Mitä datalla johtaminen oikeastaan tarkoittaa? Mikä sen merkitys on kasvulle ja kehittymiselle? Advisory boardimme jäsen Petteri Heinonen kertoo.

 

Datalla johtamisen määritelmiä on varmasti monia, ja vivahde-eroja on lukuisia sisältäen eri näkökulmia perusraportoinnista koneoppimisen sovellutuksiin. Lyhyesti voisi kuitenkin määritellä datalla johtamisen päätöksenteoksi ja toimenpiteiden suunnitteluksi perustuen numeerisiin faktoihin, tietoon ja jatkuvaan ymmärryksen kehittymiseen siitä, mitä maailmassa tapahtuu. Toimiva tiedolla johtaminen vaatii jatkuvaa palautelooppia ja toiminnan kehittämistä saadun palautteen ja datan perusteella.

Tärkeintä kuitenkin on, että data ja teknologia olisivat kuitenkin vain sivujuonne tekemisessä ja pääpaino on ihmisten ja prosessien johtamisessa haluttuun suuntaan – antaen kuitenkin datan olla vahva perusta sille, miksi päätetään niin kuin päätetään.

 

Data ohjaa päätöksiä, mutta ei kontrolloi niitä

Johtajan täytyy toisaalta luottaa dataan, asiantuntijoihin ja analyytikoihin, jotka hänelle tarjoavat ennusteita ja suosituksia, mutta toisaalta johtajan täytyy itse kyetä arvioimaan, mihin on järkevää kullakin hetkellä panostaa.

Datalla johtamista ei saa eikä voi antaa täysin ulkopuolisten henkilöiden käsiin. Kukin organisaatio määrittelee itse, millaisesta mittausdatasta on eniten hyötyä ja mitä asioita pyritään tehostamaan datan avulla. Datalla johtamisen tulisi kuulua modernin johtamisen kulmakiviin ja olla osana johtamisen DNA:ta jokaisella johtamisen tasolla, ei vain liuta raportteja, joita controllerit toimittavat.

Parhaimmillaan datalla tai tiedolla johtaminen saavuttaa parempia tuloksia, kun organisaation johdossa tiedetään, miksi esimerkiksi virheet toistuvat tai miksi tietyissä asioissa onnistutaan. Joskus lähtötilanteessa voi olla puutteellista tai riittämättömästi dataa riittävän ymmärryksen muodostamiseksi, mutta systemaattisella työllä tilanne saadaan usein korjattua ja riittävät datapisteet kerättyä. Onkin tärkeä miettiä myös, kuka datasi tuottaa ja miten, ei vain sitä miten ja missä dataa käytetään.

Kun prosessi on kunnossa ja päätökset tehdään tulevaisuudessa näiden tietojen pohjalta eikä sokeasti mututuntumalla, kasvaa samalla ymmärryksemme toimintaympäristöstämme ja voimme paremmin vastata muutoksiin ja kehittää toimintaa.

Teknologia ja mittaukset voivat tuoda arvokkaita ja odottamattomiakin faktoja pöytään, ja analyysit datasta auttavat selkeyttämään, mitä data meille kertoo. Joskus on kuitenkin vaikea sanoa, mikä data on arvokasta ja mikä ei ja millä hetkellä. Koska resurssit ovat aina jollain tapaa rajalliset, eikä kaikkea voi samanaikaisesti mitata, tallentaa ja hyödyntää, tulee jollain perusteella tunnistaa, mikä on organisaation kasvua ja hyvinvointia ajatellen arvokasta ja mihin panostaa milloinkin. Tätä ohjaavaa tekijää kutsutaan strategiaksi. Voi olla hyvä määritellä myös liiketoiminnan strategiaa tukeva datastrategia, joka auttaa määrittelemään, minne resurssit tulisi organisaatiossa kohdentaa.

 

Gut feeling ei kasvata yritystä loputtomiin

Historiaa tarkastellessa joissain yrityksissä on ollut tapana mennä niin sanotulla ”gut feelingillä” ja luottamalla kokeneimman tekijän sanaan, koska näin on ennenkin tehty. Tällöin asioita tehdään usein fiilispohjaisesti tai muista yrityksistä mallia ottamalla. Silloin voi jäädä analysoimatta, miksi jollakin toisella organisaatiolla asiat ovat onnistuneet tai epäonnistuneet ja ovatko toimintaedellytykset ja -ympäristöt yhteneväiset verrokin kanssa. Tällöin vaikka malli toimisi kerran, sitä voi olla vaikea toistaa, kun ei aidosti ymmärretty toimintaympäristöä.

Mitä suuremmaksi yritys kasvaa, sitä arvokkaammaksi mittaaminen, prosessien toiminta ja automaatio muuttuu. Kasvu vaatii toistuvia onnistumisia ja useita henkilöitä, jotka voivat onnistumiset toistaa. Usein yritysten kasvu tyssääkin siihen, että pienten yritysten prosessit eivät enää kestä paisuneen organisaation tarpeita ja/tai yksittäisten huipputekijöiden työpanosta ei voida toistaa laajamittaisesti. Volyymien kasvaessa yritysten prosessit tarvitsevat toistettavuutta, ja siksi kasvuyrityksen täytyy osata mitata ja tarkastella dataansa oikein kasvaakseen edelleen tasaisesti.

Standardointi ja regulointi eivät ehkä ole kovin seksikkäitä tai mielenkiintoisia asioita, mutta ne ovat erittäin tärkeitä ja relevantteja kasvun mahdollistajina ja riskien vähentäjiä. Usein standardointi vie aikaa, ja on vaikea nähdä suoraan siitä johdettua liikevaihdon kasvua jollain tietyllä alueella. Siksi siihen tuntuu vaikealta keskittyä yhtäkkiä, erityisesti jos ”ei niin ole ennenkään tehty ja hyvin on mennyt”. Näissäkin tilanteissa voi avuksi rientää strategia tai ketterän kehityksen mallit, jossa tekeminen palastellaan helpommin sulateltaviksi pienemmiksi kokonaisuuksiksi.

 

Datan tulevaisuudessa vain kasvu on varmaa

Datalla johtaminen, mittaaminen ja raportointi vaativat usein organisaatioiden kulttuurinmuutosta ja uuden opettelua. Ihmiset, työtavat ja kulttuuri muuttuvat verrattain hitaasti, ja siksi datalla johtaminen ei ole pikaratkaisu eikä aina johda vuodessa tai kahdessakaan räjähdysmäiseen kasvuun. Loppujen lopuksi tehdyt päätökset ratkaisevat liiketoiminnan suunnan, riippumatta siitä miten päätöksiin on päädytty. Tiedon avulla johtamalla päätökset kuitenkin yleensä saadaan nopeammin ja ovat laadullisesti parempia.

Toivoisin näkeväni markkinassa tulevaisuudessa enemmän data market place -ajattelua. Toivon, että dataa olisi tarjolla enemmän erilaisilta data-alustoilta, jotka mahdollistaisivat uusia liiketoimintaideoita ja nykyisten tehostamista. Kun yksi organisaatio tuo alustan pooliin jotain, se kasvattaisi kakkua kaikille, sekä yksittäiselle organisaatiolle, mutta myös mahdollistaisi kansallisella tasolla uusien liiketoimintojen ja liikevaihdon kasvua isommalle yritysjoukolle.

Historiassa tieto on ollut valtaa ja joku on istunut sen päällä, usein myös haluttomana luopumaan kummastakaan. Olisikin hienoa, että tulevaisuudessa valtaa olisi ennemminkin tiedon jakaminen kuin pelkkä omistaminen ja jaetut datavirrat ja data-alustat auttaisi kaikkia työskentelemään entistä tehokkaammin. Sensorien määrän kasvaessa ja tallennustilan halvetessa tullaan dataa keräämään kiihtyvällä vauhdilla – miten hyvin dataa hyödynnetään, riippuu meistä jokaisesta.  

petteri-heinonen
Petteri Heinonen
Kirjoittaja on Funnelin Advisory Boardin jäsen ja IT-osaaja, jolle tiedolla johtaminen ja analytiikka ovat lähellä sydäntä. Hänellä on kokemusta muun muassa uuden liiketoiminnan käynnistämisestä sekä globaalin IT:n ja liiketoiminnan haasteista. Viimeisimpänä hän on ollut kehittämässä S-ryhmällä yhtä Suomen suurimmista analytiikan ympäristöistä.