Ero tiedolla johtamisen edelläkävijöiden ja peränpitäjien välillä on huima. Osa organisaatioista on alusta saakka leiponut toimintansa sisään dataohjautuvuuden ja toiset ovat perusraportoinnin varassa.
Monessa yrityksessä tekoäly on nostettu johdon tavoitteisiin, mutta tekoälypilottien hyöty liiketoiminnalle tuppaa, monestakin syystä, jäämään ohueksi (tätä aihetta en käsittele enempää tässä jutussa – se on erillisen blogin aihe).
Moni organisaatio ei edes tiedä mikä on heidän tiedolla johtamisensa taso ja miten he sijoittuvat vertailussa kilpailijoihin. Tämä on omiaan tuomaan suuria haasteita myös tiedolla johtamisen tulosten mittaamiseen.
Tiedolla johtamisen maturiteettimalli auttaa tunnistamaan riskejä ja hyödyntämään vahvuuksia
Organisaation on tärkeää ymmärtää, millä tiedonhallinnan osa-alueilla he ovat vahvoja ja millä eivät. Tämä ymmärrys auttaa tunnistamaan ja reagoimaan riskeihin ja toisaalta hyödyntämään vahvuuksia entistä paremmin.
Rakentamamme tiedolla johtamisen maturiteettimalli mittaa tiedolla johtamisen kypsyyttä kaikkiaan viidellätoista mittarilla. Mittarit on jaettu kolmeen kategoriaan, jotka osin menevät myös päällekkäin.
Tässä mallimme kaikessa komeudessaan (saat ladattua tiedolla johtamisen maturiteettimallin itsellesi täältä):
Kategoria 1: Ihmiset, organisaatio ja prosessit
Ensimmäisessä kategoriassa mitataan miten hyvin tiedolla johtaminen ja analytiikka tukevat organisaation toimintaa. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi sen tarkastelemista, käytetäänkö analytiikkaa laajasti päätöksentekoon, perustuuko analytiikka ajantasaiseen tietoon, onko päätöksenteko automatisoitua ja mitä analytiikka itse asiassa kertoo.
Yrityksessä saattaa olla hienot välineet datan visualisointiin, mutta data ei kerro muuta kuin sen mitä on jo tapahtunut, esimerkiksi edellisen kuun myynnin. Huomattavasti pidemmällä on se yritys, jonka analytiikka osaa kertoa myös luotettavan myyntiennusteen.
Kategoria 2: Data
Toisessa kategoriassa mitataan ennen kaikkea datan laatua: onko data tuoretta, onko se oikeellista, onko datan sensitiivisyys ymmärretty jne.
Myös datastrategian ja (osin) data-arkkitehtuurin kypsyys kuuluvat tähän kategoriaan. Tärkeä mittari on Datan laajuus. Se kertoo, käytetäänkö kaikkia relevantteja datalähteitä hyväksi, mukaan lukien ulkoinen data.
Kategoria 3: Teknologia ja arkkitehtuuri
Nimensä mukaisesti kolmannessa kategoriassa mitataan teknologian ja arkkitehtuurin kypsyyttä. Kategoriassa on vain kolme mittaria, mutta teknologiset ratkaisut mahdollistavat laadukkaan tiedolla johtamisen, joten niiden vaikutus näkyy välillisesti muissa kategorioissa.
Maturiteettimallin avulla kehityskohteet esiin – nekin, jotka eivät aina ole ilmeisiä
Esimerkki: organisaatiossa saattaa olla käytössä viimeisen päälle hienoja ja näyttäviä datan visualisointeja, ja sitä saatetaan kutsua edistyneeksi analytiikaksi.
Kun asiaa tutkitaan tarkemmin, paljastuu kuitenkin, että Teknologiset ratkaisut ovat sinänsä hyvällä mallilla, mutta tiedolla johtaminen perustuu edelleen kauniisti paketoituihin perusraportteihin. Tällaiset raportit kertovat useimmiten vain sen mitä on jo tapahtunut – ja tällöin organisaatio onkin edelleen perustasolla Päätöksenteko-mittarilla.
Maturiteettimallin valistunut käyttö auttaa myös tunnistamaan riskejä. Jos esimerkiksi analytiikka on tiukasti osana automatisoitua päätöksentekoa ja analytiikalla pyritään tekemään ennakointia, saa organisaatio korkeat pisteet Prosessit- ja Analytiikan taso -mittareilla.
Jos samaan aikaan kuitenkin todetaan, että data ei ole tuoretta, sille ei ole omistajaa, eikä datan laadusta ole selvää kuvaa, ollaan vaarallisilla vesillä. Vaarana on, että päätösten perusteet ovat väärät, ja automatisoitu päätöksenteko pahentaa liiketoimintariskiä.
Tiedolla johtamisen kulttuuri ei ole päälle liimattavaa mallia
Maturiteettimalli on hyvä työkalu ja apuväline tiedolla johtamisen auditoinnissa. Täydellinen tämäkään malli ei ole, mutta kehitämme sitä jatkuvasti.
Yksi suuri olemassa oleva haaste on isojen organisaatioiden hajanaisuus. Yhdessä toiminnossa, esimerkiksi asiakasanalytiikassa, saatetaan olla hyvin pitkällä, mutta monella muulla osa-alueella puolestaan vielä lapsenkengissä. Maturiteettimallia voidaan soveltaa myös organisaation tietyn toiminnon tai ydinprosessin tiedolla johtamisen arviointiin.
Mistä sitten johtuvat suuret erot tiedolla johtamisen tasossa? Yrityksissä, jotka ovat tiedolla johtamisen edelläkävijöitä, on vahva tiedolla johtamisen kulttuuri. Tyypillisesti näissä yrityksissä dataa ja analytiikkaa käytetään laajasti luontevana osana päivittäistä toimintaa.
Tiedolla johtamisen kulttuuria ei voi liimata päälle, mutta sitä on mahdollista rakentaa pienin askelin.
Tarvitsetko apua oman organisaatiosi tiedolla johtamisen kulttuurin rakentamiseen?
Varaa ilmainen keskusteluaika kalenterista asiantuntijamme kanssa,
niin keskustellaan lisää!
Tutustu Data Advisory -palveluihimme
Sukella kanssamme pintaa syvemmälle ja maksimoi liiketoimintahyötysi datalähtöisesti.
Avainsanat: Tiedolla johtaminen
