På dagens digitala marknad har data blivit en mycket värdefull tillgång. När er verksamhet samlar in och analysera data kan ni få viktiga insikter i hur ni kan bli effektivare; skapa nya produkter, tjänster och affärsområden; leverera mer värde; samt förutse trender, förändringar och många andra konkurrensfördelar. Utmaningen är att all den information som finns i en verksamhet ofta är ostrukturerad och presenteras på flera olika sätt. Ska den kunna användas för datadrivet beslutsfattande behöver den först modelleras. Vi ska titta närmare på hur datamodellering inom verksamhetsarkitektur går till, vilka fördelarna är, samt hur ni kan komma igång med att ta värdeskapande datadrivna beslut.
Vad är datamodellering?
Den data som finns inom en organisation är i regel oorganiserad och svår att förstå. Ska den kunna användas för datadrivet beslutsfattande behöver den struktureras upp. Här kommer datamodellering in som en process för att samla in den data som finns i verksamheten; analysera och definiera den, samt organisera relationerna mellan all data. Det leder till en visuell representation av vilken data som finns, hur den är strukturerad och vilka relationer som finns mellan all information. Lite som en ritning som visar vilka alla delarna av en byggnad är, var de finns och hur de hänger ihop. Att strukturera upp data gör den överskådlig och lättbegriplig så att den går att använda till viktiga insikter och beslut.
Datamodellering innebär även att datakvaliteten granskas så att felaktig, inkonsekvent och duplicerad data kan identifieras och åtgärdas. Värdet i datadrivet beslutfattande ligger i kvaliteten på den data som används. Skulle ni utgå från ofullständig eller snedvriden data kan det leda till insikter och beslut som kanske inte stämmer överens med verkligheten. Tack vare datamodellering går det att få korrekt data och se hur den flödar i verksamheten, vilket gör det lättare att hitta tillförlitlig och relevant data för olika behov. Det är därför processen att omvandla oorganiserad data till en strukturerad och värdefull tillgång är så avgörande för att det datadrivna beslutsfattandet ska kunna bli framgångsrikt.
Fördelarna med datamodellering inom verksamhetsarkitektur
Att organisera och dokumentera verksamhetens data gör den inte bara mer tillförlitlig och lättare att använda. För organisationer som hanterar stora mängder data är det ofta ett återkommande problem att få en fungerande samsyn mellan IT-teamet och affärsdelen av organisationen. Perspektiven skiljer sig lätt åt, vilket ofta leder till kommunikationssvårigheter och bristande samsyn. Datamodellering visar vilken data som finns samt hur den används och styrs. Det ger en bra grund, ett gemensamt perspektiv och struktur för samarbetet mellan de olika delarna av verksamheten.
När alla har samma bild och förståelse för verksamhetens data blir det lättare att se var möjligheterna för effektivare och förbättrade processer finns. Samtidigt går det att minimera felaktigheter i datahanteringen och överflödig datainmatning, vilket leder till en högre datakvalitet och smidigare processer. Datamodelleringen gör det dessutom lättare att förutse och planera hur organisationens data och IT ska utvecklas. Insikter som sparar tid och pengar när det blir möjligt att förutse vilka investeringar som behövs och när de behöver göras.
Så leder datamodellering till bättre datadrivet beslutsfattande
Som vi kommit fram till leder datamodellering till högre datakvalitet och användbarhet. Viktiga grunder för att kunna bedriva ett datadrivet beslutsfattande som leder till bra resultat. Det beslutsfattandet kräver också en god förståelse av hur komplex data hänger ihop. Den visuella presentationen i en datamodell gör det lättare att se och förstå sambanden i informationen. En viktigt förutsättning för att det ska gå att identifiera mönster och trender som det går att dra värdefulla slutsatser från.
Datamodellen har en annan viktig funktion i det datadrivna beslutsfattandet. Den möjliggör simulering så att ni kan se utfallet av olika simulerade scenarier och prognostisera de framtida resultaten av olika åtgärder. Till exempel blir det lättare att upptäcka risker och möjligheter på förhand med hjälp av simulering. Datamodellen gör det möjligt att testa olika möjligheter utan att behöva ändra något ute i de verkliga systemen. På så sätt blir modellen ett snabbare och mer riskfritt verktyg för att simulera olika alternativ så att det går att ta rätt beslut.
Beroende på hur er verksamhet ser ut så kan datamodellering användas på flera olika sätt för att förbättra ert datadrivna beslutsfattande. Är ni till exempel i en bransch där det är lätt att förlora kunder (exempelvis finansiella tjänster, telekommunikation, SaaS m.fl.) kan datamodellen användas för att förutsäga vilka kunder som är i riskzonen att lämna så att ni kan ge dem incitament att stanna kvar. Driver ni en vårdinrättning kan dataanalysen lyfta fram vilka vårdtagare som riskerar att behöva ytterligare vård så att ni kan ge dem förebyggande stöd. Det går också att använda datamodellen för att sätta rätt priser utifrån olika samverkande faktorer, förutse vilka tjänster och produkter som era kunder kommer att efterfråga, identifiera nya affärsmodeller, lyfta fram vilka processer som går att automatisera för bättre effektivitet och kostnadsbesparingar m.m. Med högkvalitativ och lättanvänd data får ni stora möjligheter att öka er konkurrenskraft och kvaliteten på det ni gör.
Så här genomför ni en datamodellering som förbättrar ert datadrivna beslutsfattande
Innan ni påbörjar processen med datamodellering behöver ni definiera vad ni vill uppnå med den. Vad vill ni använda er data till? Vilka frågor vill ni ha svar på, och vilka insikter ska informationen ger er? Vilken typ av data är det ni behöver, och var i organisationen finns den? Ni behöver ha tydliga mål med er datamodellering för att kunna identifiera kraven för modellen.
Nästa steg är att samla in och analysera den data som är relevant för era mål. Det kan exempelvis röra sig om er interna data, som kund-, produkt- och transaktionsdata, men även extern data som marknadstrender, konjunktursvängningar etc. När den data ni behöver är insamlad och kvalitetssäkrad behöver ni identifiera entiteter och relationer. Entiteter är objekt ni vill få information om (exempelvis en kund). Relationer handlar om vilka kopplingar som finns mellan entiteterna (exempelvis att kunden har relationer till order och produkter).
När ni har en klar överblick över er data och hur den hänger ihop kan ni gå vidare med att välja den datamodelleringsmetod som passar ert syfte bäst. Det finns flera metoder som fokuserar på olika syften med datamodellering. Logiska datamodeller är bra när syftet är att få en detaljerad bild av hur datan organiseras för att kunna se behoven för systemutveckling. Domänmodellering fokuserar på att modellera affärskoncept.
Den troligtvis lämpligaste metoden för datadrivet beslutsfattande är ER-modellering (Entity Relationship-modellering). ER-modellering visualiserar data genom att beskriva entiteter (objekt, exempelvis kunder) och relationer mellan dem (exempelvis kundens koppling till order eller produkter). Den ger en tydlig representation av datan så att den blir lättare att förstå. ER-modellering är dessutom bra för att identifiera mönster och trender samt för att simulera olika scenarier och förutsäga resultaten av förändringar i datan. Inte minst är den modellen lämplig för att kommunicera databehoven till både utvecklare och beslutsfattare så att alla förstår varandra i organisationen.
När ni har valt datamodell utifrån ert syfte och era behov kan ni börja skapa modellen och implementera den i det datahanteringssystem ni har valt.
Så kan vi på aRway hjälpa till med er datamodellering
Vi på aRway har expertis inom olika former av verksamhetsmodellering som ger våra kunder en tydlig och övergripande bild av verksamheten, vilket underlättar samarbete och effektiviserade arbetssätt. Ofta sker detta i form av workshops där ni bidrar med den dokumentation som behövs, och vi kartlägger och modellerar det område ni vill fokusera på. Vi kan ge er ett fullständigt stöd med er datamodellering så att ni kan omvandla er rådata till meningsfull information som låter er göra mer exakta analyser, få djupare kundinsikter, utforma mer personlig marknadsföring, driva innovation och ta bättre affärsbeslut. Er data är bland det mest värdefulla ni har. Vi hjälper er att använda den så att ni kan utvecklas i rätt riktning och gå starkare in i framtiden. Hör av er till oss så hjälper vi er med er datamodellering!