Datan käyttö liiketoiminnassa – mahdollisuus vai välttämättömyys
Kolumni 10.11.2020
Viime vuosien aikana olen vieraillut useissa tilaisuuksissa kertomassa siitä, miten datasta saadaan luotua liiketoiminta-arvoa. Teeman sitkeä ajankohtaisuus ja viehätys hämmentää, sillä tärkeydestään ja potentiaalistaan huolimatta se tuntuu lähes itsestäänselvyydeltä. Miksi meidän on helppo monella osa-alueella hyväksyä historian, kokemuksen ja niiden systemaattisen analysoinnin arvo tulevia toimenpiteitä harkittaessa, mutta vaikea ymmärtää sitä, kuinka sama konsepti toimii liiketaloudessa?
Yksi keskeisimmistä kuntourheilijaa ja kilpaurheilijaa erottavista tekijöistä on tavoitteellisuus. Kilpaurheilija, tai sellaiseksi tähtäävä, suunnittelee harjoituksensa tavoitteellisen ohjelman pohjalle. Harjoitukset dokumentoidaan ja kerätty data vaikuttaa tuleviin harjoituksiin. Kilpaurheilija tietää, että huipputulokset eivät synny sattumalta vaan johdonmukaisen, palautteeseen pohjautuvan, tavoitteellisen harjoittelun seurauksena. Ilman harjoituksista kerättyä dataa harjoitusohjelmaa ei ole mahdollista personoida eikä optimoida maksimaalisen harjoitusvasteen aikaansaamiseksi.
Vastaavan analogian voi helposti rakentaa yrityksen ja liiketoimintaprosessien välille. Tekemämme erilaiset transaktiot, ovatpa ne sitten tilauksia, tuotemyyntejä, asiakastapaamisia, tai nimikkeiden luomisia, ovat kuin urheilijan harjoituksia. Keräämällä transaktioista syntyvää dataa, luokittelemalla, yhdistelemällä ja analysoimalla sitä saamme rakennettua huomattavasti selkeämmän ja täydellisemmän kokonaiskuvan tilanteesta. Tätä kokonaiskuvaa voimme hyödyntää seuraavia toimenpiteitä suunnitellessa. Se pätee niin asiakasprofilointiin, ennakoivaan kunnossapitoon, tuotekehitykseen, kuin myyntikampanjojen suunnitteluun. Yritys, joka ei pyri systemaattisesti luomaan, jäsentämään ja käyttämään keräämäänsä dataa on kuin urheilija, joka pyrkii parantamaan tuloksiaan ilman harjoituspäiväkirjaa.
Datan liiketoiminta-arvo on kiistaton. Silti harva yritys pystyy hyödyntämään dataa täysimääräisesti. Tähän on useita syitä. Osaamismielessä haastavin, kyky datan analysointiin ja mallintamiseen, on harvoin pääsyy sille, miksei datan piilevä arvo pääse realisoitumaan. Usein kyse on siitä, ettei yritys ole alun perin suunnitellut dataa hyödynnettäväksi missään muualla kuin siinä prosessissa, jossa sitä luodaan. Dataa on hyödykkeenä pidetty kertakäyttöisenä, eikä sen kierrätystä ja uudelleenkäyttöä ole otettu huomioon. Tämän vuoksi data on puutteellista, vajaata ja virheellistä – riittävää laadultaan niin että transaktio on saatu toteutettua, mutta kontekstistaan irrotettuna hyödytöntä tai jopa harhaanjohtavaa. Tähän tilanteeseen päädytään, jos yrityksellä ei ole selkeää data-arkkitehtuuria sekä määritelmää master datan ja sen lähdejärjestelmien osalta.
Toinen datan hyötykäyttöä usein haittaava asia on kykenemättömyys yhdistellä dataa eri lähdejärjestelmien ja organisaatioiden välillä – kykenemättömyys jakaa dataa sekä yrityksen sisällä että yritysten välillä. Liiketoiminta-arvon luomiseen tarvittavan kokonaisnäkymän rakentaminen edellyttää usein eri datalähteiden yhdistämistä. Eri tietolähteitä yhdistämällä voidaan niin toimitetuista tuotteista, asiakkaista kuin toimittajista muodostaa esikuviaan mallintavia digitaalisia vastineita – ja ymmärtää paljon paremmin niihin liittyviä liiketoimintamahdollisuuksia: milloin ehdottaa tuotteen huoltoa tai modernisointia, miten käynnistää suunnattu myyntikampanja, kuinka tehostaa toimitusketjua, millä alueilla neuvotella sopimushintoja uudelleen.
Niin kauan, kun kilpailua käydään kuntourheilijoiden kesken, ei yrityksen tarvitse välttämättä panostaa toimivaan datastrategiaan. Mutta siinä vaiheessa, kun halutaan tähdätä huipputuloksiin datan käytöstä saatava kilpailuetu tilanteen hahmottamisessa ja oikeiden toimenpiteiden ennakoinnissa muuttuu kriittiseksi.
Informaatioteknologiakehityksen myötä datan kerääminen, puhdistaminen, konsolidointi ja jakaminen on huomattavasti helpompaa kuin vielä muutama vuosi sitten, eikä se enää vaadi huomattavia järjestelmäinvestointeja. Suomesta löytyy kasvava joukko korkeatasoisia asiantuntijayrityksiä valmentamaan tiedon analysoinnissa ja tulkinnassa – ja myös yrityksen omien kyvykkyyksien kehittäminen on helpottunut huomattavasti, kiitos panostusten avoimeen täydennyskoulutukseen ohjelmistoteknologian ja data-analytiikan alueella.
Kansallisesti suuri haaste – ja suuri potentiaali – liittyy datan jakamiseen. Urheiluvalmennuksen tason nostaminen piirikunnalliselta tasolta maailmanmestaruuksien tavoitteluun edellyttää tiedon avointa jakamista ja yhteistyötä urheilijoiden taustatiimien kesken. Sama lainalaisuus toimii yritysmaailmassa. Harva kotimainen teollisuusyritys kilpailee toistensa kanssa samalla toimialalla, joten edellytys tiedon jakamiseen toimijoiden kesken on hyvä. Jos onnistumme luomaan ympäristön, jossa tämä onnistuu turvatusti, luotettavasti ja jäsennetyllä tavalla, voimme yhteisesti toimien kiihdyttää useiden kansallisten yritysten kehitystä kohti uusia ennätyksiä.
Juha Pankakoski
johtaja, teknologiat
Kirjoittaja toimii Alihankinta2020 -tapahtuman tuottavuuden teemakummina.