Analytiikka ei ole tuote, jonka voisi ostaa valmiina toimittajan hyllyltä, sen sijaan sen tulisi vastata liiketoimintaongelmaan ja olla loppuvaiheessa osa liiketoimintaprosesseja. Tämän vuoksi lauseet ”kilpailijatkin hyödyntävät analytiikkaa/tekoälyä” tai ”katsotaan, löytyykö sieltä datasta jotakin hyödyllistä” ovat melko huonoja lähtökohtia analytiikkakokeilujen aloittamiseen.
Analytiikan hyödyntämisen prosessissa pääsee parhaiten liikkeelle, kun mielessä on tietty liiketoimintaongelma tai -kysymys, johon analytiikalla haetaan ratkaisuja. Miten ideasta tulisi edetä edistyneen analytiikan käyttöönottoon?
Alkuun analytiikkakokeilulla
Monissa yrityksissä on tehty useitakin analytiikkakokeiluja eli POCeja (Proof-of-Concept). Tämä onkin mainio tapa lähteä liikkeelle, kun kyseessä on ongelma, jota ei vielä tunneta kovin hyvin. POCia aloitettaessa käytettävissä olevan datan laatu tai hyödyllisyys ongelman kannalta eivät ole vielä tiedossa tai investoinnin hyötyjä ei kyetä arvioimaan. Onnistunut POC antaa tietoa näistä kaikista.
Me Aureoliksessa teemme usein ketteriä projektitoimituksia. Keveimmillään analytiikkakokeilu voi olla esimerkiksi yhden sprintin mittainen. Tämä edellyttää sitä, että ratkaistavasta liiketoimintaongelmasta on saatavilla dataa riittävällä tasolla.
POC-kokeilussa ei tähdätä tuotantokäyttöön. Sen avulla on tarkoitus arvioida idean toteutuskelpoisuutta ja hyötyjä. POCin jälkeen toimivien ideoiden työstämistä kannattaa jatkaa seuraavaan vaiheeseen, joka useimmiten on pilotti. Pilottivaihe tunnetaan usein myös nimellä MVP eli Minimum Viable Product.
Pilottihankkeen kautta tuotantoon
Analytiikan pilottihanke voidaan toteuttaa esimerkiksi niin, että analytiikkaratkaisu tuotetaan ensin yhdelle liiketoimintayksikölle tai tuotteelle. Hankkeen edellyttämän muutoksen läpiviemistä helpottaa, jos pilotin kohteeksi valitaan vastaanottavaisin yksikkö, joka saa pilotin avulla mitattavia hyötyjä.
Pilottivaiheessa on myös hyvin aikaa vielä kartoittaa mahdolliset projektin vaaranpaikat sekä pohtia, mihin jatkokehityksessä tulisi kiinnittää erityistä huomiota. Joskus hyvästä pohjatyöstä huolimatta kaikki ideat eivät lennä tässä vaiheessa. Tällöin ketterän organisaation on syytä kuopata ne.
Toimiviksi todetut analytiikkapilotit puolestaan kannattaa skaalata koko organisaatiota hyödyttäviksi ja viedä tuotantoon. Tässä vaiheessa toteutuksen pitäisi olla automatisoitu ja mahdollisimman helposti ylläpidettävä. Tuotantovaiheessa myös tietovarastoinnin pitää olla kunnossa, jotta analytiikka-algoritmien käytössä on ajantasaista ja laadukasta dataa.
Ideasta liiketoimintahyödyiksi: Ketterässä analytiikkaprosessissa iteroidaan ja parhaat ideat viedään vaiheittain tuotantoon.
Ketterät monialaiset tiimit avainasemassa
Omien kokemusteni perusteella koko analytiikan toimitusketjun läpivienti sujuu parhaiten ketterissä, monialaisissa tiimeissä. Analytiikan tuotantoon vientiin pätevät monet samat periaatteet kuin ohjelmistoprojekteissakin. Siksi matemaattisten mallien tuntemisen lisäksi tiimissä tulee olla myös riittävää teknistä osaamista tuotantoon vientiä ajatellen.
Datan käsittelyn ja analytiikan asiantuntijoiden lisäksi tiimissä on tärkeää olla liiketoimintaymmärrystä, ja usein esimerkiksi käyttöliittymäsuunnittelun tai palvelumuotoilun tuntemus voi olla hyödyksi. Tämänkaltainen tiimi pystyy toteuttamaan tehokkaasti monenlaisia analytiikkatoteutuksia aina ideasta valmiiksi ratkaisuiksi liiketoiminnan hyötykäyttöön.
Analytiikan hyödyntämisen prosessi on siis monivaiheinen ja edellyttää monipuolista osaamista. Tämä saattaa vaikuttaa työläältä tai monimutkaiselta. Väitän kuitenkin, että panostus maksaa itsensä takaisin, sillä:
- Toimimattomat ideat voidaan hylätä nopeasti
- Ylläpitokustannukset pienenevät, kun tuotannossa on laadukkaasti toteutettuja ratkaisuja
- Analytiikka otetaan liiketoiminnan käyttöön, eikä jää pöytälaatikkoon
Näillä opeilla haluan kannustaa rohkeasti kohti erilaisia analytiikkakokeiluja!
