2022-01-20

Mer AI och färre dashboards när vi blir datadrivna på riktigt 

AI och hela området analytics är, när vi nu gått in i år 2022, fortsatt i topp bland drivkrafterna för digitalisering och verksamhetsutveckling. Men, samtidigt har spridningen i organisationers datamognad aldrig varit större. Vad beror det på och finns det en gemensam nämnare för datadrivna organisationer? Vi bjöd in tre av Ateas mest erfarna specialister på området till en fika för att söka svaren. Läs om deras reflektioner kring analytics historia fram till idag men framförallt deras spaningar och bästa tips inför framtiden.    

Utvecklingen inom business intelligence och hela området data & analytics har gått enormt snabbt. Hur skulle ni summera den period som ni själva varit med om? 

Spanarna 🕶
  • Steve Binning
    Senior specialist, BI & AI
  • Joachim Zetterquist
    Senior specialist, BI & AI
  • Johan Ripgården
    Erbjudandeansvarig Analytics

Steve: I min karriär så började det en gång i tiden med att organisationer hjälpligt försökte samla in data från olika operativa system och så byggde man rapporter på det, i början på pyjamaspapper. En central del i utvecklingen har sedan dess rört datalager, d.v.s. att automatisera insamlingen av data som har förenklat processen att skapa analyser på historisk data. Naturligtvis så har vi även byggt mer avancerade analyser.  

Joackim: Jag började jobba med analytics i samband med att datalager började hända. En utmaning som fanns då och som faktiskt fortfarande finns är att samla in och kombinera data från olika källor. Orsaken till att utmaningarna är delvis desamma idag, men att antalet datakällor nu är många fler, datamängderna ofta större och viss data är dessutom ostrukturerad.

Self-service BI har inte slagit igenom i bred skala 

Steve: En annan sak som har förändrats väldigt lite är vem som gör vad i en organisation:  

  • De som tidigare var målgruppen för rapporterna på pyjamaspapper är de som idag använder ett BI-verktyg i form av färdiga rapporter och dashboards. 
  • De som producerar rapporterna är i hög grad fortfarande it-avdelningen.

    På det stora hela så har det som kallas self-service BI inte slagit igenom som man kanske hade kunnat förutspå. Skillnaden för en medarbetare på ekonomiavdelningen eller på lönekontoret är inte så stor. 

Joackim: Skillnaden mellan de organisationer som kommit längst inom analytics och de som inte gjort det är mycket stor. De verksamheter som har kommit längst inom analytics har också kommit en bit på vägen med att erbjuda organisationen self-service BI. Men, den stora massan av organisationer är inte där än. …. men molnförflyttningen och informationssäkerhet har det

Joackim: Vi måste också lyfta fram hela molnförflyttningen som en kraft som har påverkat historien. Inte minst har den varit en drivande faktor för AI-utvecklingen men det har även gett säkerhetsfrågorna en högre prioritet. När vissa system ligger i publika moln så handlar det inte längre bara om att bygga brandväggar för att skydda vårt data som finns i huset. 

Johan: Informationssäkerhet har, främst sedan GDPR kom på tapeten, blivit ett självklart område som vävs in i alla analytics initiativ. Det var ju innan dess ett område som vi glada BI-konsulter tyvärr ofta förenklade när dashboards och rapporter skulle tryckas ut i organisationen!   

Från big data till data lakes

Steve: Historien är full av buzzwords och ett av dessa var big data, det hör man inte så ofta idag. Detta trots att data aldrig har varit mer ”big” än idag. Idag slänger sig många med begreppet data lake istället som om det skulle vara lösningen på allt som rör insamling av data.  

Hur skulle ni beskriva området analytics år 2022 för någon som har bott i en grotta de senaste 30 åren? 

Steve: Den största förändringen är att de flesta branscher idag har digitaliserats. Det gör att data finns tillgänglig i en helt annan omfattning än för 30 år sedan. Detta samtidigt som maskin- och programvara har blivit billigare och kraftfullare gör att vi idag kan göra helt andra typer av analyser på mycket mer omfattande datamängder.

Johan: Trots att teknikutvecklingen har tagit stora steg så är de grundläggande behoven desamma. Data är de samlade kunskaper och erfarenheter som vi vill ta vara på i vår organisation. Vi pratar om analytics som området som syftar till att skapa värde ur data. Men, en stor del av vårt jobb som konsulter handlar fortfarande om att inspirera och utbilda. Det är helt enkelt fortfarande inte givet att alla förstår vad analytics är och vad datadriven innebär. Teknikutvecklingen har skett bra mycket snabbare än organisationernas kunskapsutveckling.  

”Teknikutvecklingen har varit bra mycket snabbare än kunskapsutvecklingen och organisationers förändringsresor”

Joackim: Möjligheterna är mycket större idag, men det är inte givet att organisationer drar nytta av dem. Det är en förändring och förflyttning organisationer och dess personal måste göra. Glappet mellan de som har kommit längst inom analytics och de som ligger efter, har aldrig varit större. 

Vi går nu in i 2022: Vilka är era spaningar för de kommande 5-10 åren när det kommer till organisationers förmåga att skapa värde ur data? 

Fyra viktiga framtidstips!
  1. Inse att de flesta medarbetare inte har behov av en dashboard. De vill få svar på sina frågor och dessa kan vara olika varje gång.
  2. Låt verksamhetens jakt på insikter vara det som driver era initiativ inom analytics
  3. Data Management är den tekniska nyckeln till framgång.
  4. De som ser it som en naturlig del av verksamheten är de som kommer att lyckas.

Steve: De allra flesta som har behov av data har inte behov av en dashboard, de vill bara få svar på sina frågor: ”Hur går det för oss idag och hur ser det ut imorgon?” De svaren kommer de framöver få fram genom att ställa frågorna muntligen till sin dator eller handhållna enhet. Det kallas ibland för digitala BI-assistent men kommer säkert ersättas av ett fräckt buzzword.

Joackim: Drivet kommer att komma ännu tydligare från verksamhetsfrågorna. Det är idag mycket mer ovanligt att initiativ initieras från IT. Drivet kommer istället ifrån jakten på svar på frågorna som finns ute i verksamheten, jakten på insikter som hjälper oss att göra ett bättre jobb, ofta just här och nu. 

Steve: Dashboards och datavisualiseringar är bra för dem som jobbar med analys, men dessa personer är inte så många. Att kunna ställa en fråga muntligen och få svar, det är self-service på riktigt!

En superdrivkraft till utveckling kommer att komma ifrån nya, yngre medarbetare som är födda med en iPad i handen. De är vana vid att allt ska ske direkt och de sitter ju med svaren på sina frågor via en fråga till Siri eller en Googlesökning på sin mobil. Det är med den utgångspunkten som de kommer in på sina första jobb.
Fokus på Data Management är en nödvändighet – men det måste förenklas 

Johan: De trender som vi nämner, digitala BI-assistenter, mer avancerade analys och AI visar att tekniken som vi kan lägga på toppen av data blir allt vassare. Men, de teknologierna är helt beroende av tillgången till data. Området data management är hetare och mer centralt än någonsin. De som från början inser att en gedigen dataplattform (och dess governance) är helt central, är de som kommer att lyckas inom AI och analytics.

Steve: Här finns ett behov av att underlätta och förenkla processen att samla in, tvätta och tillgängliggöra data on the fly. Vi behöver luckra upp tanken kring datalager, all data behöver inte flyttas så länge den är tillgänglig och ihopkopplad.  

Augmented reality och AI - från buzzwords till verklighet 
Steve: En annan sak som jag tror att kommer att slå igenom i vissa sektorer är det som kallas augmented reality. T ex att ha på dig glasögon när du kombinerar data med en faktisk verklighet, som kan t ex vara att serva maskiner.  

Joackim: AI kommer att bli den verklighet som vi redan länge har pratat om. AI kommer att bli helt centralt när det handlar om att göra mer för mindre. En tydlig skillnad bara de senaste åren är att många organisationer arbetar aktivt med AI. Till exempel vill mycket fler organisationer ha stöd med att komma vidare i sina satsningar snarare än att komma igång, och det finns också betydligt fler lösningar som genererar faktisk nytta. 

Johan: Begreppet AI kommer att bli mindre och mindre användbart, det är ju redan idag ett hopplöst begrepp att använda då man varje gång ändå måste förklara och exemplifiera. Det är ungefär som att prata om ”IT” och ”digitalisering”.Bli datadriven eller slås ut 

Joackim: Det kommer att hända mycket kommande år när det kommer till verksamheters förmåga att använda data. Jag tror att differensen mellan datamogna och mindre mogna organisationer kommer att bli ännu större kommande år. Effekten kommer att bli att många av de sistnämnda privata bolagen kan komma att helt slås ut helt och försvinna.

Slutligen, finns det en gemensam nämnare för riktigt datadrivna organisationer? 

Steve: Ja! Det finns en tydlig vattendelare mellan de organisationer som ser verksamhet och IT som två olika saker och de som ser IT som en naturlig del av verksamheten. De senare utgår ifrån sin verksamhet, sina utmaningar när de identifierar de insikter som vill kunna få från data. De förstnämnda går allt som oftast i fällan att låta teknik- och produktval styra analyticsarbetet. 

Joackim: Det är rätt, i möten med de mest datadrivna kunderna så vet man inte vem som representerar IT och vem som representerar ”verksamheten”.

”Det finns en tydlig vattendelare mellan de organisationer som ser verksamhet och IT som två olika saker och de som ser IT som en naturlig del av verksamheten.”

Startklar AI

💡Utforska möjligheterna med artificiell intelligens (AI) och initiera det första AI-projektet!

Startklar AI är en inspirations- och idéworkshop, ledd av erfarna AI-specialister, som är designad för er som vill starta (eller boosta) resan inom AI. Konceptet innefattar inspiration och utbildning kombinerat med konkreta exempel. Syftet är att identifiera och kvalificera idéer till AI-case varav minst ett definieras inför ett pilotprojekt.

💡 Kika in här