‍

Data Designin dataneuvonantaja Jaakko Mattila on ollut mukana useissa hankkeissa, joissa yritykset ovat rakentaneet yhteistä pohjaa datan hyödyntämiselle. Yhdessä asiakkaan kanssa toteutettu lähes vuoden mittainen muutoshanke globaalissa pörssiyhtiössä osoitti, miten systemaattinen tiedonhallinnan kehittäminen voi parantaa päätöksenteon laatua ja tuoda liiketoimintaan läpinäkyvyyttä.

‍

Kuka olet ja mitä teet?

Olen Jaakko Mattila, ja toimin Data Designilla tiedonhallinnan neuvonantajana. Käytännössä olen mukana erilaisissa asiakasprojekteissa, joissa autan yrityksiä hyödyntämään liiketoimintadataa tehokkaammin ja kehittämään päätöksentekoa datan avulla.

‍

Sinulla on pitkä kokemus liiketoimintatiedon hallinnan projekteista. Onko jokin projekti, joka on jäänyt hyvin mieleen?

Yksi mieleenpainuvimmista projekteista oli lähes vuoden mittainen kehityshanke globaalille pörssiyhtiölle. Sen tavoitteena oli parantaa organisaation kykyä hyödyntää dataa liiketoiminnan johtamisessa. Projekti kattoi koko prosessin suunnittelusta ja ongelmien jäsentämisestä aina muutoksen käytännön toteutukseen asti.

‍

Miksi juuri tämä projekti jäi mieleen?

Usein neuvonantoprojektit jäävät suunnitelmien tasolle ja asiakkaan vastuulle jää muutoksen läpivienti. Tässä pääsin mukaan koko muutosmatkaan määrittelystä toteutukseen. Asiakkaan kanssa yhdessä määrittelimme tärkeimmät dataprosessit ja dataroolit sekä otimme käyttöön toimintamallin, joka paransi datan luotettavuutta ja käytettävyyttä tekoälyä ja raportointia varten.

‍

Mistä projektissa oli kyse?

Yritys oli laajentunut nopeasti yritysostojen kautta useisiin maihin, mutta tiedonhallinta ei ollut pysynyt mukana kasvussa. Eri maiden yksiköillä oli omia tapoja käsitellä dataa, eikä ollut yhteisiä sääntöjä esimerkiksi tuotetiedon hallintaan, raportointiin tai talouden seurantaan.

Käytännössä tämä näkyi siinä, että tuotekohtaista kannattavuutta oli vaikea seurata ja johdon raportteihin ei voitu täysin luottaa. Operatiivisella tasolla se tarkoitti tuplatyötä, virheiden korjaamista ja epäluottamusta dataan, joka vaikutti koko organisaation tehokkuuteen.

Lisäksi yrityksessä haluttiin hyödyntää tekoälytoiminnallisuuksia, mutta datan heikko laatu ja epäyhtenäisyys heikensivät tekoälymallien tuloksia, jolloin niistä ei saatu ulos sitä hyötyä, mitä oli odotettu.

‍

Millaiseen ratkaisuun päädyttiin?

Ratkaisuna oli tiedonhallinnan ja datastandardien yhtenäistäminen. Kun tunnistettiin, mitkä tietoalueet olivat liiketoiminnan kannalta kriittisiä, päätettiin keskittyä niihin ensin. Perustettiin keskitetty datatiimi, joka vastasi yhteisten käytäntöjen kehittämisestä ja jalkauttamisesta eri maihin.

Tiimi loi tiedonhallintamallin, jossa määriteltiin roolit, vastuut ja prosessit datan käsittelylle. Samalla luotiin yhteinen backlogi kehitystoimista, jotta datan laatu ja hyödyntämiskyky paranisivat hallitusti ja mitattavasti.

‍

Miten muutos otettiin vastaan organisaatiossa?

Kuten monissa muutoksissa, alkuvaiheessa keskityttiin ymmärtämään, mitä haasteita organisaatiossa oli ja miten ne vaikuttivat arkeen. Kun tilannekuva selkeytyi ja ensimmäiset tulokset alkoivat näkyä, raportointi tarkentui ja datan luotettavuus parani, organisaation suhtautuminen muuttui nopeasti myönteiseksi ja sitoutuneeksi.

Kun onnistumisista pystyttiin viestimään laajasti ja raportoimaan johdolle, se vahvisti luottamusta projektia kohtaan. Muutoksen nähtiin tuottavan todellisia tuloksia ja parantavan toimintaa pysyvällä tavalla.

‍

Millaisia haasteita projektissa ilmeni?

Koska kyseessä oli globaali projekti, suurimpana haasteena olivat erilaiset toimintatavat, kulttuurit ja tavoitteet eri maissa. Muutoksen johtaminen oli keskeistä, piti saada ihmiset mukaan ja ymmärtämään, miksi yhteisiä toimintatapoja tarvitaan.

Kyse ei ollut vain teknisestä toteutuksesta, vaan ennen kaikkea ihmisten osallistamisesta ja tiimien yhteensaattamisesta. Yksi tärkeimmistä tehtävistä oli rakentaa luottamusta ja yhteistä ymmärrystä siitä, miksi yhteisiä toimintamalleja tarvitaan ja miten ne hyödyttävät kaikkia.

‍

Muita mielenkiintoisia havaintoja?

Alussa ongelmat näyttivät valtavilta: datan laatu, järjestelmien erot ja prosessien hajanaisuus vaikuttivat ylitsepääsemättömiltä. Mutta kun pureuduttiin syvemmälle, huomattiin, että pieni osa ongelmista aiheutti suurimman osan seurauksista.

Tärkeä oivallus oli, että kaikkea ei tarvitse ratkaista kerralla, vaan kannattaa keskittyä niihin asioihin, joilla on suurin vaikutus. Kun löydettiin se “20 % ongelmista, joka aiheutti 80 % haitoista”, asiat alkoivat ratketa nopeasti.

‍

Voisiko samaa ratkaisukonseptia soveltaa muualle?

Ehdottomasti. Tässäkin tapauksessa tärkein oppi oli, että muutoksen läpivienti on ratkaiseva tekijä. Hyviä suunnitelmia ja tiekarttoja on maailmassa paljon, mutta todellinen arvo syntyy vasta, kun ne viedään käytäntöön ja ihmiset otetaan mukaan muutokseen.

‍

Mikä oli parasta?

Parasta oli nähdä muutos konkreettisesti, että asiat eivät vain näyttäneet paremmilta paperilla, vaan muuttuivat todellisuudessa. Samalla pystyttiin mittareiden avulla osoittamaan, että datan laatu parani, raportointi tarkentui ja liiketoiminnan päätöksenteko helpottui.

Lisäksi oli palkitsevaa nähdä se, kuinka asiakas pystyi itse viestimään johdolleen projektin tuloksista ja osoittamaan konkreettisesti, miten muutos paransi liiketoimintaa. Se teki hankkeesta aidosti merkityksellisen sekä datan että koko organisaation toimintatapojen näkökulmasta.

‍