Nykyaikaisessa liiketoiminnassa tietolähteet ja tietojärjestelmät lisääntyvät enenevissä määrin, mutta harvassa organisaatiossa osataan vielä hyödyntää oikein kaikkea dataa. Eri tietolähteiden yhdistäminen, niiden riippuvuussuhteiden löytäminen ja hyödyntäminen liiketoiminnassa tukee päätöksentekoa ja toiminnan ohjaamista. Tiedonhallintakonsultointi ymmärtää muotilyhenteiden Big data, IoT, Blockchain, AI, RPA lisäksi datan todellisen arvon ja tuo sen liiketoimintahyödyiksi.
Tarpeet tiedonhallintakonsultoinnille ovat moninaiset
Tiedonhallintakonsultointi auttaa organisaatioita esimerkiksi seuraavissa asioissa:
- Liiketoimintadata halutaan läpinäkyvimmin tarpeellisille tahoille
- Datan käsittelyyn ja keräämiseen tarvitaan kontrollia
- Raportteja / raportointityökaluja on kehitettävä
- Business Intelligence (BI) / tiedolla johtaminen voisi tuoda organisaatiollesi hyötyä
- Dataa säilötään paljon, mutta sitä ei osata käyttää monipuolisesti
- Dataa on useammassa paikassa / tietokannassa
- Käytössä on useita järjestelmiä, jotka eivät keskustele keskenään
- Toistuvia manuaalisia prosesseja halutaan automatisoida
- Datan hyödyntämisen mahdollisuudet halutaan selvittää
Matka tiedolla johtamiseen
Harppaus tavanomaisesta liiketoiminnan johtamisesta tiedolla johtamiseen ei ole helppoa. Siksi on hyvä palastella oma tiedonhallinnan matka pienemmiksi askeliksi:
1. 360⁰ näkymä (asiakas/tuote/toiminta)
- Kyvykkyys kerätä, tallentaa, turvata ja käsitellä tietoa sisäisistä ja ulkoisista tietolähteistä
- Moderni raportointi (-itsepalvelu) organisaation sisällä eri sidosryhmille
- IoT-dataa rikastamaan analytiikkaa
- Kokonaisarkkitehtuurin kehityssuunnitelma, linkitys liiketoiminnan tarpeisiin ja strategiaan
2. Datan ymmärtäminen
- Asiakaspolun tunnistaminen ja kehittäminen
- Toistuvien kaavojen tunnistaminen, tiedon mallintaminen, rikastaminen ja analysointi
- Läpinäkyvyyden parantaminen kehittyneiden analytiikkakyvykkyyksien ja näkymien avulla
3. Ennustemallit ja automatisointi
- Liiketoiminnan ja prosessien automatisointi ja ennakointi
- Palvelujen / tuotteiden kohdistaminen asiakassegmenteittäin
- Ennusteiden ja johtopäätelmien automatisointi
- Reaaliaikaisen analytiikan ja prediktiivisten mallien hyödyntäminen
Tietolähteiden kasvattaminen ja uusien ennustemallien luominen
