Hei!
Tuli mieleen aihe blogille, joka koskettaa varmasti aika suurta osaa It-ammattilaisia.
Hyviä lukuhetkiä!
Data-alan yksi suurimmista ongelmista on, miten sisäinen IT tai ulkoinen konsultti saisivat paremman ymmärryksen liiketoiminnasta. Johannes Hovi meiltä on ollut rekrytointikonsulttina ja kertoo, että lähes jokainen esimerkiksi controlleria tai IT-asiantuntijaa rekrytoiva esimies esittää yhden vaatimuksen: henkilön tulisi ymmärtää liiketoimintaa.
Useimmiten kun asiat eivät mene hyvin tai menevät täysin metsään, syy löytyy alkuvaiheen speksauksessa. Liiketoiminta ei oikein ymmärrä mitä teknisesti ollaan tekemässä ja mitä projektilta on syytä odottaa. IT-henkilöillä menee runsaasti aikaa päästä kärryille liiketoiminnasta, on paljon väärinkäsityksiä. Monissa organisaatioissa on toki kokeneita IT-henkilöitä, jotka ovatkin kullanarvoisia tärkeissä hankkeissa. Olen juuri tekemässä laajaa mallinnushanketta, jossa IT-henkilöillä on erittäin hyvä osaaminen. Mutta tämäkin osaaminen on sirpaloitunutta eri ihmisten kokemuksiin.
Mietitäänpä trendikästä ammattiryhmää, eli Data Scientistejä. Heillä pitää olla tilasto-osaamista, It-osaamista (voi vaihdella ihan SAS-peruskäytöstä SQL:ään tai R:ään, mutta it-taidoista on kyse) ja sitten tuota edellä mainittua liiketoimintaosaamista. Nyt heitä palkataan koulun penkiltä ja liiketoimintaosaaminen on siten vajavaista.
Liiketoiminta tietää parhaiten, mitä dataa tulevaisuudessa tarvitaan, minkä liiketoimintahaasteen halutaan taklata datan avulla tai mitä halutaan automatisoida. Usein he valitsevat sellaisen konsultin ja ohjelmistoyrityksen, joka ymmärtää heidän liiketoimintaa parhaiten.
Datat sijaitsevat IT-järjestelmissä ja datan ”ymmärrysdata” on toisaalta liiketoiminnan korvien välissä. SQL:llä voi kaivaa dataa IT-järjestelmistä, mutta sillä ei voi kaivaa dataa johtajien päästä!
Mikä olisi sitten paras tapa tai tekniikka “kysellä” dataa liiketoiminnan korvien välistä?
Olen tätä asiaan tutkinut pitkään ja miksi minulle soitetaan yleensä vaativissa hankkeissa on se, että minulla on tietty tekniikka tähän. Tarvitaan eri tasoisia kuvauksia: ylätason informaatiomallinnusta ja loogista käsitemallinnusta. Tällainen liiketoimintamallinnus ei ole vielä tietokantasuunnittelua (mihin se usein sotketaan). Tietokantojen suunnittelulla on toki oma paikkansa, mutta se tulee myöhemmin.
Kutsun menetelmääni Hovi Data Frameworkiksi (HDF), koska sen avulla data-ammattilainen voi kartoittaa asiakkaan liiketoimintadatan nopeasti ja tehokkaasti, perustuen tiettyihin sapluunoihin. Sen avulla saada tieto: a) missä järjestelmissä mitäkin dataa on b) ylätason informaatiokartta pääkäsitteistä c) miten datat liittyvät toisiinsa ja d) käsitteiden määritelmät.
Näiden kuvausten tekeminen koetaan usein liian työlääksi. HDF:n avulla mallinnus saadaan tehtyä nopeammin. Tavoitteena on, että mallit jäävät ”arkeen”, eli aktiiviseen käyttöön kaikissa datahankkeissa. Niistä on hyötyä tietovarastoinnissa, BI-hankkeissa, integraatioiden suunnittelussa, uusien digitaalisten palvelujen toteuttamisessa; no itse asiassa kaikessa kehittämisessä, joka liittyy dataan. Jos vaikka ollaan hankkimassa uutta ERP-järjestelmää, tarkistetaan mallien avulla mitä mahdollista uutta dataa on tulossa ja vastaako ERP:n tietorakenne omaamme riittävän hyvin. Väitän, että monta virhehankintaa olisi vältetty, jos näin olisi tehty.
Riippumatta toimialasta monet organisaatioiden toimintaan liittyvät lainalaisuudet ovat yllättävän samanlaisia – ja samoin niiden mallintamiseen liittyvät parhaiksi havaitsemani käytännöt. Aloittaessani ennestään minulle tuntemattoman organisaation kanssa, saamme nykyisin näkyviä tuloksia aikaiseksi tyypillisesti jo puolessa päivässä.
Hovi Data Frameworkin suurin arvo on ymmärryksen muodostaminen liiketoiminnasta ja siihen liittyvästä datasta. Tuo ymmärrys on nyt hiljaisena tietona. Menetelmän avulla päästään yhteiseen näkemykseen; vain jaettu ymmärrys liiketoiminnan sisäisen It:een tai ulkoisen konsultin välillä mahdollistaa data-hankkeiden onnistumisen. Monimutkaisten ja konsernitason hankkeiden ehdoton edellytys on yhteiset käsitteet ja niiden kuvaukset.
Mikäli haluat kuulla lisää, minuun voi olla yhteydessä +358 400 473458 tai [email protected]
Ystävällisin terveisin,
Ari Hovi
Olemme muuten lanseeranneet uuden Data Scientistin-koulutusohjelman, jossa tätä yllä kuvattua liiketoiminnan kanssa speksausta opetetaan.
Katso lisää tästä
Ja sitten tosi mielenkiintoinen paketti on tulossa, eli Chris Bradleyn vetämä Daman sertifiointiin johtava valmennuskurssi: CDMP Exam Preparation Workshop. Todella hyvä kokonaisuus kaikille, vaikkei heti suorittaisikaan koetta.
Lisätietoja tästä
Musta osallistua kyselyyn ja Samsung Galaxy -tabletin arvontaan tästä (ei kestä kun 5 – 10 min täyttää, kiitos paljon!
