Haaste
Data governance kuulostaa back-office-ongelmalta. Kunnes se estää jokaisen tekoälyhankkeen, jokaisen analytiikkaprojektin ja jokaisen päätöksen, joka riippuu luotettavista luvuista.
Ei selkeää datan omistajuutta
Kun jokin menee pieleen, kukaan ei tiedä, kuka on vastuussa. Päätökset jämähtävät, korjaukset kestävät viikkoja ja vastuu pysyy epäselvänä. Samat keskustelut käydään yhä uudelleen.
Datan laatu, joka rapauttaa luottamuksen
Epäjohdonmukaisuuksia, duplikaatteja, puuttuvia arvoja. Tiimisi on lakannut luottamasta lukuihin. He rakentavat omat taulukkonsa sen sijaan, että käyttäisivät järjestelmiä, joihin olette investoineet.
Tekoälyprojektit ikuisessa datasilmukassa
Jokainen tekoälyhanke alkaa lauseella "ensin pitää korjata data". Ilman governancea valmistelet samaa dataa kerta toisensa jälkeen. Eivätkä projektit, jotka siitä riippuvat, koskaan lähde liikkeelle.
Näin ratkaisemme sen
Strukturoitu lähestymistapa, joka on käytössä yli viidessä organisaatiossa. Toteutus on tyypillisesti fokusoitu aloitusprojekti, joka kestää noin kaksi kuukautta. Saat governancen, jota ihmiset oikeasti käyttävät, ei pöytälaatikkoon jäävää linjadokumenttia.
Datamaisemasi arvioituna
Olemassa oleva datamaisemasi kartoitetaan. Omistajuusaukot, laatuongelmat ja luotettavasta datasta riippuvat liiketoimintaprosessit. Näet tarkalleen, missä ongelmat ovat ja mitä ne maksavat sinulle.
Omistajuusmalli määriteltynä
Datan omistajuus linjataan liiketoimintaprosesseihin, ei IT-järjestelmiin. Selkeät roolit, jotka ovat mielekkäitä niitä kantaville ihmisille, niin että vastuu on selvä ja kiistat loppuvat.
Laatukehys käytännönläheisenä
Laatusääntöjä, seurantaa ja parannusprosesseja, joita tiimisi oikeasti pystyy noudattamaan. Mittarit, joilla on väliä. Ei 200-sivuista linjadokumenttia, jota kukaan ei lue.
Organisaatiosi sitoutettuna
Governance toimii vain, jos ihmiset käyttävät sitä. Käyttöönottosuunnitelmat, koulutus ja governance upotettuna olemassa oleviin työnkulkuihin, niin että se jää elämään projektin päätyttyä.
Todistetut tulokset
Governance, joka otetaan käyttöön – ei vain dokumentoida.
Yhtenäinen governance viiden maan kesken yhdistymisen jälkeen. Kaksi dataluokkaa linjattu selkein omistajuuksin. SAP S/4HANA -muutosta tuettiin governance-viitekehyksellä.
"Data Design auttoi meitä saamaan master datan hallintaan. Heidän selkeä lähestymistapansa teki datastamme tarkempaa ja helpommin hallittavaa."
, Matti Nurmi, CIO, Anora
Datan omistajuus linjattu liiketoimintaprosesseihin. Selkeä vastuumalli omaksuttu organisaatiossa. Sama viitekehys, joka mahdollisti myöhemmin tekoälytiekartan etenemisen.
Neste
Mahdollisuus pienentää 14 miljoonan euron jakeluvelvoiteraportoinnin riskejä. Datavetoinen lähestymistapa regulaatiovalvontaan koko organisaatiossa.
Lisäksi: Wolt – toimittajien perehdytysprosessi ja riskienhallinta. MHYP – governance-malli 52 metsänhoitoyhdistykselle kilpailulain mukaisesti.
Työkalut jotka nopeuttavat tätä
Governance-projektisi etenee nopeammin, koska dokumentointi ja laadunvalvonta on automatisoitu alusta saakka.
Auto Data Catalog
Datatuotteesi dokumentoituna automaattisesti. Ei manuaalista työtä. Luo liiketoimintaystävällisiä kuvauksia lukemalla metadatan työkaluista kuten Power BI. Tiimisi ymmärtää, hallitsee ja hyödyntää dataa ilman viikkojen dokumentointityötä.
Data Quality Improver
Datan laatuongelmat löydettyinä ja korjattuina ennen kuin ne kasaantuvat. Automatisoitu profilointi, poikkeamien tunnistus ja laatupisteytys kaikilla data-alueillasi. Konkreettiset korjaussuositukset, ei pelkkiä hälytyksiä.
Mitä saat
Siirryt tilanteesta, jossa kukaan ei omista dataa, tilaan, jossa kaikki tietävät tarkalleen, mistä ovat vastuussa – governancella, jota tiimisi oikeasti noudattaa.
