Datasta puhutaan paljon. Eikä suotta, sillä teknologioiden kehittymisen myötä tietoa voidaan hyödyntää yhä monipuolisemmin. Pääsääntöisesti jokaisella organisaatiolla on dataa, mutta sen koko potentiaalia ei välttämättä ole vielä valjastettu kehittävään toimintaan. Gartner ennustaa tutkimuksiin pohjautuen, että vuoteen 2022 mennessä yli 90% yrityksistä asettaa strategiassaan analytiikan olennaiseksi osaamisalueeksi ja datan kriittiseksi voimavaraksi.

Datan keruu ja säilöminen ei ole itsessään arvokasta, vaikkakin se on tärkeä osa kokonaisuutta. Todellinen arvo muodostuu siitä, miten onnistumme jalostamaan datan ymmärrettäväksi tiedoksi ja mitä voimme siitä oppia. Esittämällä oikeita kysymyksiä, on mahdollista saada hyödyllisiä vastauksia. 

Valitse mitä seuraat, jotta voit kehittää toimintaa tiedon pohjalta

Jokaisella liiketoimintaa tai toimintamalleja kehittävällä, suunnittelevalla tai johtavalla henkilöllä on mielessään lukematon määrä erilaisia kysymyksiä eri hetkissä: Milloin asiakkaamme ovat aktiivisimmillaan? Mitä toimintoja palvelustamme asiakkaamme hyödyntävät eniten? Miten eri asiakasryhmien käyttäytyminen eroaa toisistaan? Onko havaittavissa muutostrendejä? 

Massoittainen määrä dataa pilvessä ei kerro meille vielä mitään. Data muuttuu arvokkaaksi tiedoksi yhdistelemällä ja analysoimalla. Visuaalisesti selkeä esitysmuoto havainnollistaa ja auttaa ymmärtämään tietoa. Siten mahdollistuu tietoon pohjautuva johtaminen, jolloin mutuilun aika jää historiaan. Olennaista on kohdentaa ja rajata: mitä haluamme tietää ja mikä tieto on olennaista juuri nyt? 

Siksi datan hyödyntämiselle tulisi määrittää liiketoiminnalliset tavoitteet: mitä halutaan saavuttaa ja mitä konkreettisia askeleita tehdään niiden tavoittamiseksi. Tieto on valtava mahdollisuus kun se valjastetaan tehokkaaseen käyttöön. Datan ja sen analysoinnin avulla voimme oppia ymmärtämään asiakkaitamme ja kehittää toimintaamme. 

Miten päästä alkuun datan hyödyntämisessä

Kun organisaatiossa halutaan syventää datan hyödyntämistä ja tavoitteet ovat hahmotettu, kannattaa aluksi realistisesti miettiä, millaisia resursseja on käytettävissä. Pohdinta auttaa esimerkiksi hahmottamaan IT-arkkitehtuuriin soveltuvat teknologiavalinnat ja käytettävissä olevan osaamisen aiheeseen liittyen. Samalla kannattaa kartoittaa lähtötilanne: millaista dataa on olemassa, missä sitä säilytetään ja onko se vertailukelpoista? Avuksi kannattaa ottaa aiheeseen perehtynyt kumppani. 

Alkukartoituksen jälkeen on aika rakentaa perusta ja tarpeen mukaan viilata olemassa olevaa toimintamallia. Toisinaan alkuvaiheessa saattaa olla tarve yhtenäistää olemassa olevaa dataa, luoda datan käsittelyn käytännöt, valita käytettävät teknologiat ja määrittämään kokonaisuus vastaamaan asetettuja tavoitteita.

Tärkeää on huomioida datan laatu ja määrä. Vaikka kaikenlaisesta raportoinnista puhutaan välillä löyhästi analytiikkana, todellisuudessa aito tietoa jalostava ja vertaileva analytiikka vaatii runsaasti dataa. Toisaalta runsaskaan määrä dataa ei välttämättä vie eteenpäin, mikäli se on laadullisesti heikkoa tai se ei kohdistu tavoitteisiin. 

Lopuksi tarvitaan ratkaisu, joka analysoi ja visualisoi datasta sellaista tietoa, joka on ymmärrettävää ja jota voidaan käyttää toiminnan kehittämiseen. Parhaimmillaan ratkaisu on käyttäjälähtöinen ja mahdollistaa paitsi tämänhetkisten, myös tulevaisuudessa esille nousevien kysymysten esittämisen. 

Monad Data -palvelut 

Monad Data -palvelut keskittyvät tiedon hyödyntämisen kokonaisuuksiin sen kaikissa vaiheissa: keruusta säilömiseen ja käsittelystä analysointiin. Rakennamme kanssasi prosessit ja tiedon keräämisen mallit, jonka rinnalle voimme tuottaa tarpeisiisi tekoälyä hyödyntäviä räätälöityjä data-analytiikan ohjelmistoja. 

Tutustu miten toteutimme Capfulille liikkeenjohdon konsulttien skenaario- ja strategiatyöskentelyyn suunnitellun data-analyysiohjelmiston uudistamisen.

Capfulin data-analytiikkaohjelmisto on nimeltään Scenario Builder.