Tätä Datatoimitusketju on! Kuinka kalliita sinun datatoimitusketjusi ovat tällä hetkellä?

00:45 Tervetuloa, jinglen merkityksen ytimessä 01:40 Markun ensimmäisen blogautuksen grillaus alkaa: Tätä datatoimitusketju on 02:45 Datan kohtalon hetket: luonnin hetki ja käytön hetki, toimitusketjun alku ja loppu 03:20 "DW mainittu": kun data luodaan niin on hyvä ymmärtää, että dataa käytetään muuallakin kuin siellä DW:ssä 04:10 Homma kääntyy päälaelleen: nyt käännetään focus hyödyntämisestä sinne toimitusketjun ylävirralle: thats where the magik happens. Matka on tärkeä. 05:05 Markku lähtee peilaamaan, "data tuotteena" mainittu, datan luonnin hetki. 06:02 Kuinka hyvin organisaatioilla on tiedossa minkälaatuista data on sen luonnin hetkellä? CRM:ssä, ERP:ssä jne. ja muissa "datatehtaissa" 07:42 Jos dataa tuottava prosessi ei ole hallinnassa eikä sitä johdeta: käsilläsi on "datasylttytehdas"! 08:25 Barry Devlinin Business unIntelligencen avulla voitolla yöhön: informaatiopilarit esitellään. Liiketoimintajärjestelmät edustavat vain yhtä perinteistä tietolähdettä. 2020-luvulla on keskeistä ymmärtää myös IoT/sensorointi ja sen tuottaman datapääoman johtaminen sekä vuosikymmenien saatossa tuotettu "ihmislähtöinen viestintäaineisto" eli sähköpostit, kalenterit, dokumentit, äänet ja videot.  10:00 Informaation tuottamisen transaktiokustannus 11:48 Iso kuva ja uuden auton hankinta --> analogia datan toimitusketjuun. Kenen vika on kun tehdas toimittaa vääränlaisen auton? 12:25 "Data-as-a-product": data tule nähdä ja johtaa tuotteena. Asiakastyytyväisyys on parempi jos tuote on laadukas. 13:30 Datatuotteen valmistuksen kriittisimmät vaiheet: luonnin hetki on tärkein, siellä määräytyy laatu. Valitettavast monessa organisaatiossa tämä vaihe jää pimentoon ja vaille ohjausta ja johtamista 14:50 Luonnin hetken kustannuspanostus: jos et korjaa virheitä täällä vaan toimitusketjun myöhemmissä vaihessa, virheen korjauskustannus moninkertaistuu, jopa tuhatkertaistuu 16:20 Summeeraus: asiakasta kiinnostaa lopputuote mutta jonkun tulisi johtaa myös valmistusta ja jakelua. 17:17 Autoteollisuus on itse asiassa optimoinut myös datan toimitusketjunsa hienosti: loppuasiakas näkee missä valmistuksen vaiheessa oma valmistettava auto menee! 18:00 Laatujohtamisen opit: 1x , 10x, 100x, 1000xTarkastellaan inhorealistisesti "näin pitäsi toimia" vs. "näin toimitaan arjessa" 19:00 Data-alustan tärkein tehtävä on mahdollistaa datatuotteet ja datapalvelut: operatiiviset ja analyyttiset 19:35 Pureutuminen data-ammattilaisen arkeen (ja uraan!?): miksi elämän keskipiste on data-alusta? 20:25 "Kymmenen palloa tännepäin", Markku saa kopin. Case Odotustenhallinta 21:21 Datatuotteen toimitusketju pitää saada haltuun: laadulla on vaikutus luottamukseen, datan luottamukseen 22:02 Datanhallinnan ammattikunta voi Suomessa hyvin, olkoonkin se keskittyy vain yhteen datatoimitusketjuun ja sen tunkkaamiseen. Lopulta kyse on siitä kuinka hyvin heitä osataan JOHTAA. 24:50 Datakehityshankkeet tuppaavat olemaan siiloutettuja, rakennetaan vain yhtä käyttötapausta varten. Ja puihin menee! 26:20 Ethän enää helmikuussa 2021 lähde rakentamaan pistemäisiä, analytiikkaan viritettyjä tietovarastoratkaisuja? 27:00 Palataan takaisin tärkeimpään, eli johtamiseen. Keskitetyn datatiimin tragedia. Täytyisi ymmärtää, että keskitettyjen dataputsaamojen perustaminen ei tuota arvoa vaan päinvastoin lisäävät kuluja. Johtaja: mene yläjuoksulle! 29:00 Teknisen velan ytimessä: teknisen velan korko ja koron korko: kukas hullu tätä haluaa maksaa? 29:40 Arvon datatroposfääri, meillä on yhteinen ongelma: data on ymmärretty väärin. Nyt on aika korjata näitä käsityksiä. Tähän tarvitaan teitä kaikkia! 31:00 Huono datan laatu johtuu huonosta (liike-)toiminnan prosessista 31:41 Teknologia sivuosaan ja johtaminen ja päätösten VIESTINTÄ pääosaan 32:30 No-brainereita vai ei? Miksi sitten ostetaan väärää teknologiaa ja vääränlaista osaamista? Data on liiketoiminnan asia, jos liiketoiminnan prosessi ei ole kunnossa niin data ei ole kunnossa niin ethän sä tee silloin teknologialla mitään! 34:50 Summeerau