Hvorfor investere i en dataplattform?

Moderne organisasjoner er i økende grad avhengige av data for å ta beslutninger og for å automatisere prosesser. For eksempel kan en nettbutikk bruke analyse og maskinlæring for å oppdage forlatte handlekurver og tilby personlige, rimeligere varer for å fullføre bestillingen. For å muliggjøre slike beslutninger trenger selskaper en robust data og maskinlæringsplattform som forenkler:

• Tilgang til data
• Oppretting av rapporter
• Automatisering av beslutninger basert på data
• Personalisering av tjenester

En dataplattform senker den tekniske barrieren for å gripe disse mulighetene ved å tilby enkel tilgang til data og en rekke analyse og verktøy til kunstig intelligens. Likevel kan implementeringen av disse byggesteinene være en utfordring.

Når du begynner å samle inn og analysere data, vil du oppdage at det blir enklere å ta gode beslutninger om nesten enhver utfordring i forretningen. Enten det gjelder lansering eller avvikling av et produkt, justering av markedsføringsstrategien, inntreden i et nytt marked eller noe annet.

Eksempel: Ledelsesutvikling hos Google

I 2013 ønsket Google å øke ansattes lojalitet ved å forbedre kvaliteten på lederne. Ved hjelp av data analyserte de 10 000 prestasjonsvurderinger, identifiserte nøkkeltrekk hos ledere og utviklet målrettede opplæringsprogrammer. Dette førte til en betydelig forbedring i ledelsens omdømme, fra 83 prosent til 88 prosent.

Dataplattform som strategi

For å bli en datadrevet virksomhet må du skape et økosystem for dataanalyse, prosessering og innsikt. Dette er viktig fordi ulike applikasjoner (nettsider, rapporteringssystem, mobilapplikasjoner, KI-modeller, IoT-enheter osv.) genererer og bruker data. Forskjellige avdelinger (økonomi, salg, markedsføring, drift, logistikk osv.) trenger datadrevne innsikter. Siden hele organisasjonen er avhengig av data, er byggingen av en dataplattform ikke bare et IT-prosjekt, men er et initiativ for hele selskapet.

En moderne dataplattform støtter økende datavolumer og hjelper selskaper med å forbli tilpasningsdyktige til nye trender, slik at data blir en konkurransefordel. Den muliggjør innsamling, lagring, prosessering og deling av data, både internt og eksternt, og hjelper selskaper med å maksimere verdien av dataene sine. Nøkkelfordeler inkluderer:

• Å bryte ned datasiloer
• Forbedret datastyring
• Sikring av konsistens og nøyaktighet
• Innsamling av data fra ulike kilder (f.eks. operasjonelle databaser, IoT, SaaS-applikasjoner)
• Prosessering og sikring av datakvalitet og styring
• Beriking av data med KI-modeller
• Bygging av KI-modeller for prediktiv analyse
• Automatisering av beslutninger basert på datainnsikt

Intern deling av data og samarbeid

Internt fremmer en dataplattform transparens og samarbeid ved å tilby en felles sannhetskilde. Viktige fordeler inkluderer:

• Forbedrede beslutninger gjennom tilgang til sanntidsdata
• Økt effektivitet med standardiserte data og strømlinjeformede arbeidsflyter
• Bedre samarbeid mellom avdelinger ved bruk av delte datasett
• Styrking av ansatte til å skape innsikter uten behov for dyp teknisk kompetanse

Ekstern deling av data

Eksternt muliggjør en dataplattform for organisasjoner å:

• Dele innsikter og styrke partnerskap
• Levere skreddersydde dataprodukter eller analyser til kunder
• Oppfylle krav til datadeling på en sikker og transparent måte
• Tjene penger på data gjennom data-as-a-service (DaaS)

Sikkerhet og samsvar

En dataplattform sikrer datasikkerhet og overholdelse av regelverk (f.eks. GDPR, CCPA) samtidig som risikoen for datainnbrudd reduseres. Ved å integrere kunnskapsgrafer i datastyring og tilgangskontroll styrkes sikkerheten ved å kartlegge dataflyt, identifisere risikoer og sikre samsvar.

Viktige fordeler inkluderer:

• Identifisering av risiko ved bruk av kunnskapsgrafer for å spore sensitiv data og fremheve områder med høy risiko.
• Håndhevelse av retningslinjer gjennom automatiserte kontroller for å sikre at sikkerhetstiltak følges.
• Tilby sporbare revisjonslogger for å demonstrere compliance.
• Klassifisering av data og anvendelse av passende sikkerhetstiltak basert på datasensitivitet.
• Kontinuerlig vurdering og håndtering av potensielle sikkerhetsrisikoer i sanntid.

Denne tilnærmingen styrker databeskyttelse, samsvar og tillit hos interessenter.

Reisen til datakunnskap

Data alene er ikke tilstrekkelig. Data er det råmaterialet som må gjennom en rekke stadier før det kan brukes til å generere innsikt og kunnskap. Denne sekvensen av stadier kaller vi en datalivssyklus.

Vannrør-analogi

For å forstå datalivssyklusen bedre, kan du forestille deg den som et vannrørssystem. Vannet starter i en akvedukt, beveger seg gjennom ulike rør og gjennomgår transformasjoner før det når en gruppe hus. På samme måte innebærer datalivssyklusen innsamling, lagring, prosessering og analyse av data før det brukes til å ta beslutninger.



Det finnes klare likheter mellom vannrørsystemer og datasystemer. Vanningeniører kan sammenlignes med dataingeniører som designer og bygger systemer som gjør data brukbare. Vannprøveanalytikere ligner på dataanalytikere og dataforskere, som undersøker data for å avdekke innsikter. Dette er selvfølgelig en forenkling, siden mange andre roller, som ledere, utviklere, forretningsbrukere og sikkerhetsadministratorer også bruker data.

Kilder: The Advantages of Data-Driven Decision-Making og Architecting Data and Machine Learning Platforms