‹ Blogit

20.6.2018 14.08

Datan standardoinnin viisi hyötyä liiketoiminnalle

  • Informaationhallinta

Kuvittele, että yrityksessäsi olisi jaettu ymmärrys asioista, sinulla olisi kokonaiskuva organisaatiosi datasta ja että tämän datan laatu olisi vieläpä hyvä. Ideaalia, eikö totta, mutta ei välttämättä niin kaukaa haettua. Datan standardoinnilla voidaan saavuttaa lukuisia hyötyjä liiketoiminnalle, mutta katsotaan ensin, mitä datastandardi oikein tarkoittaa.

Datastandardi kattaa datan määritykset, rakenteet ja laatusäännöt. Se keskittyy liiketoiminnan kannalta kaikista kriittisimpään dataan. Tarkemmin sanottuna datastandardi sisältää:

  • Käsitteet (entiteetit) ja niiden kuvaukset. Nämä ovat yrityksen toiminnan kannalta tärkeitä asioita, joista halutaan kerätä tietoa. Esimerkiksi asiakas tai tuote.
  • Käsitteiden väliset suhteet, jotka kertovat, miten nämä asiat linkittyvät toisiinsa. Esimerkiksi asiakkaaseen yhdistyy tämän osoite.
  • Piirteet (attribuutit) kullekin entiteetille. Esimerkiksi asiakas sisältää nimen, y-tunnuksen, organisaation tyypin sekä osoitetiedot.
  • Piirteiden määritykset ja laatusäännöt, esimerkiksi y-tunnuksen kuvaus, muoto ja pakollisuus tai valinnaisuus.

Datastandardi keskittyy liiketoiminnan kannalta kaikista kriittisimpään dataan.

Tarkastellaan seuraavaksi, mitä positiivisia vaikutuksia datastandardilla on liiketoiminnalle. Seuraavasta viidestä kohdasta osa on suoremmin yhteydessä liiketoimintaan, kun taas osa vaikuttaa siihen välillisesti.

datastandardin hyödyt liiketoiminnalle

Kuva: Arvo Perälä

 

1. Datan standardointi selkeyttää organisaation viestintää

Ensimmäisenä ja ehkä jopa tärkeimpänä datan standardointi yhdenmukaistaa ja selkeyttää organisaation viestintää ja kommunikointia. Datastandardi tarjoaa niin sanotun yhden totuuden asioista eli yleistetyt määritykset. Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, etteikö käsitteillä voisi olla synonyymejä, vaan paremminkin tavoitteena on saavuttaa yhteinen ja jaettu ymmärrys niistä käsitteistä, jotka ovat kaikista kriittisimpiä liiketoiminnalle. Tällöin esimerkiksi asiakkaasta on yksi yleisesti jaettu ymmärrys eri liiketoimintayksiköissä riippumatta asiakkaan elinkaaren vaiheesta.

2. Saat enemmän irti analytiikasta

Toiseksi datastandardin tarjoama kokonaiskuva organisaation dataan helpottaa ja tehostaa erilaisia analyyttisiä tukitoimintoja. Nämä voivat olla perinteisempiä, kuten raportointi ja business intelligence, tai edistyneempiä, kuten datatiede.
Datastandardin tuoma visuaalinen näkyvyys datan rakenteisiin auttaa sekä löytämään analyyttiseen ratkaisuun tarvittavan datan että hahmottamaan, mihin kaikkialle ratkaisu vaikuttaa. Yritys saa siis sekä enemmän että laadukkaampia analyyttisia oivalluksia datasta.

3. Standardointi parantaa datan laatua ja edistää liiketoiminnan luotettavuutta

Kolmanneksi datastandardi heijastuu datan laatuun. Datastandardin määritykset ja laatusäännöt asettavat perusteet datan laadun luomiselle ja päivittämiselle. Esimerkiksi asiakkaan luominen selkeytyy ja nopeutuu, koska datastandardin ansiosta tiedetään, mitä tietoja asiakkaasta tarvitaan ja missä muodossa.

Datan laatusäännöt luovat myös perustan datan laadun mittaamiselle. Jotta datan laatua voidaan mitata, tarvitaan sovitut kriteerit, joihin datan laatua verrataan. Voidaan esimerkiksi mitata, löytyykö jokaiselle asiakkaalle osoite siinä muodossa kuin se on määritelty.

Parempi datan laatu tarkoittaa luotettavampaa liiketoimintaa.

Lopulta parempi datan laatu tarkoittaa luotettavampaa liiketoimintaa. Kun data on hyvälaatuista, eri liiketoimintafunktiot voivat keskittyä ydintekemiseensä. Datan laatu ei aiheuta liiketoiminnalle harmaita hiuksia, eikä aikaa kulu datan laadun varmistamiseen. Esimerkiksi voidaan luottaa siihen, että tuotannosta lähtevät tuotteet toimitetaan oikealle asiakkaalle oikeaan osoitteeseen.

4. Tehostat datan migraatiota ja putsausta

Neljänneksi datastandardin tuottama kokonaiskuva organisaation datasta, datan määritykset ja laatusäännöt nopeuttavat datan migraatiota ja puhdistusta. Migraatiossa dataa siirretään tietojärjestelmästä toiseen, jolloin datastandardi toimii referenssinä. Tämä vertailu voi laukaista datan putsaustyön, jossa dataa puhdistetaan, korjataan ja täydennetään siten, että se vastaa datastandardin määrityksiä ja laatusääntöjä.

5. Datastandardi syventää IT:n ymmärrystä liiketoiminnan tarpeista

Viidenneksi datastandardi auttaa osaltaan IT:tä saamaan kokonaisvaltaisempaa käsitystä liiketoiminnan tarvitsemasta datasta ja sitä kautta liiketoiminnan tarpeista. Datastandardin kautta saavutettava ymmärrys auttaa etenkin arkkitehtuurin, järjestelmien sekä integraatioiden kehitystyössä, jolloin IT pystyy palvelemaan liiketoimintaa paremmin.

Yleisesti ottaen datan standardointi siis tehostaa ja selkeyttää organisaation toimintaa. Sillä voidaan saada aikaan sekä kustannussäästöjä että parempaa tuottavuutta. Ajan myötä datan standardointi näkyy parempana päätöksentekona – päätöksentekona, joka perustuu luotettaviin faktoihin.


Kirjoittaja työskentelee Talent Basen konsulttina. Hän on liiketoiminnan kehittäjä, joka pyrkii löytämään tarkasteltavaan asiaan aina useampia näkökulmia. Hän työskentelee datan hallinnan, laadun ja mallinnuksen sekä ketterän kehityksen parissa. Tiedonhallinnan lisäksi kirjoittajalla on taustaa taloushallinnosta, projektinhallinnasta ja organisaation kehittämisestä.

Katso profiilini

Pidätkö lukemastasi? Tilaa blogitekstimme meiliisi.