Master Data Management – suomeksi ydintiedonhallinta –tuoksahtaa arkistopölyltä jo ihan ilmaisuna. MDM-hype hiipui jo vuosikymmen sitten, mutta tarve ei ole poistunut: tekemättä jätetty ydintiedonhallinta kostautuu projekteissa. Erityisesti tekoäly tarvitsee dataa, ja sen datantarve ei tyydyty pelkästään isolla määrällä, vaan tiedon on myös oltava yhtenäistä ja luotettavaa. Erityisen tärkeää tämä on ydintiedon kohdalla: sitä hyödynnetään läpi prosessien ja siihen kiinnittyvät liiketoiminnan keskeiset tapahtumat. Heikkolaatuinen ydintieto heijastuu laajasti koko organisaatioon.
Otetaanpa pohjaksi seuraavat kovat tilastoluvut:
- 93 % yrityspäättäjistä pitää luotettavaa ja laadukasta dataa kriittisenä (Experian).
- Kuitenkin vain 46 % yrityspäättäjistä luottaa kunnolla datansa laatuun (Business Wire).
- 71 % organisaatioista käyttää datan valmistelemiseen raportointia ja päätöksentekoa varten vähintään neljänneksen työajastaan (Business Wire).
- Organisaatiot, jotka yhdistävät MDM:n ja datan hallintamallin, saavat datainvestoinneistaan jopa kolminkertaisen tuoton verrattuna niihin, jotka toteuttavat MDM:n vain teknologiahankkeena (Kearney).
Tässä valossa on selvää, että datan laatua ja hallintaa tarvitaan. Tekoäly ja automaatio vain terävöittävät asetelmaa: jos data ei ole kunnossa, automaatio tuottaa virheellisiä päätelmiä entistä suuremmalla nopeudella. Klassinen ydintietoprojekti ei ole ainoa tapa saavuttaa riittävää laatua, mutta joka tapauksessa dataympäristön rakentajien ja käyttäjien on oltava laatutietoisia datan käyttäjiä. Hyvin tehty ydintietoprojekti siirtää painetta arjesta alkuvaiheeseen, jolloin korjaus- ja selvitystyöt voidaan priorisoida hallitummin ja vähemmän arkea häiritsevästi.
Ydintieto ei ole kuollut, se on muuttunut
Ydintieto (Master Data) tarkoittaa organisaation keskeisiä tietoja, kuten asiakas-, tuote- ja toimittajatietoja, jotka muodostavat perustan liiketoiminnan prosesseille, raportoinnille ja analytiikalle. Ydintiedonhallinta varmistaa, että data vastaa laadukkaasti sitä todellisuutta, jota se kuvaakin, kuten vaikka asiakasta tai sopimusta. Ydintiedon heikkoa laatua ei yleensä tunnisteta ajoissa – tai vaikka tunnistettaisiinkin, siihen ei useinkaan reagoida.
Laatuhaasteet nousevat esiin vasta liian myöhään, esimerkiksi sovelluksen tai järjestelmän testausvaiheessa, ja silloinkin niiden korjaaminen helposti sivuutetaan. Vaihtoehtoisesti ne venyttävät hankkeen aikatauluja ja kasvattavat kustannuksia, mikä olisi voitu välttää ennakoidulla laadunhallinnalla.
Kun tavoitellaan koko yrityksen toimintaan ulottuvaa tekoälyä, data on strateginen voimavara. Pilvi- ja tekoälypohjaiset data-alustat tekevät datan laadun parantamisesta helpompaa, mutta varsinainen ydintiedonhallintatyö on kuitenkin pohjimmiltaan liiketoiminnan ymmärtämistä: ihmisen tai AI-agentin on hahmotettava, miten organisaation data jäsentyy, mistä se syntyy, missä se on ajantasaista sekä mikä on lopulta laadukasta.
Microsoft Fabricin kaltaiset tuotteet mahdollistavat ydintiedon hallinnan myös hajautetusti. Tässä näemmekin selvän siirtymän massiivisista, keskitetyistä MDM-hankkeista kohti pienempiä liiketoimintalähtöisiä ja modulaarisia ratkaisuja. Tavallaan ydintiedonhallinta on lopulta pakollista: jos jätät asiakkuuksia koskevan MDM-hankkeen tekemättä, saatat kuitenkin löytää itsesi tekemästä myynnin ajamaa ”Asiakas 360”-projektia, jossa toteutetaan käytännössä samat asiat. Kriittisten järjestelmien ja keskeisen tiedon kanssa toimittaessa on vaikea väistää datan laatukysymyksiä.
Etukäteen tekeminen ei yleensä ole viisasta, mutta ydintiedon kohdalla usein on. Onhan selvää, että esimerkiksi asiakas-, tuote- tai sopimustietojen kirkastamiseen käytetty aika ei mene hukkaan, sillä juuri tätä tietoa organisaatio tulee jatkossa tarvitsemaan läpi prosessien. Ydintiedot ovat luoteeltaan järjestelmiä ja prosesseja leikkaavia. Niinpä harmonisoituun ja laadukkaaseen ydintietoon panostaminen antaa reaktioherkkyyttä niin markkinamuutoksiin kuin uusien teknologioiden tuomiin mahdollisuuksiinkin.
Hyvin hallittu ydintieto mahdollistaa datavetoisen päätöksenteon, innovaatiot ja asiakaskokemuksen kehittämisen. Tehostamisen sekä automaation ja itsepalveluasteen nostaminen ovat nekin tyypillisiä syitä panostaa ydintiedon laatuun. Erityisesti nyt, kun agentit ja tekoäly tekevät tuloaan lähes jokaiseen prosessiin. Ydintiedon puutteellinen laatu taas näkyy viiveinä, virheinä ja kasvavina kustannuksina. Datan laatuun kannattaa panostaa samalla: Kearneyn mukaan organisaatiot voivat saavuttaa jopa 40 % kustannussäästöt 12–18 kuukaudessa, kun ydintiedon laadulle asetetaan selkeät laatuvaatimukset.
Ydintietoon panostetaan selkeillä vastuilla
Ydintieto tarvitsee vahvan omistajan. Hajautunut omistajuus hukkuu organisaation rakenteisiin, ja päätöksenteko hidastuu tiedon laadun heikentyessä. Jokaiselle ydintietokokonaisuudelle (kuten asiakas- tai toimittajatiedoille) tarvitaan selkeä omistaja, joka vastaa tiedon laadusta, ajantasaisuudesta sekä siitä, että tiedonhallinta on järjestetty asianmukaisesti. Rajaukset ovat tärkeitä silloinkin, kun ne eivät synny helposti, eikä vastuuta kannata väistellä: ”kaikki omistavat datan”-tilanteessa kukaan ei oikeasti omista sitä.
Kokemuksemme mukaan datan omistajan on parasta olla liiketoiminnan puolella, ei IT:ssä. Liiketoimintakeskeinen omistaja osaa arvioida datan laatua ja rakennetta parhaiten. Hän ymmärtää, miten dataa tulee kehittää palvelemaan liiketoimintaa, minimoimaan riskejä ja tukemaan erilaisia käyttötapauksia. Tämä asiantuntijuus ja nopeus tukevat kaikkia kyseistä tietoa käyttäviä prosesseja ja kehityshankkeita. Erityisen tärkeää tämä on monialaisissa organisaatioissa, joissa samaa tietoa hyödynnetään laajasti eri prosesseissa. Yhdelläkin huonosti jäsennellyllä ja omistetulla data-alueella voi olla hidastava vaikutus koko organisaation kehitystyöhön.
Mikä on ydintiedonhallinnan uusi suunta?
Ydintiedonhallinta rakentuu nyt joustavien ja hajautettujen ratkaisujen varaan, joissa data integroidaan osaksi liiketoiminnan arkea ja kehitystä. Datan hallinta kannattaa hajauttaa liiketoiminnalle sen mukaan, kuka mistäkin tiedosta käytännössä tietää ja vastaa. Kyse ei ole enää yksittäisestä kertaluontoisesta MDM-projektista, vaan tämän päivän ydintiedonhallinta on jatkuvaa kokonaiskuvan ja kilpailuedun ylläpitoa.
Tekoälyn ja automaation tehokas hyödyntäminen edellyttää laadukasta, harmonisoitua ydintietoa. Tekoäly myös auttaa: sen avulla voidaan automatisoida datan laadunvalvontaa ja rikastamista. Ydintiedonhallinta on ennen kaikkea strateginen investointi, joka rakentaa pohjan tulevaisuuden menestykselle.
Menestys voi näyttää eri organisaatioissa erilaiselta. Yhdessä tapauksessa myynnin tilannekuva asiakkaista täydentyy niin, että kriittiset keikat klousaantuvat ennätysajassa. Toisessa tilanteessa henkilöstön osaamisen eheä kokonaiskuva tehostaa resursointia kymmeniä prosentteja. Kolmas asiakas puolestaan säästää hankintakustannuksissa neljänneksen, kun materiaalin kokonaiskulutuksen ymmärrys kasvaa ja volyymialennukset tukevat tuotantokustannusten säästötarpeita. Neljännessä tapauksessa prosessit ja automaatio nopeutuvat merkittävästi, kun agentit, sovellukset ja itsepalvelukanavat voivat nojata ajantasaiseen, luotettavaan ydintietoon. Varsinkin, kun asiakkaat odottavat lähes reaaliaikaista reagointikykyä.
Kaikissa näissä tapauksissa ydintieto on tuottanut yritykselle tukevan ja skaalautuvan pohjan, joka on mahdollistanut liiketoiminta-alueiden innovaatiot ja kilpailukyvyn kehittämisen. Tästä työstä kiittävät niin kirstunvartijat, raporttien tuijottajat kuin agentitkin.
Tuskailetko datasi laadun kanssa? Etkö tiedä, miten järjestää datan hallinta? Jos kaipaat johdatusta, sparrausta tai lisäkäsiä datasi laadun varmistamiseen, me autamme. Norrinin palveluvalikoimaan kuuluvat niin klassiset ydintiedonhallinnan projektit, modernin datan ja tekoälyn hallintamallien pystyttäminen kuin datan yhtenäistämisen käytännön toteutuskin. Ota yhteyttä tai laita viestiä osoitteeseen: myynti@norrin.com!
