Jokainen yritys tarvitsee oikeaa, ajantasaista dataa. Tiedonhallinta ei kuitenkaan ole projekti, jonka voi tehdä kerran ja unohtaa sitten. Oikeellisten tietojen saamiseksi tarvitaan yrityskohtainen, holistinen toimintamalli – ikiliikkuja, jonka käynnistyksessä auttavat usein pienet palkkiot.
Data Governance ja Data Management on kummatkin suomennettu tiedonhallinnaksi, vaikkei kyse olekaan samasta asiasta. Yksinkertaisimmin sanottuna Data Governance määrittää tietoja koskevat käytännöt ja menettelyt, kun taas Data Management soveltaa kyseisiä käytäntöjä näiden tietojen kokoamiseksi ja käyttämiseksi operatiivisessa toiminnassa ja päätöksenteossa.
Toimiakseen yrityksellä pitää olla sitä dataa, mitä se oikeasti tarvitsee, esimerkiksi ajantasaista tietoa asiakkaistaan ja tuotteistaan. Lisäksi tietojen täytyy olla vähintään riittävällä laatutasolla liiketoiminnan tarpeiden ja yritystä säätelevien lakien ja regulaatioiden ohjaamina. Vääristä ja huonolaatuisista tiedoista on vain haittaa, sekä operatiiviselle toiminnalle että päätöksenteolle ja usein myös maineelle tai brändille. Oikeellisten tietojen saamiseksi yritys tarvitsee ihmisiä, jotka tietävät, mitä ne oikeat tiedot ja riittävä laatutaso oikein ovat, ja jotka pystyvät tekemään ja toimeenpanemaan päätöksiä näiden tietojen osalta kaikkialla, missä pitää. Tämä on Data Governancea, ja se on ikiliikkuja, koska tiedot muuttuvat jatkuvasti. Me autamme yrityksiä rakentamaan näitä ikiliikkujia. Data Managementia on puolestaan se, että ihmiset tietävät, minkä tiedon luominen ja ylläpitäminen on heidän vastuullaan, mitä heidän sille tiedolle pitää tehdä ja missä järjestelmässä, Loihde Advancen Principal consultant Kea Kangas-Lång selittää.
Tiedonhallinnan toimintamallien täytyy aina olla yrityskohtaisia. Niihin vaikuttavat johtamismallit ja kulttuuri – esimerkiksi se, tarvitaanko muun työn ohella tehtävän datan päivittämisestä palkkioita. Oikeiden vastuuhenkilöiden löytäminen on erilaista suoraviivaisesti toimivassa kuin voimakkaasti verkostoituneessa yrityksessä. Data Management ja Data Governance ovat äärimmäisen tärkeitä, mutta ne eivät tapahdu itsestään, vaan niihin täytyy panostaa.
Data on harvoin kenenkään päätyö, vaan esimerkiksi roskakuskilla se on roskisten tyhjentäminen. Pieni sivuduuni on raportoida, että roskakatoksen paikka on vaihtunut. Me yritetään auttaa yritystä ymmärtämään, että data-asiat vaikuttavat niin työssä viihtymiseen kuin kannattavuuteenkin – on kallista, jos roskakuski kiertää etsimässä muuttanutta roskista. Dataduuni on arvokasta, mutta vaatii kulttuurin muuttamisen, kun työ ei olekaan enää pelkästään roskisten tyhjentämistä. Me autetaan miettimään ratkaisuja, esim. suunnittelemaan ja jalkauttamaan uusia toimintatapoja mahdollisine uusine työkaluineen, joka roskakuskille voisi olla kännykkäsovellus, johon voi kertoa muuttuneesta sijainnista, Kea antaa käytännön esimerkiksi.
Pohja kuntoon viidellä tasolla
Jotta ikiliikkujan heiluri voi liikkua ja asioita tapahtua, täytyy pohjan olla kunnossa. Niin sanotun baselinen eli esimerkiksi organisaation rakenteiden täytyy mahdollistaa tiedonhallinta. Tärkeitä tasoja on neljä.
Ensimmäinen niistä on teknologia, kuten esimerkiksi datalle vaadittavat tietokannat. Toiseksi tarvitaan tietenkin sitä dataa. Kolmantena prosessien pitää olla kunnossa, sillä data ei virtaa, jos esimerkiksi vastuita ei ole määritelty. Neljäntenä ovat ihmiset, sillä datatyö vaatii työtunteja. Data ei tule koskaan olemaan ajan tasalla, jos ei ole määritelty, kuka sitä luo, lukee ja päivittää.
Esimerkiksi asiakkaiden pysymisestä ja poistumisesta tehtävät ennusteet vaativat oikeasti hyvälaatuista, ajantasaista dataa, tietää Senior consultant Anu Peltola.
Neljän tason malli auttaa hahmottamaan, mitä tiedonhallinta vaatii. Jos jokin taso puuttuu tai ei ole kunnossa, ei data pysy päivitettynä.
Oikeastaan on vielä viideskin taso, vaikka se esiteltäessä saatetaankin jättää rivien välistä luettavaksi: Ilman johdon tukea tiedonhallinta ei tule toimimaan. Managementilta tarvitaan muutakin tukea kuin dataprojektin rahoitus – erityisen tärkeää on viestiä datan vaikutuksesta arkeen ja auttaa ymmärtämään, että monessa työssä lähes aina joko luodaan, käsitellään tai käytetään dataa.
Joskus kaikkia organisaation yksiköitä ei kiinnosta olla mukana, sillä data saattaa tuoda myös ei-toivottua näkyvyyttä yksikön toimintaan. Toisaalta esimerkiksi pörssiyhtiöillä on velvollisuus raportoida kokonaisuudesta, joten niissä mikään yksikkö ei voi jättäytyä ulkopuolelle. Parhaat tulokset saadaan, kun ylimmältä johdolta on vahva tuki ja sieltä on johtaja mukana ohjausryhmässä, Anu kertoo.
Palkitseminen auttaa ylläpidossa
Tiedonhallinta ei ole projekti, joka tehdään kerran, vaan se vaatii jatkuvaa ylläpitoa. Datan päivittäminen kuitenkin helposti arjessa jää, jos ratkaisut eivät ole loppuun asti mietittyjä.
Meidän tehtävämme on opettaa yritys ylläpitämään tiedonhallintaa niin, että se pyörii ilman meitä. Yhdessä mietitään, minkälaista palkitsemista, mittaamista ja seurantaa tarvitaan. Lisäksi motivoimme raportointiin, voimme esimerkiksi ohjata mittaamaan, paljonko turhaa ajoa vanhentunut data aiheuttaa roskakuskeille, Kea kuvailee.
Työntekijöille tiedonhallinnan uudet prosessit näkyvät usein ohjeistuksina. Tämä saa monet pelkäämään, että kiire vain lisääntyy. Jokin pieni palkkio saattaa motivoida työntekijöitä tiedonhallinnan alkuun, ennen kuin sen myötä tuleva arjen helpottuminen on vielä havaittavissa. Palkitseminen ei ole aina helppoa, eikä toimintatapoja voi ottaa sellaisenaan yrityksestä toiseen, vaan ne on aina mietittävä yrityskohtaisesti.
Koskaan ei voi viedä yritykseen yhtä mallia sellaisenaan. Kaksi toteutusta eivät koskaan ole samanlaiset, sillä jo datan tarpeet ja valitut teknologiaratkaisut ovat erilaisia. Me emme ole sitoutuneita mihinkään teknologiaan, ihmiset tulevat aina ensin. Yhdessä määritellään lähtötilanne ja tavoitetilanne, ja meidän osaamistamme on auttaa viemään tasolta toiselle, kertoo paljon erityisesti master data -projekteja tekevä Anu.
Yrityksissä on usein olemassa jo jonkinlaista tiedonhallintaa, mutta joskus ulkopuolista apua tarvitaan myös luomaan se organisaation osa, joka tukee ja kehittää tiedonhallintaa. Silloin täytyy ymmärtää myös, mikä on yrityksessä toimiva kehittämisen malli. Dataorganisaatio ei voi olla vain pieni irrallinen piste yrityksen keskellä. Loihde Advance tekee myös paljon muutosjohtamista opettaen yritystä seuraamaan toteutumista ja huolehtimaan, että muutos jää pysyväksi ja ikiliikkuja toimii. Koska valtaosa asiakkaista jatkaa yhteistyötä, pääsee aiempien muutosten tuloksia usein näkemään seuraavien toteutusten yhteydessä.
Näiden tekeminen vaatii laajaa ymmärrystä, joita yrityksillä ei useinkaan ole itsellään. Siksi ne tarvitsevat meitä, mikä puolestaan tarjoaa meille mahdollisuuden päästä katsomaan useiden yritysten ratkaisuja. Datamuutos on vielä käynnissä. 20 vuoden päästä meidän ei tarvitse enää puhua näistä asioista tällä tyylillä, sillä datan tärkeys on ymmärretty, Kea ennustaa.
