Denne artikkelen forklarer hva som kjennetegner gode forretningsdrevne dataplattformvalg, hvordan man oversetter strategiske mål til tekniske krav, hvilke prinsipper man bør vurdere plattformen ut fra, hvilke fallgruver som bør unngås og gir praktiske eksempler på hvordan mål kan påvirke plattformvalget.
Forretningsdrevne dataplattformvalg - hva kjennetegner dem?
En forretningsdrevet tilnærming betyr at dataplattformen velges fordi den oppfyller behov i virksomheten, ikke fordi den representerer den nyeste teknologien i seg selv. Gode dataplattformvalg er forankret i forretningsmål og skaper reell verdi fra dataene.
Med andre ord så er teknologi et virkemiddel for å oppnå strategiske resultater og ikke et mål i seg selv.
Kjennetegn på vellykkede og forretningsdrevne plattformvalg inkluderer:
Tydelig forretningsformål: Man starter med å spørre hva virksomheten ønsker å oppnå, og hvordan data kan bidra til dette. Plattformen utformes for å løse definerte problemer eller realisere muligheter, som f.eks bedre kundesegmentering eller økt kundetilfredshet. Slik unngår man å samle data uten formål eller kaste seg over teknologi uten en plan.
Verdi og effekt i fokus: Det finnes en klar kobling mellom plattformens funksjonalitet og målbare forbedringer i virksomheten. Eksempelvis kan bedre kundeinnsikt knyttes til høyere salg eller kundetilfredshet, mens automatisering kan gi tidsbesparelser eller redusert feilrate.
Forankring og samarbeid: Ledere og brukere er involvert i valgprosessen. Tverrfaglig samarbeid mellom IT og forretning sikrer at både tekniske og forretningsmessige krav blir ivaretatt. Datasatsingen bør eies av ledergruppen og ikke kjøres som et isolert prosjekt.
Behovsstyrt teknologivalg: Teknologi velges ut fra dokumenterte behov. En forretningsdrevet prioritering fokuserer på “must have” funksjoner for måloppnåelse, fremfor “nice to have” lister med funksjoner som sjelden tas i bruk.
Tilpasningsevne: Plattformen må være fleksibel nok til å støtte nye bruksområder eller endringer i strategi. Det innebærer å unngå å låse seg til en leverandør og sikre eierskap til egne data. En plattform som kan utvides i takt med virksomhetens datamodenhet vil gi langvarig støtte.
Fra strategiske mål til tekniske krav
Hvordan går man frem for å oversette strategiske mål til krav for dataplattformen? Nøkkelen er å bryte ned hvert forretningsmål og spørre hvilke datatyper, analysemuligheter og plattformkapabiliteter trengs for å støtte dette?
Eksempler På Forretningsmål:
Bedre kundereise og opplevelse: Krever samling og analyse av kundedata på tvers av flere kontaktpunkter. Teknisk betyr dette integrasjon av kundeinformasjon fra ulike kilder (nettbutikk, CRM, kundeservice, sosiale medier) i en felles plattform. Plattformen bør støtte sanntidsoppdatering av kundeprofiler og avanserte analysemodeller for segmentering og anbefalinger. Hvis målet er å gi personlige tilbud, må plattformen kunne identifisere hva kunden liker i sanntid og sende anbefalinger til riktige systemer.
Automatisering av prosesser: Krever støtte for hendelsesdrevet arkitektur og integrasjon med operative systemer. Plattformen må kunne utløse handlinger basert på data, for eksempel via meldingskøer, APIer og maskinlæringsmodeller som kan ta automatiserte beslutninger. Ved automatisert kundesupport må plattformen kunne analysere henvendelser og trigge svar umiddelbart til CRM og chatbot-løsninger.
Innsiktsdrevet styring og beslutninger: En virksomhet trenger et sentralt datavarehus eller data lake som samler informasjon på tvers av kilder og gjør den tilgjengelig via BI-verktøy som Power BI. Plattformen må håndtere både dagsaktuelle og sanntidsdata, tilpasset beslutningsbehovene. Ved strategisk behov for raske grep på avvik må sanntidsstrømming aktiveres. Ved månedlig budsjettrapportering holder batch oppdatering over natten.
Overordnet Prosess:
- Definer konkrete brukstilfeller som støtter målene (f.eks. “redusere churn”).
- Identifiser hvilke data og analyser som kreves.
- Definer tekniske plattformkrav: lagring, integrasjon, modellering, etc.
Slik sikrer du at målene “oversettes” hele veien ned til kravene i plattformen.
Vurderingsprinsipper: Sjekkliste for om plattformen støtter målene
Når kravene er definert, må ulike plattformalternativer vurderes ut fra hvor godt de oppfyller behovene.
Skalerbarhet: Kan plattformen vokse i takt med datamengder og nye bruksområder, uten ytelsestap?
Fleksibilitet og integrasjon: Plattformen bør støtte ulike datatyper, blandede miljøer (on-prem/multi-sky) og ha gode APIer og ferdige koblinger. Den må kunne justeres etter behov.
Tilgjengelighet og pålitelighet: Vurder oppetidsgarantier, feiltoleranse og evne til å levere data raskt og konsekvent. Gode løsninger har høy datakvalitet og konsistens.
Kostnadseffektivitet: Vurder total eierkostnad, inkludert lisens, drift, skalering og personellbehov. Sammenlign kostnad mot forventet verdi.
Selvbetjening og brukervennlighet: Plattformen bør ha intuitive grensesnitt, dokumentasjon og funksjoner for selvbetjent analyse og rapportering.
Sikkerhet og styring (governance): Se etter støtte for tilgangskontroll, metadata katalog, sporbarhet og kvalitetskontroller. Dette er viktig for både compliance og tillit til dataene.
Ytelse og analytiske muligheter: Støtter plattformen tunge spørringer, streaming, sanntid og AI? Dette er avgjørende ved avanserte strategiske mål
Fallgruver du bør unngå
Teknologifokus uten forankring: Å kjøpe ny teknologi uten klart formål fører ofte til verktøy uten problemer å løse. Still dere selv spørsmålet om hvilket forretningsproblem løser dette?
Uklart formål og mangel på helhetlig plan: Uten en datastrategi kan man ende opp med silotilnærming, overlappende prosjekter og skygge-IT.
Overdimensjonerte eller premature løsninger: Å bygge for stort, for tidlig, gir kompleksitet og kostnader uten gevinst. Start i det små og skaler bevisst.
Å se bort fra datakvalitet og governance: Uten eierskap og styring mister man oversikt, kvalitet og tillit så prøv å etablere governance tidlig.
Undervurdering av endringsledelse og brukerkultur: En god plattform er verdiløs hvis ingen bruker den. Invester i opplæring, brukerinvolvering og insentiver og vis frem tidlige suksesser.
Hvordan mål påvirker plattformvalget
Sanntidsinnsikt - Plattform med streaming støtte: Et transportselskap som vil bruke sanntids trafikkinformasjon til ruteoptimalisering trenger en plattform med kontinuerlig strømming og prosessering.
Streng kontroll og etterlevelse - Plattform med governance funksjonalitet: En bank med høye krav til databeskyttelse vil ha behov for tilgangsstyring, sporbarhet og dataklassifisering.
Forbedret kundeopplevelse - Integrert kundedataplattform: En retail kjede kan samle data fra butikk, nett og kundeklubb i en plattform som gir kundeinnsikt og personaliserte anbefalinger.
Økt automatisering - Hendelsesdrevet arkitektur: Et forsikringsselskap kan bruke en plattform der innkommende skademeldinger behandles automatisk, med sanntidsanalyse og integrasjoner mot interne systemer.
Innsiktsdrevet kultur - Plattform med selvbetjening: En bedrift som ønsker databruk i hele organisasjonen kan velge løsninger som Microsoft Fabric, hvor ikke tekniske brukere kan utforske og hente ut rapporter selv.
Avslutning
Å koble forretningsmål til valg av dataplattform er en øvelse i oversettelse mellom forretningens og teknologiens språk. En vellykket strategi krever at begge snakker samme språk og at teknologivalgene har forretningsverdi som mål.
Enten dere står i startgropa med en ny datasatsing, eller ønsker å evaluere dagens løsning, hjelper jeg virksomheter med å oversette strategi til tekniske krav, velge riktig plattform og sikre at investeringer i data skaper verdi.
Ta gjerne kontakt for en uforpliktende prat om hvordan dere kan ta neste steg.
