Datasekaannuksesta datalähtöiseen menestykseen

Lue Dion Angelo Valenten ensimmäinen blogikirjoitus datan hyödyntämisestä. Kirjoitus on ensimmäinen osana kolmiosaista datasarjaa.

Nyt kun tekoäly ja digitalisaatio ovat yleistyneet entisestään, kuulen monien yritysten puhuvan tekoälyn hyödyntämisestä liiketoiminnallisen arvon luomiseksi. Usein kuitenkin käy ilmi, että tärkein ja arvokkain askel on lähempänä kotia: organisaation jo hallussa olevan datan hallitseminen. Data on kaiken tekoälyratkaisun perusta, mutta monet organisaatiot huomaavat nopeasti, että niiden suurin haaste ei ole tekoälyn käyttöönotto, vaan olemassa olevan datan tulkitseminen.

Kuinka monta jäsentä meillä on? Kysymys kuulostaa yksinkertaiselta, mutta monissa jäsenjärjestöissä siihen ei ole selkeää vastausta. Talousosastolla on yksi laskutusperusteinen tilannekatsaus, kun taas markkinointiosastolla on toinen, joka perustuu kampanjoihin ja liittymisiin. Myös henkilöstöhallinnolla, jäsenpalveluilla ja IT-osastolla voi olla omat versionsa. Ongelma johtuu usein siitä, että tiedot ja liiketoimintalogiikka ovat hajallaan eri järjestelmissä ja osastoilla.

Toinen oire siitä, että tietoja ei hallita, on niiden koettu epäluotettavuus. Monet organisaatiot yrittävät ratkaista ongelman manuaalisilla Power BI -raporteilla, Excel-taulukoilla ja paikallisilla tietokannoilla. Tämä voi toimia lyhyellä aikavälillä, mutta se luo sekavan ja haavoittuvan rakenteen, jossa olennaiset tiedot riippuvat yksittäisistä henkilöistä ja raportointi on tehotonta ja virhealtista.

Ratkaisu on data-alusta, joka kerää ja yhtenäistää eri järjestelmistä peräisin olevat tiedot ja liiketoimintalogiikan ja tarjoaa ne yhtenäisessä ja käyttäjäystävällisessä muodossa. Data-alustan avulla organisaatio voi:

• Keskittää jäsen-, CRM- ja talousjärjestelmien tiedot ja liiketoimintalogiikan.

• Automatisoida raportoinnin ja varmistaa tietojen tarkkuuden ja ajantasaisuuden.

• Tarjota työntekijöille helppo pääsy relevanttiin dataan päätöksentekoa varten.

• Minimoida manuaaliset virheet ja vapauttaa aikaa lisäarvoa tuottavaan työhön.

Organisaatiot voivat poistaa pullonkauloja ja varmistaa yhteisen käsityksen liiketoiminnalle kriittisistä tiedoista rakentamalla vahvan data-alustan. Parempi käsitys tiedoista on myös perusta datan laadun parantamiselle alueilla, joilla datan laatu on esteenä datapohjaisille päätöksille.

Kun tiedot ovat jäsenneltyjä ja helposti saatavilla, uusia mahdollisuuksia syntyy nopeasti. Tässä on kaksi konkreettista esimerkkiä siitä, miten jäsenorganisaatiot voivat hyötyä vahvasta datastrategiasta:

• Kurssien optimointi: Yhdistämällä eri järjestelmistä peräisin olevia tietoja organisaatiot voivat saada käsityksen siitä, mitkä jäsenet osallistuvat kursseille, miten niitä arvioidaan ja mitä kustannuksia niihin liittyy. Näin voit räätälöidä kurssitarjontaa ja varmistaa, että jäsenet saavat siitä parhaan hyödyn.

• Jäsenstatistiikan vahvistaminen: Yhtenäinen ja jäsennelty lähestymistapa dataan mahdollistaa tarkan yleiskuvan saamisen jäsenmääristä, eroista ja segmentoitumisesta. Tämä luo pohjan kohdennetulle viestinnälle ja tarjouksille, mikä voi lisätä jäsenten tyytyväisyyttä ja auttaa pitämään jäsenet paremmin mukana.

Tietojen jäsentämisen ensimmäiset hyödyt ovat usein silmiä avaavia. Kun organisaatio huomaa datapohjaisten päätösten arvon, syntyy halu mennä vielä pidemmälle. Tässä vaiheessa strateginen lähestymistapa dataan nousee ratkaisevaksi tekijäksi.

Seuraavaksi organisaatio voi:

• Laatia datastrategian, jossa määritellään selkeät tavoitteet ja prioriteetit.

• Panostaa osaamisen kehittämiseen, jotta työntekijät voivat työskennellä tehokkaasti datan parissa.

• Ottaa käyttöön hallintorakenteet, jotka varmistavat datan laadun ja säännösten noudattamisen.

Kypsä lähestymistapa dataan mahdollistaa aloitteiden laajentamisen ja edistyneempien teknologioiden, kuten tekoälyn ja ennustamisen (edistynyt analytiikka), integroimisen, ja se toimii usein katalyyttina automaatioaloitteille.

Henkilökohtainen näkemykseni on, että datavetoiseksi organisaatioksi muuttuminen ei ole pikaratkaisu – se on osa kypsän ja ammattimaisen organisaation rakentamista. Kyse ei ole pelkästään teknologiasta, vaan myös ajattelutapojen ja työnkulkujen muuttamisesta. Hyvä uutinen on, että kaikkea ei tarvitse tehdä kerralla. Pienet, kohdennetut askeleet voivat luoda arvoa nopeasti ja luoda pohjan suuremmille tavoitteille.

Aivan kuten hyvin hoidettu kasvimaa vaatii aikaa, huolenpitoa ja oikeita taitoja, datavetoinen organisaatio vaatii rakennetta, strategiaa ja organisaation kypsyyden jatkuvaa kehittämistä. Oikealla lähestymistavalla data voi kuitenkin tulla yrityksen vahvimmista voimavaroista – ja avaimeksi tulevaisuuden kasvuun.