Tiedolla johtaminen, tehokkuus, nopea reagointikyky ja ennakointi. Nämä ovat avainasioita tämän päivän menestyvälle liiketoiminnalle jatkuvasti muuttuvassa toimintaympäristössä. Mutta mistä lisäapua, kun jo tehdyt ratkaisut eivät tunnu riittävän. Miten saada lisää tietoa, jonka avulla tehostaa toimintaa entisestään, parantaa reagointikykyä ja ennustaa kaiken kukkuraksi vielä tulevaakin? Tässä artikkelissa kuvataan käytännön tasolla miten BI-järjestelmän luominen kannattaa tehdä ja mitä sen valmistelussa tulee huomioida.

Kirjoittajat: Jaana Pulkkinen & Pia Haapea

Yksinkertaistettu ohje BI-järjestelmän luomiseen niille, joiden matka on vasta alussa

Yhä enemmän digitalisaation myötä puhutaan myös tiedolla johtamisesta, termi Business Intelligence (BI) on meille monelle tuttu ja sen tavoitteet, liiketoiminta yhdistettynä älykkyyteen kuulostavat hyvinkin lupaavalta. Onneen ei kuitenkaan ole oikotietä eikä Business Intelligence tee tästä poikkeusta. Työtä on varauduttava tekemään, mutta hyvin tehtynä se tuottaa kyllä aikaa myöten tulosta.

Tarvemäärittelystä liikkeelle

Toimivan BI-järjestelmän luominen edellyttää vahvaa näkemystä siitä, millainen tieto on yrityksen menestymisen kannalta tärkeää. Liikkeelle kannattaa lähteä kaikista merkityksellisimpien tietojen listaamisesta, toisin sanoen tarvemäärittelystä. Tarvemäärittely on tehtävä huolella, tähdätäänhän Business Intelligencessä ensisijaisesti arvon tuottamiseen eli päätöksentekoa avustavan tiedon saamiseen. Tavoite ei toteudu, jos järjestelmästä ulos saatava tieto on merkityksetöntä. (Watson & Wixom 2007.) Mikäli kyseessä ei ole täysin yhden henkilön pyörittämä yritys, niin asioita kannattaa miettiä yhdessä. Yhdessä tekeminen vie aikaa ja vaatii kompromisseja, kosta näkemykset tärkeimmistä tiedoista voivat yhtiön johdon sisällä vaihdella. Heti alusta alkaen on myös hyvä huomioida, että tiedontarve muuttuu aikaa myöden eli ensimmäinen määrittely ei välttämättä ole se viimeinen (Laihonen ym. 2013).

Kun tarvemäärittely on tehty ja keskeisimmät tiedot listattu, seuraavassa vaiheessa kannattaa selvittää tietolähteet, eli mistä tiedon muodostamiseen tarvittavaa dataa saadaan. Käytännössä tietoa joudutaan keräämään useista eri lähteistä yrityksen sisä- ja ulkopuolelta (Kangastupa 2017). Yrityksen sisäinen tieto on organisaation omasta toiminnasta tuotettua ja ulkoisesta ympäristöstä kerätty tieto on esimerkiksi kuluttajatrendeihin tai yleiseen taloustilanteen kehittymiseen liittyvää dataa (Laihonen ym. 2013).

BI:n prosessimalli ja keskeiset tehtävät (mukaillen Laihonen ym. 2013)

Kuva 1. BI:n prosessimalli ja keskeiset tehtävät (mukaillen Laihonen ym. 2013)

Tärkeimpien tietolähteiden data talteen ja analysoitavaksi

Prosessissa on nyt edetty kaksi ensimmäistä askelta: on määritetty, millaista tietoa tarvitaan ja mistä tietoa saadaan. Jotta dataa voidaan alkaa yhdistellä ja analysoida, on oltava paikka, jonne kaikki data varastoidaan. Puhutaan tietovarastosta tai DataLakesta, siis pilvipalvelusta, jonne dataa voidaan helposti ja tietoturvallisesti tallentaa ja josta sitä voidaan siirtää jatkokäsiteltäväksi. Tietovarasto on koko prosessin kannalta äärimmäisen tärkeä (Loshin 2003), joten kannattaa kiinnittää huomiota, että se varmasti vastaa sille asetettuihin vaatimuksiin ketteryydestä ja tietoturvallisuudesta. Samalla kannattaa myös varmistaa, että tietovarastoon tallennettava data on hyvin ns. korvamerkittyä, jotta se ei pääse vääristymään tai sekoittumaan prosessin aikana.

Jos yrityksen vahvin osaamisala on muualla kuin tietoteknisissä järjestelmissä, on BI-järjestelmän tietovarastoa perustettaessa kannattavaa hankkia IT-osaamista prosessiin. Palveluiden tarjoajia on paljon isoista konsultointitaloista pienempiin toimijoihin, joten jokaiselle yritykselle löytyy varmasti sopiva yhteistyötaho.

BI-työkalun avulla datasta informaatiota ja apua päätöksentekoon

Kun tiedon tarve on saatu määritettyä ja data saatu siirrettyä lähteistä talteen ja analysoitavaksi, halutaan se mahdollisimman informatiiviseen muotoon tarkasteltavaksi. Tällöin kannattaa ottaa käyttöön BI-työkalu, eli ohjelma, jonka avulla pystyy yhdistelemään tietovarastossa olevaa dataa ja muodostamaan siitä vaikkapa kuvaajia, jotka päivittyvät automaattisesti esimerkiksi yön aikana. Toisin sanoen BI-työkalun avulla datasta saadaan lähes reaaliaikaisesti visualisoitua informaatiota, jonka avulla voidaan muun osaamisen ja tietämyksen avulla muodostaa tietoon perustuvia päätöksiä (Laihonen ym. 2013; Kangastupa 2017). Käyttäjät voivat itse luoda näkymiä ja jakaa niitä, joten BI-työkalun avulla hoituu myös tiedon jakaminen.

Perinteisen BI-järjestelmän arkkitehtuuri (mukaillen Chaudhuri ym. 2011)

Kuva 2. Perinteisen BI-järjestelmän arkkitehtuuri (mukaillen Chaudhuri ym. 2011)

Erilaisia näppäriä BI-työkaluja on markkinoilla paljon, joten suurin kysymys onkin mikä olisi juuri omalle yritykselleni paras vaihtoehto. Mahdollisuuksien mukaan kannattaa myös tutustua yhteistyökumppaneiden käytössä oleviin järjestelmiin ja kysyä käyttäjäkokemuksia. Prosessiin mahdollisesti mukaan hankittu IT-osaajakin pystynee tarvittaessa auttamaan löytämään sopivimman vaihtoehdon.

Lopulta kaiken keskiössä on ihmiset

Tekninen puoli alkaa tässä vaiheessa olla ratkaistu. Se on kuitenkin vasta pieni osa onnistuneessa BI-järjestelmän käyttöönotossa. Koko prosessin ajan on äärimmäisen tärkeää pitää mielessä, että järjestelmä tehdään, jotta yritystä voitaisiin johtaa tiedolla. Pelkkä järjestelmän rakentaminen ei kuitenkaan tuo yhtään lisäarvoa, mikäli sitä ei innostuta käyttämään eli hyödyntämään tai jos siitä saatava informaatio on jostain syystä virheellistä. (Watson & Wixom 2007.) Yrityksen johdolla on suuri rooli käyttöönoton onnistumisessa, sillä henkilöstö täytyy motivoida ja opastaa käyttämään järjestelmää (Adala & Cidrin 2011). BI-järjestelmän käyttöönotto voi vaatia muutosta organisaatiokulttuurissa, mikä aiheuttaa omat haasteensa, kun intuitiivisen päätöksenteon roolia pienennetään. Johdolla on siis oltava vahva visio järjestelmän suhteen sekä usko käyttöönotosta saataviin hyötyihin. (Watson & Wixom 2007.)

Tulevien käyttäjien olisikin hyvä olla jossain määrin mukana koko luomisprosessin ajan, koska silloin järjestelmä olisi heille edes jonkin verran tuttu siinä vaiheessa, kun se otetaan käyttöön. Mikäli henkilöstö ei motivoidu käyttämään järjestelmää tai johto ei usko siihen, ei siitä myöskään ole yritykselle hyötyä. Vaikka kyseessä on pitkälti pilvessä tapahtuvasta tiedonsiirrosta ja kannettavan tietokoneen tai mobiililaitteen ruudulle piirtyvistä kuvaajista, on loppujen lopuksi kaiken keskiössä käyttäjät eli ihmiset.

Lopuksi

Vaikka Business intelligencestä on puhuttu jo ainakin 20 vuotta, on sen onnistuneista käyttöönotto- ja käyttäjäkokemuksista kuitenkin kuultu suhteellisen vähän. Pulkkinen (2020) käsittelee YAMK-opinnnäytetyössään vesihuoltoyhtiön BI järjestelmän rakentamiseen liittyvää prosessia, käyden läpi myös niitä asioita, joita olisi myös voinut tehdä toisin tai voinut huomioida paremmin heti prosessin alkuvaiheesta alkaen. Tavoitteena onkin, että tästä artikkelista ja Pulkkisen työstä olisi apua jollekin toiselle vastaavaan tilanteeseen joutuvalle.

Lähteet

Adala, S. & Cidrin, L. 2011. Key Success Factors in Business Intelligence. Journal of Intelligence Studies in Business. 1, 107-127. [viitattu 31.5.2020]. Saatavissa: https://pdfs.semanticscholar.org/cec8/6dd1e7f4b23e6e0a3234e77753be40f44510.pdf

Chaudhuri, S., Dayal, U. & Narasayya, V. 2011. An Overview of Business Intelligence Technology. Communication of the ACM. [viitattu 31.5.2020]. Saatavissa: https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/1978542.1978562

Kangastupa, S. 2017. BI-järjestelmän vaikutukset laskentainformaatioon ohjauksen ja päätöksenteon tukena. Pro gradu. Jyväskylän yliopisto, kauppakorkeakoulu.

Laihonen, H., Hannula, M., Helander, N., Ilvonen, I., Jussila, J., Kukko, M., Kärkkäinen, H., Lönnqvist, A., Myllärniemi, J., Pekkola, S., Virtanen, P., Vuori, V. & Yliniemi, T. 2013. Tietojohtaminen. Tampere: Tampereen teknillinen yliopisto, tiedonhallinnan ja logistiikan laitos.

Loshin, D. 2003. Business Intelligence, The Savvy Manager’s Guide. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.

Pulkkinen, J. 2020. Sumuisesta digivisiosta Business Intelligencen maailmaan. YAMK-opinnäytetyö. LAB-ammattikorkeakoulu, Lahti. [viitattu 31.5.2020]. Saatavissa: http://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2020052915254

Watson, H. J. & Wixom, B. H. 2007. The Current State of Business Intelligence. Computer. 40(9), 96-99. Saatavissa: https://www.researchgate.net/publication/2961945_The_Current_State_of_Business_Intelligence

Kirjoittajat

Jaana Pulkkinen, Kymen Vesi Oy:n kehitysinsinööri, jonka harjoittelusta lähtenyt työura vesihuollon parissa on kestänyt jo useita vuosia. Kokee kehittämisen mielekkääksi, joten innostuu projekteista, jotka haastavat kehittymään ja tutustumaan uuteen.

Pia Haapea, Energia- ja ympäristötekniikan yliopettaja, joka on toiminut pitkään vesihuollon parissa ja kiinnostunut tiedolla johtamisen menetelmistä.

Artikkelikuva: https://pxhere.com/fi/photo/1434861 (CC0)

Julkaistu 15.6.2020

Viittausohje

Pulkkinen, J. & Haapea, P. 2020. Business intelligence -työkalusta apua päätöksentekoon ja tiedolla johtamiseen. LAB Pro. [Viitattu ja pvm]. Saatavissa: https://www.labopen.fi/lab-pro/business-intelligence-tyokalusta-apua-paatoksentekoon-ja-tiedolla-johtamiseen/