Hypen er efterhånden ved at være gået af Big Data for datas egen skyld. Vi er ved at være ovre den tid, hvor det handlede om bare at samle op og så spekulere over, hvad data kunne bruges til og hvordan bagefter. Nu er fokus ved at være der, hvor den bør være: På værdien af data og hvad de konkret kan bruges til i forretningen.
Men hvordan griber man dette an? Hvordan får man vendt data-supertankeren, så den rent faktisk begynder at arbejde med ens forretning frem for mest af alt at skabe støj og friktion. Det vil jeg komme med nogle konkrete bud på nedenfor.
Drukner i dårlige data
Men før vi kommer så langt, så lad os se på, hvor stort problemet med Big Data rent faktisk er.
Analysefirmaet estimerer, at markedet for Big Data er på ca. 1000 mia kroner per år. Men omkostningerne til at håndtere dårlige data er astronomiske selv i forhold til dette vanvittigt høje tal: Det anslås af IBM at koste amerikanske virksomheder alene omkring ti gange så meget.
Det er omkostninger, der går til langsommelig behandling, filtrering, dårlige analyser på et spinkelt grundlag, spild af ledelsens tid og meget, meget mere. I virkeligheden det stik modsatte af at skabe værdi: Det dræner værdi. Og bør i den grad undgås, hvis det kan lade sig gøre.
En mere fokuseret tilgang
Og det kan det heldigvis. Med brug af en struktureret tilgang kan man bruge data som en værdiskabende del af ens forretning. Og det behøver ikke – på det strategiske niveau i hvert fald – at være en uoverkommelig opgave.
Det handler om i første omgang at bryde processen ned i nogle mindre bestanddele, det er til at håndtere hver for sig. Det vil sige, at man har en plan for, hvad man gerne vil med data – konkrete forretningsmål forankret i nogle eksplicitte KPI’er, det er til at styre og agere efter.
Det vil sige, at man har en plan for, hvordan man konkret udarbejder de analyser, der skal give ledelsen dette redskab inklusive hvem der gør det, og med hvilken frekvens.
Og det vil sige, man har en klar plan for, hvilke data man opsamler, og hvordan både dette sker, samt hvor og hvordan, man opbevarer data til senere analyse.
Start med slutningen
Den gode proces for at aktivere data starter med den omvendte proces, end hvad man normalt ville bruge. Det starter med at sige til sig selv: “Hvis jeg gerne vil aktivere denne værdi, skal jeg lave disse analyser, der stiller disse krav til data, og som kræver dette i forhold til at opsamle data.”
Det gode ved at starte med slutningen er essentielt set, at man har en rigtig god mulighed for at undgå den forudindtagethed, der ligger i, man allerede har gjort noget tidligere, som ikke virkede. Det første, man nemlig gerne vil gøre i denne nye proces er at befri sig fra alt det arvegods, der ikke skaber værdi, og derfor ikke skal med videre.
En anden god ting ved at gribe processen an på denne måde er, at man allerede tidligt for det første tvinger ledelsen til at foretage nogle valg og en prioritering, ligesom man meget hurtigt bliver klar over, hvad man skal bruge og ikke bruge af data og analyser. Det giver en mulighed for at få ryddet ud og ryddet op i det setup, man allerede har.
Ryd ud i data
For ja, det er der brug for. Det er generelt en misforståelse at tro, at man aldrig kan få data nok, og man aldrig nogensinde må slette data. Det fungerer nemlig nøjagtigt som med ting, man gemmer væk derhjemme. Hvis man over et par år har set, at man aldrig har fået den der ting ude i garagen brugt til noget, er sandsynligheden for, den nogensinde kommer i brug meget lille. Og så kan man lige så godt smide den ud.
For man kan faktisk få alt for mange data. Man kan få så mange data, at de skygger for det, man rigtig gerne vil se og kunne udlede. Og de data, man har kan være af en så dårlig kvalitet, at de rent faktisk ikke kan bruges til noget. Ud med dem.
Få styr på governance
Men det rette tekniske setup er ikke nok. Det er også bydende nødvendigt at det følges af en klar governance – “hvem gør hvad, hvornår” – der kan underbygge den daglige drift og værdiskabelse.
Denne governance skal beskæftige sig med, hvad det er for rapporter, der skal nå ledelsen, samt hvilken form, de skal have. Skal det være en rapport? Eller skal det være en præsentation, der kan give mulighed for f.eks. et månedligt review? Skal det være månedligt eller i kvartalet? Al den slags er godt at få på plads, inden man går i gang med at designe selve opsætningen af systemet.
Få styr på datapunkterne
Er der først etableret en god governance, der fokuserer på, hvilke data der skaber værdi for forretningen, er det noget lettere at identificere, hvilke analyser der skal køres, samt hvilke typer af data og datapunkter, der skal lægges til grund for disse analyser.
Når det er på plads har man også nogle meget gode pointers til, hvordan man skal implementere opsamlingen af disse data, så man sikrer, det er de mest værdifulde data, der opsamles i forhold til forretningens krav og ønsker, og at disse så efterfølgende kan struktureres bedst muligt i en central database – et data mart.
Saml kun de relevante data
Med en tilgang som ovenstående har man en god mulighed for dels at indsamle de relevante data og samtidig indsamle en datamængde, som man rent faktisk også kan forsvare overfor sine kunder at indsamle.
Denne del må ikke undervurderes. Om ikke andet så fordi der kommer stedse mere strikse krav til, hvad man rent faktisk må opsamle om sine kunder. Og jo mere, man opsamler, jo sværere kan det vise sig at forklare, hvorfor kunderne skal give lov til, at man opbevarer disse data, samt hvad man bruger dem til.
Hvis ikke disse data leverer nogen værdi til forretningen, er der virkelig ingen grund til at bruge tid og ressourcer på at få det juridiske til at passe. Så hellere bare fokusere på det nødvendige – og så lade det være ved det.
(Foto: Flickr/KamiPhuc)