymistä.

ADA tarjoaa automatisoitua tiedonkäsittelyn rakentamista Azure Synapse -alustalla

ADA on Enfon tuotekehityksen tuloksena syntynyt palvelu, joka tuo helpotusta organisaatioiden tiedonkäsittelyn haasteisiin. Miten ADA oikein toimii?

Enfon ADA löytyy Azuren markkinapaikalta. Linkki markkinapaikalle löytyy artikkelin lopusta.

 

“ADA-tuote on Azuressa toimiva natiivi SaaS-pilvipalvelu, joka automatisoi tiedonkäsittelyn rakentamista Azure Synapse -alustalle. Edellä kuvattujen automaation etujen lisäksi ADA osaa optimoida ajoketjujen muodostamista huomioimalla datan sisältämiä riippuvuuksia, automatisoimalla tuotantoonsiirtoja, ja se sisältää jopa kevyen käyttöliittymän ydintietojen ylläpitoon. Lopputuloksena ADA rakentaa käsittelyistä Azure Data Factory -ajoja, jotka toimivat täysin riippumatta ADA-tuotteesta. Tietojen alkuperän raportointia varten ADA sisältää valmiin liittymän Microsoftin Azure Purview -palveluun. ADA ei siis muodosta pelättyä lukitusta tuotetoimittajaan”, Naatula lopettaa.

ADAn Azure Marketplacen sivu

Enfon verkkosivut

Enfon Ite wiki -profiili