Data Thinking: Design Thinking -ajattelua datatieteille

Dataohjautuvuuden saavuttaminen on haastavaa, joskin välttämätöntä. Organisaatio voi olla hukkumaisillaan dataan saamatta siitä mitään kilpailuetua. Haasteena ei ole datan käyttöönotto vaan sen hyödyntäminen vahingoittamatta ydinliiketoimintaa.

Datan kerääminen, säilyttäminen ja hallitseminen tulee yhä helpommaksi. Organisaatiot huomaavat, että heillä on siiloittain dataa, jolla on hetkellistä oletettua arvoa. Tämä käsitys ilmenee kriisitilanteina tai äkillisenä tiedon tarpeena, kuten esimerkiksi ”hinnat nousevat; tee lista palveluista, joita emme ole käyttäneet”; ”tarvitsemme enemmän tuloja, tarkista epäaktiiviset asiakkuudet viime vuodelta”; ”materiaalien laatu ei ole enää yhtä hyvä; kuka on paras toimittajamme?”. Numerot pölyttyvät, rypistyvät ja siiloutuvat.

Muissa tapauksissa tällaisen datan jatkuva integrointi ja hyödyntäminen on kallista eikä takaa menestystä. Erityisesti suurissa, hajautetuissa organisaatioissa data varastoidaan pienempiin tietokantoihin (siiloihin), mikä vaikeuttaa datan koordinointia. Lisäksi tämän raportin mukaan yksi kymmenestä datatiedeprojektista ei selviä pilottivaiheesta yksistään Suomessa. Tästä syystä yritysjohtajat kohtaavat dilemman, onko dataohjautuvuus edes vaivan arvoista.

Data Thinking -kulttuuri

Dataohjautuvuudessa ei ole kyse uusien työkalujen omaksumisesta vaan Data Thinking -kulttuurin vaalimisesta. Ray Dalio väittää kirjassaan Principles, että onnistuneet liiketoiminnan päätökset eivät ole demokraattisia vaan meritokraattisia. Datakeskeisillä päätöksillä täytyy siis olla arvoa Data Thinking -kulttuurissa.

Me Huldilla ymmärrämme, että tämä on helpommin sanottu kuin tehty. Tarve kulttuurin muutokselle pitäisi lähteä numeroista eikä hypestä. Lisäksi koko organisaation kattavat toimet vaativat aikaa ja vaivaa. Data (design) puzzle -menetelmämme erittelee vaiheet, joita tarvitsette dataohjautuvan organisaation saavuttamiseksi. Strategisten tavoitteiden, monimutkaisuuden, kustannusten ja hyötyjen merkittävyyden perusteella laaditaan suunnitelma.

Data Thinking -tiimien kokoaminen

Investointeja Data Thinking -kulttuuriin tulee ohjata progressiivinen henkilökunnan kasvu. Tehokas datatiedetiimi voi koostua seuraavista rooleista.

• Datatieteilijät
• Koneoppimisen insinöörit
• Datainsinöörit
• Datavisualisointi-insinöörit
• Ohjelmistokehittäjät
• Analytiikkakääntäjät
• Data-analyytikot
• Datahakkerit

Tällaisen tiimin kokoaminen tapahtuu vaiheittain; Data Puzzlemme hallitsee tiimienne kokoa priorisoimalla toteutettavuutta ja vaikutuksia. Tiimiin lisätään jäseniä neljännesvuosittain tai vuosittain kehityksen perusteella.

Data Puzzle koostuu muutamasta etänä tai kasvotusten pidettävästä workshopista. Meiltä saatte Data Thinking -metodologiaan kattavan etenemissuunnitelman, joka on jaettu eri vaiheisiin ja joiden vaikutukset ovat mitattavissa.

Data Thinking Huldilla

Joskus ajatellaan virheellisesti, että Data Thinking liittyy vain tietojenkäsittelytieteisiin. Aluetietämys ja matematiikka ovat kuitenkin yhtä tärkeitä osatekijöitä. Koska meillä Huldilla on poikkeuksellisen lahjakkaita ihmisiä monilta aloilta ja laaja teollisen alan asiakaskunta, vahvistimme pyrkimystämme soveltaa Desing Thinking -ajattelumallia koko organisaation laajuisiin dataongelmiin.