02.11.2017Blogi

Onko tulevaisuuden liiketoimintasi kestävällä datapohjalla?

Tulevaisuudessa datakyvykkyytesi määrittää todennäköisesti sinunkin liiketoimintasi menestyksen, halusit tai et. Voittajia eivät ole ne, jotka nopeimmin tekevät irrallisia data science -harjoitteita tai kokeilevat blockchaineja tai muita hypeteknologioita. Voittajia ovat ne, jotka kokeilujen rinnalla panostavat kestävään ja läpinäkyvään data-arkkitehtuuriin, joka mahdollistaa nopean liiketoimintalähtöisen toteuttamisen ja joka skaalautuu helposti muuttuvan liiketoiminnan myötä. 

Yrityksissä ja muissa organisaatiossa on viime aikoina mietitty kuumeisesti, mitä koneoppimisen ja AI:n läpimurto tarkoittaa ja miten organisaation operatiivista toimintaa ja mahdollisesti koko liiketoimintamallia pitää muuttaa datan ja analytiikan avulla. On selvää, että pysyäkseen kilpailukykyisenä, mikään organisaatio ei voi jättäytyä täysin tämän ilmiön ulkopuolelle. Ilman oikeanlaista, oikeassa muodossa ja helposti saatavilla olevaa informaatiota analyyttiset algoritmit ja mallit ovat rakenteellisesti täysin turhia.

Yritysten data on tyypillisesti hajallaan – kuinka ottaa homma hallintaan?

Hajallaan olevan datan pohjalle on haastavaa rakentaa tiedolla johtamisen kulttuuria tai kehittää uusia digitaalisia palveluita ja liiketoimintaa. Monessa yrityksessä hajanaisuuden ongelmaa on jo pitkään yritetty ratkaista tietovarastoinnilla ja joissain yrityksissä ollaan asian kanssa jo hyvällä mallilla. Datan ja analytiikan nousu osaksi operatiivista liiketoimintaa on kuitenkin vienyt datapääoman hallinnan haasteet uusiin mittasuhteisiin.

Tehdyt analytiikkaratkaisut ja -kokeilut ovat toistaiseksi liian monesti olleet pistemäisiä temppuja ja käsin koodattuja ratkaisuja, jotka eivät ole kestävällä ja skaalautuvalla pohjalla. Kokeilut ovat erittäin tärkeitä oppimisen kannalta, sillä niiden tärkein tavoite on testata ja systemaattisesti löytää kompleksissa ympäristössä seuraavat askeleet.

Organisaatioiden ”end game” -haaste on siinä, miten luodaan niin kestävä datakyvykkyys, että sen avulla pystytään tuottamaan nopeasti jatkuvaa liiketoiminnallista arvoa ja kehittämään toimintaa skaalautuvasti.

Analyyttisen datakyvykkyyden rakentamisessa on ollut vallalla kaksi ääripäätä. Joko toteutetaan mahdollisimman nopeasti liiketoiminnan pyytämiä asioita, mutta luodaan samalla teknistä velkaa tai pahimmassa tapauksessa tehdään kokonaan vääriä asioita. Tai sitten asioita tehdään hyvällä arkkitehtuurilla ja tavalla, jonka toivotaan mahdollistavan tulevaisuudessa arvon tuottaminen helpommin. Tämä lupaus on tosin toteutunut aivan liian harvassa tapauksessa ja tekeminen on auttamattomasti liian hidasta.

Tämä on ikään kuin moderni versio jäniksen ja kilpikonnan kilpajuoksusta, mutta on itse asiassa todella vaikea sanoa, onko tässä tapauksessa kumpikaan niistä voittanut.

Keskiössä datalähtöisyys – onko perinteisessä tietovarastoinnissa ratkaisu?

Perinteinen tietovarasto on näytellyt datakyvykkyyden valjastamisessa enimmäkseen kilpikonnan roolia. Usein tietovarastointi nähdään turhana arvoa tuottamattomana datan ”hillomaisena” säilömisenä, jonka toteuttaminen kestää ja kestää. Tosin tietovarastointia on tehty paljon myös ”quick and dirty” -metodilla, jolloin varsinaisesta tietovaraston tekemisestä on oikaistu niin ,että jokaiselle johtajalle ja jokaisella liiketoimintatarpeelle on tehty siilomaisesti oma ”datapurkkinsa”.

Syitä tietovarastoinnin epäonnistumiselle tai tekemisen hitaudelle voi olla monia. Ensinnäkin syinä voivat olla se miten toimintaa on johdettu, miten ohjelmistoja on ostettu ja miten työ on resursoitu. Liiketoiminta saattaa olla liian kaukana tekemisestä ja kommunikaatio DW-tekijöiden ja liiketoiminnan välillä voi olla suppiloitunutta ja vääristyy siksi matkalla. Jos kalenteriaikaa kuluu ensisijaisesti odotteluun, tehokkaaseen tekemiseen ei päästä.

Toinen epäonnistumiseen johtava syy voi olla väärät työkalut. Tietovarastoinnissa on saatettu käyttää työkaluja, jotka ovat ohjanneet väärään suuntaan. Ne on suunniteltu tarjoamaan monipuolisia ja näennäisesti helppokäyttöisiä toiminnallisuuksia yksittäiselle datakokille. Ohjelmistotuotteet ja niitä myyvät softayritykset ovat ehkä ohjanneet tietovarastoammattilaisia ajattelemaan ja työskentelemään tietyllä tavalla, joka ei riitä nykyisten liiketoimintatarpeiden toteuttamiseen tarpeeksi tehokkaasti. Työkalut ja tekemisen toimintatapa ovat eläneet omaa elämäänsä. Usein yhteinen tekemisen tapa ja arkkitehtuuri ovat jopa kokonaan puuttuneet.

Tiivistäen sanoisin, että tietovarastoinnilla on siis ansaitusti huono maine, mutta vääristä syistä.

Ongelma ei ole ollut siinä, että itse tietovarastointi olisi väärä asia, vaan siinä miten sitä on tehty. On keskitytty väärien asioiden tekemiseen ja optimointiin.

Keskiössä dev – nopealla koodaamisellako onneen?

Mikä on sitten nopean jäniksen roolissa tässä tarinassa? Perinteisen tietovarastoinnin rinnalle on pilvialustojen ja uusien teknologioiden myötä tullut uusi modernimpi ja nopeampi tapa rakentaa datakyvykkyyttä. On alettu koodaamaan ”dataputkia” käyttämällä valmiita pilvipalveluja, joihin on yhdistetty räätälikoodaamista. Kyvykkäimmät ohjelmoijat ja datatieteilijät ovat pystyneet tällä mallilla tuottamaan bisnesarvoa nopeasti ja monen yrityksen menestys perustuukin tällaiseen vieläpä isolla rahalla rakennettuun kyvykkyyteen.

Näissä piireissä ei paljoa puhuta tietovarastoinnista, koska siihen on haluttu tehdä selvä pesäero. Osittain tämä johtuu tietovarastoinnin huonosta maineesta ja osittain silkasta ymmärtämättömyydestä, sillä usein tekijöiden joukossa ei ole kokeneita data-ammattilaisia ja siksi ”not-invented here” -syndrooma on vahvasti läsnä. Tyypillisesti tällöin päädytään tekemään samoja virheitä, joita on tehty jo 20 vuotta sitten. Informaation hallinnassa tietyt perusperiaatteet kun eivät ole muuttuneet mihinkään.

Tämä tyyli on tuonut paljon hyvää uutta datakyvykkyyden kehittämisen alueelle. Softatekemisen traditiosta on tuotu hyviä käytäntöjä ja työkaluja, esimerkiksi automaatio ja DevOps-kulttuuri.

Ihminen on heikoin lenkki datakyvykkyyden luomisessa

Lopputuloksena molemmissa ääripäätyyleissä on, että kustannukset kasvavat liialliseksi arvoon nähden. Joko lyhyellä tarkastelujaksolla hitaudesta aiheutuvina menetettyinä liiketoimintamahdollisuuksina tai pidemmällä tähtäimellä rajusti kasvavina elinkaarikustannuksina ja toteutuvina henkilöriskeinä. Molemman tyylilajin perusongelmana on riippuvuus yksittäisistä henkilöistä, heidän osaamisestaan, erilaisista opituista tavoista tehdä asioita sekä jatkuvasta pyörän keksimisestä uudelleen.

En usko, että uudesta datakyvykkyyteen pohjautuvasta liiketoiminnasta halutaan harvainvaltaa. Jos algoritmin tai ETL-käsittelyn ymmärtää vain yksittäinen tekijä, silloin liiketoiminta on kohta sen organisaation kyvykkäimmän velhon käsissä tai jopa yksittäisen ulkopuolisen konsultin hallussa. Homman pitää olla liiketoiminnalle läpinäkyvää ja ymmärrettävää sekä yksilön sijaan kehitystiimin vahvuuksia kehittävää.

Kestävän datakyvykkyyden luomiseen tarvitaan toimintatapojen ja arkkitehtuurin muutosta

Kestävän datakyvykkyyden luomisessa ratkaisuna on yhdistää molempien tapojen parhaat teknologiset kyvykkyydet ja tekemisen kulttuuri. Tekemisen fokus tulee siirtää koko dataputken läpiviennin nopeuden optimointiin, jolloin ketterä tekeminen mahdollistuu aidosti.

Keskitymme Solitalla kehittämään ohjelmistoa ja toimintatapaa, joka optimoi datakyvykkyyden rakentamisen koko ketjua ajatellen ja palvelee sekä analytiikan että perinteisen raportoinnin tarpeita. Asiakkaan ei tarvitse tehdä kompromisseja systemaattisessa tiedon hallinnassa palvellakseen liiketoiminnan odotuksia riittävän nopeasti. Samalla tavoitteenamme on muuttaa kaikkien data-ammattilaisten työ mielekkäämmäksi automatisoimalla rutiinimaiset tehtävät.

Agile Data on markkinan yleisiä toimintamalleja ravistava tie. Pyydämme sinua mukaan tälle matkalle. Et tule pettymään.

Kiinnostuitko aiheesta? Lue lisää Agile Datasta ja ilmoittaudu mukaan 24.1.2018 järjestettävään Datastrategia toteutus pilvessä -tapahtumaamme. Järjestämme myös webinaarin 30.1.2018 aiheesta Moderni pilvioperointi – onnistu pilvitransformaatiossa. Tervetuloa!