Kaikesta hienosta kehityksestä tiedon visualisoinnin ja edistyneen analytiikan (data science) saralla huolimatta, tiedolla johtamisen yhtenä haasteena on sisällön tulkinta. Miten raporttia tai analyysiä pitäisi tulkita? Meneekö meillä hyvin vai huonosti? Tarvitaanko jotain toimia?
Tarkoitan sitä kun raportointivälineellä ladotaan madon luvut näytölle ja kukaan ei hoksaa firman saunan lauteilla selkääntaputtelun ja muun kivan keskellä, että nyt pitäisi olla huolestunut. Tai toisaalta silloin kun shamppanjat pitäisi poksauttaa mutta johto rasvaa köyttä ja etsii toimiston kiikkerintä tuolia kun luulee aiheettomasti, että kortisto kutsuu.
Oma valitettava kokemus on, että harva osaa tulkita:
- mistä luvut raporteilla ja analyyseissa tulevat ja
- mitä hittoa ne tarkoittavat?
Meneeks meillä nyt hyvin vai huonosti? Trendi on nouseva mutta ed. vuoteen verrattuna on laskua. Jenkit tekee jotain oikein mutta mitä. Kertoisiko joku?
”Tunge visualisointisi ahteriin ja kerro mitä tämä tarkoittaa”
Okei, kaikki uskoo, että Qlikllä, Tableaulla, PowerBI:llä, Lumiralla et co. pystyy tekemään nättiä käppyrää hetkessä. Tungetaan sinne jos jonkinmoista graafia, kpi:tä ja taulukkoa. Ajatellaan, että näin se johtaja ottaa selvää missä mennään.
Mutta ei se ota. Oikeasti.
Johtajat on fiksuja tyyppejä, ei ne muuten olisi johtajia. Mutta heidän tehtävä ei ole tulkita raportti-reiskan tekemää 20 välilehteä sisältävää Qlik-raporttia ja etsiä pihviä. Fiksut johtajat käyttävät aikansa oikein. Golf-kentällä verkostoitumassa. Ei ne muuten olisi johtajia. Jotta aikaa jää puttailla, tarvitaan jotain yksinkertaista ja valmiiksi pureksittua (vaikka sitten maailman parasta kpi-mittaria)
Se sisällön tulkinta ei siitä helpotu yhtään vaikka graafi on nätti. Jonkun pitää edelleen kertoa,miksi:
- viime vuosi oli 4% parempi kuin sitä edellinen mutta tammikuussa dyykattiin?
- lokakuussa henkilöstökulut kasvoivat?
- joulun mainoskampanja Hesarissa meni reisille?
- alennuskampanja ei tehonnutkaan niin hyvin kuin piti?
Jonkun pitää tulkita dataa. Raportteja. Visualisointeja. Antaa se konteksti. Kertoa miksi?
Onko data science, edistynyt analytiikka sitten se vastaus?
Ehkä, mutta data science ja analytiikka on työväline. Se auttaa kaivamaan syyn seurauksen takana. Se on apukeino. Mutta nyt haen jotain tosi old school.
Sitä, että joku ihminen, joku joka saa palkkaa siitä, että tietää asioista – tekee tuon tulkinnan. Kertoo mihin me ollaan menossa.
Näen, että yritykset tarvitsevat aimo annoksen journalistiikkaa. Ja analyytikot tai miksei business controllerit voisi olla noita tulevaisuuden tiedon airueita. Johdon tulkkeja.
Datajournalismia yrityksiin
Journalistien tehtävänä on suodattaa tietoa ja uutisvirtaa suuresta maailmasta. Tehdä siitä ymmärrettävää, olematta puolueellisia, tulkita tietoa. Tiivistää sitä. Päättää mikä on tällä alueella, tässä kontekstissa on juuri nyt relevanttia.
Ihailen avoimesti journalistien työtä. Halusin sellaiseksi itsekin. Pyrin. En päässyt. Opiskelin silti.
Nykypäivän tiedolla johtaminen tarvitsee journalisteja. Olkoon sitten yritysmaailman datajournalisteja.
Yritykset tarvitsevat henkilöitä, jotka tekevät juuri sen: suodattavat, tulkitsevat, tiivistävät ja lopulta tuovat esille, visualisoivat. Sen mikä on tärkeää. Ja kertovat sen sanallisesti.
Aivan kuten uutisissa journalistit tekevät.
Nykypäivän moderneissa raportointivälineissä alkaa olemaan keinot tehdä ns. collaboraatiota: laittaa graafin viereen kommentti: ”Hei Masa, tsekkaatko miksi dyykattiin heinäkuussa rättikaupassa.” Ja sitten Masalle lähtee linkki ko. raporttiin ja hän näkee Joren kommentin. Näppärää. Mutta liian matalalle tähdätty.
Entä jos raportoinnin ja tiedon visualisoinnin koko tapa kertoa tarinaa muutettaisiin niin, että luvut jätettäisiin taustalle ja keskityttäisiin tulkintaan?
Entä jos seuraava QlikView tai Cognos raportti olisikin jotain tällaista:
Raportti kertoisi tarinaa, jota luvut tukevat. Joku tulkitsisi raportteja ja kertoisi tuon tulkinnan koko organisaatiolle, ennen kuin ne lanseerattaisiin. Tämä tukisi päätöksentekoa.
Ja kun mukaan heitetään data science, ennakoiva analytiikka, voisimme ottaa katseen eteenpäin ja ennustaa tulevaa. Tällöin tulkinnan tarve on vielä suurempi. Se on käytännössävälttämätöntä.
Ennen kaikkea: lisättäisiin adjektiivit yritysten sanavarastoon.
Controllerit – uuden ajan data journalisteja
Kuka voisi olla uuden ajan yritysjournalisti? Tässä tehtävässä tarvitaan
- ymmärrystä liiketoiminnasta ja sen eri osa-alueista.
- ymmärrystä luvuista ja mistä ne tulevat. Pitää tuntea miten tase, tulos, kate, kierto ja muut tunnusluvut lasketaan.
- Data science perusosaaminen, perustaidot tietokannoista ja moderneista business intelligence -työvälineistä ei olisi pahitteeksi.
Kukapa olisi parempi hoitamaan tätä kunniakasta tehtävää kuin business controllerit.
Olen tavannut urani aikana hyviä kontrollereita ja sitten ihan superstaroja. Semmoisia naisia ja miehiä, jotka on revitty mukaan joka ikiseen kehitysprojektiin ja toimitusjohtajan kissanristiäiseen – vain sen takia koska kaverit tietävät kaikesta kaiken.
He tuntevat yrityksen kentän tarpeet, hinnoittelun salat, tietävät miten varaston kiertoa voidaan parantaa ja luonnollisesti he tuntevat taloushallinnon kuin omat taskunsa.
Heillä on taloustieteen opinnot taustalla, ehkä jopa ekonometriaa. Tämän lisäksi controllereiden vastuulla on usein ottaa roolia business intelligence ja raportointihankkeissa.
Ehkä heistä ei tule yrityksen data scientistiä (joka vaatisi tilastotieteen ja matematiikan vähän syvällisempää tuntemusta) mutta entä data journalisti? Ehdottomasti!
Valitettavasti vain talousjohtaja ei ole aina nähnyt heidän potentiaalia ja controllerit ovatkin lähinnä talouspäällikön hallinnassa olevia bio-mekaanisia releitä, jotka siirtävät dataa paikasta A paikkaan B (lähinnä raportointisoftasta exceliin ja sieltä johdon powerpointteihin.)
Miten luodaan yritysjournalisti?
Seuraavilla ohjeilla muutamme bio-mekaaniset releet tulevaisuuden Hunter S. Thompsoneiksi tai vähintäänkin Bob Woodwardeiksi.
- Ensinnäkin jollekin, vaikka sille controllerille, pitää antaa mandaatti ja tehtävä: ole tulkki. Mene sinne liiketoiminnan ytimeen ja selvitä mikä vaikuttaa mihinkin. Opi se kieli. Ja selvitä miksi.
- Toiseksi ota data science ja business intelligence -haltuun. Perusteet riittää. Mutta sinun pitää ymmärtää mitä on mahdollista tehdä. Miten ennustemallit toimivat, miten tietovarasto on mallinnettu. Ehkä opetella vähän SQL-kieltä. Se ei ole rakettitiedettä.
- Ota tonttisi haltuun. Löydä äänesi. Mikään ei ärsytä niin paljoa kuin journalisti tai mediatalo, jolla ei ole mitään sanottavaa. Joka toistaa STT:n uutisia. Yritysjournalistin pitää alkaa tulkitsemaan ja tuomaan lisäarvoa raporteilla ja analytiikan tuloksille. Pitää tehdä töitä palkkansa eteen. Koska muuten voitaisiin vain katsella niitä käppyröitä.
Alla vielä minun käsitykseni journalistiikan arjesta.
Mielenkiintoisi kursseja liittyen aiheeseen:
- Business Intelligence – ohjelmistojen vertailu ja hankinta. Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä
- Edistynyt analytiikka perusteet. Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä
- Ennustemallien toteutus. Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä
- R-ohjelma tutuksi (Alkeet ja tiedon jalostaminen). Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä
- Mallintaminen R:llä. Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä