Data-analytiikka: Sunfiren johtaja jakaa käytännön vinkkejä

Ronny Kober, Sunfiren dataympäristöjohtaja, on jakanut syvällisiä näkemyksiä datan hallinnasta ja analysoinnista, korostaen konkreettisia periaatteita datalähtöisen organisaation rakentamiseksi. Hänen kokemuksensa, jotka kattavat matkan kaoottisista data-siiloista moderneihin, tekoälyä hyödyntäviin dataympäristöihin, tarjoavat arvokkaita oivalluksia ilman markkinointihypeä.

Koberin mukaan yritykset istuvat usein valtavien datamäärien päällä, jotka ovat hajallaan eri järjestelmissä, kuten ERP ja CRM. Tämä data-siiloutuminen johtaa epäluottamukseen, kun eri osastot saavat ristiriitaisia lukuja. Tilanne kärjistyy usein siihen, että jokainen tiimi kehittää omat raportointiratkaisunsa, mikä synnyttää "Shadow BI":n ilmiön, jossa epäviralliset raportointijärjestelmät heikentävät virallista datainfrastruktuuria. Tutkimusten mukaan datan laadun puute on yleisin syy dataprojektien epäonnistumiseen.

Keskeinen periaate datastrategian suunnittelussa on Koberin mukaan kysymyksen asettaminen ennen työkalujen valintaa. Yritysten tulisi ensin määritellä, mitä tietoa ne haluavat päätöksenteon parantamiseksi, prosessien selkeyttämiseksi tai vastaamattomien kysymysten ratkaisemiseksi. Vasta tämän jälkeen voidaan tunnistaa konkreettisia käyttötapauksia ja valita sopivat työkalut.

"Skeptobord-periaate" kuvaa lean-lähestymistapaa dataprojekteissa: aloita yksinkertaisella ratkaisulla, joka tuottaa nopeasti arvoa, sen sijaan että pyrkisit heti rakentamaan täydellistä dataympäristöä. Tämä lähestymistapa mahdollistaa pienemmillekin tiimeille tulosten tuottamisen tehokkaasti. Scavenger AI:n kaltaiset ratkaisut soveltuvat tähän "skateboard-periaatteeseen", tarjoten nopean tavan saada vastauksia datakysymyksiin.

Luottamus dataan on AI-analytiikan perusta. Kober korostaa datan laadun merkitystä ja ehdottaa modernin ohjelmistokehityksen kaltaisia käytäntöjä, kuten automatisoituja testejä ja selkeitä standardeja datan käsittelyyn. Medallion-arkkitehtuurin (pronssi-, hopea- ja kultakerrokset) käyttö voi auttaa jäsentämään datan käsittelyä raakadasta jalostettuun muotoon, varmistaen samalla datan laadun ja jäljitettävyyden.