Lurer din bedrift på om et datavarehus er veien å gå, men er usikker på hva det vil kreve? Da er dette artikkelen for deg.

«Et datavarehus er kort forklart en samling av et selskaps ulike data på én plass. Dataen blir samlet og katalogisert på en måte som tillater enklere tilgang for ansatte, kunder, beslutningstakere og andre – slik at de bruker mindre tid på å få tilgang til data, og mer tid på å hente ut dyrebar innsikt»

Vi erfarer at de fleste selskaper opplever stor vekst i tilgjengelige data innad i sin organisasjon, men ofte synes det kan være krevende å vite hvor man skal starte for å øke bruken og bli mer datadrevet. Å gå fra manuelle uttrekk og filer i Excel, til integrerte systemer og rapporter som automatisk oppdaterer seg kan høres ut som et uoppnåelig mål.
Men som med trening er det vanskeligste steget å komme i gang. Klarer man det vil organisasjonen trene opp datamuskelen, og det vil bli mer og mer naturlig å benytte data og se muligheter for hver dag som går.

Men nok analogier..
Følgende mener vi er kritisk for utviklingen av et datavarehus som skal understøtte rapportering, integrasjoner og utvikling av applikasjoner:

Kartlegging av systemer og datagrunnlag

• Bedriften bør kartlegge systemer som inneholder data av høy forretningsverdi, og rangere disse etter hvor viktig det er at informasjonen herfra struktureres opp og tilgjengeliggjøres
• Det bør avgjøres hvilke KPIer det er ønskelig å måle på. Dette bør gjøres på ulike nivåer i organisasjonen
• Eiere av systemene som skal inn i datavarehuset bør identifiseres. Og ikke legg alt ansvar på en stakkars kar på IT. Eiere er de som faktisk bruker systemene til daglig og har forutsetninger for å sørge for avklaringer og oppfølging på utfordringer i datagrunnlagene nedover i løypen

Identifiser noen forkjempere for datavarehuset

• Lenge før datavarehuset er ferdig bør det være et tema internt i organisasjonen. Interessenter bør vite hvilke muligheter som åpner seg, og hva det i praksis vil bety for dem. Både med tanke på hva de får ut, men også med tanke på hvordan de skal rapportere og benytte systemene sine for at datakvaliteten blir best mulig. Her må noen internt bidra med å forkynne det gode budskap.

Identifiser testere

• Det er sjelden de som bruker forretningssystemene som utvikler datavarehuset, og for at forretningslogikken skal bli korrekt er det også viktig med testing og innspill fra organisasjonen. Det er derfor viktig å identifisere en eller flere personer som kan teste datakvaliteten i datavarehuset og tilhørende rapporter, slik at man oppnår høy tiltro til dataene som ligger der. Systemeiere kan gjerne være testere.

Se etter noen «quick-wins»

• Identifiser noen løsninger som scorer høyt på verdi for organisasjonen, samtidig som forventet utviklingstid er relativt lav. Noen potensielle eksempler:
  • Konsolider salg fra flere ulike regnskapsklienter (i stedet for å modellere opp hele hovedboken for alle selskapene)
  • Flytt data fra Excel over i Sharepoint lister, og koble datavarehuset direkte på disse. Selv om det ikke er like robust som å hente fra standardiserte tabeller i forretningssystemet vil det likevel fungere bedre enn massevis av Excel-filer som ligger i ulike versjoner rundt om på alle slags mapper
• Noen quick-wins vil synliggjøre verdien av et datavarehus. Det å se at noe fungerer har ekstremt mye større virkning enn at man forteller om at det i teorien skal fungere bra

Skriv gode beskrivelser av prosesser som understøtter høy datakvalitet

• Ofte krever innføringer av datavarehuset at deler eller hele prosesser endres på. Da er det betryggende for dem som påvirkes at de har tydelige føringer for hva som er forventet av dem, og gjerne ikke bare kommunisert muntlig i lunsjen. Det kan f.eks. være en kort beskrivelse av hvordan man oppretter en ny kunde i CRM-systemet eller registrerer data fra et oppdrag man jobber på.

Lag en plan for opplæring

• Når datavarehuset er oppe og står og de første datakildene er på plass, så skjer det ikke noe dersom man sitter stille i båten. Derfor er det fornuftig med en plan for utrulling.
  Her bør man identifisere personer i selskapet som skal få opplæring. I utgangspunktet bør mange være i stand til å konsumere innhold, og det krever lite å komme i gang med det.
  Man bør heller være litt mer selektiv på hvem som skal produsere innholdet, slik at dette arbeidet jevnt over holder høy kvalitet.
• Lag en overordnet struktur på hvordan man distribuerer ut felles dataprodukter (rapporter, apper m.m) fra datavarehuset:
  • Hvor og hvordan lagres ulike rapporter?
  • Hvem har ansvar for å følge opp det som er produsert?
  • Hvilke krav stiller man til ansatte sine roller mtp. å ta i bruk data? En avdelingsleder bør eksempelvis som oftest rapportere jevnlig på status og drift, noe som bare blir synsing uten data.
• Identifiser nye muligheter som nå eksisterer men som man enda ikke har tatt i bruk
  • Smarte varslinger basert på endringer i datagrunnlaget. F.eks. dersom datagrunnlaget oppfyller visse kriterier (salg, nye kunder, kvoter som oppnås osv.), så sendes det ut mail, sms eller melding på Teams
  • Bygge low-code applikasjoner på toppen av datavarehuset hvor man etter hvert har tilgang til alle de dataene som betyr noe for bedriften

Informerte beslutninger basert på innsikt er nøkkelen til å drive en god butikk og et datavarehus gir selskaper enklere og mer nøyaktig tilgang til oppdaterte data for rapporterings- og analyseformål. Et datavarehus er en strategisk investering som bør føre til store gevinster framover i tid.

Dersom dere har spørsmål om den tekniske kompetansen som er nødvendig for å bygge og drifte et datavarehus, med tilhørende rapporter og applikasjoner – da håper vi dere vil slå av en prat med oss i Møllendalsbakken!