Data Management

Från Data Management ”Confusion” till “Clarity”

Hur vi skall ta hand om, strukturera och förvalta all data är både mer spännande och utmanande än på länge. Det finns flera drivkrafter, exempel på detta är nya och utvecklade verktygstyper, Self Service Data Preparation, Data Lakes, ny metodik för traditionella datalager och cloudifiering. Här behövs just nu en öppenhet, mycket eftertanke och fingertoppskänsla för att göra en klok roadmap för framtiden. Häng med oss på en diskussion som handlar om hur ni kan ta er Data Management-verksamhet från ”confusion” till ”clarity”.

Vi på Advectas gör varje år en studie över den svenska marknaden för Business Intelligence och Data Science (Den svenska Business Intelligence- och Data Science-studien). Studien hade i år över 300 respondenter och ger en bra bild över vad som händer på området i Sverige just nu. När vi sammanfattar årets studie är begreppet DATA årets stora ord ur olika perspektiv. De stora trenderna vi ser i år är:

  1. Data är ordet på allas läppar – plötsligt pratar alla om data, allt från styrelsen till medarbetarna och alla intressenter.
  2. Augmented Analytics växer som helhet – Self Service BI, Data Preparation, Data Discovery, NLP, etc.
  3. Traditionell BI (standardrapporter, dashboards, datalager, med mera) – som för det mesta utvecklas av IT-personer, biter sig fast på i princip samma höga nivå som tidigare.
  4. Data Science fortsätter att öka vilket skapar nya intressenter som behöver data.

Sammanfattningsvis leder ovanstående stora trender till ett fortsatt högt förändringstryck på Data Management-området. Fler intressenter behöver data för fler ändamål. Vi kan konstatera att det råder en stor frustration i fler och fler organisationer för att de inte klarar av att förse alla intressenter med all data de behöver. Det behövs en ny strategi helt enkelt.

Teknik, människa & process

Vi har valt att göra vår analys av nuläget utifrån tre olika perspektiv; teknik, människa och process. Orsaken till detta fokus ligger i det faktum att operativ effektivitet kräver ett tillvägagångssätt som optimerar relationen mellan dessa perspektiv. För stort fokus på ett eller två områden skapar en obalans. Många bolag har investerat i ny spännande teknik och kommit långt ur ett tekniskt perspektiv. Är inte människor och processer mottagliga att ta till sig de nya insikterna och agera på dem, eller anpassa sina etablerade arbetssätt och processer, är risken överhängande att effekten av tagna investeringar helt eller delvis uteblir.

Vad är Data Management Confusion?

Ur ett tekniskt perspektiv yttrar sig Data Management Confusion framför allt i form av förvirring kopplat till val av komponenter, teknik och tillvägagångssätt för att möta de nya utmaningarna inom området. Vidare späs förvirringen på av osäkerhet kopplat till exempelvis kostnadsestimering och kompatibilitet samt svårigheten att överblicka konsekvenser av olika val och beslut. Många uttrycker även kopplat till att de börjat tappa kontrollen över sina datatillgångar och att stora delar av den tillgängliggjorda datan inte nyttjas.

Ur ett människoperspektiv uppleves en frustration kopplat till att de växande verksamhetskraven inte tillgodoses på ett bra och snabbt sätt. I takt med att organisationen ritas om och att beslut byter ägare skapas en otydlighet. Vidare vittnar många organisationer om ett växande gap mellan IT och verksamhet. Verksamheten ser inte alltid vad som är möjligt men även omvänt utvecklas modeller och lösningar som inte tillför något affärsvärde.

Sett ur ett processperspektiv är bristande Data Governance ett symtom på den förvirring som råder. Även om insikten om områdets betydelse har ökat ges det fortfarande för lite fokus. Många verksamheter fortsätter att ”plugga igen hålen” och tillämpa ett reaktivt förhållningssätt, medan andra bolag verkligen ser hotet och jobbar mot en långsiktig hållbar Data Governance vilket bäddar för att omvandla data till en sann företagstillgång.

Vidare symtom på förvirringen, ur ett processperspektiv, är att det i olika utsträckning saknas väldefinierade processer samt förankring av dessa. Tekniska komponenter etableras men förankringen haltar och mottagande processägare är inte redo för förändringen. Etablerade processer räcker kanske inte längre till eller är inte längre giltiga. Kanske krävs parallella processer eller behövs processanpassningar? Som ett resultat av ovan vittnar många organisationer om att initiativ i allt högre grad börjar ske under radarn och att ett skugg-IT växer fram.

Varför har Data Management Confusion uppstått?

Nya behov, och de växande verksamhetskrav, har drivit på den tekniska utvecklingen och vi har börjat få en helt ny spelplan att förhålla oss till som är betydligt mer mångfasetterad än tidigare. Utbudet av tekniker och komponenter växer lavinartat och vilka val som är de rätta är inte längre lika självklart. Vi lever i föränderlig omvärld, starkt dominerad av digitalisering. Verksamheter utmanas att vara relevanta för såväl sina kunder som sina medarbetare.

Aktuella förändringsfaktorerna ur ett verksamhetsperspektiv;

  • Otålighet -Etablerade affärsmodeller ifrågasätts och ivern att kapitalisera på data har aldrig varit mer påtaglig. Att inte kunna tillgängliggöra affärskritisk information till rätt individ vid rätt tidpunkt är inte längre accepterat.
  • Data Democratization – Förväntan om en bred datadelning det vill säga tillgång till data och möjlighet att som icke-specialist ägna sig åt datainsamling och analys.
  • Mer data och fler källor – Den insiktsdrivna organisationen ser nytta av data i samtliga verksamhetsprocesser och mängden data ökar lavinartat. Data har inte bara ökat i mängd utan också i komplexitet och mångfald och mängden källor, såväl interna som externa ökar.
  • Ökad verktygsflora – Idag krävs en ökad flexibilitet då många användare har skapat sig preferenser avseende BI-verktyg. Bring your own BI –tool har blivit ett känt fenomen. Fler olika komponenter att förvalta och utveckla driver tid samt ställer helt nya krav på kompetens.
  • Fler och nya intressenter – I takt med att verksamheter blir mer datadrivna blir användare och kravställare fler och nya roller och funktioner inom verksamheten har plötsligt förväntningar.
  • Zero-latency -Verksamheten nöjer oss inte längre med att få en statisk rapport på månadsbasis utan det finns en förväntan om att kunna följa upp verksamhetens samtliga processer i realtid vilket ställer nya krav på arkitektur och infrastruktur.

Den ökade förändringstakten och de ökade kraven ställer etablerade processer på prov, såväl IT-processer som verksamhetsprocesser i stort. Det blir tydligt att det många gånger råder en tröghet att anpassa etablerade processer. Det blir också påtagligt att ägarskapet inte längre är självklart utan kanske behövs i vissa fall ett tvärfunktionellt processägarskap.

Hur kan vi ta er Data Management-verksamhet från ”confusion” till ”clarity”?

Ett första steg kan vara att acceptera den förvirring som råder just nu och försöka hitta ett sätt att förhålla sig till det faktum att kartan ständigt ritas om och att floran av möjliga angreppssätt och val ökat kraftigt på senare tid. Varje bolag är unikt och vår rekommendation är att våga börja testa ny teknik och nya metoder för att försöka skapa en egen uppfattning om er bästa väg. Våga kasta er ut och se vart det leder! Utgå från era etablerade lösningar och plattsformsval, var rädd om gjorda investeringar.

Det är avgörande att ha en plan och en riktning att samlas kring. En gemensam plan ökar också möjligheten att springa fortare och dessutom säkerställa att fler springer åt samma håll. För att få utväxling och nyttja data som den viktiga företagstillgång den är bör en samstämmighet mellan bolagets övergripande verksamhetsstrategi och bolagets datastrategi eftersträvas. När organisationer kombinerar sina affärs- och IT-agendor kan de skapa ett holistiskt tillvägagångssätt för Data Management och säkerställa en större effekt från sina tekniska investeringar. Hur behöver datastrategin utformas för att stödja den övergripande affärsstrategin? Eller omvänt kan datastrategin driva på den övergripande affärsstrategin? Börja från toppen – Vad vill verksamheten uppnå och hur kan data hjälpa till att uppnå målen? Vad är poängen med data om inte att hjälpa till att uppnå verksamhetsmålen?

Viktiga frågor att behandla i de övergripande planen;

  • Hur kan data generera värde för vår verksamhet?
  • Vilka är våra kritiska datatillgångar?
  • Hur ser bolagets dataekosystem ut?

Organisering är naturligtvis också ett viktigt område att beakta. Den klassiska organiseringen av BI med en styrgrupp på toppen som ritar upp visionen och pekar ut en riktning samt ansvarar för prioritering. En BI-chef med ansvar för helheten, synkning av alla initiativ samt ett Solution center i mitten, drivet av IT, med såväl frontend och backendutvecklare, Business Analysts, projektledare samt support och förvaltning. För att erhålla en koppling till verksamheten har många verksamheter etablerat ett verksamhetsforum med representanter från verksamheten. Enligt denna klassiska modell har verksamhetsområdena främst stått för kravfångstarbetet och Solution centret utgjort navet som levererat all BI.

En tydlig trend vi ser är att Solution centret krymper och att verksamhetsområdena växer. Solution centret har fortsatt en extremt viktigt och kritisk roll kopplat till Data Governance, backendutveckling samt verksamhetsgemensamma delar. I många verksamheter har den kommit att få en mindre roll i takt med att bland annat Business Analysts, projektledare och frontendutvecklare flyttar ut i verksamhetsområden. Sakta men säkert innebär detta att verksamhetsområdena växer och får en större roll i BI-utvecklingen. Förändringen tror vi kan säkra verksamhetskopplingen ytterligare och hjälpa till att överbrygga gapet mellan IT och verksamhet.

Växande datavolymer samt datakällor ökar risken för inkonsistent data, detta medför att beslut fattas baserat på felaktig information. Analys och datainsamling flyttar ut i verksamheten vilket ökar behovet av en gemensam bild. Vilket ökar behovet av tvärfunktionella analyser och beslut samt vikten av att möta de skärpta lagkraven kopplat till Data Management. Sammantaget har det kanske aldrig varit viktigare att lägga kraft på Data Governance-området. Det är samtidigt viktigt att inte tappa fart och bli låsta av allt för mycket strukturella hinder vilket kan leda till tröghet, frustration och handlingsförlamning. Det är helt enkelt avgörande att hitta en gyllene balans mellan ordning och reda och frihet.

Hur kan vi möta de utmaningar som ställs på processerna? En lösning kan vara att anamma ett tvåtakts-IT vilket i korthet innebär att förvalta etablerad funktionalitet men samtidigt ta steget in i framtiden. Traditionell IT förvaltar “business as usual” och parallellt etableras processer och arbetssätt med större fokus på digital innovation och ett mer experimentellt angreppssätt. Att nå legitimitet för båda takterna i organisationen kan vara ett sätt att nå ökad effektivitet och kvalité i IT-leveransen samt i viss mån minska risk för skugg-IT.

Några ord på vägen

Vi har nu resonerat kring vad Data Management Confusion är för något och hur ni som organisation kan komma till rätta med det. Här är våra viktigaste råd:

Skynda långsamt men gör något! Testa den nya tekniken och metodiken. Det kommer en uppsjö av nya tekniker, och i många fall kan en del tekniker överlappa. Alla leverantörer säger att deras komponenter är lösningen på alla era problem. Ni behöver bilda er en egen uppfattning om vad som är bäst för er.

Var rädd om gjorda investeringar, gräset är inte alltid grönare. Det finns ibland en övertro på att ny teknik löser alla problem. Men vår erfarenhet är att det finns otroligt mycket värde i gjorda investeringar, exempelvis era befintliga datalager och all den affärslogik som finns inbyggd där. Det är troligen en kortare resa att utgå från befintligt och modernisera det än att börja från början. Det är inte alltid så men ofta.

Överbrygga gap mellan IT och verksamhet.  Jobba för att riva eventuella murar mellan verksamhet och IT. Båda behövs och de bör växa närmare varandra för att lösa framtidens Analytics- & Data Management-behov.

Säkra engagemang från ledning samt förankring. Det är alltid en viktig punkt i strategiska initiativ. När företagsledningen förstår det strategiska värdet i att lyckas med datahanteringen blir det lättare att få sponsring för att kunna göra nödvändiga investeringar.

Utforma en övergripande plan som kan utgöra riktning men korrigera löpande. Bilden är luddig just nu. Framtiden inte helt klar. Men det är viktigt att ha ett mål att jobba mot, men var beredd att korrigera riktningen i takt med att ni lär er mer.

Känner du dig fortfarande förvirrad? Du är inte ensam. I princip alla kunder vi pratar med funderar på dessa frågor just nu. Nätverka med andra organisationer, och ta intryck från vad andra gör när ni formar just er datastrategi.

 

Författarna bakom detta inlägg är Karin Wessberg och Thomas Svahn. Karin är senior managementkonsult och konsultchef på Advectas AB. Thomas är senior managementkonsult och Vice VD på Advectas AB. Förutom att vara med och driva Advectas agerar de rådgivare åt Advectas kunder i frågor som rör strategier inom Analytics. Om du har några frågor kring blogginlägget eller Analytics i stort får du gärna kontakta karin.wessberg@advectas.se eller thomas.svahn@advectas.se.

Onsdagen den 22:e maj håller Karin och Thomas ett Webinar på samma tema som blogginlägget. Ta chansen att få mer klarhet i hur ni kan gå från Data Management ”Confusion” till “Clarity”. Lyssna gärna tillsammans med kollegor, det är en bra grund för fortsatta diskussioner. 

Anmälan till webinar. 

 

 

Karin Wessberg
karin.wessberg@advectas.se
Karin är konsultchef och senior konsult på Advectas med en bakgrund som bland annat Business Controller och kommersiell chef inom media, samt möbelbranschen. Karin har alltid haft ett brinnande intresse för verksamhetsstyrning och Business Intelligence.

Alla inlägg av Karin Wessberg

Vill du veta mer om affärsutveckling och verksamhetsoptimering med Data Science?

Läs vår broschyr ”Från BI till AI”.