​3 vinkkiä onnistuneeseen Self-service analytiikan käyttöönottoon

Self-service analytiikan käyttöönotto ja jalkauttaminen organisaatioihin on kuuma puheenaihe, mutta onnistuminen vaatii muutamien asioiden tiedostamista ja niistä huolehtimista.

Perinteisen Business Intelligence:n ongelmina nähdään, että BI-, analytiikka- tai IT-organisaatio on vastuussa raporttien näkymien toteuttamisesta. Tämä voi olla joskus pitkä tie. Dataan liittyvien lisäselvitysten tekemisessä tarvitaan näiden organisaatioiden panosta esimerkiksi tekemään muutoksia raporttipohjiin tai vaihtoehtoisesti datatieteilijöiden raakadatalle suorittamia aikaa vieviä analyyseja, jolloin haluttua lopputulosta tai ad-hoc -raporttia joudutaan odottelemaan päiviä tai jopa viikkoja.

Self-service analytiikka siirtää tätä työtä ja raportointiin liittyvää vastuuta suoraan loppukäyttäjille. He voivat rakentaa itselleen helposti näkymiä, joilla dataan voidaan pureutua syvemmin ja hakea parempaa ymmärrystä. 

Self-service analytiikka ei ole kuitenkaan mikään hopealuoti, jonka käyttöönotto ratkaisee kaikki raportointiin liittyvät ongelmat. Sen onnistuneessa jalkauttamisessa organisaation on otettava huomioon muutamia asioita, joilla varmistetaan, että valitusta teknologiasta saadaan suurin mahdollinen hyöty irti.

Tässä kirjoituksessa keskityn kolmeen alueeseen, jotka on otettava huomioon, kun jalkauttamista suunnitellaan:

1. Organisaation prosessit ja hallinnointimallit tukevat Self-Service analytiikkaa
2. Käytössä on oikeanlaiset resurssit
3. Tiedostetaan että Self-Service analytiikka ei korvaa perinteisiä raportointimalleja

1. Organisaation prosessit ja hallinnointimallit tukevat omaehtoista analytiikkaa

Self-Service analytiikan paras puoli on siinä, että se antaa liiketoimintayksiköille vapauden käsitellä yrityksen dataa itsenäisesti ja vastuu näillä työkaluilla tuotettujen analyysien ja raporttien lopputuloksista siirtyy pois IT/BI-tiimeiltä. Onnistunut jalkauttaminen organisaatiossa vaatii kuitenkin sen, että taustalla olevat perusprosessit ja hallinnointimallit tukevat Self-Service analytiikan käyttöönottoa:

Datan laatuun liittyvät prosessit:

Vaikka vastuu ad-hoc -raportoinnista siirtyykin syvemmälle organisaatioon, datan laadusta on huolehdittava, jotta voidaan varmistaa, että raportoidut asiat pitävät paikkansa ja liiketoimintaa voidaan ohjata datan avulla. IT-organisaation suorittama säännöllinen lähdejärjestelmien tuottaman datan auditointi ja analysointi auttavat löytämään ja korjaamaan lopputulokseen mahdollisesti vaikuttavat poikkeamat ja laatuongelmat.

Mittareiden ja metriikoiden keskitetty hallinnointi

Vaikka Self-Service analytiikkatyökalut mahdollistavatkin asioiden tarkastelun eri perspektiiveistä, riskinä on aina se, että työkaluja käyttävät ihmiset mittaavat samaa mittaria eri tavoilla. Self-Service analytiikkaa jalkauttaessa on huolehdittava, että yrityksen mittareiden ja KPI:den on oltava keskitetysti hallinnoituja ja mittareissa käytettävät kaavat ovat työkalusta riippuen joko suoraan työkalussa jaettuna tai muulla tavoin kaikilla käyttäjillä tiedossa. Tällä vältytään tilanteilta, joissa sama mittari raportoidaan eri organisaatioista eri lopputuloksella.

Koulutusprosessit:

Self-service analytiikan työkalujen käyttöönotto vaatii loppukäyttäjien koulutusta ja sen jälkeistä tukea. Ratkaisuiden hyötyjä ei saavuteta, jos loppukäyttäjät eivät osaa käyttää työkaluja, tai jos self-service analytiikan tuomia hyötyjä ei ymmärretä. Tällöin riskinä on se, että työkaluja ei oteta aktiiviseen käyttöön eikä organisaatio saa sitä hyötyä mitä self-service analytiikkamoodiin siirtymisellä haetaan.

Työkalusta ja teknologiasta riippuen koulutuksia saa niin perinteisinä luokkahuonekoulutuksina kuin omaehtoiseen opiskeluun sopivina nettikursseina. Hyväksi havaittuja tukimalleja ovat myös säännölliset kasvotusten tai virtuaalisesti tapahtuvat tapaamiset ja opintoryhmät.

2. Yrityksellä on oikeanlaiset resurssit käytössä

Self-service analytiikka mahdollistaa sen, että datan käsittelyyn ei enää tarvita esimerkiksi datatieteilijöiltä ja analyytikoilta löytyvää tilastotieteen ja matematiikan taitoja eikä niihin liittyvien työkalujen ja menetelmien osaamista. Analytiikan jalkauttamisen jälkeen ”kuka tahansa” voi tehdä datasta löydöksiä, joiden perusteella liiketoimintaa voidaan ohjata.

Self-service analytiikan heikkous on se, että vääriä kysymyksiä kysymällä voi saada harhaanjohtavia vastauksia. Dataa käsittelevien ihmisten on siis tiedostettava joitain analytiikkaan liittyviä perusasioita kuten, että datasta löytyvä korrelaatio ei välttämättä tarkoita kausaliteettia.

Oikeanlaiset ihmiset, keskitetysti hallinnoidut mittarit ja oikeanlainen koulutus työkaluihin ja analytiikan perusteisiin auttavat siinä, että liiketoimintaa ohjataan datan avulla oikeaan suuntaan.

3. Tiedostetaan että Self-Service analytiikka ei korvaa perinteisiä raportointimalleja

Liiketoiminnan ohjaamisessa on tärkeää, että self-service analytiikkaratkaisujen lisäksi johdolla ja muilla käyttäjillä on ajan tasalla olevat tiedot siitä mitkä liiketoiminnan tunnusluvut ovat yli tavoitteiden ja missä osa-alueissa pitäisi parantaa. Tässä ratkaisuna toimivat perinteiset, määrämuotoiset, ajan tasalla olevat dashboardit ja raportit, joilla liiketoiminnan mittareita voidaan seurata aina kun siihen on tarvetta. Self-service analytiikalla ei ole tarkoitus korvata perinteistä raportointia, vaan se tukee sitä lyhentämällä viiveitä lisäselvitystilanteissa ja mahdollistamalla ajan tasalla olevan datan hyödyntämisen liiketoiminnan ohjaamisessa.

Lopuksi on hyvä muistaa, että oikea työkalu- ja teknologiavalinta mahdollistaa, että samoja kehitystyökaluja voidaan käyttää niin määrämuotoisten raporttien ja dashboardien luomiseen ja jakamiseen kuin self-service analytiikan ratkaisuihin. Näin esim. liikkeenjohdolle voidaan toimittaa ajantasaista tietoa valmiiden dashboardien ja määrämuotoisten raporttien muodossa ja datan tarkempi analysointi hoidetaan samoilla työkaluilla muiden ihmisten toimesta self-service moodissa.

Teemu Laine, Senior Consultant, Visual Analytics, Affecto

Affecto on Pohjoismaiden suurin informaatio- ja analytiikka innostunut teknologiayritys. Keskitymme koko 1000 hengen asiantuntijaverkostomme voimin asiakkaidemme liiketoiminnan kehittämiseen ja tiedolla ohjautuvan organisaation tehostamiseen, aseinamme mm. visuaalinen- ja itsepalvelu-analytiikka, ennustavana ja oppiva analytiikka, sekä ohjelmistorobotiikka & tekoäly. Uskomme puhumisen sijaan tekemiseen – yhdessä asiakkaidemme kanssa kokeillen ja innovoiden.

Tervetuloa kuulemaan erilaisesta lähestymistavasta analytiikkaan ja juhlimaan Suomen Qlikin 10-vuotista taivalta 26.10.2017! Puhujina tapahtumassa mm. luovimmaksi suomalaiseksi valittu Perttu Pölönen, Keskon Chief Digital Officer Anni Ronkainen, Kiinteistömaailman varatoimitusjohtaja Marina Salenius, Procountorin CTO Lauri Lehtonen ja HopLopin CFO Mikko Laine. Lue lisää ja ilmoittaudu!