• syyskuu 27, 2018

Onnistu tietovarastoinnissa

Hei,

Voiko tietovarastointi onnistua?

Yksi osa-alue konsultoinnissamme on tietovarastoratkaisuiden auditointi. Tässä työssä olemme tutustuneet lukuisiin eri tietovarastoihin. Olemme havainneet, että tietovarastointi on aika haasteellista. Avaan tässä muutamia havaintoja.

Tietovarastointi on tärkeää

Jos organisaatio haluaa muuttua tietokeskeisemmäksi, ainoa keino on ryhtyä nostamaan organisaation tiedonhallinnan tasoa. Ensinnäkin on ymmärrettävä ja kuvattava tietopääoma. Mutta se mistä nyt puhumme, on järjestää helppo pääsy tietoihin analyysejä, raportteja ja algoritmeja varten.

Lähtökohtatilanteessa tiedot ovat hajautuneena, eri järjestelmien taustalla oleviin tietokantoihin. Tietovarasto on tietokanta, joka suunnitellaan hyvin ja johon voidaan tuoda dataa eri järjestelmistä samalla integroiden.

Esimerkiksi pankissa saadaan asiakkaaseen kytkettyä erillisissä tili-, laina- ja salkunhoitojärjestelmissä olevat tiedot.

Lisäksi tulevat verkkokäyttäytyminen, vakuutukset, sopimukset ja asiakaskontaktit. Ja niin edelleen. Näin saadaan asiakkaan kokonaiskuva.

Tietovarasto on organisaation tietojen saatavuuden hoitamiseen edelleen hyvä ratkaisu. Kukapa haluaisi purjehtia ilman merikarttaa tai navigaattoria.

Mustat laatikot

Järjestelmien tietokannoissa olevia tietoja ei yleensä ole kuvattu liiketoimintaa tai edes yrityksen omia data-asiantuntijoita silmälläpitäen. Lisäksi niihin ei pääse kiinni. Ne ovat mustia laatikoita.

Tietovarastotietokannan ei pitäisi olla musta laatikko. Sen rakenteen pitäisi olla ymmärrettävästi kuvattavissa liiketoiminnalle. Se on avoin ja käytettävissä, monet henkilöt eri puolella taloa tekevät siitä kyselyjä, analyysejä ja raportteja. Excel -rumba vähenee.

Järjestelmien taustalla olevat tietokannat tulevat järjestelmien mukana. Tietovarastojen tietokantojen kanssa on toisin. Ne suunnitellaan alusta pitäen, siis räätälöidään organisaatiokohtaisesti. Tietovaraston on tarkoitus palvella monia vuosia. Sitä laajennetaan koko ajan uusilla tietolähteillä. Tulee uusia kysely-, raportti- ja analytiikkatyökaluja ja käyttäjiä. Niinpä tietovarastotietokannan suunnittelu on oleellisen tärkeää.

Käsitteet ja rakenteet

Liiketoiminnan henkilöillä on kullakin oma ”maailmankuvansa”, käsitys oman alueen käsitteistä ja tiedoista. Yrityksen koko datakartta on kuin tilkkutäkki, jonka jokaisella tilkulla on omat asiantuntijansa.

Tilkut eli osa-alueet kuitenkin liittyvät toisiinsa. Ajatellaan vaikka asiakasta tai tuotetta. Niihin liittyviä muita tietoja on monissa eri järjestelmissä. Tärkeää olisi saada kokonaisuus haltuun.

Liiketoiminnan näkemysten ohella on toisenlaisia maailmankuvia: ne joita tietojärjestelmien takana olevat tietokannat heijastelevat (ne mustat laatikot). Nämä rakenteet ovat syntyneet joskus – usein kauan sitten – järjestelmäsuunnittelijoiden ja toteuttajien toimesta.

Tuo maailmankuva on usein erilainen kuin liiketoiminnan näkemys. Liiketoiminta puhuu tuotteista, raaka-aineista ja puolivalmisteista, mutta laskutusta ja varastoa hoitavassa järjestelmässä kaikki nämä ovatkin nimikkeitä. Toisessa järjestelmässä on tuotteita.

Miten saada liiketoiminnan maailmankuva ja tietojärjestelmien rakenteet kohtaamaan tietovarastossa? Voimme kopioida lähtötietojärjestelmien datarakenteet tietovarastoon. Etuna on, että tietovaraston lataaminen on suoraviivaista.

Tämän onnistuminen riippuu nyt paljon siitä, kuinka hyvin nuo tietokannat on suunniteltu, voidaanko tietovarasto kuvata liiketoiminnalle ymmärrettävästi. Siitä ei siis pitänyt tulla uusi musta laatikko. Entä jos lähdejärjestelmä vaihtuu, muuttuuko silloin tietovarastonkin rakenne?

Toinen tapa on lähteä liikkeelle liiketoiminnan näkemyksistä. Kuvataan käsitemallinnuksen keinoin liiketoiminnan näkemys ja tietämys tiedoista ja huolehditaan, että tuo näkemys heijastuu tietovaraston rakenteisiin saakka.

Tärkeää on, että tietovaraston rakentaminen ja laajentaminen toimii käsitemallien ohjaamana. Liiketoiminnalle voidaan koko ajan näyttää mitä nyt on tietovarastossa ja sunnitella heidän kanssaan uusia laajennuksia käsitemalliin ja sitä kautta tietovarastoon. Tässä en tarkoita teknisiä tietokantakaavioita, kuten Data Vault -malleja. Niitä liiketoiminta juoksee karkuun. Liiketoiminnan kanssa asioidaan loogisen tason selkeiden käsitemallien avulla.

Itse olen huomannut suhteellisen pitkän urani aikana, että epäonnistuneiden ratkaisujen taustalla on se, että käsitemallinnus on jäänyt tekemättä. Vähänkään laajemmat projektit eivät nähdäkseni tule onnistumaan lainkaan ilman sitä.

Tuottavatko tietovarastot pettymyksen

Useat tietovarastohankkeet eivät täytä odotuksia. Joskus niihin tuntuu kuluvan pitkiä aikoja, jopa vuosia ilman että kunnolla saadaan hyötyjä. Liiketoiminta menettää uskonsa ja keskittyy entistäkin enemmän Exceleihinsä.

Kuten aiemmin totesin, operatiivisten järjestelmien tietokannat ovat useimmiten mustia laatikoita. Harmillisesti monista tietovarastoista on syntynyt yrityksen kannalta mustia laatikoita, joita ei tunneta itse hyvin. Ei ole noudatettu yllä kuvaamaani käsitemallitason ohjausta. Tällöin tietovarastointi ei ole lunastanut lupauksiaan.

Varsin yleistä on, että tietovarastosta saadaan BI-työkalun avulla tiettyyn pisteeseen saakka hyödyllisiä raportteja. Kun halutaan tutkia pidemmälle ja porautua tarkemmalle tasolle, aletaankin käyttää muita tietolähteitä.

Joko tietovarasto ei sisällä tarpeeksi dataa, sen laajentaminen koetaan liian hitaaksi tai ei tiedetty, että siellähän sitä dataa olisi – taas palasin siihen että tietovarastostakin tuli musta laatikko.

Yksi yleinen syy tietovarasto-ongelmiin näyttää olevan seuraavassa.

Ulkoistamisen taide

Tyypillisesti organisaatiossa ei ole riittävästi osaajia siihen, että tietovarasto rakennettaisiin itse alusta alkaen. Siis tietovaraston rakentaminen ulkoistetaan. Olen nähnyt paljon variaatioita ulkoistamisen menettelyissä.

Usein selvitetään ensin tietotarpeita ja raportoinnin ongelmia. Saadaan käsitys mitä asioita tietovarastoon pitäisi viedä. Sitten ehkä kilpailutetaan tai tilataan suoraan joltakin toimittajalta tietovarasto. Nyt on ratkaisevaa se, miten toimittajaa ohjataan alussa ja rakentamisen aikana.

Ääritapa on tyyliin ”rakentakaa tietovarasto ja me sitten alamme käyttää sitä”. Ongelmana on nyt, että toimittaja saa liian suuren vastuun yrityksen keskeisen assetin eli tietojen hallinnasta ja jopa ymmärryksestä. Yrityksen on hetken päästä vaikea enää ymmärtää mitä toimittaja oikein tekee, mutta työtä on vaikea keskeyttääkään.

Toimittajat pyrkivät tekemään parhaansa, heiltä löytyy osaajia jotka tarvittaessa päättävät arkkitehtuureista ja  tietovaraston rakenteesta ja toteuttavat lataukset ja raportit. Ongelmana on, että toimittaja usein tekee asiat niin kuin sen itsensä kannalta on kätevintä tai niin kuin on ennenkin tehty. Tämä ei välttämättä ole tilaavan yrityksen kannalta paras ratkaisu.

Vertauskuvallisesti, jos tavoitteena on rakentaa omakotitalo, toimittaja saattaa rakentaa nopeasti makuuhuoneen, joka otetaankin käyttöön. Kaikki ovat tyytyväisiä. Sitten pitäisi rakentaa olohuone. Toimittaja ei ollut ottanut huomioon tätä, sillä ei oltu tehty kokonaisuuden suunnittelua. Olohuone tulikin paikkaan, josta on huonot maisemat, lisäksi ei oltu huomattu laittaa makuuhuoneeseen valmiiksi ovea tulevaa olohuonetta varten. Kukaan ei kertonut, että seinien pitäisi kestää toinenkin asuinkerros.

Siksi on tärkeää panostaa kokonaisuuden suunnitteluun, laatia ylemmän tason piirustukset (käsitemallit), mieluiten jo ennen kuin toimittajan kanssa aletaan asioida. Sitten ohjataan rakentamista siten, että saadaan nopeasti tuloksia JA samalla rakennetaan toimivaa, laajennettavissa olevaa kokonaisuutta.

Miten eteenpäin

Ensinnäkin on ymmärrettävä, että tietovarastoa ei voi tilata tyyliin ”saanko yhden tietovaraston”. Eikä edes samalla tavoin kuin tietojärjestelmä tilataan tai ostetaan. Datakeskeinen ajattelu – sitähän tässä siis toteutetaan – edellyttää yrityksessä kulttuurin muutosta ja tiedonhallinnallisen osaamisen kasvattamista. Huimat edut, jotka datakeskeinen ajattelu tuo, eivät tule ilmaiseksi. Mutta vielä kalliimmaksi tulee ulkoistaa liikaa.

Kannattaa siis panostaa tiedonhallinnan osaamisen kasvattamiseen, mm. kouluttamalla tietoiskuin liiketoimintaa sekä erikoiskursseilla IT-henkilöitä. Sekä tietokantoja, käsitemallinnusta että liiketoimintaa ymmärtävä henkilö on moninkertaisesti palkkansa tai palkkionsa arvoinen! Hän pystyy neuvottelemaan sekä liiketoiminnan että tietovaraston toimittajan kanssa.

Eräässä teollisuusyrityksessä olivat tietovaraston omistaja, pääkäyttäjä ja toteutus kaikki saman toimittajan hallussa. Jos ei ole osaajia itsellä juuri nyt, hyvä tapa on hankkia apua joltakin toiselta asiantuntijataholta, mielellään puolueettomasta konsulttitalosta. He auttavat rakentamaan data governance -kulttuuria yrityksen sisällä ohjaten tietovarastorakentamista malliohjatuksi ja ymmärrettävästi.

He osaavat keskustella oikealla tasolla toteuttavan toimittajan kanssa ja toimia ”rakennusvalvojana”. Uskon että tällainen järjestely on lopulta toimittajienkin etu.  Näin päästään nopeasti liikkeelle samalla rakentaen pitkän tähtäimen kestävää tiedonhallinnan infrastruktuuria. Näin vältetään tietovarastorakentamisen isot sudenkuopat.

Ystävällisin terveisin,

Ari Hovi

Ps. Suosittelen kaikille Mike Fergusonin todella hyvää valmennuskokonaisuutta:

Enterprise Data Governance & Master Data Management, 22.11.2018 – 23.11.2018

Data Governance on sellainen aihealue, johon monet organisaatiot haluavat nyt panostaa. Opi kurssilla, miten luot toimivan datan hyödyntäminen hallintamallin, joka pitää sisällään ihmiset, strategian ja teknologian. Kurssi oli viime vuonna suosittu, varaa paikkasi siis ajoissa!

Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä

Jaa:

Kommentoi:

Haluatko uusimmat uutiset ja kurssitiedot Arihovista?

Tilaa uutiskirje

Tyrehdytä tiedonjanosi!

Uutiskirjeen tilaajana saat ajankohtaista tietoa datan hyödyntämisestä, tekoälystä sekä muista ajankohtaisista aiheista tiedohallinnan maailmasta. Olemme data-alan johtava kouluttaja ja konsultti, joten saat tietoa suoraan kentältä. Saat samalla myös parhaat tarjoukset kansainvälisten huppuasiantuntijoiden valmennustilaisuuksiin.