21.6.2017Blogi

Dataohjautuva kulttuuri, vaihe 6: jaa ja aloita alusta

Onneksi olkoon, ensimmäinen vaiheenne kohti dataohjautuvaa organisaatiota on kohta valmis! Olette kulkeneet pitkän matkan tunnustelemalla analytiikan maata allanne (Vaihe 1), visioineet uuden tavoitellun pisteen (Vaihe 2), priorisoineet ideanne (Vaihe 3), hankkineet tarvittavan osaamisen (Vaihe 4) ja tehneet ensimmäisen ponnistuksenne sitä kohti (Vaihe 5). Nyt on aika pysähtyä hetkeksi ja muotoilla oppimaanne muille viestittävään muotoon.

Blogisarjani viimeisessä osassa käyn läpi, kuinka datahankkeen toteutuksessa oppimaanne levitetään organisaatiossa. Osaaminen ja kulttuuri asuvat ihmisissä ja leviävät arjen kohtaamisissa. Siksi on tärkeää kertoa tuloksistanne ja opeistanne myös muille, sillä viestimällä tuloksistanne herätätte mielenkiintoa ja inspiroitte ihmisiä ympärillänne.

4 vaihetta dataohjautuvan kulttuurin levittämiseen

Käytän avukseni japanilaislähtöistä organisaation oppimisen työkalua, eli SECI-mallia. SECI-malli on uuden tiedon luomisen prosessimalli, joka kannustaa hiljaisen tiedon (arjen töissä kertynyttä kokemukseen perustuvaa tietoa) ja eksplisiittisen (helposti ohjeistettavan tiedon) vuorovaikuttamiseen ja yhdistämiseen. Mallinna se korostaa arjessa kertyvän kokemuksen jakamista ja dokumentointia soveltuvilta osin. Onnistuneella vertaiskoulutuksella ja helposti saatavilla olevilla tuotoksilla ympärillä olevien kollegoiden kynnys hyödyntää jo olemassa olevaa madaltuu vähentäen päällekkäisen työn tekemistä.

SECI-mallin mukaan uutta tietoa luodaan syklisesti neljässä vaiheessa: erilaisten tietojen yhdistämisellä, sisäistämisellä, sosialisaatiolla ja ulkoistamisella.

Näitä vaiheita noudattamalla varmistat, että koko organisaatio ymmärtää dataohjautuvuuden vaikutukset ja hienouden, ja että koko organisaatio tulee seisomaan uusien dataohjautuvien toimintatapojen takana.

Kuva. SECI-malli, tiedon luominen organisaatiossa

1. Yhdistäminen

Yhdistämisvaiheessa on kysymys ympäröivän tiedon valitsemista ja yhdistämistä uniikilla tavalla uudeksi juuri teidän liiketoimintaympäristöön sopivaksi kokonaisuudeksi.

Esimerkki: Olette tämän blogisarjan oppien mukaisesti toteuttaneet analytiikkaan liittyvän harjoitteen, jossa olette keränneet dataa eri lähteistä ja yhdistäneet sitä teidän tarpeisiin sopivaksi. Kirjatkaa ylös mitä dataa olette yhdistäneet, minkälaisia lopputuloksia odotitte/saitte ja mitä uusia havaintoja löysitte. (Vaihe 5 toteutusvaihe, viikot 0-3) Hyödyntäkää tarvittaessa kuvia, videoita tai vaikka 3d-malleja kuvataksenne parhaiten tekemäänne työtä.

2. Sisäistäminen

Sisäistämisessä on kysymys kerätyn datan ja siitä jalostetun tiedon muuttumista syvälliseksi tietämykseksi.

Esimerkki: Kokeiltuanne havaintojanne käytännössä (Vaihe 5, seurantavaihe, viikot 3-5) olette ymmärtäneet syvällisemmin raakadatan ja reaalimaailman vaikutusta toisiinsa luoden tietämystä omasta liiketoimintaympäristöstänne. Kirjatkaa ylös lopputulokset. Miettikää mitä teitte havaintojenne perusteella ja mikä oli kokeilujenne lopputulos?

3. Sosialisaatio

Sosialisaatiossa on kysymys vaikeasti jaettavan osaamisen ja tietämyksen välittämistä ihmisten kohtaamisten avulla.

Esimerkki: Pitäkää demo tai koulutuksen omainen tietoisku ympäröiville ihmisille ja loppukäyttäjille. Kertomalla lyhyesti miksi, mitä ja miten teitte, mitä opitte ja miten muut voivat hyödyntää tuotoksianne, on helpoin tapa madaltaa muiden kynnystä tarttua tuotoksiinne ja hyödyntää keräämäänne oppia.

4. Ulkoistaminen

Ulkoistamisvaiheessa kertynyt tietämys laaditaan ohjeistukseksi ja kerätty data jaetaan koko organisaation saataville.

Esimerkki: Perustakaa/käyttäkää olemassa olevaa portaalia toteuttamanne ohjelmistokoodin ja tuotetun tiedon jakamiseen. Jakamalla tuloksenne koko organisaatiolle (tai soveltuvilta osin koko maailmalle) muut voivat hyödyntää tuloksianne omassa yhdistämisvaiheessaan.

Jaettuanne oppimaanne on aika aloittaa alusta, eli ensimmäisestä vaiheesta. Kartoittakaa, kuinka analytiikan maturiteettinne on muuttunut toteuttamanne ensimmäisen ponnistuksen myötä ja jatkakaa kohti uusia toteutusideoita. Dataohjautuva organisaatiokulttuuria ei osteta palveluna tai vaan se syntyy pikkuhiljaa vaihe vaiheelta arjen pienissä teoissa ja päätöksissä.

Toivottavasti blogisarjastani oli sinulle ja organisaatiollenne apua dataohjautuvuuteen pääsyssä. Mikäli sinulla on mitä tahansa kysyttävää tai kommentoitavaa kirjoituksiini liittyen tai kaipaatte apua datan hyödyntämisen aloittamisessa tai syventämisessä, otathan rohkeasti yhteyttä! Lataa myös kokoamani maksuton dataostajan opas, jossa kerron datan käytön hyödyistä vielä laajemmin ja tarkemmin.

Onnea matkaan ja menestystä datamatkallenne!

Olli Lindroos työskentelee Solitalla Agile Data-tiimissä. Hän on intohimoinen oppija ja datakulttuurin puolestapuhuja, jota innostaa teknologia kaikissa muodoissaan niin käyttökokemuksena, teknisinä toteutuksena ja liikejohdon strategiamahdollisuutena. Olli kuvailee itseään myös isäksi, nörtiksi ja ruoka- ja juomahifistelijäksi. Vapaa-ajallaan Olli koeponnistaa kaikkea uusimpia trendejä kuluttajan roolissa ja tarvittaessa rakentaa tarvitsemansa IoT-mittauslaitteiston itse. Seuraa Ollia Twitteristä @ollilind-käyttäjätunnuksella.

Solita Case Amer Sports tekoäly