Kuka haluaa olla "datavetoinen" tai "dataohjautuva"? Tämä on aika monen yrityksen tahtotila.
Usein data liitetään asiakaskokemukseen ja sen parantamiseen. Koetaan, että data on se keino, jolla parempaa asiakaskokemusta rakennetaan.
Asiakaskeskeisyys, ihmislähtöisyys ja dataohjautuvuus ovat keinoja, joilla vastaamme asiakastarpeisiin ja kilpailuun -Securitas
Asiakas ja data – ainutlaatuista hyötyä asiakkaillemme -OP
key pillars support the creation of an excellent customer experience: high-quality mobile and fixed networks, motivated and customer-oriented personnel, advanced data analytics, as well as culture as a challenger, which is reflected in cost-effectiveness and agility. -DNA
Datan hyödyntäminen ei ole kuitenkaan helppoa, varsinkaan isommassa organisaatiossa.
Alla on listattuna yleisimpiä ongelmia.
1. Iso päätös
Isot johtajat haluavat tehdä isoja päätöksiä.
Perustetaan datatiimi. Startataan miljoonan euron data platform -hanke. Pistetään pyörät pyörimään.
Datan hyödyntäminen ei ole kuitenkaan "tiimi" tai "hanke".
Vaan pieniä päätöksiä. Se on organisaation funktiot ylittäviä käytäntöjä, rutiineja, kulttuuria.
Se teknologiastack, datatiimi tai sopivat mittarit kasvavaat kyllä siihen ympärille.
2. Death by powerpoint
Halutaan olla data-ohjautuvia. Mitä tarvitaan?
Ensinnäkin datastrategia. Sitten data-arkkitehtuurin kuvausta. Sitten roadmapia. KPI-määrittelyjä. Palkataan konsultti. Istutaan alas ja mietitään.
Kymmeniä workshopja, satoja sivuja powerpointeja. Ehkä vielä niin, että organisaation eri funktiot tekevät tätä samaan aikaan toisistaan tietämättä.
Äkkiä menee vuosi ennen kuin kukaan saa tehtyä mitään konkreettista. Eikä siihen oikeastaan enää olisi budjettiakaan.
3. Feature creep
Isossa projektissa pitää kuulla kaikkia käyttäjäryhmiä. Mitä dataa, raportteja tai toiminnallisuuksia tarvitaan?
Kaikki tietysti haluavat kaikkea, tai ainakin ehkä voisivat pitää tarpeellisena.
Hankkeen halutaan ratkaisevan kaikki oikeat ja mahdolliset tulevaisuuden dataongelmat.
Vähän niin kuin Apotti ratkaisi kaikki sosiaali- ja terveydenhuollon dataongelmat.
4. Vuotava putkisto
On rakennettu valtava datamonsteri.
Joka kerta kun vilkaisee konepellin alle, niin aina löytyy uusi bugi.
Työntekijä oli auktorisoinut datan haun omalla tunnuksellaan. Työntekijä otti loparit. Data ei enää liiku.
Devaajat julkaisivat uuden version saitista. Web analytiikka lakkasi toimimasta.
Myyjät ovat lisänneet uusia asiakkaaseen liittyivä kenttiä CRM:ään. Vanhat analytiikassa käytettävät kentät eivät enää ole käytössä.
Datatiimin kaikki aika kuluu vuotavan putkiston paikkailuun.
Kukaan ei ehdi ainakaan analysoimaan dataa.
5. Raporttirumba
Tiimit raportoivat organisaatiossa ylöspäin erilaisia performanssimittareita.
Hyvän raportin määritelmä on, että tiimin tulokset näyttävät mahdollisimman hyviltä.
Jos tiimin tulokset eivät näytä riittävän hyviltä, niin vika on raportissa. Datasta puuttuu jotain tai mittari on väärin määritelty.
Aika menee raporttien luomiseen, kehittämiseen ja viilaamiseen. Dataa ei käytetä tulosten parantamiseen vaan syntyneiden tulosten esittämiseen mahdollisimman hyvässä valossa.
Poimisto Oy © 2022