Datavarannot pk-yrityksissä: näkyvä resurssi vai piilevä varasto?

Pk-yritysten toiminta on yhä vahvemmin dataan kytkeytyvää, mutta datavarannot jäävät usein hajanaisiksi ja osin hyödyntämättömiksi. Ilman selkeää kokonaiskuvaa datasta sen liiketoiminnallinen arvo ei realisoidu päätöksenteossa, operatiivisessa toiminnassa tai liiketoiminnan kehittämisessä. Tässä artikkelissa pk‑yrityksen datavarantoja tarkastellaan eri näkökulmista, jotta yritysten käytettävissä olevaa dataa olisi helpompi tunnistaa.

Kirjoittaja: Tarja Keski-Mattinen

Data yrityksen toiminnassa

Pk-yrityksen datavarannot syntyvät ensisijaisesti liiketoiminnan arjessa eri toiminnoissa. Asiakkuuksiin liittyvä data – kuten asiakasrekisterit, kontaktihistoria, ostokäyttäytyminen ja asiakaspalaute – muodostaa perustan asiakasymmärrykselle ja myynnin kehittämiselle. Myynnin ja markkinoinnin data, esimerkiksi liidit, tarjoukset, kampanjat ja digitaaliset analytiikkatiedot, kytkeytyvät suoraan liikevaihdon kasvuun ja markkinointipanostusten vaikuttavuuden arviointiin.

Taloushallinnon data (kirjanpito, laskutus, budjetit ja ennusteet) on pk-yritykselle kriittistä ohjaus- ja raportointidataa, jonka avulla johto seuraa kannattavuuttaan ja toteuttaa lakisääteisiä velvoitteitaan. Operatiivinen data puolestaan koostuu tuotanto-, varasto- ja palveludatasta ja se kertoo toimintojen tehokkuudesta ja prosessien toimivuudesta. Kootusti sanoen operatiivinen data kuvaa yrityksen kyvykkyyttä palvelujen ja/tai tuotteiden tuottajana ja toimittajana.

Henkilöstödata tuo näkyviin yrityksen osaamisen ja resurssikapasiteetin, kun taas kumppani- ja sidosryhmädata heijastavat yrityksen verkostoa ja toimitusketjujen toimivuutta. Tuote- ja palveludata kokoavat yhteen tarjonnan ytimen ja mahdollistavat sujuvan myynnin, asiakaspalvelun ja tuotekehityksen. Liiketoiminnan eri osa-alueiden näkökulma auttaa johtoa hahmottamaan, missä dataa syntyy ja miten se kytkeytyy yrityksen arvonluontiin (WEF 2023). Kuvassa 1 on esitetty yrityksen liiketoiminnan eri osa-alueita datavarannosta.

Kuva 1. Yrityksen datavarannot (kuva: AI-Jooga -hanke)

Liiketoiminnan eri osa-alueiden mukaan jäsennetty lista datavarannoista toimii hyvin olemassa olevan datan hahmottamisen pohjana sekä konkreettisissa datan kartoitusprojekteissa. Kuvassa 1 esitetyt lajit ovat tyypillisiä, tosin jokaisen pk-yrityksen on hyvä tunnistaa omat keskeiset datavarantonsa ja myös datavirrat, kuten esimerkiksi mitä asiakasdataa kulkee myyntiprosessin ja asiakaspalvelun läpi ja onko se organisoitu yhdenmukaisesti (ks. kuva 2). Tämä auttaa havaitsemaan mahdolliset datan puutteet ja kehittämisen kohteet.

Kuva 2. Asiakkuuksiin liittyvä master-data liiketoiminnassa (kuva: AI-Jooga -hanke)

Ensisijaisen tärkeä osa datavarantoja on yrityksen master-data. Se tarkoittaa organisaation ydintietoa, eli tietoa, joka kuvaa pysyviä ja keskeisiä liiketoiminnan kohteita. Tavanomaista master-dataa ovat esimerkiksi asiakas-, tuote- ja toimittajatiedot. Master-data ei kuvaa yksittäisiä liiketoiminnan tapahtumia, kuten tilauksia tai laskutusta, vaan toimii liiketoimintatapahtumien pohjana. Toiminnan kannalta on olennaista, että sama master-data on käytössä kaikissa niissä järjestelmissä, jotka käsittelevät ko. dataa, kuten esimerkiksi asiakastietoja kuvassa 2. Hyvin hallittu master-data on laadukkaan toiminnan edellytys. Se varmistaa tiedon oikeellisuuden, vähentää virheitä ja mahdollistaa sujuvat prosessit, luotettavan raportoinnin sekä tehokkaan tiedon hyödyntämisen mm. BI-raportoinnissa.

Datan eri rakenteet ja muodot

Datavarantoja voidaan tarkastella myös sen perusteella, millaisessa muodossa tieto on tallennettu. Rakenteinen data, jota on mm. perinteisissä ERP-, CRM- ja taloushallinnon järjestelmissä tallentuva data, on helpoimmin hyödynnettävissä, koska se tallentuu selkeään, ennalta määriteltyyn rakenteeseen. Se tukee päivittäistä operatiivista toimintaa ja raportointia.

Puolirakenteinen data lisääntyy digitaalisten palvelujen ja pilvipohjaisten järjestelmien myötä, sillä modernit hajautetut ja skaalautuvat tietojärjestelmät sekä digitaaliset alustat tuottavat yhä enemmän joustavaa, skeemaltaan kevyttä tapahtuma- ja lokidataa (Sarker 2021).

Rakenteeton data, kuten sähköpostit, sopimukset, raportit, kuvat ja videot, muodostaa määrällisesti suuren osan yrityksen tiedosta. Se sisältää liiketoiminnan kannalta arvokasta tietoa esimerkiksi asiakassuhteista tai asiakaskokemuksen johtamisen kannalta olennaisesta viestinnästä. Haasteena on, että suuri osa kaikesta organisaation tiedosta (eri arvioiden mukaan jopa 80–90 %) voi olla rakenteetonta, jolloin esimerkiksi perinteiset datan analyysimenetelmät eivät enää riitä. (Harbert 2021.)

Rakenteen näkökulmasta tarkasteltuna korostuu se, ettei pk-yrityksen datapotentiaali rajoitu pelkästään tietokantoihin, vaan merkittävä osa tiedosta sijaitsee erilaisissa dokumenteissa ja viestintäjärjestelmissä.

Datavarantojen laadun kehittäminen

Rakenteellisen datan laadun takeeksi kannattaa luoda datanhallintamalli, joka jalkautetaan yrityksen toimintaan. Keskeistä on datan omistajuuden sekä vastuuhenkilön tai -tiimin määrittäminen. Erityisesti master-datan laadusta ja ajantasaisuudesta on huolehdittava. Standardointi ja metatiedot ovat niin ikään tärkeitä: niiden avulla määritellään yhteiset tietomallit ja termistöt, jotta henkilöstö syöttää ja tulkitsee dataa samalla tavalla (ISO 2022). Pk-yrityksille sopivia ratkaisuja ovat kevyet laadunvalvontaprosessit, säännölliset tarkistukset ja datan puhdistus, kuten kaksoiskappaleiden poisto ja syöttövirheiden korjaaminen. Näiden lisäksi henkilöstön tulisi ymmärtää datan merkitys ja oikeat käytännöt, jotta laadunvarmistus tulee osaksi arjen työrutiineja.

Puolirakenteisen datan osalta avainasemassa on formaattien standardointi, eli määritellään vakiintuneet tavat kerätä ja tallentaa puolirakenteista dataa. Esimerkiksi lokien osalta formaatin yhtenäistäminen tai lokitiedostojen strukturointi auttaa yhtenäistämään tärkeät kentät ja varmistamaan sisällön yhdenmukaisuuden. Metatiedot auttavat tässä myös. Standardoinnin yhteydessä dokumentoidaan, mitä kukin JSON- tai XML-kenttä tarkoittaa ja mitä tietomuotoja sallitaan. Lisäksi laadun hallintaa voidaan kehittää ottamalla käyttöön tarkistussäännöt, jotka varoittavat puuttuvista tai virheellisistä tiedoista. (Isaiah 2026.) Yritys voi myös nimittää vastuuhenkilön tai tiimin, joka seuraa puolirakenteisen datan laadun kehitystä ja toteuttaa tarvittavat korjaavat toimenpiteet. Myös ketterät dataintegraatiotyökalut auttavat hallitsemaan ja yhdistämään puolirakenteista dataa kustannustehokkaasti (Walha ym. 2024).

Rakenteettoman datan hallinnassa on suositeltavaa omaksua dokumenttien hallintaan liittyvät yhteiset käytännöt ja välineet. Esimerkiksi yhteiskäyttöisiä tallennusalustoja hyödyntämällä varmistetaan, ettei tiedot jää henkilökohtaisten sähköpostien tai levyasemien kätköihin. Myös metatietojen kirjaaminen on tärkeää. Dokumenteille tulisi antaa kuvaavat nimet ja tunnisteet löydettävyyden ja versiohallinnan parantamiseksi. Selkeät ohjeet, mihin kansioihin eri dokumentit tallennetaan ja kuinka kauan niitä tulee säilyttää, auttavat pitämään tietomassat hallinnassa. Myös rakenteettoman datan laadun kannalta vastuuhenkilö tai tiimi huolehtii keskeisten sisältöjen ajantasaisuudesta esimerkiksi varmistamalla, että ohjeistusten tuorein versio on kaikkien saatavilla. Yrityksen kyvykkyyksiä voidaan parantaa mm. kouluttamalla henkilöstöä hyviin tiedonhallintatapoihin, kuten sähköpostien liitetiedon luokittelemiseen ja asianmukaisen tallentamisen varmistamiseen. Myös automatisoidut ratkaisut, kuten hakutoiminnot ja tekoälyyn perustuvat luokittelijat, voivat tukea laadun kehittämistä löytämällä epäjohdonmukaisuuksia ja helpottamalla rakenteettoman datan jäsentämistä hyötykäyttöön.

Tämä artikkeli on osa AI Jooga -hanketta, jossa kehitetään pk-yritysten kyvykkyyttä tekoälyn käyttöönotossa. Datan laatu on tärkeää, oli kyseessä ns. perinteinen tai moderni suuria kielimalleja hyödyntävä ratkaisu. (LAB 2025.)

Lähteet

Harbert, T. 2021. Tapping the power of unstructured data. MIT Sloan Management Review. Viitattu 2.6.2026. Saatavissa https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data

International Organization for Standardization (ISO). 2022. ISO 8000-1:2022 Data quality – Part 1: Overview. Geneva: ISO. Viitattu 8.6.2026. Saatavissa https://www.iso.org/standard/81747.html

Isaiah, A. 2026. A Beginner’s Guide to JSON Logging. Better Stack Community. Viitattu 6.6.2026. Saatavissa https://betterstack.com/community/guides/logging/json-logging/

LAB. 2025. AI Jooga – tekoälyllä innovoiden liikkuvuutta ja voimaa liiketoimintaan. Viitattu 8.6.2026. Saatavissa https://lab.fi/fi/projekti/ai-jooga-tekoalylla-innovoiden-liikkuvuutta-ja-voimaa-liiketoimintaan

Sarker, I.H. 2021. Data science and analytics: an overview from data-driven smart computing, decision-making and applications perspective. SN Computer Science. Vol. 2(5), 377. Viitattu 5.6.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1007/s42979-021-00765-8

Walha, A., Ghozzi, F. & Gargouri, F. 2024. Data integration from traditional to big data: main features and comparisons of ETL approaches. The Journal of Supercomputing. Vol. 80, 26687–26725. Viitattu 11.6.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1007/s11227-024-06413-1

World Economic Forum (WEF). 2023. Data Unleashed: Empowering Small and Medium Enterprises (SMEs) for Innovation and Success. Geneva: World Economic Forum. Viitattu 2.6.2026. Saatavissa https://www.weforum.org/publications/data-unleashed-empowering-small-and-medium-enterprises-smes-for-innovation-and-success/

Kirjoittaja

Tarja Keski-Mattinen toimii LAB-ammattikorkeakoulussa tietojenkäsittelyn lehtorina sekä asiantuntijana AI Jooga – tekoälyllä innovoiden liikkuvuutta ja voimaa liiketoimintaan -hankkeessa, vastaten datan hyödyntämisen osa-alueesta.

Artikkelikuva: https://www.pexels.com/fi-fi/kuva/data-scrabble-laatat-puupinnalla-30965505/ (Pexels licence)