Näin saat datan ja data-alustan heti hyötykäyttöön

3.5.2016 Juha Strandman

Data-ja-data-alusta-hyotykayttoon.jpg

Big datan aikakaudella liiketoiminnan kehittäminen liittyy usein tavalla tai toisella datan keräämiseen sekä sen hyödyntämiseen käsittelemällä ja analysoimalla tuota kerättävää tietomassaa. Kun liiketoiminnan puolella keksitään uusia ideoita, on sinun mahdollistettava sen toteuttaminen IT:n osalta. Pelkkä mahdollistaminen ei kuitenkaan riitä, vaan on löydettävä oikeasti toimiva ratkaisu, joka kestää päivänvaloa niin pitkällä kuin lyhyelläkin aikavälillä - ja pysyy budjetissa.

Käsiteltävä data voi olla lähtöisin bisnespuolen jatkuvasti kasvavista asiakaskäyttäytymistiedoista, tai sitten se voi olla laitedataa, kuten servereiden lokitietoja tai Internet of Things -puolella sensoreista kerättyä dataa. Oli data mitä hyvänsä, tarvitset sitä varten hyvin toimivan alustan. Kaiken lisäksi, useimmissa tapauksissa tuon ratkaisun olisi parempi syntyä ja lähteä toimimaan nopeasti, jotta organisaatio ei joudu pyörittelemään peukaloitaan, vaan hyödyllisiä asioita päästään tekemään heti.


Mitä on otettava huomioon, jotta pääset hyödyntämään dataa heti?

Kun puhutaan data- ja analytiikka-alustasta, on time-to-valuen (aika arvon saavuttamiseen) oltava mahdollisimman lyhyt. Time-to-value arvoa voidaan mitata kahdella eri tavalla: aika paremman laadun saavuttamiseen, eli kuinka nopeasti softan saa käyttöön sekä aika tehokkuuteen ja säästöihin, eli kuinka nopeasti softa toteuttaa tai mahdollistaa siltä vaadittavat asiat.

Nopea käyttöönotto on siis ehdottoman tärkeää, jotta pääsette hyötyihin kiinni nyt heti, ettekä puolen vuoden päästä. Aika, joka sinun pitää odottaa ennen kuin saat arvoa ja hyötyjä ratkaisusta, riippuu hyvin paljon siitä, kuinka ratkaisu rakennetaan ja millainen sen käyttöönottoprosessi on.

Toinen asia, joka tulee huomioida, on toiminnan tehostuminen ja siitä seuraavat kustannussäästöt. Käytännössä ratkaisun on siis toimittava erinomaisesti arjessa: sen pitää pystyä tekemään juuri ne asiat, jotka sinä haluat ja mahdollisimman nopeasti. Valitsemalla sopivan ratkaisun voitkin olennaisesti vaikuttaa siihen, kuinka helposti ja nopeasti työt jatkossa hoituvat.


Vaihtoehdot data- ja analytiikka-alustan käyttöönottoon

1. Alustan rakentaminen itse + hyödyt ratkaisun valmistuttua

Alustaa voi lähteä rakentamaan itse eri palasista. Tällöin sellaisia alkukustannuksia, joita valmiin ratkaisun käyttöönotossa yleensä tulee, ei käytännössä synny ollenkaan. Saattaakin tuntua järkevältä lähteä itse luomaan Hadoop-tyyppistä ratkaisua olemassa olevan infran päälle. Mutta se minkä voitatte rahassa, saatatte kuitenkin hävitä ajassa. Jokapäiväiset ongelmat ja tarpeet eivät nimittäin katoa mihinkään sillä aikaa, kun rakennatte uutta järjestelmää. Lisäksi kustannussäästöt ovat harvoin todellisia, sillä riskit ja todelliset kulut ovat usein piilossa.

Käyttöönoton viemä aika itse rakennetussa järjestelmässä on usein jopa kolme kertaa pidempi, kuin valmiin ratkaisun kanssa. Tuo aika, esimerkiksi 9 kk, joka teillä menee ratkaisun rakentamiseen, on pois siitä ajasta, jonka voisitte käyttää saavuttaaksenne liiketoiminnalle konkreettisia tuloksia. Puhumattakaan siitä ajasta, joka uppoaa ratkaisun testailuun, jatkokehittämiseen ja ylläpitoon tulevaisuudessa.


2. Valmis ratkaisu + hyödyt käyttöönottoprojektin valmistuttua

Harvan softan kohdalla dataa pääsee hyödyntämään heti. Jos alustaan on tehtävä raskaita integraatioita, vievät ne oman aikansa. Toinen hidastava tekijä on se, että käyttöönotto vaatii erikoisosaamista kehittäjiltä tai esimerkiksi Data Scientisteilta. Tällöin ratkaisusta ei saada hyötyjä moniin kuukausiin. Harmillista on myös se, että kun käyttöönottoprojekti on päällä, syntyy siitä jatkuvasti kustannuksia, vaikka data ei vielä olekaan hyödynnettävissä.

Big data -projektissa tämä tarkoittaa, ettei liiketoiminta saa haluamiansa tietoja moniin kuukausiin. IT-puolella taas ainaisiin ongelmiin ei tule helpotusta, ennen kuin mm. laitedataa voidaan tehokkaasti hallinnoida: jos esimerkiksi tietojärjestelmissä on häiriöitä, vie syyn selvittäminen ja korjaaminen edelleen viikon. Uuden, oikeasti toimivan alustan avulla olisi vian syy selvitetty ja ongelma ratkaistu puolessa tunnissa.


3. Valmis ratkaisu + hyödyt heti

Äsken todettiin, että harva ratkaisu mahdollistaa datan hyödyntämisen heti. Mutta myös se on mahdollista. Voidaksesi hyödyntää keräämääsi dataa heti alusta lähtien, älä ota turhan järeää ratkaisua datalle heti kättelyssä. Alustan ollessa raskas ja monimutkainen, kestää käyttöönotto ja myös hyötyihin pääseminen ikuisuuden. Kevyen aloituksen etu on, että samalla kun historiallista ja reaaliaikaista dataa luetaan ja ylläpidetään, voidaan sitä alkaa jo hyödyntää.

Kevyt liikkeellelähtö tarkoittaa esimerkiksi ensin pelkän laitedatan käsittelyä. Sitten kun toimintaperiaatteet, parhaat käytännöt ja alustan mahdollisuudet ovat hahmottuneet, voidaan ratkaisua lähteä rakentamaan ja laajentamaan lisää. Käytännössä voit siis myöhemmin käsitellä kaiken big datan samalla softalla. Kun aloitat pienestä ja laajennat toimintaa jatkuvasti, pääset hyötyihin kiinni heti ja voit arvioida ja parantaa toimintaasi.