Haluaisitko saada tietopääoman tuottamaan enemmän arvoa? Lue blogistani, miten tietovarasto voi parantaa tiedolla johtamista myös sinun organisaatiossasi!
Tietovarasto BI-järjestelmän rinnalla tuo merkittävää lisäarvoa, kun haluat saada datan tuottamaan yhä suurempaa arvoa liiketoiminnan johtamisessa ja päätöksenteossa sekä sidosryhmille tarjottavissa palveluissa.
Moderneja teknologioita hyödyntäen voi tänä päivänä automatisoida niin tietovaraston rakentamisen kuin ylläpitämisen. Tietovaraston rakentaminen onkin merkittävästi aiempaa nopeampaa ja helpompaa.
3 haastetta, jotka tietovaraston käyttöönotto ratkaisee
1. Hajallaan oleva tieto jää hyödyntämättä – ei tiedetä, mitä dataa on käytettävissä eikä sitä voida yhdistää
Organisaatioissa, joissa BI-järjestelmän käyttö on jo tullut tutuksi tiimeille, halutaan usein laajentaa raportointia ja analytiikkaa. Yhdistämällä eri toimintoja koskevaa dataa esimerkiksi tuotannosta, myynnistä, taloudesta ja HR:stä, saadaan raporteista ja analyyseista merkittävästi monipuolisempia ja paremmin päätöksentekoa tukevia.
Tietovarastossa eri järjestelmiin pirstoutunut data tuodaan yhteen ja käsitellään yhdenmukaiseksi, jolloin myös tiedon yhdisteltävyys paranee. Tietovaraston avulla suurestakin määrästä dataa voidaan tehdä valmiita laskentoja ja summauksia, mikä nopeuttaa erilaisten raporttien laatimista BI-järjestelmässä.
Qlik Catalog luo käyttäjäystävällisen
kauppapaikan tietolähteistä.
Eri toimintojen tuottamasta tiedosta ei päästä hyötymään täydellä potentiaalilla, ellei tiedetä, mitä dataa organisaatiossa on. Modernit työkalut poistavat tämän haasteen. Esimerkiksi Qlik Catalog luo käyttäjäystävällisen "kauppapaikan" tietolähteistä, josta käyttäjä voi valita helposti halutun lähdetiedon ostoskoriinsa ja hyödyntää tietoa suoraan Qlik Sense- tai Power BI -raporteissaan.
Catalogin luoma näkymä käytössä oleviin tietolähteisiin auttaa käyttäjiä löytämään tärkeän datan raportointia ja analytiikkaa varten. Lopputuloksena tietoa päästään käyttämään aiempaa kattavammin ja datasta voidaan laskea kokonaan uudenlaisia arvoja monipuolisempia raportteja varten.
2. Historiadataa ei hyödynnetä tulevaisuuden ennustamisessa – operatiivisissa järjestelmissä ei useinkaan säilytetä historiatietoa
Organisaatioiden operatiivisissa järjestelmissä ei useinkaan säilytetä historiadataa, koska se voi hidastaa järjestelmien toimintaa. Operatiivisissa järjestelmissä (CRM, ERP jne.) näkyykin vain senhetkinen tilanne, ja menneet tapahtumat syy-seuraus-yhteyksineen jäävät pimentoon. Koska BI-järjestelmät käyttävät operatiivisten järjestelmien dataa, ei myöskään niiden avulla päästä kiinni historiadataan. Näistä syistä johtuen jää historiatieto hyödyntämättä päätöksenteossa.
Historiadataa voidaan käyttää ennusteiden
ja skenaarioiden laatimiseen.
Tietovarasto soveltuu historiadatan keräämiseen ja varastointiin, ja auttaa myös käyttämään operatiivisia järjestelmiä paremmin. Tietovaraston avulla yrityksen tietoa voidaan kerätä pitkältä aikaväliltä ja sitä voidaan käyttää muutosten, trendien ja poikkeamien tarkasteluun.
Historiadatan tarkastelun avulla voidaan laatia myös ennusteita ja skenaarioita. Kasvavassa määrin tämä tehdään tekoälyä (AI) hyödyntäen. Siirtyminen menneen analysoinnista tulevaisuuden ennustamiseen on yksi vuoden 2021 BI-trendeistä ja keino, jolla organisaatiosi voi pyrkiä olemaan muutoksiin reagoinnissa askeleen edellä kilpailijoita.
Esimerkiksi Qlik Sensessä ja Power BI:ssä monipuoliset ennusteet ja skenaariot voidaan toteuttaa helposti sovellusten sisälle. Molemmat ratkaisut tukevat monipuolisia tilastollisen laskennan malleja.
3. Liiketoiminnassa ei pystytä hyödyntämään reaaliaikaista dataa – reaaliaikaisuus kuormittaa liikaa operatiivisia järjestelmiä
Reaaliaikaisen tiedon latauksen tarve kasvaa organisaatioissa koko ajan. Esimerkiksi kaupan alalla reaaliaikainen myynti- ja ostotieto tuo kokonaan eri mahdollisuudet päätöksentekoon kuin esimerkiksi vuorokauden vanha data. Tosiaikaisella tiedolla on erityistä arvoa myös esimerkiksi teollisten prosessien analytiikassa.
Ilman tietovarastoa reaaliaikaista dataa ei kuitenkaan voida tehokkaasti hyödyntää, koska se kuormittaisi liikaa operatiivisia järjestelmiä ja hidastaisi niiden päivittäistä käyttöä. Tästä syystä reaaliaikaista tietoa koskevat haut kannattaa tehdä tietovarastosta käsin.
Qlik Replicate automatisoi tiedon
päivitysprosessin lähdejärjestelmistä
tietovarastoon reaaliaikaisesti.
Modernien työkalujen, kuten Qlik Replicaten, avulla automatisoidaan tiedon päivitysprosessi lähdejärjestelmistä haluttuun tietovarastoon reaaliaikaisesti. Perinteisiä yöllisiä latausajoja ei enää tarvita, sillä työkaluun sisältyvällä ns. Change Data Capture (CDC) -toiminnallisuuksilla tieto voidaan päivittää heti muutoksen tapahtuessa. Replicate hyödyntää tietokantaympäristön lokitiedostoja.
Nämä CDC-vaiheet Qlik Replicate tekee ketterästi ”low code/no code” -mallilla, ETLS-prosessilla (Extract, Transform, Load, Store).
Lisätietoa saat:
- Videosta: Qlik Compose for Data Warehouses
- Koosteestamme: Qlik Replicaten moderni ETL-prosessi ja erot perinteisiin tapoihin
Ota yhteyttä
Ota yhteyttä, kun haluat hyödyntää dataa organisaatiosi keskeisenä kilpailutekijänä!
Qlikin Data Integration Platform -kumppanina rakennamme tietovarastot moderneja työkaluja ja ketteriä menetelmiä hyödyntäen. Meille voit ulkoistaa myös tietovaraston ylläpidon.
Tutustu myös asiantuntijuuteemme Microsoftin data-alustoissa, tuotteissa ja teknologioissa – Lue lisää uutisestamme “Pengon Microsoftin Gold Partner -kumppaniksi”.
Sinua saattaisivat kiinnostaa myös nämä sisällöt:
- IT-johtajan Business Intelligence -opas
- Talousjohtajan Business Intelligence
- Liiketoimintatiedon hyödyntämisen opas
Niko Söderholm
Consultant
041 591 015
niko.soderholm(at)pengon.fi
Bernardo Di Chiara
Consultant
044 077 3616
bernardo.dichiara(at)pengon.fi
Tilaa uusimmat artikkelit sähköpostiisi
Blogikirjoitusten aiheet
- Tietojohtamisen kehittäminen (13)
- Qlik (11)
- Asiakastarina (9)
- Tietovarastointi, integraatiot (8)
- Power BI (6)
- Myynnin analytiikka (5)
- Tuotannon analytiikka (5)
- Uutiset (5)
- Talouden analytiikka (4)
- Vastuullisuusraportointi (4)
- ESG (3)
- Ennustava analytiikka (2)
- Kiertotalous (2)
- Automatisointi (1)
- HR-analytiikka (1)
- Tiedon visualisointi ja BI (1)