Hvordan kan du hente ut verdi fra dine data?

I den digitale transformasjonens tidsalder er det viktigere enn noen gang å bli datadrevet. CTO Jørgen Longva i Experis dykker ned i utfordringene og strategiene bedrifter må vurdere på vei mot datadrevet suksess.

For å lykkes, kreves strategisk, langsiktig arbeid med å bryte ned barrierer og fremme en delingskultur. Det er nødvendig å tenke utover teknologi og fokusere på organisasjon, prosesser og samarbeid på tvers av disipliner. Slik kan man utnytte kraften i data for å drive effektivitet, utvikling og innovasjon.

Du kan ikke overvinne tyngdekraften
Ettersom markeder, forretninger og samfunnet blir stadig mer komplekst, har behovet for datadrevet beslutningstaking blitt stadig viktigere.

– Presset til å bli datadrevet skyldes behovet for effektivitet og tilpasning til et stadig mer komplekst landskap som utvikler seg hurtigere og hurtigere, sier Longva.

Ved å utnytte kraften i data, kan bedrifter ta informerte beslutninger på operasjonelt, taktisk og strategisk nivå, og transformere beslutningsprosessen fra magefølelse til faktabasert analyse. I tillegg bedre og hurtigere beslutningstaking, drar datadrevne bedrifter også nytte av forbedret etterlevelse, fordi beslutningene blir mer transparente og sporbare.

– Bedrifter som prioriterer datadrevne strategier, lykkes i stadig mer konkurranseutsatte markeder, og leverer samtidig på de økende kravene til regulatorisk etterlevelse, mener Longva.

Likevel, til tross for de åpenbare fordelene ved å bli datadrevet, står bedrifter overfor mange utfordringer for å nå dette målet. Reisen til å bli datadrevet er full av hindringer, men med optimisme, utholdenhet og et klart veikart er det lettere å finne fram til de gode løsningene. I denne artikkelen vil vi diskutere nøkkelstrategiene som kan hjelpe bedrifter med å låse opp det fulle potensialet av datadrevet innovasjon.

Overvinne utfordringer på veien til datadrevet suksess
Noen av de mest vanlige hindringene bedrifter møter i sin datadrevne reise er dårlig datakvalitet, datasiloer, utilstrekkelig dokumentasjon og å skaffe ekspertise på data. Videre kan data lagret i standardprodukter eller nettsky-lagring delt med andre kunder komplisere tilgang og henting.

– Personlig, klassifisert eller sensitiv data kan by på ekstra utfordringer når det gjelder å skaffe nødvendige samtykker eller sikkerhetsavklareringer, sier Longva

Å håndtere disse utfordringene krever en flersidig tilnærming som kombinerer teknologi, organisasjon og prosesser. Datastrategi handler delvis om teknologi, men dette er ikke nok. For å løse problemene må bedrifter tenke på organisasjon og prosesser. Bare ved å arbeide strategisk, langsiktig og helhetlig, kan selskaper legge grunnlaget for datadrevet suksess. Et annet avgjørende element for å overvinne disse utfordringene, er samarbeid.

– Individer som forstår hvilke data de skal bruke og hvordan de skal utnytte dem, er ofte spredt over organisasjoner, noe som gjør samarbeid for innovasjon vanskelig, sier Longva.
For å løse dette problemet må selskaper skape tverrfaglige arenaer der forretningsfolk, teknologer og dataeksperter kan komme sammen og utnytte den kollektive ekspertisen til disse mangfoldige gruppene for å drive datadrevet innovasjon fremover.

Fra fokus på teknologi til organisasjon og prosesser
Når bedrifter streber etter å bli datadrevne, har de møtt ulike problemer med tidligere teknologidrevne datastrategier, som å samle data i datasjøer (data lakes). Longva peker spesielt på sikkerhets- og organisasjonsutfordringene som oppstår når man henter ut data fra sine trygge siloer.

– Ideen om å hente ut dataene til et sentralt lager og foredle dem trinnvis til ulike anvendelser virker besnærende, men mangelen på oversikt og gode sikkerhetsløsninger førte til av de blinkende datasjøene ble til stinkende datasumper, sier Longva.

En videreutvikling av noe som førte til utviklingen av bedre teknologiske løsninger som ble kalt data fabric. Beklager, men her er det ikke noen god, norsk term på det som innebærer mer fleksible løsninger på tilgang på data uten å flytte dem ut i sentrale lagre. Data fabric inneholder også løsninger på å gjøre dataene mer synlige og dokumenterte. Imidlertid løser dette heller ikke alle utfordringene, for det hjelper lite å ha gode teknologiske løsninger dersom ingen har eierskap til å bruke dem.
I 2019 introduserte Zhamak Dehghani i Thoughtworks konseptet data mesh.

– Data mesh er en helhetlig tilnærming som bygger på to pilarer: data som et produkt og hybrid organisering. Dataproduktene må eies av de som ønsker å ta ut verdi av dem. Forretningssiden skal stå for dette, mens IT skal støtte med dataplattformen, sier Longva.

Ved å prioritere både de teknologiske og organisatoriske aspektene ved datadrevet innovasjon, gjør tenkesettet bak data mesh det mulig for bedrifter å utnytte sine dataressurser mer effektivt og nå sine strategiske mål.

Sett dataene fri!
En sentral strategi for å bli en datadrevet organisasjon, er å bygge ned hindringer for utnyttelse av data, noe vi kaller data liberation. Dette innebærer for eksempel å bryte ned barrierer og trekke ut data fra siloer, å sikre avtaler om tilgang til egne data i hyllevare, å gjøre juridiske avklaringer for å sikre at data blir riktig håndtert og brukt og å jobbe langsiktig med datakvalitet.

Longva understreker viktigheten av å fremme en delingskultur innen organisasjoner. Ved å oppmuntre til samarbeid og åpen kommunikasjon er det lettere å skape innovasjon og få fremdrift i datadrevne prosjekter.
– Å jobbe strategisk og langsiktig med data liberation er avgjørende for å bli datadrevet. Slik kan skape et solid fundament for datadrevet innovasjon, sier Longva.

Repeter etter meg: forretnings-data-teknologer
Konseptet «fusion teams», introdusert av Gartner, vektlegger betydningen av kompetanseoverlapping mellom forretnings- og teknologikompetanse. I det datadrevne landskapet, må organisasjoner i tillegg dyrke spesialisert kompetanse på data. De som har denne kompetansen kjenner til hvor dataene er lagret, hvilken kvalitet de har, hvilke juridiske avklaringer som er på plass og så videre.

I et utvidet fusion team som skal jobbe med datadrevet innovasjon, må det være ekspertise om både forretningen, dataene og teknologi.
Longva understreker verdien av tverrfaglige arenaer for samarbeid, der man bringer sammen forretningsfolk, teknologer og dataeksperter.

– Forretnings-data-teknologene er avgjørende for datadrevet forretningsutvikling. Alle disse kompetansene må samles slik at ideer kan skapes og utviklingsprosjekter kan støttes på en effektiv måte, sier Longva.

Tre gode råd
For å lykkes med å skape verdi av data, kreves en optimistisk, utholdende, systematisk og langsiktig tilnærming. Her er noen råd på veien:

1. Reisen til å bli en datadrevet organisasjon handler om mer enn bare teknologi; det krever fokus på organisasjon og prosesser. Finn balansen mellom sentral støtte og styring og eierskapet til verdiskapning fra forretningsområdene

2. Frigjør dine data ved å være i forkant med å bryte ned barrierer og ved å fremme en kultur for deling av data

3. Skap arenaer for tverrfaglig samarbeid for å fostre innovasjon og korte beslutningsveier for dine datadrevne prosjekter

Dette er krevende oppgaver, men til gjengjeld er gevinstene store for de som overvinner utfordringene og dermed blir mer effektive, omstillingsdyktige og innovative.