Datamaturiteetti – organisaation tiedolla johtamisen kyvykkyys

Datamaturiteetti kuvaa organisaation kykyä hyödyntää käytettävissä olevaa dataa tehokkaasti ja tarkoituksenmukaisesti. Datamaturiteetin kehittäminen alkaa nykytilan tunnistamisesta: millaista dataa on saatavilla, miten sitä käytetään ja mitkä ovat liiketoiminnan tarpeet? Tavoitteena on rakentaa tiedolla johtamisen prosesseja, jotka perustuvat liiketoimintalähtöiseen ajatteluun ja edistävät avoimuutta alusta alkaen. Datan jakaminen ja yhteistyö muiden yritysten kanssa voivat merkittävästi kasvattaa tiedon määrää, laatua ja vaikuttavuutta, mikä luo pohjan entistä paremmille päätöksille ja innovaatioille.

Datamaturiteetin määrittäminen alkaa organisaation kyvystä ymmärtää oma markkinansa, sen rakenne ja asiakkaidensa käyttäytymismallit, kuten ostokäyttäytyminen, trendit, sesongit ja markkinoiden syklisyys. Näiden oivallusten avulla yritys voi tunnistaa, miten hyvin se hyödyntää dataa strategisesti ja operatiivisesti.

Taulukon 1 matriisi tarjoaa työkalun organisaation datamaturiteetin alustavaan arviointiin. Sen avulla voi pisteyttää nykytilan, tunnistaa keskeisimmät kehityskohteet ja hahmottaa selkeästi seuraavan tason vaatimukset. Matriisi auttaa visualisoimaan, mitkä toimenpiteet vievät organisaation datan hyödyntämisen uudelle tasolle.

	1. taso kehitettävä	2. taso harmonisoitava	3. taso integroitava	4. taso optimoitava	5. taso ylläpidettävä
Strategia	Hajallaan oleva IT:n tuottama liiketoiminta-analytiikka	Keskitetty IT:n tuottama liiketoiminta-analytiikka	Toimintojen kautta operoitu liiketoiminta-analytiikka	Liiketoiminta-analytiikkaan integroidut datavirrat toiminnoissa	Kattava liiketoiminta-analytiikan strategia ja toimintojen ohjaus
Organisaa- tiorakenne	Hajallaan oleva, yksilöiden tai erillisen yksikön varassa toimiva liiketoiminta-analytiikka	Standardisointia toiminnoissa, työkaluissa, käytänteissä ja kehitystyössä	Keskitetty liiketoimintamallin mukaisesti	Hyvin rakennettu hallinto ja liiketoimintojen ja prosessien käytänteet
Tietotek- ninen rakenne	Hajallaan oleva ja standardoimaton liiketoiminta-analytiikka	Hajallaan oleva, mutta standardoituja järjestelmiä käytössä	Keskitetty liiketoimintamallin mukaisesti	Joustava, proaktiivinen analytiikka
IT-palveluiden laatu		Korkea saavutettavuus ja hyvä palvelutaso	Datan ja järjestelmien laatu on taattu	Kustannustehokkaat liiketoiminta-analytiikan operaatiot	Proaktiivinen datan laadun hallinta
Käytäntö/ tulokset		Korkein johto ja toimintojen käyttö	Erikoistuneet analytiikat	Keskijohto

Datamaturiteettimatriisin täytön jälkeen organisaatio saa selkeän kokonaiskuvan ja pistearvon nykyisestä datan hyödyntämisen tasosta sekä tunnistaa keskeisimmät kehityskohteensa. Matriisi auttaa visualisoimaan, millä osa-alueilla organisaatio on vahvoilla ja missä, kuten datan keräämisessä, analysoinnissa tai strategisessa käytössä, tarvitaan parannusta. Näin se toimii tiekarttana, jonka avulla voidaan priorisoida toimenpiteitä ja resurssien kohdentamista paremman datamaturiteetin saavuttamiseksi.

Organisaation datamaturiteetin tasot

Pistepohjainen ajatusmalli datamaturiteetin kehittämisessä on selkeä työkalu organisaation nykytilan hahmottamiseen ja seuraavien kehitysaskeleiden määrittelyyn kunkin osa-alueen parantamiseksi. Havainnollinen malli (kuvio 1) auttaa tunnistamaan nykyiset haasteet, konkretisoimaan kehityskohteet ja selkeyttämään, mitkä konkreettiset toimenpiteet ovat tarpeen seuraavalle tasolle pääsemiseksi. Taulukko tukee myös keskustelua ja suunnittelua tehden kehitysprosessista tavoitteellisempaa ja johdonmukaisempaa.

Taso 1: alkuvaihe

• Dataa on käytettävissä, mutta sen laatu on vaihteleva.
• Dataa käytetään satunnaisesti eikä systemaattisesti liiketoimintapäätöksissä.
• Datahallinnan prosessit ovat hajanaisia tai puuttuvat kokonaan.

Taso 2: kehittymässä

• Organisaatio tunnistaa datan tärkeyden ja on alkanut kehittää dataprosesseja.
• Dataa käytetään säännöllisemmin päätöksenteossa.
• Parannuksia datan laadussa ja hallinnassa on käynnissä.

Taso 3: vakiintunut

• Data on laadukasta ja hyvin hallittua.
• Datan analysointi ja hyödyntäminen on integroitu osaksi liiketoimintaprosesseja.
• Organisaatiolla on selkeät datahallinnan ja -analyysin prosessit ja työkalut.

Taso 4: optimoitu

• Organisaatio käyttää dataa ennakoivasti ja strategisesti.
• Datan avulla optimoidaan liiketoimintaprosesseja ja ennustetaan tulevia trendejä.
• Datahallinnan prosessit ovat hyvin kehittyneitä ja niitä voidaan jatkuvasti kehittää.

Taso 5: innovatiivinen

• Organisaatio on datan käytön edelläkävijä ja keksii uusia tapoja hyödyntää dataa.
• Data on keskeinen osa liiketoiminnan johtamista ja kilpailuedun rakentamista.
• Dataekosysteemi on hyvin integroitunut ja skaalautuva.

Toimenpiteet datamaturiteetin parantamiseksi organisaatiossa

Lähtökohta datan tehokkaalle hyödyntämiselle on nähdä data arvokkaana resurssina ja yhtenä organisaation keskeisimmistä voimavaroista. Kun datan merkitys ymmärretään, sen käyttöä voidaan alkaa systemaattisesti kehittää. Datamaturiteetin kehittäminen tähtää saatavilla olevan datan hyödyntämiseen liiketoiminnan tehostamiseksi ja kilpailuedun saavuttamiseksi. Tämä edellyttää perustan luomista, datavalmiuksien rakentamista ja jatkuvaa kehittämistä. Datan hyödyntäminen ja datamaturiteetin kasvattaminen vaativat usein investointeja teknologiaan, henkilöstön osaamiseen ja organisaatiokulttuurin uudistamiseen. Siksi on tärkeää tuoda selkeästi esiin hyödyt, joita datalähtöisyys tuo. Kun organisaation kaikilla tasoilla ymmärretään datan kriittinen rooli nykyajan liiketoiminnassa, sen käyttöönotto sujuu joustavammin.

Mutta mitä käytännön toimia tarvitaan, jotta organisaatio voi saavuttaa korkean ja optimoidun datan hyödyntämisen tason? Yksi ratkaisu on luoda kattava, koko organisaation läpileikkaava datamaturiteetin kehittämissuunnitelma, johon kaikki sitoutuvat. Vaikka prosessi voi aluksi tuntua työläältä, oikeanlaisen lähestymistavan avulla organisaatio voi edetä askel kerrallaan kohti tehokkaampaa datan hyödyntämistä ja samalla saavuttaa merkittäviä tuloksia liiketoiminnan kehittämisessä ja kilpailukyvyn vahvistamisessa.

Tarvittavat toimenpiteet voidaan listata toimintaoppaaseen, jonka avulla selkeytetään organisaation matka kohti datan täysimääräistä hyödyntämistä (kuvio 2).

1. Kartoitetaan lähtötilanne
   • Tavoite: Kaiken lähtökohta – missä ollaan nyt?
   • Määritellään organisaation datamaturiteetin nykytaso.
   • Toimenpide: Suoritetaan kyselyitä ja haastatteluja organisaation eri tasoilla tilanteen määrittelemiseksi.

2. Määritetään visio ja strategia
   • Tavoite: Organisaatiossa on selkeä visio ja strategia datan hyödyntämiselle.
   • Toimenpide: Määritellään, mitä datan keruulla ja käytöllä halutaan saavuttaa.
   • Luodaan strategia, joka sisältää lyhyen ja pitkän aikavälin tavoitteet.

3. Riittävätkö nykyiset tietojärjestelmät
   • Tavoite: Selvitetään mitä nykyisillä järjestelmillä voitaisiin tehdä.
   • Onko tarvetta laitteistojen tai ohjelmistolisenssien lisäinvestoinneille?
   • Toimenpide: Tehdään suunnitelma voidaanko nykyisiä järjestelmiä käyttää ja mitä pitää mahdollisesti päivittää. Mitkä ovat kustannukset?

4. Suunnitellaan tietoprosessit
   • Tavoite: Tiedon keruulle on olemassa toimivat prosessit ja kerätty tieto on laadukasta ja luotettavaa.
   • Toimenpide: Rakennetaan tiedonkeruun prosessit sekä tiedon turvallinen talletus ja käsittely. Varmistetaan datan laadun mittarit (ks. Koski, 2024).

5. Datan visualisointi
   • Tavoite: Jotta tieto menee käyttöön, se tulee visualisoida käyttötarpeen mukaan. Rakennetaan näkymät, jotka tukevat datan käyttöä eri tehtävissä.
   • Toimenpide: Kysytään millaisia näkymiä milläkin tasolla tarvitaan. Suunnitellaan tarvittavat näkymät. Koulutetaan datan visualisointityökaluihin, kuten Power BI, Tableau tai Looker Studio.

6. Osaamisen kehittäminen
   • Tavoite: Henkilökunta osaa käyttää analytiikkaa osana päivittäistä työtään.
   • Toimenpide: Säännölliset koulutukset ja jatkuvan oppimisen varmistaminen organisaation sisällä.

7. Data osaksi päätöksentekoa
   • Tavoite: Yritysjohto ottaa tietojärjestelmät käyttöön osaksi päätöksentekoa.
   • Toimenpide: Huolehditaan, että oleellinen tieto on saatavilla helposti, ajallaan ja luotettavasti. Sovitaan käytänteet. Luodaan luottamus tiedonkäytölle.

8. Jatkuva kehittäminen
   • Tavoite: Saavutetun datamaturiteettitason ylläpitäminen ja kehittäminen.
   • Toimenpide: Seurataan miten dataa käytetään ja päivitetään prosesseja vastaamaan tilanteiden muuttumista. Sovitaan yhteiset mittarit millä voidaan seurata ja kehittää dataprosessin hyödyllisyyttä.

9. Sitoutuminen
   • Tavoite: Organisaatiossa on kulttuuri, joka osaa arvostaa datankäyttöä ja pitää sitä yhtenä arvokkaista tuotteista.
   • Toimenpide: Edistetään datankäytön avoimuutta ja läpinäkyvyyttä. Miksi ja miten tätä tehdään? Tuodaan esille tiedolla saavutettuja menestyksiä. Palkitaan tuloksen parantumisesta tiedonkäytön avulla.

10. Yhteistyö
    • Tavoite: Tiedon jakaminen muiden samalla alalla tai alueella olevien yritysten kanssa.
    • Toimenpide: Seminaarit, konferenssit, yritysvierailut. Yhteistyö oppilaitosten kanssa. Sovitaan datanjakoprosessit ja käytänteet eri yritysten välillä.

Datamaturiteetti: työkalu tiedonhallinnan ja liiketoiminnan kehittämiseen

Ennen tämän artikkelin lukemista datamaturiteetti on saattanut vaikuttaa etäiseltä käsitteeltä, vaikka se käytännössä liittyy läheisesti lähes jokaisen organisaation päivittäiseen toimintaan. Datamaturiteetti mahdollistaa tiedon käytön osana tehokkaampaa toimintaa ja tietoon perustuvaa päätöksentekoa. Kyse ei siis ole vain datan analysoinnista, vaan siitä, miten syvälle yrityksen kulttuuriin, prosesseihin ja strategioihin tieto on integroitu. Datamaturiteetti mittaa, kuinka tehokkaasti organisaatio pystyy keräämään, hallitsemaan ja hyödyntämään dataa liiketoiminnan kehittämiseksi ja kilpailukyvyn vahvistamiseksi. Organisaation korkea datamaturiteettitaso ei tarkoita pelkkää teknistä osaamista, vaan myös kykyä tehdä datasta oleellinen osa arjen päätöksentekoa ja innovointia. Se kertoo, kuinka valmis organisaatio on hyödyntämään dataa uusien mahdollisuuksien tunnistamisessa ja kykyä muuntaa nämä oivallukset konkreettisiksi toimiksi, jotka vievät liiketoimintaa eteenpäin. Tämä tekee datamaturiteetista keskeisen mittarin organisaation kyvykkyyden ja menestyksen arvioinnissa.

Koska datamaturiteetin kehittäminen perustuu tehokkaaseen datankäyttöön, on huolehdittava myös ajantasaisesta tietoturvasta. On olennaista varmistaa, missä, miten ja kuinka tietoa säilytetään. Yksilöivän tiedon, kuten nimien, sähköpostien, osoitteiden ja maksutietojen, käsittelyssä tulee varmistaa korkea suojaustaso, ja tieto tulee pitää vain sitä tarvitsevien henkilöiden käytettävissä. Muun ei henkilötietoa sisältävän tai ei arkaluontoisen datan käsittelyssä voidaan toimia avoimemmin ja läpinäkyvämmin. On hyvä muistaa, että kaikkea dataa ei yleensä voida avoimesti jakaa, vaikka avoimuus muuten onkin tavoiteltavaa.

Datamaturiteetti voidaan nähdä työkaluna tai ohjenuorana, jonka avulla ohjataan toimenpiteitä, joilla yritykset tehostavat liiketoimintaansa. Vaikka jokaisen organisaation tarpeet ja mahdollisuudet ovat erilaisia, peruspilarit ovat usein samat. Tässä artikkelissa kuvattuja menetelmiä kannattaa pohtia oman liiketoiminnan näkökulmasta ja miettiä, voisiko näitä toimenpiteitä ottaa käyttöön myös oman organisaation liiketoiminnan kehittämisen tueksi.

Sami Koski
projektiasiantuntija
TKI-yksikkö
Oulun ammattikorkeakoulu

Tiedolla johtamisella tulevaisuuteen (TIETU) -hanke

Tavoite: Hankkeen tavoitteena on edistää Pohjois-Pohjanmaan alueen toimijoiden valmiuksia hyödyntää digitaalista dataa oman kilpailukykynsä ja toimintansa vahvistamisessa.

Kesto: 1.11.2023–31.10.2026

Rahoittajat: ESR 2021–2027 -ohjelmasta rahoitetun hankkeen rahoituksen on myöntänyt ELY-keskus

Koordinaattori: Oulun ammattikorkeakoulu

Lähteet

Blomster, M. (2022). Datan tehokas hyödyntäminen vaatii useiden haasteiden ratkaisemista. Oulun ammattikorkeakoulu. Theseus. https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022120870039

Koski, S. (2024). Datastrategia liiketoiminnan ytimessä. Oamk Journal, (106). Oulun ammattikorkeakoulu. http://urn.fi/urn:nbn:fi-fe2024110488911

Palmer, K. (2021). Building a Data Maturity Model + The Four Stages of Data Maturity. SafeGraph Blog. https://www.safegraph.com/blog/the-four-stages-of-data-maturity