M-Dataekosysteemin tavoitetila – kestävä, skaalautuva ja strategisesti merkittävä kokonaisuus
Dataekosysteemin tavoitetilassa toiminta on jo vakiintunutta, kehittyvää ja todistetusti arvoa tuottavaa. Tässä vaiheessa peruskysymykset teknisestä toimivuudesta, datan jakamisen mahdollisuuksista tai yhteistyön käynnistämisestä on ratkaistu. Fokus siirtyy sen sijaan seuraavalle tasolle: ei enää kysytä, toimiiko dataekosysteemi, vaan miten siitä tehdään pitkäjänteisesti kestävä, laajennettavissa oleva ja strategisesti korvaamaton osa mukana olevien toimijoiden liiketoimintaa tai toimintaa. Kestävyys tarkoittaa […]
M-Dataekosysteemin toiminnan arviointi
Arvioinnin avulla voidaan varmistaa, että ekosysteemi toimii asetettujen tavoitteiden mukaisesti, tuottaa todellista arvoa mukana oleville toimijoille ja kehittyy hallitusti muuttuvassa toimintaympäristössä. Ilman säännöllistä arviointia dataekosysteemi voi jatkaa toimintaansa teknisesti oikein, mutta ajautua vähitellen eroon alkuperäisistä liiketoiminnallisista tai yhteiskunnallisista tavoitteista. Dataekosysteemin arviointi kannattaa tehdä monipuolisesti ja useasta näkökulmasta. Pelkkä tekninen mittaaminen, kuten rajapintakutsujen määrä, datavirtojen volyymi […]
M-Dataekosysteemi toiminnassa – seuranta, hallinta ja jatkuva kehittäminen
Kun dataekosysteemi on otettu käyttöön ja uusi toimintamalli on jalkautettu osaksi arjen toimintaa, siirrytään vaiheeseen, jossa dataekosysteemi on aktiivisesti toiminnassa. Tässä vaiheessa keskiöön nousevat toiminnan seuranta, jatkuva hallinta ja säännöllinen vuoropuhelu ekosysteemin osapuolten välillä. Toimiva dataekosysteemi ei ole staattinen rakenne, vaan jatkuvasti elävä kokonaisuus, joka kehittyy toimintaympäristön, tarpeiden ja kokemusten mukana. Toimiva dataekosysteemi luo vahvan […]
M-Uuden toimintamallin käyttöönotto ja jalkauttaminen dataekosysteemissä
Kun dataekosysteemi on rakennettu ja tekniset ratkaisut otettu käyttöön, siirrytään kehittämisen kannalta ratkaisevaan vaiheeseen: uuden toimintamallin käyttöönottoon ja jalkauttamiseen. Vaikka tekninen toteutus olisi onnistunut, dataekosysteemi ei tuota arvoa, ellei sen mukainen toiminta juurru osaksi arjen käytäntöjä. Jalkauttaminen tarkoittaa sitä, että kaikki ekosysteemin toimijat ymmärtävät oman roolinsa ja toimivat sovitulla tavalla yhteisten tavoitteiden saavuttamiseksi. Ensisijaisen tärkeää […]
M-Dataekosysteemin rakentaminen ja tekninen toteutus
Kun dataekosysteemin suunnittelutyö on tehty ja yhteinen ymmärrys tavoitteista, rooleista ja etenemistavasta on saavutettu, siirrytään toteutusvaiheeseen, jossa dataekosysteemi rakennetaan suunnitelman mukaisesti käytännössä. Tässä vaiheessa abstraktit mallit ja määrittelyt muuttuvat konkreettisiksi teknisiksi ja toiminnallisiksi ratkaisuiksi, joiden avulla dataa aletaan jakaa ja hyödyntää osapuolten välillä. Keskeinen osa toteutusvaihetta on valitun teknisen ratkaisun käyttöönotto. Tämä voi tarkoittaa olemassa […]
M-Dataekosysteemin toiminnan määrittely ja sopimukset
Dataekosysteemissä toimiminen ei ole pelkkää teknistä datan jakamista, vaan yhteistoiminnan sujuvuun on varmistettava myös neuvottelemalla tarvittavat sopimukset, joissa käydään läpi mm. vastuut ja velvollisuudet siitä, miten yhteistyötä dataekosysteemissä tehdään. Sopimuksissa ja keskusteluissa tulisi käsitellä ainakin: Datan omistajuus (raakadata, rikastettu data, johdettu tieto). Sopimuksissa on määriteltävä, kuka omistaa eri datatyypit koko elinkaaren ajan: alkuperäisen raakadatansa omistajuus, rikastamisen […]
M-Dataekosysteemin kehittämisen suunnitteluvaihe
Kun dataekosysteemin toimintaympäristö on kartoitettu ja yhteistyössä kehitettävä kohde on tunnistettu, siirrytään varsinaiseen suunnitteluvaiheeseen. Tässä vaiheessa idea tai tunnistettu mahdollisuus muutetaan hallittavaksi kehittämiskokonaisuudeksi, jossa määritellään sekä nykytila että tavoitetila ja rakennetaan realistinen polku niiden välille. Suunnitteluvaihe toimii sillanrakentajana tavoitteiden ja konkreettisen toteutuksen välillä. Nykytilan analyysi muodostaa suunnittelun lähtöpisteen. Se kattaa sen, millaista dataa eri toimijoilla […]
M-Liiketoiminnan kehittämisen mahdollisuudet dataa hyödyntäen
Kuvassa 2 on 2-tason mallinnus, jossa tietovirtoja on tarkennettu kuvaamalla niiden tietosisällöt tarvittaessa jopa tietokenttätasolla eri toiminnoissa. Tehtäessä mallinnusta 2-tasolla voidaan tunnistaa myös kehitettävät toiminnot ja niiden tietotarpeet, jotka kannattaa merkitä kaavioon. Kuva 2. Kaavakuva 2-tason mallinnuksesta, jossa ovat pilottiyritys, partneriorganisaatiot ja niiden välinen toiminta sekä tietovirtayhteydet tietosisältöineen osittain myös tietokenttätasolla. Kuvassa valkoiset suorakaiteet kuvaavat […]
M-Toimintaympäristön tietovirtojen kuvaaminen
Kun 0-tason mallinnukseen lisätään tietovirtayhteyksiin niihin liittyvät funktiot eli toiminta ja annetaan toimintaa kuvaava nimi, saadaan 1-tason mallinnus. Kun pilottiyrityksen ja partneriorganisaatioiden välillä on monenlaista toimintaa, lisääntyy tietovirtojen määrä 1-tason mallinnuksessa verrattuna 0-tasoon. Alla olevassa kuvassa on esitetty 1-tason mallinnuksen esimerkki. 1-tason kuvauksessa eli tietovirtojen kuvauksessa kerrotaan, mitä toimintaa eri toimijoiden välillä tapahtuu.
M-Oman toimintaympäristön kartoitus
Kehitystyö kannattaa aloittaa tekemällä karkean tason dataekosysteemin ja tietovirtojen mallinnus eli nykytilan karkea kuvaus. Tämä mallinnus voidaan tehdä oman yrityksen eli dataekosysteemin pilottiyrityksen henkilöstön voimin tai siihen voi osallistua myös partneriorganisaatioiden edustajat. Mallinnuksessa kartoitetaan mahdollisimman yksityiskohtaisesti partneriorganisaatioiden ja pilottiyrityksen väliset vuorovaikutuskanavat, niissä kulkevat tietovirrat sekä tiedontarpeet ja muut tietolähteet. Tavoitteena on luoda systemaattinen malli, jota […]