Skip to main content
To the homepage of Knowit

ARTIKKELI

Analytiikka ansaitsee kunnianhimoisemmat tavoitteet

Liiketoiminnan punainen lanka johdetaan aina yrityksen tavoitteista. Tästä johdettuna data ja sen analysointi ovat tärkeä osa matkalla kohti liiketoimintatavoitteiden saavuttamista.

Analytiikka ansaitsee kunnianhimoisemmat tavoitteet

Analytiikan avulla seurataan mitä tehdään ja datasta pitäisi löytyä vastaus kysymykseen miksi tehdään. Jos ei löydy, analytiikan pitäisi auttaa tarvittaessa nopeidenkin muutosten tekemisessä. Jos datalla ja analytiikalla ei ole linkkiä yrityksen tavoitteisiin, liiketoiminnan kehittäminen on hankalaa.

Nykyaikaiseen liiketoiminnan kehittämiseen kuuluu olennaisesti datan ja analytiikan huomioiminen osana uuden liiketoiminnan kehittämistä. Kaikissa organisaatioissa tulisi miettiä, onko tekeminen tavoitteellista ja systemaattista – ja onko yhteinen suunta kaikkien tiedossa. Analytiikalle kannattaa asettaa riittävän kunnianhimoiset tavoitteet. Tässä kirjoituksessa pohdimme analytiikan tavoitteiden kolmea tasoa, ja mietimme, miten korkeimmalle tasolle voisi päästä.

Ensimmäisellä tasolla täytetään liiketoiminnan perusvaatimukset

Matalimmalla tasolla analytiikkatekeminen täyttää juuri ja juuri modernin maailman liiketoimintavaatimukset. Raportoinnin ja analytiikan on pakko olla vähintään tällä tasolla, jotta liiketoiminnassa voi uskottavasti olla mukana. Lakisääteiset raportoinnin vaatimukset täyttyvät ja vähän ylikin. Järjestelmät ovat periaatteessa kunnossa, ja viime vuoden liikevaihdon lisäksi osataan sentään kertoa, ketkä ovat parhaat asiakkaat ja mitä heille on myyty.

Analytiikan hyödyntämisestä ei ole olemassa mitään yhteisesti sovittua standardia, vaan tekeminen perustuu aina yksilöiden näkemyksiin. Siksi monessa yrityksessä jäädään tälle ensimmäiselle tasolle, jonne strateginen tekeminen ei vielä ylety. Usein järjestelmät ovat sinänsä kunnossa ja raportit ja dashboardit luotu, mutta osaamisen ja prosessien kehittämisen puute estää nousun seuraaville tasoille.

Toisella tasolla tuetaan liiketoiminnan tavoitteita

Datatekemisen toisella tasolla päästään jo aidosti tukemaan matkaa kohti liiketoiminnan tavoitteita. Esimerkiksi asiakaskeskeinen organisaatio saattaa hyödyntää analytiikkaa asiakkaidensa parempaan tuntemiseen analysoimalla ostokäyttäytymistä. Analytiikan avulla voidaan rakentaa myös erilaisia herätteitä, ja niiden avulla huolehtia, ettei asiakkuus jää vahingossa uinumaan.

Asiakastuntemuksen lisäksi analytiikkaa voidaan hyödyntää tuotannon tehostamisessa tai vaikka varaston kiertonopeuden parantamisessa. Jos yrityksen tavoitteissa on kestävän kehityksen mittareita, täytyy niiden luonnollisesti näkyä myös datatekemisessä. Näin on esimerkiksi Lindströmillä, jossa tekstiilijätteen-, veden- ja energiankulutusta seurataan modernin liiketoimintatiedon avulla. Myös rahoituksen saatavuus kytkeytyy yhä useammin kestävän kehityksen mittareihin, mikä edellyttää yrityksiltä tarkempaa seurantaa ja raportointia.

Tällaisen strategisia tavoitteita palvelevan analytiikan rakentaminen ei ole perinteinen IT-projekti, jossa toimittajalle tehdään tilaus ja he toimittavat järjestelmän. Teknisellä puolella on tottakai tärkeä osuus, mutta todellinen liiketoimintahyöty tulee tekemisen suunnittelusta niin, että analytiikalla aidosti voidaan tukea päätöksentekoa.

Kolmannella tasolla data tukee innovointia

Analytiikan kolmannella tasolla data on keskeisessä roolissa liiketoiminnassa ja sen avulla tartutaan myös innovaatiomahdollisuuksiin. Datasta saatetaan esimerkiksi etsiä merkittäviä poikkeamia, vaikkapa yllättäviä asiakaskohderyhmiä tai käyttökohteita. Asiakaskeskeisessä organisaatiossa pyritään tietämään asiakkaan seuraava tarve jo ennen häntä. Innovointi ei siis tässä tarkoita vain teknologioiden innovointia, vaan se voi liittyä myös liiketoimintamalleihin. Keskeistä on mahdollisuus tehdä liiketoimintaan liittyviä kokeiluja matalalla kynnyksellä, pilotoida uusia asioita rohkeasti ja oppia niistä.

Kokeilukulttuuri on totuttu yhdistämään nopeasykliseen, pilvinatiiviin liiketoimintaan. Analytiikan hyödyntämisen innovaatiotasoa ei kuitenkaan kannata jättää yksinomaan nopealiikkeisille startupeille. Datan huolellinen analysointi ja innovaatiot mahdollistava kokeilukulttuuri voi tuoda merkittävää kilpailuetua myös perinteisempien toimialojen yrityksille.

Mainio esimerkki tästä on ruotsalaislähtöinen Thomas Concrete, joka mittaa betonin kuivumista IoT-antureilla, ottaen haltuunsa työvaiheen, johon perinteisesti on kuulunut odottelua ja arvailua. Thomas Concreten tavoitteena on datan ja pilven hyödyntämisen avulla nousta toimialansa ykköseksi. He tietävät, että perinteiselläkin toimialalla täytyy innovoida, tai muuten saattaa huomata jääneensä yksin edustamaan vanhaa maailmaa.

Innovaatiotasolle päästään kokeilukulttuurissa

Analytiikan kolmannelle tasolle pääseminen edellyttää yrityksen kulttuuriin sisäänrakennettua uteliaisuutta. Liiketoimintayksiköillä, osastoilla ja yksilöillä täytyy olla lupa ja resursseja kokeilla hieman epävarmojakin polkuja. Säntäilyyn ei kannata kannustaa, mutta luovuudelle täytyy antaa tilaa. Ideoista kiinnostuminen ja sisäisten menestystarinoiden jakaminen kannustaa muitakin kokeilemaan.

Analytiikka-alaa riivaa eräänlainen raporttitehdasajattelu, jossa ajatellaan, että kaiken datasta juontuvan pitäisi olla äärimmäisen strukturoitua ja suunniteltua. Sellaiselle on ilman muuta oma paikkansa, mutta niin pitää olla luovuudellekin. Esimerkiksi perinteisessä ja äärimmäisen tarkasti säädellyssä lääketeollisuudessa on lukuisia esimerkkejä menestystarinoista, jotka ovat syntyneet, kun sattumalle on annettu mahdollisuus.

Analytiikan kolmannelle tasolle nouseminen ei tietenkään tarkoita aiempien tasojen hylkäämistä. Edelleenkin strategiatyö pitää tehdä kuten ennenkin yrityksen tavoitteiden saavuttamiseksi, mutta datan tarkempi tutkiminen voi myös auttaa siinä – piilossa ollut löydös voi esimerkiksi mahdollistaa toiminnan tehostamisen. Innovointikyvyn lisääminen voi itsessäänkin olla strateginen tavoite. Se ei tietenkään saa syödä tilaa arkisemmalta tekemiseltä, eikä analytiikan hyödyntäminen saa lipsua pelkkään ad hoc -tekemiseen.

Datan ja liikkeenjohdon keskusteluyhteys tuo kilpailuetua

Oikeanlaisen kokeilukulttuurin lisäksi tarvitaan tietenkin oikeassa muodossa olevaa dataa, sekä työntekijöille pääsy siihen. Innovaatioita voi syntyä vasta, kun organisaatiossa ymmärretään, mitä kaikkea dataa on käytettävissä, ja siitä osataan tehdä havaintoja. Innovointipaikkojen löytäminen saattaa vaatia esimerkiksi sisäisen ja ulkoisen tai kahden muuten hyvin erityyppisen datan yhdistämistä.

Datan käyttämisen täytyy olla yrityksen arkea, ja johdon täytyy näyttää asiassa esimerkkiä. Innovointi ei saa olla vain yhden ihmisen varassa, ja ulkopuolista apuakin kannattaa ottaa vastaan. Parhaat mahdollisuudet innovointiin on ympäristössä, jossa työntekijät tuntevat hyvin oman domaininsa, ja heille on annettu resursseja luovuuden käyttämiseen.

Valitettavasti usein organisaation liiketoiminnan edustajien ja datatekemisen osaajien välillä on suorastaan kuilu. Dataosaajat eivät välttämättä tunne liiketoimintaa ja sen tavoitteita siinä määrin kuin liiketoimintajohto. Jos he vielä kokevat, että analytiikkatekeminen ei kiinnosta organisaation johtoa, ollaan kolkossa tilanteessa. Joskus dataosasto ajattelee asioita liian teknisesti, eikä osaa kommunikoida liikkeenjohdon suuntaan oikealla tavalla. Vastuu toiminnan kehittämisestä on kuitenkin aina johdolla, myös analytiikan hyödyntämisen osalta. Edelleen liian montaa yritystä johdetaan hihavakioilla, peukalosäännöillä ja perstuntumalla.

Kun sekä johdolla että työntekijöillä on aito kiinnostus datan hyödyntämiseen, voidaan analytiikasta saada kaikki irti, innovaatioiden mahdollistamista myöten. Tällaisessa tilanteessa yrityksen on mahdollista ymmärtää omaa liiketoimintaansa kilpailijoita paremmin. Datan avulla tunnetaan kustannuskokonaisuus, mutta analytiikkaa voidaan hyödyntää myös hintakilpailusta arvokilpailuun siirtymiseen.

Digitalisaatio kasvattaa datan määrää ja teknologia mahdollistaa datan entistäkin paremman prosessoinnin, tuoden parhaimmillaan jopa automaattisia oivalluksia datasta. Parempien päätösten tekemiseksi tullaan kuitenkin aina tarvitsemaan inhimillistä ymmärrystä liiketoiminnasta ja siihen liittyvistä lainalaisuuksista. Yhdistyväthän nämä kaksi asiaa teidän organisaatiossanne?

Janne Suomalainen

Vice President, Services Sector

Knowit Solutions