Data-ongelmista kohti datan tuomaa potentiaalia!

09 | 2024 Olli Laine, Co-founder & CEO

Oletko huomannut, että keskusteltaessa datasta puheet kääntyvät nopeasti tyypillisiin haasteisiin, kuten datan laatuun, arkkitehtuuriin tai sen hyödyntämiseen—eivätkä niinkään datan tarjoamiin mahdollisuuksiin?

Kokosin yhteen yleisimpiä haasteita sekä vaihtoehtoisia ajatuksia, joiden avulla voimme viedä asiakkaitamme kohti toimintakulttuuria, jossa datakeskustelut keskittyvät ongelmien sijasta datan tuomaan aitoon kilpailuetuuteen ja sen sujuvaan hyödyntämiseen tekoälyn taustalla.

1. Modernista data-arkkitehtuurista kasvutehoja ja innovaatioita

Monet yritykset kamppailevat datan hajanaisuuden ja monimutkaisten infrastruktuurien kanssa, mikä vaikeuttaa datan hallintaa ja käyttöä. Kun dataa tallennetaan eri järjestelmiin ja se on levällään organisaation eri osissa, siitä tulee vaikeasti hallittavaa ja hitaasti hyödynnettävää. Tyypillisiä haasteita ovat järjestelmien siiloutuminen, jossa data on hajallaan eri järjestelmissä ilman helppoa integraatiota, sekä vanhat legacy-järjestelmät, jotka eivät tue suurten datamäärien käsittelyä, analysointia tai reaaliaikaista käyttöä. Tai nykyisen data-alustan tai perinteisen tietovaraston kanssa time-to-market on liian hidasta/työläs/kallis esim. uusia lähteitä integroidessa tai uusia liiketoiminnan raportteja tuottaessa.

Ratkaisuna on moderni, skaalautuva data-arkkitehtuuri, joka siirtyy pilvipohjaiseksi. Tämä mahdollistaa datan keskittämisen helposti hallittavalle alustalle ja käyttää teknologioita kuten Snowflake ja Google BigQuery tehokkaaseen analytiikkaan. API-pohjainen integraatio yhdistää järjestelmät, mikä tekee datasta nopeasti käytettävissä olevaa. Yksinkertaistettu arkkitehtuuri mahdollistaa nopeamman ja luotettavamman tiedon analysoinnin, edistäen reaaliaikaista päätöksentekoa ja uusien teknologioiden, kuten tekoälyn, käyttöönottoa, jolloin yritys voi reagoida nopeammin muutoksiin ja pysyä kilpailun kärjessä.

2. Data Engineerin tärkeä rooli & oikeat työkalut oikeille ongelmille

Datan hallintaan ja hyödyntämiseen tarvitaan oikeat ihmiset ja työkalut. Data Engineerin rooli on keskeinen datan keräämisessä, siirtämisessä ja varastoinnissa. Ilman tehokasta data engineering -prosessia datan hyödyntäminen on hidasta ja epäluotettavaa.

Tyypillisiä haasteita ovat tehokkaiden työkalujen puute, mikä voi hidastaa datan siirtämistä ja käsittelyä. Lisäksi työn siiloutuminen voi johtaa pullonkauloihin ja viivästyksiin datan hyödyntämisessä, erityisesti jos data engineerit eivät työskentele tiiviissä yhteistyössä muiden tiimien kanssa.

Data engineerimme nykyaikaiset työkalut, kuten Apache Kafka reaaliaikaiseen tiedonsiirtoon ja Databricks suurten datamassojen käsittelyyn ovat kriittinen osa ratkaisua. Airflow taas auttaa datan orkestroinnissa ja automatisoi tiedonkulun eri järjestelmien välillä, mikä varmistaa datan nopean ja luotettavan keräämisen, siirtämisen ja käsittelyn.

Liiketoimintahyötyinä oikeat työkalut ja sujuvat prosessit parantavat datan hyödyntämistä, mikä puolestaan parantaa analyysien laatua ja nopeuttaa päätöksentekoa. Tämä tukee liiketoiminnan ketteryyttä ja kilpailukykyä.

3. Laadukas data – perusta liiketoimintapäätöksille

Datan laatu on kriittinen tekijä yrityksen menestykselle. Heikkolaatuinen data voi johtaa virheellisiin päätöksiin tai siihen että dataan ei luoteta, mikä taas voi aiheuttaa merkittäviä kustannuksia ja heikentää kilpailukykyä. Yleisiä datan laatuun liittyviä ongelmia ovat puuttuvat tiedot, päällekkäisyydet, epäjohdonmukaisuudet ja virheelliset arvot.

Hyvän datanlaadun varmistaminen alkaa tehokkaasta data-strategiasta. Tämä tarkoittaa datan hallinnointia ja valvontaa yhtenäisten prosessien, sääntöjen sekä monitoroinnin kautta, varmistaen, että data on oikeellista, laadukasta ja käyttökelpoista. On tärkeää myös huomioida, että kaiken datan ei tarvitse olla laadukasta. Keskitä resurssit ensisijaisesti liiketoiminnan ja stategian kannalta tärkeimpään dataan.

Korkea datanlaatu mahdollistaa kaikille liiketoiminnan osa-alueille tarkemman ja luotettavamman päätöksenteon sekä mahdollisuudet ottaa tekoälyn hyödyt todella käyttöön. Luottamus dataan auttaa yritysjohtoa optimoimaan prosesseja, tehostamaan toimintaa ja ennustamaan trendejä, mikä johtaa taas osaltaan johtaa parempiin asiakasratkaisuihin ja lisää kilpailuetua markkinoilla.

Kiihdytä tekoälyn tuomaan potentiaalia laittamalla data-asiat kuntoon!

Kun datan laatu, arkkitehtuuri ja data engineerien työkalut ovat kunnossa, asiakkaamme voivat hyödyntää dataansa täysimääräisesti, erityisesti kriittisimmän datan osalta. Tällöin datasta tulee liiketoimintaa ohjaava tekijä, auttaen trendien ennakoinnissa, paremmassa päätöksenteossa, ohjaamassa ohjelmistokehitystä ja kehittämässä uusia palveluita. Nämä ovat teemoja, joita jokaisen yritysjohdon tulisi pohtia niin oman liiketoimintansa kuin kilpailijoiden valmiuksien näkökulmasta.

Kipinällä asiakkaidemme hyödyntämä data on tuonut merkittävää kilpailuetua, erityisesti tekoälyn ja koneoppimisen käytössä digipalveluissa. Vaikka teidän yrityksenne ei vielä hyödynnä generatiivista tekoälyä tai koneoppimista, niiden käyttö tulee olemaan välttämätöntä. Tällöin menestyjät erottaa häviäjistä; data-arkkitehtuurilla ja sen laadulla!

Varmistamalla laadukkaan datan, kasvua tukevan arkkitehtuurin, prosessin ja oikeat työkalut datan hyödyntäjille, voit luoda vahvan pohjan tulevaisuuden kilpailuedulle - tietoturvan ollessa kunnossa.

Haluatko tietää miten ottaa kaiken irti datastasi ja vahvistaa tiedolla johtamista yrityksessäsi- ota yhteyttä!

Olli Laine, Kipinä Co-founder & CEO

Kirjoittaja on kotimaisen digikehityksen tulevaisuuden visionäärejä, intohimoinen datalla johtamisen puolestapuhuja sekä yksi Kipinä Softwaren co-foundereista. Toimitusjohtajan hatun lisäksi, otsalla vahvasti suunnistajan otsalamppu ja himohiihtäjän natsat.