"Kun dataa pahoinpitelee tarpeeksi kauan, se tunnustaa ihan mitä vaan."

Datapääoma-podcastin 3. kauden uusin jakso on täällä, ja tällä kertaa olemme pystyttäneet studioon oikeussalin! Saimme vieraaksi Datatuomioistuimen vt. laamannin, Data Pro:n ja amatöörikynäilijän Sami Heinäsen. Käsittelyssä on aihe, joka koskettaa ihan jokaista organisaatiota: datan oikeudet.

Tässä jaksossa vedetään peruukit päähän ja oivallutetaan kuulijaa huumorin varjolla. Kuulet muun muassa:

• Mitä on "digitaalinen sovjetisointi": Keskustelemme ilmiöstä, jossa dataa suolletaan ulos vain määrää mittaamalla välittämättä laadusta tai standardeista – aivan kuten Neuvostoliiton terästuotannossa!
• Datan "joukkomurhat": Kuinka vältät massiiviset datan "joukkomurhat" - katse kääntyy erityisesti perinteisiin ERP-transformaatioihin
• Eroon "datatainnutuspyssyistä": Miten löydät datalle huoltajan liiketoiminnasta pehmeämmin, pelottelematta johtoa tiehensä ?
• Tekoäly ja datan laatu: Miksi uusin tekoälyhuuma huonolaatuisen datan päällä on aivan sama asia kuin ajaisi autolla satojakahtakymppiä päin tiiliseinää.
• Oikeus metadataan: Miksi datan luominen ilman metatietoja on yhtä kaaosmaista kuin jättäisi sairaalan vastasyntyneet vauvat synnytyssaliin ilman nimirannekkeita.

🎧 Kuuntele jakso haluamastasi podcast-palvelusta ja kerro kommenteissa, oletko sinä joutunut turvautumaan organisaatiossasi datatainnutuspyssyyn!

Muista myös liittyä lautamieheksi Datatuomioistuimen viralliseen LinkedIn-ryhmään.

#ATK #IT #digi #data #CDO #CIO #tietojohtaminen #tunnustus #datatainnutuspyssy #Datapääoma #Datatuomioistuin #DataGovernance #Tekoäly #DataDataData #PodcastFi

Datapääoma-podcastin uunituoreessa 3. kauden jaksossa isketään kädet syvälle koodiin…tai no, tekoälyhän sen nykyään nakuttelee, joten keskitymmekin tekoälyagenttien ohjaamiseen, vai kuinka? Pöydällä on polttava kysymys: kun tekoäly suoltaa kymmeniätuhansia rivejä koodia sekunnissa, kuka sen kaiken oikein tarkastaa ja ymmärtää?

Tommin ja Markun vieraana lauteilla on Visma Aquilan teknologiajohtaja Henri Lehtonen, joka on päässyt aitiopaikalta todistamaan, miten generatiivinen tekoäly myllää ohjelmistokehityksen vakiintuneita tapoja ja käytänteitä.

Vaikka AI-mopot keulivat tällä hetkellä monessa suunnassa ja markkinoilla on paljon pelkkää hypetystä, jaksossa pysytään tiukasti asiassa ja liiketoimintahyötyjen ja asiakasarvon tuottaminen mielessä pitäen. Pohdimme jaksossa mm. seuraavia teemoja:

🏎️ Vauhtisokeus iskee: Kun koodin tuottaminen kiihtyy, pullonkaula siirtyykin koodikatselmointiin ja siihen, mitä oikeastaan ylipäätään kannattaa rakentaa asiakkaan arvon maksimoimiseksi

🧐 Kuka vahtii AI-agentteja? Koodia syntyy nyt nopeammin kuin ihminen ehtii kissaa sanoa, mitä tarkoittaa, että koodikatselmoinnista ja ihmisen tekemästä laadunvarmistuksesta tulee tiimien elinehto?

🚀 Tuottavuusloikka vai vauhtisokeus? Koodia syntyy nyt nopeammin kuin koskaan, mutta onko pullonkaula siirtynyt aivan uusiin paikkoihin? 🗑️ Garbage in, garbage out: Tämä vanha viisaus pätee tekoälyyn enemmän kuin koskaan. AI-agenttikin on vain niin fiksu kuin sille syötetty konteksti ja dokumentaatio…kuin uusi työntekijä, joka tarvitsee kunnon perehdytyksen toimiakseen oikein

💸 Mihin tekoälyä oikeasti tarvitaan? Älä osta tai koodaa tekoälyä vain siksi, että se on muodikasta. Kuulemme aidon esimerkin M2-matkalaskujärjestelmästä, jossa tekoäly auttaa vähentämään kuittirumbaa tarkastamalla sääntöjä automaattisesti

Kuten Tommi totesi: "What a time to be alive!" Ota mukava asento ja laita jakso kuunteluun! Äläkä huoli, meitä ihmisiä tarvitaan yhä…ainakin toistaiseksi. 😉

#Datapääoma #tekoäly #tikettirouskutin #ohjelmistokehitys #GenAI #ATK #ai #data #johtaminen #CIO #CDO #CEO #asiakasarvo #lapinlisä

Tuntuuko siltä, että olet ainoa ihminen talossa, joka tietää mitä "netsales_X_v2_final" oikeasti tarkoittaa? Kärsitkö toistuvista kysymyksistä kahviautomaatilla, kun kollegat etsivät epätoivoisesti lukuja raportteihinsa? Pelottaako ajatus siitä, että jos sinä et kerro tekoälylle mitä "asiakas" tarkoittaa, se keksii merkityksen itse – ja tekee sen todennäköisesti väärin?

Jos vastasit kyllä, saatat olla "toipuva datakatalogi". Se on raskas taakka kannettavaksi yksin. Mutta ei hätää, apu on lähellä: Datapääoma-podcastin uusin jakso tarjoaa vertaistukea. Podimme kolmoskausi jatkuu näet vahvasti metatasolla, kun Tommi ja Oulun maestro Markku saavat vieraakseen RELEXin Data Governance Managerin Säde Haverin.

Tässä jaksossa puhutaan vakavasti ja vähemmän vakavasti metadatasta, ja koetetaan ymmärtää miksi hiljainen tieto on tekoälyn pahin vihollinen. Lisäksi jaksossa opit:

📕Miten Karl Marx tai aurinkovoima liittyvät metadataan ja tekoälyyn?

⚒️ Kuka omistaa sanasi? Jos organisaatio ei itse määrittele mitä "asiakas" tarkoittaa, tekoäly tekee sen puolestanne - tilastollisin arvauksin

🤖 AI tarvitsee säännöt: Miksi generatiivinen tekoäly tarvitsee tuekseen tiukkaa metadataa?

🗺️ Datakatalogit vs. todellisuus: Miksi hienot työkalut pölyttyvät ja tärkeä tieto jää edelleen vain "karttureiden" päähän? Up in the…

☀️ Vuoden 2026 ennustus: Miksi tylsänä pidetty tiedon mallintaminen onkin yhtäkkiä seksikkäintä, mitä voit tehdä AI-strategiasi eteen?

Tervetuloa mukaan!

#aurinkovoima #CEO #CIO #CDO #Datapääoma #meta #metadata #tekoäly #Data #AI #ATK #tiedonhallinta #AI #agentit #Podcast #pääoma #daskapital #marx #datacatalog #datakatalogi

Jos vastasit "en", tämä Datapääoma-podcastin uusi jakso on tehty sinulle.

Podcastimme on näet saavuttanut jo uhmakkaan taaperoiän ja potkaisee kolmannen tuotantokauden käyntiin sellaisella vauhdilla, että morjes. Vieraaksi saapuu Mikko Merisaari (Functos Oy), jonka johdolla sukellamme syvälle integroituun tietotilinpäätökseen.

Monet organisaatiot sanovat datan olevan heille tärkeää, mutta harva on vienyt sen juhlapuheita pidemmälle. Mikko, Tommi ja Markku avaavat konepellin ja katsovat, miten datasta leivotaan euroja – ja miten vältetään se, että datasta tuleekin assetin sijaan "liability"!

🎧 Tässä jaksossa opit mm. seuraavaa:  

✅ Mikä ihme on Tietotilinpäätös? Ei, se ei ole verottajan uusi keksintö, vaan tapa johtaa dataa kuten mitä tahansa muuta (aineetonta) pääomaa

✅ Valuaatio vs. Monetisaatio: Miten määritellään datan arvo (esim. "With or without" -menetelmä: koitapa pyörittää firmaa viikko ilman asiakastietoja ja katso miten käy)

✅ Datan hintalappu: Miten datalle lasketaan arvo kassavirtojen tai kustannusten kautta?

✅ IAS38 & Tulevaisuus: Kirjanpitostandardit ovat muuttumassa – Kiinassa on jo testattu datan tasekirjaamista

✅ ESG + D: Miksi datavastuullisuus on yritysvastuun neljäs pilari (ja miksi pelkkä GDPR-compliance ei enää riitä)

Tervetuloa mukaan!

#CEO #CIO #CDO #Datapääoma #Tekoäly #Data #AI #ATK #Podcast #Tietotilinpäätös #ESG #IAS38 #datatase #Arvonluonti -----------------------------------------------------------

LINKKEJÄ:

Keskon tuorein 4. tietotilinpäätös: 

https://www.kesko.fi/media/uutiset-ja-tiedotteet/sijoittajauutiset/2025/kesko-on-julkaissut-tietotilinpaatoksen-vuodelta-2024/

Kansainvälisen kirjanpitoyhteisön ICAEW:n artikkeli, joka hyvin datan arvon kirjaamista taseeseen eri näkökulmista: 

https://www.icaew.com/-/media/corporate/files/technical/research-and-academics/data---a-new-emerging-type-of-intangibles.ashx

Infonomics, Douglas Laney, esim: 

https://www.routledge.com/Infonomics-How-to-Monetize-Manage-and-Measure-Information-as-an-Asset-for-Competitive-Advantage/Laney/p/book/9781138090385

An Introduction to Data Valuation and Its Importance https://revelate.co/blog/data-valuation/

Kokooma-artikkeli erilaisista tavoista monetisoida dataa: 

https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/112981102/J3_Baecker-Business_Strategies_for_Data_Monetization-396_c-libre.pdf?1712125894=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DBusiness_Strategies_for_Data_Monetizatio.pdf&Expires=1764014170&Signature=gdU~XWQfx5wOeEg-K~zauG4e39HEHo9eHlZ86QD~UY3LCavuNZm~AYwHdOxveTQW2rQh935eKRVzIpGnupKBPr6NVA0V4A75uAroWGBRt1PpkoomCfoKFKoujLGBbmcSvUeJ8aKnlydTUY56~Ll63pnG5nklu3Q1bR3cIP2v4Wh-kB17QcMAjMUVanPFrkelwWiBYsw7BBPdYdI9L4874yyD7~vJARvm3Us8Nu5lLT7GYgVOZ82mGrEJRUaw5yIQy5UHCBEiwteUfQoMGKluLMOAyE9MWfk1bZ85PGMKpKZRW--wuzEzUeymmyzi0Nnc~fQGNH37NAseoS~xGxqKsA__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA

Ja jos kiinnostaa päästä Tietotilinpäätös Master Classille niin: https://professio.fi/product/tietotilinpaatos/

Miltei vuoden mittaisen (luovan?) tauon jälkeen Tommi ja Markku palaavat mikrofonien ääreen pohtimaan, mitä datan ja tekoälyn kentällä on ehtinyt tapahtua… ja mitä kaikkea on vielä edessä.

Uudella, kolmannella kaudella tullaan hyvin todennäköisesti sukeltamaan mm. seuraaviin aiheisiin

🔹 datan arvoon ja “tietotilinpäätökseen”

🔹 tekoälyn tuottavuusloikkaan ja työn murrokseen

🔹 metadatan ja ydintiedon merkitykseen

🔹 sääntelyn ja datatalouden uusiin tuuliin

Mutta ennen kaikkea: haluamme kuulla sinulta!

💬 Mitä aiheita juuri sinä toivoisit kuultavan tulevissa jaksoissa?

Kommentoi alle tai laita privaviestiä, tehdään tästä kaudesta yhdessä pähein tähän mennessä!

#CEO #CIO #CDO #Datapääoma #Tekoäly #Data #AI #ATK #Podcast

Tässä kauden kymmenennessä podcast-jaksossa pureudumme neljään data-alan myyttiin Ellien perustajan Johannes Hovin kanssa. Käymme hanakasti taistoon ja suoraan data-apokalypsin neljän hevosmiehen kimppuun:

💩 BIG DATA muuttaa kaiken ja tekee tietovarastoinnista turhaa!

💩 MODERNIT BI-TYÖKALUT antavat bisneskäyttäjien tehdä omat dassikkansa ja SQL kuolee pois!

💩 DATA MESH on vallankumouksellinen aate ja mullistaa aivan kaiken!

💩 TIETOMALLINNUS on kuollut, koska jengi nyt vaan haluaa koodata nopeasti!

Lisäksi jakson kuunneltuasi saat vastauksen seuraaviin kysymyksiin:

🔥 Mitkä ovat "Datapomminpurun alkeet"?

🔥 Syrjäyttääkö LLM BI-työkalut?

🔥 Onko Gartneria uskominen, että Data Mesh on kuollut ja kuopattu?

🔥 Kuka tai mikä tappoi John Cognosin?

🔥 Mikä datamarkkinointitermi tuo oksennuksen suuhun?

🔥 Kannattaako lähteä rakentamaan taloa ilman pohjapiirustuksia?

🔥 Ovatko kaikki mallit ovat vääriä, mutta jotkut kuitenkin hyödyllisiä?

Tervetuloa mukaan!

#BIGDATA #BI #cognos #johncognos #datamesh #hype #datahype #parastatänävuonna #data #CIO #CEO #CDO #AI #tekoäly #ATK #tietomallinnus #datamodeling #gartner

Datapääoman toisen kauden syyslukukausi polkaistaan toden teolla käyntiin kun Helenin datajohtaja Mikko Muurinen saapuu lumenluontikavereidensa vieraaksi. Tämänkertainen jakso tuo sinut, rakas kuulija, keskelle energiasektorin digitalisaation vallankumousta. 

Jaksossa paljastetaan kuinka data ja tekoäly muuttavat energiantuotannon, jakelun ja kulutuksen täysin. Tämän lisäksi pohdimme myös seuraavia kysymyksiä:

🤖 Miten Helen on muuttunut perinteisestä energiayhtiöstä datavetoiseksi puhtaan energian edelläkävijäksi? 🤖 Mitä yhteistä on ATK:n pilvisiirtymällä ja siirtymällä hiilenpoltosta uusiutuviin energialähteisiin? 🤖 Kuinka tekoäly vaikuttaa konkreettisesti päästövähennyksiin energiasektorilla? 🤖 Kuinka datatiimin rooli on muuttunut Helenillä viimeisen neljän vuoden aikana? 🤖 Mitä tarkoittaa siirtymä energiavalvomosta algoritmivalvomoon? 🤖 Miten Helen kehittää henkilöstönsä dataosaamista Data-Akatemian avulla? 🤖 Miten datakatalogin kehittäminen voi tehostaa liiketoiminnan ja data-asiantuntijoiden yhteistyötä? 🤖 Mistä asioista huomaa, että datatekemistä ei tarvitse enää "köydellä työntää" ?

Tervetuloa mukaan!

#data #CIO #CEO #CDO #AI #tekoäly #datagovernance #masterdata #masterdatamanagement #energiatuotanto #DataAkatemia #EnergiaMurros #energia #datacatalog

Ennen osavuosituloksen julkaisemista vuorossa on Datapääoman 2. kauden ykköshalffin viimeinen jakso, joka tämäkin saattaa sisältää tuotesijoittelua ja esittelee myös allekirjoittaneen henkilökohtaisen "Lauri Karhuvaara-hetken".

Vieraana Helsinki Data Weekin Juha Korpela ja Säde Haveri (ping myös muut järjestävät osapuolet Antti Rask ja Eevamaija Virtanen) ja heidän kanssaan valotamme tarkemmin loppuvuoden kuumimman datatapahtuman taustoja ja sisältöjä.

Sokerina pohjalla Markku valottaa kesänjälkeisiä kuvioitaan tarkemmin, mutta pohdimme porukalla myös seuraavia kysymyksiä:

🔥Päästäänkö HDW:n loppubileissä laulamaan karaokea?

🔥Kumpi on pelottavampi halloween-hahmo: data scientist vai kenties data governance manager?

🔥Miksi kyseessä on juuri Helsinki DATA Week eikä Helsinki AI Week?

🔥Keitä ovat Helsinki Data Weekin puhujavieraat: Joe Reis, Ole Olesen-Bagneux, Vin Vashishta?

🔥Miten Joensuun musaskene liittyy Helsinki Data Weekiin?

🔥Nähdäänkö Helsinki Data Weekillä kenties Datapääoma-korneri?

🔥Miten luodaan täydellinen Helsinki Data Week - Smörgåsbord ?

🔥Onko Tommi jo todellinen databoomeri?

🔥Mikä ihme on HDW:n Mystery Event?

Tervetuloa mukaan!

Ps. Muista HDW:n Pre-event meetup 30.8.2024

#Smörgåsbord #databoomeri #korporaatiohulabaloo #data #CIO #CEO #CDO #AI #tekoäly #datagovernance #masterdata #masterdatamanagement

Viime vuonna juhlittiin viivakoodin 50-vuotispäivää ja aikaisemmin keväällä opimme, että pultit ja mutterit ovat olleet jo 200 vuotta perussettiä valmistavassa teollisuudessa. Elämme vuonna 2024 datateollista kulta-aikaa, mutta puhumme silti aivan liian vähän datastandardeista. Digitalisaation tragedia on vahvasti läsnä.

Kuuntele siis heti, ettet jäätyisi pystyyn, kun oma asiakkaasi kysyy: "Mitenkäs teidän datan standardointiasiat?"

Jaksossa saamme vastaukset myös seuraaviin kysymyksiin:

• Mikä ihme on GS1 tai GS1 Finland?
• Mitä startup-yritysten tulisi ymmärtää standardien merkityksestä skaalautumiselle?
• Mikä on jokaisesta kodista löytyvä GS1-tunniste?
• Voiko kilpailuetua saada ennen kuin on saavuttanut kilpailukyvyn?
• Onko terveydenhuollossa merkitystä, asennetaanko leikkauspotilaaseen lonkka vai öljypumppu?
• Tappaako standardointi innovaatiot?
• Miksi pelkkä (tekninen!) API ei riitä yhteentoimivuuden saavuttamiseen?
• Miten Golli ja Fingridin DataHub liittyvät standardointiin?
• Mitä standardointi tarjoaa yksittäiselle sovellus- tai datakehittäjälle?

Tervetuloa mukaan!

#viivakoodi #API #RFID #standardointi #startup #GTIN #GS1 #GLN #data #standardit #standardi #datastandardi #CIO #CEO #CDO #yhteentoimivuus #pultitjamutterit #öljypumppu #data-artesaanit #AI #tekoäly

Tuoreimmassa jaksossamme liikumme teemalla "pelkoa ja inhoa datahommissa"! Jakson vieraamme Sakari Sanaksenaho vaikuttaa datajohtajan hommissa kaikilla mantereilla, paitsi Antarktiksella. Mietimme Saken kanssa mm. miten data saadaan tehtyä merkitykselliseksi kaikille niille ihmisille, joilla ei ole "data"-sanaa tittelissään. 

Varoituksena: tämänkertainen jakso saattaa sisältää tuotesijoittelua!

Lisäksi pohdimme seuraavia kysymyksiä:

❓"Mikä on datan yksikköhinta (DUC, data unit cost)"?

❓"Mitä eroa on data governancella ja data managementilla?"

❓"Onko MDM nykyään yhtä arkipäiväistä kuin vessassa käynti?"

❓"Miten rakennetaan globaali Data Owner Network?"

❓"Kannattaako ATK-järjestelmältä pyytää anteeksi"

❓"Miten datatekeminen eroaa IT-tekemisestä"

❓"Löytyykö totuus tietovarastosta vai kenties sen ulkopuolelta?"

❓"Miten data ja digi ymmärretään ylimmässä johdossa?"

Tervetuloa mukaan!

#koiranruoka #voodoomagia  #dataunitcost #transaktiokustannus #CIO #CDO #CEO #data #datatoimitusketju #masterdata #datagovernance

(1:11) Tämäkin ohjelma sisältää tuotesijoittelua: Tommin eurovaalikampanjan startti

(3:10) Haluaisin nyt toivottaa datapääoman vieraaksi oikein paljon tervetuloa Finavia Head of Data Teemu Laakso

(3:47) Saunastudiosta linja-autostudioon

(5:44) Moni ottaa nykyään oletuksena, että data on sitä digitaalisessa muodossa olevaa dataa

(6:08) Henry Ford mainittu, hänkin hyödynsi dataa, vaikka elettiin 1900-luvun alkua.

(6:40) Nollatutkimusten äärellä: hyödyntääkö yritys dataa? Ssanoilla on merkitystä

(8:23) Missä se kipu on sitten siinä tässä datan johtamisnäkökulmassa? Mikä datassa tekee kipeää?

(8:51) Taas päästään viestinnnän merkitykseen

(9:55) Tämähän on selvää, onhan data (tärkein!) aineeton pääoma!

(10:26) Taas tullaan tarinoihin, vertauskuviin, allegorioihin.

(11:00) Kaivinkonevertaus: Monenko yrityksen strategiassa on kaivinkone

(11:39) Pitäisi päästä dialogiin, jossa keskitytään uudistamiseen, eikä niin että puhutaan datasta ja IT:stä

(11:51) Lopputuloksen johtamisesta suorituksen johtamiseen.

(12:41) Miten Ikean varastot ja huonekalut liittyvät dataan?

(14:55) Samat pultit ja mutterit! Yhteentoimivuus kunniaan: interoperability!

(15:52) Data-artesaani? Miksi ihannoimme käsityötä kun teollinen tuotantokin on keksitty?

(15:59) Henry Fordin myötä siirryttiin artesaanitekemisestä teolliseen tuotantoon

(17:52) Onko jokainen yritys 2020-luvulla digitaalisen maailman valmistavan datateollisuuden yritys?

(21:39) Nyt päästiin pihviin, standardeihin, datastandardeihin. Perinteisen teollisuuden puolella standardeja on ollut jo sata vuotta? Missä ovat datastandardit?

(23:21) 30 tuhannen euron PoCit jotka ei taivu tuotantoon

(24:12) Miksi ATK-järjestelmähankkeissa ei mietitä sitä tärkeintä: eli minkä tietojen käsittelyä haluaisit automatisoida?

(25:52) Toisin sanoen: data governance jää hoitamatta.

(28:07) Master data, ydintiedosta, ydintiedon hallinnasta, Digitaalinen kopio yrityksen tärkeimmistä asseteista

(29:31) Standardien käyttöönotto teollisuudessa mahdollisti alihankintatyön: silloin ei tarvinnutkaan itse enää rakentaa jokaista komponenttia, vaan saatettiin ostaa naapuritehtaasta

(30:34) Chief Data Officer-tyyppinen rooli johtoryhmätasolla?

(31:39) Standardit luovat tehokkuutta ja pienentävät transaktiokustannuksia

(35:05) Standardisoinin mahdollistajat: kolme asetelmaa, alustatalous, valtiojohtoinen keskushyökkääjä tai ilmailualan kaupallinen yhteistyö

(38:27) Meillä ei esimerkiksi olisi kansainvälistä lentoliikennettä ilman ilmailualan viestinvaihdon standardeja

(41:10) Mistä saataisiin dataan ne yhteensopivat pultit ja mutterit?

(42:21) Jari Sarasvuo: "vain kiteytykset ovat kommunikoitavissa"

(43:58) Data syntyy, se sama data, se syntyy vaan kerran, mutta sitä samaa dataa voidaan hyödyntää miljoonia kertoja? Missä kohtaa kannattaisi johtaa laatua?

(45:36) Datajohtamisen pyhä kolminaisuus.

(47:04) Kompleksiteetin hallintaa monessa ulottuuvdessa? Joko teidän yrityksessä hallitaan datakompleksiteettia?

(48:39) ATK-järjestelmät ovat lopulta vain työkaluja

(51:20) Datatehtaiden perustamisen ytimessä: kannattaako niitä edes perustaa vai hoitaa laatu kuntoon heti alussa?

(54:33) Tiedon tuottamisen transaktiokustannus?

57:33) Digitaaliprojektin ja toimintamallin muutosprojektin ero? Vai onko niitä?

(1:00:46) Loppuun datatarinoiden kertojille kirjallisuutta ja kirjavinkkejä

(1:02:22) Kiitos ja aurinkoista, kevään jatkoa, ja kohta tulevaa kesää.

(2:16) Tänään vuorossa vieras, joka toimii perinteikkään suomalaisen yrityksen datatirehtöörinä, hän tulee Keilaniemestä,  Raadenhampaan varjoista, Nesteen Head of Data Management and Data Platform Janne Nikola. Tervetuloa!

(3:06) Hyvää bisnespäivää!

(4:24) Kauanko vielä #datahommia jaksaa? Kauppatieteiden kautta controlleriksi

(4:56) Jonnet ei muista: DW/BI konsultit olivat kuuminta hottia.

(5:38) We go way back, Jannen yhteinen historia Datapääoman jamppojen kanssa.

(6:34) Perusongelma stays the same: paljon manuaalista jumppaa

(7:25) Data knows no borders.

(8:00) Pelkällä datalla ei tee yhtään mitään, täytyy ymmärtää liiketoimintaprosessit: sekä globaalit mutta myös lokaalit

(10:00) Datastrategia, itse asiassa firmallahan on strategia, mitä pitäisi noudattaa ja linkittyä siihen.

(12:30) Onko Business Intelligence (BI) enemmän kuin tukifunktioiden pakollista raportointia? 

(13:52) Tarvitaan myös arjen operatiivisen toiminnan tueksi tehtyä analytiikkaa

(15:21) Tailwind, eli se peräpeilin luku siitä myyntivolumeista.

(15:40) Homma täytyy kääntää lopulta vastuisiin ja omistajuuteen.

(16:58) Yhteisen kielen puute ja käsitteiden klassinen ristiriita: löydettiin hyvin paljon tämmöisiä, että yllätys, yllätys, puhutaan eri asioista tai samoista asioista eri termeillä. 

(17:15) Konsulttiaikojen muisteloa: onko konsultti aina oikeassa? Vai kenties ikinä?

(17:54) Onko konsulttiaikojen opeista hyötyä toisella puolen tiskiä?

(18:06) Puhummekin itse asiassa sisäisen konsultin roolista: päätyönä on opettaa ja kouluttaa

(19:13) Konsulttitoimeksianto on vain jäävuoren huippu

(21:08) Millä vauhdilla on realistista saada "data kuntoon"?

(22:00) Excelien tappamisesta prosessien automatisointiin

(22:39) You miss 100% of the shots you don't take: jos et tee mitään, niin ei tule myöskään virheitä tehtyä. Virheitä, joista tulisi oppia.

(22:59) Vakava ilme aamulla peilin edessä

(23:48) Shokeissa lopulta mitataan se, minkä tahansa yrityksen kyky vastata näihin.

(24:30) Datatirehtöörin homma on palveluammatti. On, vaikkei olisikaan saanut yliannostusta Jari Sarasvuon podcasteista.

(25:35) Lopultahan me halutaan rakentaa luottamusta. 

(26:43) Muutosjohtamisen ytimessä: kaikki haluavat muutosta, harva haluaa itse muuttua ja kukaan ei halua johtaa muutosta

(27:47) Konsulteille kotitehtävä: ymmärrä prospektisi bisnes, älä myy eskimoille jäätä.

(28:22) Ykköstaidot on varmasti se kommunikoititaito. 

(29:09) Visio saattaa olla kymmenen vuotta, strategia pilkotaan siitä vähän ehkä pienemmiksi aikayksiköiksi, mutta miksi datahommat pitää saada kuukaudessa tehtyä?

(29:55) Missä kohtaa datahankkeista voidaan cash outata?

(31:55) Projekti päättyy, kun sinulla on se näkyvä ylävirrassa oleva joku lopputuote. Mitäs sen jälkeen? Muuttuuko joku?

(32:56) Kaiken tarkoitus ei ole hieno, fänsi, dassikka, vaan toimintaa johtavat asiat.

(33:50) People-Process-Tools

(34:52) Meillä ihmisillä on tapana ratkaista asiat vaikeammaksi kuin ne oli. 

(36:24) Digitaalinen kaksonen

(37:15) Eli siis klassinen datan toisiokäyttö, jolla on siis äärimmäisen tärkeä tehtävä. 

(38:16) Vielä oleellisempaa ja tärkeintä olisi johtaa ja varmistaa myös, että se tieto itsessään, jolla sä haluat johtaa, on a, ajantasaista, luotettavaa

(39:20) Dataa Fiilataan ja höylätään ja askarrellaan paskarrellaan

(40:27) Henry Ford mainittu (taas)

(41:51) "Sä saat olla aika fakiiri"

(44:32) Taas päästiin Data Governanceen

(47:09) Globaalit prosessiomistajat nimetty, koska kaiken ytimessä on globaalit prosessit

(50:18) Data is representation of the process. 

(51:12) Neste on myös kiertotalousyritys 

(53:09) Datakeskuskeittiöstä päivää!

(53:32) Oivalluttamista. Tätä sen tulisi olla.

(57:40) Oikeat luvut, väärät luvut ja raportoidut luvut. 

(57:46) Data knows no borders. 

(57:54) Tarvitaanko datastrategiaa sitä vai pitäisikö datan olla osa yrityksen liiketoimintastrategiaa?

(1:00:57) Julkinen lupaus on paras motivaattori. 

(1:01:31) "Lasku tulee perästä!"

(1:13) Ja tänään päätämme jakson myös huikeaan tekoälyosioon.

(1:19) Mitä sillä on annettavaa data qualitylle tai data governancelle?

(2:48) Viime kerralla jäi vielä puhumatta se, kun puhutaan governancesta mistä tahansa, niin aletaan puhua nopeasti rooleista ja vastuista (2:54) ja siellä aletaan hyppiä näistä data-ownereista, datastewardeista

(3:29) huono ATK-järjestelmä tai kansankielellä: vanhan liiton paska erppi! 

(3:57) Millaisia haasteita siinä ehkä nykypäivänä on, kun on huonoja ATK-järjestelmiä ja tiedon tuottajat saattavat olla jopa oman organisaation ulkopuolella?

(5:50) Ollaan vastuuttamisen problematiikassa silloin. Miten vastuutetaan?

(6:06) See it, fix it-mentaliteetti mainittu

(6:16) If you can see the data, you have responsibility for how you use the data you can see. If you can update the data, you have responsibility for how you update or enter the data. If you define the data that's used by your part of the organization, you have responsibility for making certain it is consistent with the standard way we define that data. 

(7:39) Vastuuttamisesta Seineriläiseen oivalluttamiseen (Robert S. Seiner) 

(8:19) Kaikki eivät tykkää CRM:n näpyttelystä!

(10:03) Vesi vanhin voitehista? Entäpä viestintä?

(10:31) Meidät on heitetty elämään, autuaan tietämättömiä toisesta, datatoimitusketjun molempiin ääripäihin.

(10:59) Data Governance on ihmisten käyttäytymisen johtamista ja muuttamista

(12:07) Dataverensiirto? Kari-Pekka Kyrökin olisi kiinnostunut tästä!

(12:47) Datahan on lopulta hyvin pitkälti People Business

(14:29) Se inhimillistää sen ajattelun, mitä siellä putken toisessa päässä se kaveri kokee. 

(14:41) Viestintä lisää läpinäkyvyyttä. Mikä on data governancein tärkeimpiä tavoitteita? Läpinäkyvyyttä.

(15:06) Datavastuut: ei kannata tehdä lapun itsensä takia vaan muuttuneen toiminnan tuloksen takia. --> Liiketoiminta-arvo?

(15:44) Ei pidä antaa ihmisille vain uusia hattuja ja jättää heidän selviytymään yksin

(17:31) Keppiä ja porkkanaa, klassikkokamaa suorastaan!

(19:25) Parhaimmillaan moderni tiedonhallintaan panostava organisaatio vie datavastuut tehtävänkuvauksiin

(21:44) Data Stewardship tarkoittaa lopulta sitä, millainen on sinun suhde dataan? 

(21:47) Ihminen ei todennäköisesti edes tarvitse sitä helvetin data steward-titteliä!

(22:37) Välttäkää irrallista datahallintoa!

(23:03) Viimein se TEKOÄLY : Data quality reimagined

(23:50) Miten generatiivinen tekoäly vaikuttaa data managementiin?

(25:16) Laajat kielimallit vaikuttavat todella pystyvän ottamaan rakenteellista dataa sisään ja tunnistamaan sieltä virheitä 

(26:14) Mika Häkkismi: "sä elät joka hemmetin päivä sitä, että tuolla on teknologia-vendoreita, jotka tarjoavat sitä parasta tänä vuonna."

(27:18) Päästäänkö viimein eroon perinteisestä "if then else"-determinismistä?

(29:05) Kuinka hyväksi nämä tulevat kun niitä opetetaan firman omalla datalla?

(29:40) Informatica mainittu!

(30:55) Markulle sähisevä tulipallo!

(31:22) Vedetäänkö miljoona Toyotaa tai Fordia asiakkaalta takaisin tehtaalle? Kannattaako? Onko kallista?

(32:26) Tommi went multidimensional

(33:15) Arvoa tuottamattomat datatehtaat, tarvitaanko näitä?

(34:30) Laitetaan return on investment kohdilleen

(35:05) Nukkuuko tietohallintojohtaja CIO yönsä hyvin jos ohjelmistorobotti pyörittää bisnestä?

(37:12) Valmistava teollisuuskin kestää sekundaa, miksei datateollisuuskin?

(38:51) Synnytetään ATK-tekemisen ja datan laadun välille käytännön linkityksiä

(39:37) Data-asset, meta-asset, mitä näitä nyt oli?

(42:16) Loppukiitokset ja julkinen lupaus Kimmolta!

(42:55) Morjes.

Toivotetaan tervetulleeksi pitkän linjan tiedonhallinnan ammattilainen Kimmo Kontra. Tervetuloa.

[Speaker 1] (2:46 - 2:52) Kiitoksia Tommi ja kiitoksia Markku. Erittäin mukava olla täällä teidän kanssa tänään.

[Speaker 2] (2:52 - 3:02) Loistavaa. Haluaisitko ihan alkuun vapaamuotoisesti kertoa teemalla, kuka olet ja mistä tulet?

[Speaker 1] (3:04 - 3:51) Sanoit äsken pitkänlinjan ammattilainen tällä alalla, niin oikeastaan melkein hävettää kuinka pitkän. Eli törmäsin tähän datan laatuun ja sen hallintaan ensimmäisen kerran tuolla TEED-karina Otaniemessä vuonna 1998. Silloin professori tietotekniikan laitoksesta Martti Mäntylä, niin hän profetioi, että datan laatu on kova juttu ja antoi sitten meille muutamalle nuorelle sällille tehtäväksi tutkia-asiaa.

Ja tehtiin siitä sitten tietotekniikan ohjelmistojärjestelmän erikoistyö. Ja tästä nämä neljän hengen porukasta, missä sitä tein, niin en ole päässyt mihinkään sitten tästä alalta. Nämä kolme muuta tekee jotakin muutakin työtä nykyään.

[Speaker 2] (3:52 - 4:23) Data quality oli jo ISOa vuonna 1998

[Speaker 1] (4:24 - 6:07) Back to Otaniemi ja vuosi 1998

[Speaker 2] (6:08 - 6:34) Some things, they never change.

[Speaker 1] (6:37 - 8:14) Japani, TQM ja datan laatu.

[Speaker 2] (8:16 - 9:15) There is no data quality without data governance, and there is no data governance without data quality. (Laura Madsen)

[Speaker 1] (9:17 - 10:48) Data on niin moniulotteista, monikäsitteistä ja niin kontekstuaalista. Data terveydenhuollossa on eri asia kuin vähittäiskaupassa on eri asia kuin valmistuvassa teollisuudessa.

Pitääkö löytää lisää systematiikkaa?

[Speaker 2] (10:49 - 12:22) Tietopääoma on meille voimavara, mutta miksemme pidä siitä huolta? Data ei pidä huolta itsestään vaan tarvitsee yhdessä sovitut käytännöt ja pelisäännöt.

Aivan samalla tavalla, kuten teemme muidenkin voimavarojemme kanssa.

[Speaker 1] (12:22 - 14:45) Data onkin meta-asset? Vai kuinka?

[Speaker 2] (15:10 - 17:59) Robert S. Seiner: Non-invasive data governance, the path of least resistance.

Tiedonhallinta on organisaation tietopääoman määrittelyyn, käyttöön ja tuotantoon liittyvän hyväksyttävän käyttäytymisen vahvistamista riskien hallitsemiseksi ja tiedonlaadun ja käytettävyyden parantamiseksi. 

Vai oliko sittenkään?

[Speaker 1] (18:00 - 19:10) Data-asset ja meta-asset. Siinä se iso kysymys on silloin se, että datan hallinnan pitäisi tukea sitä varsinaista liiketoimintaa, niitä varsinaisia assetteja.

[Speaker 2] (19:11 - 21:43) Pelisäännöt, roolit ja vastuut sekä Seinerismit. 

ATK pyörittää liiketoimintaprosesseja, jo nyt.

Ahaa-elämys tässä on, että riippuen työntekijämäärästä sinulla saattaa olla yhdestä vaikkapa moneen kymmeneen tuhanteen ihmistä töissä, joista suuren osan päivittäiseen rooliin kuuluu näiden tietojärjestelmien käyttäminen. Se ovat tiedon tuottajia: datantuottajia. 

Jokaisessa firmassa on jo implisiittistä data governancea, vaikka sitä ei ole ääneen sanottu tai paperille kirjoitettu. 

[Speaker 1] (21:45 - 24:29) Vai puhuivatko datapääoman pojat ihan potaskaa?

Onko se datanhallintaa vai liiketoimintaprosessin kurinalaisuutta ja sen hallintaa? 

Pieleen menee jos data governance muodostuu omaksi siilokseen.

Onko paska data ATK:n vai ihmisten vika?

[Speaker 2] (24:30 - 25:26) Markku on koulukuntaa, joka tykkää ajatella, että prosessijohtamisen yhteydessä pitäisi kantaa vastuu datasta.

[Speaker 2] (25:27 - 25:31) Mutta sitä dataa pitäisi johtaa.

[Speaker 1] (25:32 - 26:47) Perinteinen prosessijohtaminen, siellähän tämä datan rooli on usein jäänyt sivuraiteille. Sen ei pitäisi.

[Speaker 2] (26:48 - 29:40) Parhaimmillaan tässä oppiikin jotain!

Mitenkäs meta-metataso, onko kukaan miettinyt tätä?

Tästähän me päästään takaisin datapääoman kaudelle 1: datatoimitusketjuun ja sinne alkupäähän. Kenen vastuulla tämä on?

Monen organisaation tragedia, eli meillä on keskitetty datapumppu, joilta odotetaan myös usein täysin irrelevanttia asioita. 

[Speaker 1] (29:42 - 31:54) Koko (datan) supply chain, sen end-to-end-ketjun. 

Keppiä vai porkkanaa?

Riittääkö Enterprise Arkkitehtuuri vai tarvitaanko jotain muutakin?

[Speaker 2] (31:54 - 32:59) Tehdäänkö oikeita asioita ylipäätään?

[Speaker 1] (33:00 - 35:25) Pari esimerkkiä: markkinointi, myynti ja koko asiakassuhteen elinkaari tuosta alusta loppuun: tenderöintiä ja erilaista tarjoushallintaa ja asiakkaan pyyntöihin vastaamista.

Tämä asiakas, se ei ole sama datamielessä läpi tämän elinkaaren, vaan sen asiakkuuden datasisältö, se asiakkuuden ikään kuin datakuvakulma vaihtelee näiden koko ketjun läpi.

Tavoitteenahan on useimmilla business business-yrityksillä saada kokonaiskuva siitä asiakkuudesta läpi tämän ketjun.

Mutta se ongelmatiika tulee siitä, että se on erilainen, tämän erilaisten asiakaskäsitteiden yhteensovittaminen tämän ketjun läpi, koska se data on erilaista, se on eri konteksteissa esiintyvää. Se on vain hankalaa. Ja tämä on se asia, jossa data governance parhaimmillaan pystyy auttamaan.

[Speaker 2] (35:26 - 39:12) Keskimääräisen firman end-to-end-prosessi, order to cash, whatever, on halkaistu, moneen organisatoriseen toimintoon.

Päästään taas tärkeimpään eli master data, josta asiakastieto on klassinen esimerkki.

Jää aika paljon siitä, että kuka sitä EA-hattua kantaa, ja onko hän teknokraatti vai haluaako hän mennä itse asiassa sinne dataan tärkeimpään, eli sisällölliseen puoleen.

Muista: IT hoitaa teknologian, data on sisältöasia, josta vastaa liiketoiminta. Televerkkovertaus.

Onko teillä oma rekisteri siellä? Miten myynti näkee sen asiakkaan? Miten Fina näkee?

Voidaanko sitä tehdä paremmin? Kyllä. 

Onko se laskutusasiakas vai käyttäjäasiakas vai kenties sopimusasiakas vai joku muu mikä, franchising kenties. Näitä on vaikka ja mitä. Ihan vaan hieman tähän konkreettiaan se, että minkälaisia erilaisia ulottuvuuksia on, ja nämä on keskimäärin aina hallitsematta.

[Speaker 1] (39:13 - 40:14) Tässä on se alue, jossa data governacea voisi tehdä, mitä muut eivät tee. Sen sijaan, että lähtee päälle päsmäröimään vaikkakin just tätä datan syöttyä liitettömien ja prosessien osana, joka toki pitää saada kuntoon sekin.

Arkkityypit mainittu!

[Speaker 2] (40:14 - 41:04) Mennään lopuksi ratkaisuihin. Huoneentauluihin. Path of least resistance?

[Speaker 1] (41:07 - 41:59) Kompleksinen systeeminen ongelma, se on se juuri syy, miksi tämä on niin hankala, ja se, että systeemiajattelu paradigmaana, sehän ei ole koskaan lähtenyt lentoon, se on pikkasen liian vaikeeta, niin se on pakko jotenkin pilkkoa käytännön tasolla. 

[Speaker 2] (41:59 - 42:23) Konkreettiset esimerkit huoneentauluista?

[Speaker 1] (42:24 - 44:44) Päästään glossarymalliin perus, perus, perusasioihin. Miten vaikkapa varastoja on olemassa, minkälaisia erilaisia?

[Speaker 2] (44:44 - 47:02) Älä mieti data governacea omassa siilossaan! Kytke se liiketoiminnan ongelmiin!

Löydä MVPt eli minimum viable data governance! MVDG! Keksimme uuden akronyymin!

Ollaanko jo laatujohtamista parhaimmillaan?

[Speaker 1] (47:03 - 48:12) Onko tavoitteena siis Datakateksimus?

[Speaker 2] (48:13 - 49:05) Motivaationäkökulmat? ATK ottaa vallan, tätä emme halua! Ota kieli haltuun ennen kuin ATK tekee sen.

[Speaker 1] (49:08 - 51:19) Yhteinen kieli, sitä tavoittelemme.

Huoneentaulut ja heuristiikat.

Seuraavassa jaksossa lisää!

(1:09) Ensimmäisesta kaudesta jo 3 vuotta! Silloin painettiin vahvasti Martin Trederin Chief Data Officer Management Handbookin ohjaamana datatoimitusketjun Suomen maahantuojina

(2:00) "Living the dream baby!" 

(2:36) Tällä kaudella painotetaan enemmän data-alan ammattilaiseksi itseään tituleeraavia mutta myös yllätyksiä luvassa

(4:21) Mitä on tapahtunut sitten 2021?

(8:28) Hieman vähemmän hektisellä sykkeellä uuteen kauteen, laadusta tinkimättä. Kuin Iron Maiden konsanaan.

(10:13) Martin Treder vaihtunut Robert Seineriin?

(12:25) Pitkien kalsarien ja pakkaskelien paluu! Datan tuottajat ja datan hyödyntäjät elävät elämäänsä datatoimitusketjun molemmissa päissä.

(15:01) Grand Old Man, Thomas Redman mainittu myös: datan kohtalon hetket ja uusi kirja People and Data

(17:33) Ei spoilata mutta mainitaan nyt sen verran, että kovia nimiä ja alan huippuammattilaisia täältä koto-Suomesta, 

(19:06) Taas palataan viestintään ja sen merkitykseen.

(19:37) Onko vuosi 2024 datastandardien esiinnousun vuosi?

(21:53) Nimeni on talous, datatalous. 

(22:38) EU:n dataregulaatio?! 

(23:44) GenAI, tietenkin. Mitä LLM:llä on annettavana datan laadun parantamiselle? 

(25:04) Laittakaahan kuuntelijat ajatuksia, toiveita, näkemyksiä tulemaan osoitteeseen info@datapaaoma.fi 

(26:29) Tervetuloa mukaan.

08:50 Tammikuussa lähdettiin liikkeelle datateollisella vallankumouksella 09:11 Data ei ole IT-asia 10:08 Teknologia mahdollistaa operatiivisen ja analyyttisen datan käsittelyn yhtenäisenä , ei tarvita enää siiloja 12:06 Datatoimitusketju, aina pitää pystyä yksinkertaistamaan: kaksi kohtalon hetkeä: syntyhetki ja hyödyntämisen hetki 12:41 Missäs kunnossa datatoimitusketjut ovat? Onko kallista ja tehotonta? 13:50 Muista vaikuttaa datan laatuun sen syntyhetkellä 15:05 Kapellimestariksi kaveri joka näkee metsän puilta ja estää datatehtaiden ja puhdistamoiden perustamisen. Pitää nähdä kokonaisuus koko datatoimitusketjun laajuudelta 15:42 Ei tämä helppoa ole mutta ei suinkaan myös mahdollistaa

16:31 Kuka vastaa mistäkin? 16:45 Mikä on Chief Data Officerin (CDO) rooli? 17:38 Ei mitä dataa teillä on vaan mistä teillä on dataa? 18:00 Henry Ford vielä kerran 19:38 #LIUKUKYTKIN 21:30 Peiliin katsomisen paikka. Se kannattaa muistaa ja aika ajoin harrastaa.

22:45 "Data", Trigger word? 23:50 Business-driven data vai data-driven business? 25:00 Data whisperer mainittu: Scott Taylor Telling your data story - lukusuositus annettu taas

26:55 Viestintä, läsnä aina ja kaikkialla. 27:15 Jing & Jang: viestintä ja johtaminen 27:25 Taitavimman johtajat osaavat sanoittaa ymmärrettävästi ja kiinnostavasti sen mitä olemme tavoittelemassa 29:00 Supermies- ja naisviitat pois ja haavoittuvuus näkyviin. Virheiden teko on inhimillistä.

31:17 "Teknologia on helppoa", miten niin? :) 31:50 Alati muuttuvat olosuhteet ja niihin reagoiminen 33:40 Organisoidu ensin ja mieti sitten vasta mitä olet tekemässä? Vai kuitenkin päinvastoin? 34:25 Seksikkäät banaanit ja ananakset osasto mainittu 36:35 Uuden tiimin perustamisen ytimessä, "tiukka R&D pumppu", operatiivinen juoksu valtaa alaa lopulta kehittämisestä

37:25 Datamonetisointi: tienaa lisää, säästä tai pysy vähintään kilpailukykyisenä 40:15 Data vahvistaa: tekninen velka on tärkeä tunnistaa 40:45 Vältä velan ottamista datan synnyinhetkellä eli pikavipit minimiin! 41:05 Markun suosikkijakso: datan tuotteistaminen ja palvelullistaminen 42:25 Muista lopulta tärkein taho eli datatuotteen asiakas 44:00 Tilastojen valossa mielenkiintoinen aihe eli liiketoimintalähtöisyyden sietämätön vaikeus

45:40 Vaikea näistä on eri mieltä olla :D Ei tästä A-talkia saa! 47:30 Wittu kovaa shittiä!

47:40 Palautteita ja vastineita! 50:30 Odotustenhallinta kunniaan. Simon Sinek ja start with WHY

57:40 Kohti syksyä ja uutta tuotantokautta. Ehdota vieraita, ehdota aiheita. Ehdota vaikka rohkeasti itseäsi!

58:55 Kiitos kuulijat. Elämämme kevät on takana! Aivan huikea matka ja näillä näkymin sitä jatketaan syssymmällä! 59:50 Aurinkoista kesää!

02:45 Tervetuloa lähetykseen, "datamarinoitu" Jarno Kartela! 03:27 Jarnon esittely: tyhjästä aloittamisen erikoismies? Fourkind / Thoughtworks firma miehen takana. 04:45 Tarina Fourkindin taustalla 06:12 Rikkinäiset puhelimet ja risteävät intressit 06:25 Istutaanko kakkua vai mitä tehdään? 06:55 Ostamisen sietämätön vaikeus 07:55 Datalla voidaan tehdä mitä tahansa? 08:50 Tyhjästä aloittaminen: eikös aloittaminen ole vaikeinta?  09:25 Peter Vesterbacka: "alettiin vaan tekemään"  09:48 Risteävien intressien ytimessä: asiakas vs toimittaja - asetelma: pitää muistaa kysyä "miksi" ja "entäs sen jälkeen" tarpeeksi monta kertaa jotta perimmäinen tarve selviää 10:45 On helppoa SANOA, että "olemme liiketoimintalähtöisiä" 11:15 Konsultointi on maailman yksinkertaisin bisnes? 11:58 Helppoa sanoa, että tehdään tekoälyä liiketoimintalähtöisesti. Vaikeaa on oikeasti toimia niin: tuloutuuko tekeminen arjessa aidosti vai onko kyseessä vain irrallinen lause? 12:48 Miten happotestataan, että myös arjen tekeminen on aidosti liiketoimintalähtöistä? 13:30 Kenen kanssa lopulta päädyt tekemään töitä kertoo jo paljon

14:43 Osaamisen strateginen kehittäminen? Miltä homma näyttää kentällä? 15:41 Organisaatiolla pitää olla kyky ottaa vastaan uusi (datatekemisen) kulttuuri. Tänne ei päästä jos osaamisen kuilu on liian iso wanhan tekemisen ja uuden tavan välillä. 16:47 Mihin laitat aikaasi vs mihin laitat rahaasi 17:35 Tyydytään vain inspiroitumaan uusista asioista mutta unohdetaan organisaation osaamisen ja kyvykkyyksien kehittäminen. Mitä sitten tapahtuu?

19:41 Jos randomilla 50% henkiöstöstä tekee exitin, mitä jää jäljelle? Se on se firman core kompetenssi. 20:20 Mitä tulevaisuustyö on?  20:46 Ihmiset/työntekijäthän ovat lopulta vain vierailulla organisaatiossa 21:30 Jos meiltä lähtee satunnaisesti puolet tyypeistä, onko meillä vielä se 5 vuotta sitten strategiapäivillä korostettu osaaminen jäljellä? 22:48 Yksi organisaation perusongelmista on siiloutuminen 23:13 Meillä on nää siilot, miten teemme yhteistyötä? 23:52 Organisaation sisällä kaikkien pitäisi lopulta kuitenkin elää samaa todellisuutta 26:30 Onko siiloutumisella vaihtoehtoja? 27:06 Organisoidutaan ensin - ja mietitään vasta sitten mitä tehdään, vai toisinpäin?

29:31 Mikä siinä on, ettei tavoitteista saada selkeitä? Tai rooleista tai vastuista? 31:05 Kill your darlings? 31:50 Tyytyväisyys status quoon, itsensä muuttaminen on vaikeaa. 32:38 Talo "AI-pimputtimen" alla: onko läpimätä vai kunnossa? 33:18 Projektiähky on iso draiveri erilaisiin ikävyyksiin 33:30 On äärettömän helppoa aloittaa uuttaa, ja lähes mahdotonta viedä loppuun asti jotain mikä on kesken. 34:30 SEKSIKKÄÄT BANAANIT JA ANANAKSET - OSASTO hoitaa siistit jutut! 39:05 On päätetty organisoitua ensin, ja mietitään vasta sen jälkeen, että mitä pitäisi tehdä ja saada aikaiseksi. 39:25 Bisnes ei juokse, otetaan teknologialaastari Supermega7000-AI-pimputin pelastamaan kaikki.

39:55 Osaamisgäpit ja siilot: siilot estävät hiljaisen tiedon siirtymisen.  40:14 Markku goes humaanius: kun annetaan tarpeeksi aikaa ja oikeanlaista viestintää niin organisaatio saadaan muuttumaan oikeaan suuntaan. 42:14 Mitä firma tekee? Mitä minä voin tehdä sen eteen?  43:40 Koitetaan kuitenkin välttää "SBJA"-yksikön muodostuminen. Pyrittäisiinkö ennemmin kytkemään mahdollisimman monen funktion toiminta aidosti liiketoimintalähtöiseksi?

46:33 Jarnon on pakko tarttua kiinni! He's got a point!  47:13 Tehtävänkierrot kunniaan! 

47:40 Laskettelu loppua kohden. Datalla läpinäkyvyyttä liiketoiminnan ydinprosesseihin. Johdon tulee näyttää esimerkkiä. 50:11 Johdossa tulee olla teknologiaymmärrystä ja ymmärrystä 2020-luvun digitalisoituneen maailman mahdollisuuksista 50:46 Jos et halua itse muuttua niin pitää olla rohkea ja seikkailunhaluinen ja ymmärtää itse, että on aika tuoda uutta ajattelua "meidän porukkaan" eli ohjausryhmiin ja johtoryhmiin. Yhdenkin uuden ihmisen tuonti sinne voi käynnistää ketjureaktion, joka ruokkii myös kaikkien muiden ajattelua.  52:45 Group thinking ja "me"-henki

53:48 Loppukiteytykset

02:09 Jarkon esittely 02:35 Yhteistyöstä ponnistetaan 02:50 API-asiat vahvasti aikasemmin agendalla, Platform of Trustille siirtymisen jälkeen focuksessa yksinomaan #data 03:51 Toinen väitöskirja myös tekeillä! 05:34 Sooloprojektia pukkaa kuin musiikkipiireissä ikään

06:45 Ekosysteemin rakentaminen: jokaisen yrityksen märkä päiväuni? Mikä on polku ekosysteemin rakentamiseen? Miten sinne päästään datatuotteistuksen näkökulmasta? 07:33 Ekosysteemit rakentuvat alustatalouden periaatteiden mukaisesti: keystone players 08:06 Yhteiset asiakkuudet focuksessa 08:18 Tehdään yhdessä, jokainen keskittyy arvoketjun laajuudelta itselleen ominaiseen asiaan 08:40 Ekosysteemi vs verkosto 08:58 Eri toimialat vaativat keskustelua ja keskustelunavauksia 09:09 Riittääkö Suomi pelikentäksi? Ajatuskenttä olisi hyvä olla jo valmiiksi kansainvälisessä mittasuhteissa 09:47 Lentoasemaympräistö esimerkkinä ekosysteemistä: yksi ja yhteinen intressi on matkustajassa ja matkustajan polussa 10:51 Taas päästiin Nokiaan! 12:21 Ekosysteemissä tärkeintä informaation vaihto ja mahdollisimman optimaalinen sellainen 13:15 Ekosysteemit liittyvät toisiin ekosysteemeihin. Eri toimialat ovat vaikeammin kilpailtavissa. Maailmalta Suomi ja suomalaiset haastetaan ja kovaa kokoajan. 13:54 Päivittäistavarakaupan horisontissa saataa jo jotain tällaista luurata 14:29 MaaS - Mobility as a Service: avainasemassa asiakaskokemus ketjun eri kohdissa 14:53 Avain onnistumiseen saattaa olla data!  15:41 Rajojen rikkominen on se juttu: data knows no borders 16:25 Tämä aiheuttaa pelkoja! Pelkotilat ja epätietoisuus iso haaste! 17:00 Organisaatioiden oma kyvykkyys datan tuotteistamiseen on usein rajallista. Tekniikka hoidetaan mutta osaaminen nousee pääosaan. Soihdunkantajia tarvitaan! 18:08 Evangelistat ja soihdunkantajat tarvitaan luomaan ymmärrystä. 18:22 Avoimen keskustelun ilmapiiri tarvitaan ennen kaikkea 18:42 Muutosjohtaminen ja datalukutaito tulee kehittyä uudelle tasolle ja vaatii isoa effortia jokaisessa organisaatiossa

19:10 Mikä on datatuote? Mitä on datan palvelullistaminen? Mikä ero näillä on? 20:04 Homma lähtee helposti liikkeelle data-as-a-productista: koska perinteinen teollisuus on tuotekeskeistä 20:52 Liukukytkin liikkuu DaP ja DaaS välillä! 21:41 Maailma muuttuikin yhtäkkiä digitaaliseksi: miten edes määritellään digitaalinen tuote? 22:09 Digitaalinen tuote ja digitaalinen palvelu? Meneekö homma hiusten halkomiseksi? 22:30 Ennen ostettiin DVD-levyjä kunnes siirrettiin lataamaan leffoja netistä. Sitten tulikin Netflix. 23:30 Lentokoneen moottorit esimerkkinä: näissäkin siirrytty fyysisen tuotteen ostamisen sijaan lentotuntien ostamiseen 24:12 Sanasto ja terminologia ei ole pysynyt kehityksen vauhdissa mukana! 24:42 Ihmiset haluavat maksaa helppoudesta 24:54 Liukukytkin as a trigger word! Tommille aukeaa ja valo näkyy! 25:33 DVD vs Netflix. Tässähän on kyse datatoimitusketjusta ja sen optimoinnista! 25:58 Kone myy myös People flow as a service 26:17 Onko data IT:tä ? Ei! Punainen kortti! 26:44 Teknologia tukee datan tulevaa palvelullistamista 27:08 Blogipostauksissa pohditaan, että yrityksen pitää käydä polku data-as-a-productista , tämä jalostaa ajattelua. Se on ensimmäinen askel kohti seuraavia. 28:02 Maksamme ajasta ja pääsystä: nykyään maksamme enemmän pääsystä, emme omistamisesta. Nuoret ei halua omistaa? Mites me "wanha kaarti"? 28:35 Mobility as a Service: tähän liittyy todella iso murros palvelullistamisessa. Omistamisen ideologia on rappeutumassa. 29:22 Sama ajattelu on leviämässä datan maailmaan, tätä kehitystä kannattaa seurata 29:48 Kannattaako omistaa sellaista jota ei ymmärrä? 30:11 Omistamisen kautta tulee myös huolenpidon tarve: haluatko tehdä sitä? osaatko tehdä sitä? 31:24 Palveluajattelussa arvo syntyy silloin kun kuluttaja käyttää palvelua: kun taas tuotepohjaisessa arvo syntyy eri tavalla 32:05 Onko historiadumppi-csv:ssä arvoa? On jollekin. Toisaalta reaaliaika-API palvelee taas toisenlaisia tarpeita.

32:39 Palvelullistaminen: mikä on keskeisin ero fyysisen tuotteen palvelullistamisesa vs. datan palvelullistaminen. Fyysinen materia kun on rajallista ja data ei käytössä kulu. 34:24 Datan arvo harvemmin syntyy yhdestä yksittäisestä tietovirrasta vaan itse asiassa monen yhdistelmänä 35:11 Miksi puhumme kuluttamisesta jos kulutuksen kohde ei kulu? 35:45 Digijutut vs muut jutut? 37:07 Raakadatan jalostus? Tunnistetaan raakamateriaali joka tuotteistetaan ja tätä kautta päästään ekosysteemin muodostukseen 37:40 Jarkon henkinen matka! Pari eri akselia tunnistettu. 39:10 Nykyaikainen tapa rakentaa pääsy tietoon: standardoidut rajapinnat 39:32 Ei lopulta haluta edes käpistellä mitään dataa vaan suoria vastauksia liiketoiminnan kysymyksiin 40:43 Nyt menee jo akateemiseksi! 41:56 DVD vs Netflix ja datan toimitusketjut! Kummassa on optimaalisempi? 43:19 Vanha kunnon teekkarivitsi: laajakaistan "nopeus" vs. kaistan "leveys". Maailman nopein laajakaista keksitty. 45:27 Datan laatu ja data governance: ei riitä enää pelkkä tekninen näkökulmasta 45:58 Datatuotteen speksi: kumpi kilpailevista datatuotteista pitäisi valita? Meiltä puuttuu datatuotteiden sisällysluettelot. Pizzapaketissakin on! 47:32 Globaalilla tasolla alamme olemaan kiinnostuneempia yritysten tuotteiden toimitusketjuista: ei ole ihan sama missä hikipajassa tuotteet on tehty. Vastuullisuusasiat ovat tapetilla. 48:51 Ennen kuin datatuote tai palvelu päätyy markkinapaikkaan, siellä takana on pitkä ketju eri toimijoita. Luotammeko jokaiseen ketjussa olevaan toimijaan?

49:49 Loppu lähenee. Summeeraus ja paluu pelkoon! Uudet asiat ja uudet teknologiat aiheuttavat aina pelkoa ja epävarmuutta. Tarvitaan ymmärryttämistä. Taas päästään lentskarikentän esimerkkeihin. 51:43 Viestintää ja dialogia tarvitaan! 51:58 DVD vs Netflix - esimerkki oli mind-blown ja #liukukytkin ! 53:33 Ajattelumatka ja mindshift: eilisen toteamisesta huomisen ennakoimiseen 55:03 Kiitos Jarkko Moilanen!

01:55 Tekninen velka blogina pihalle aiemmin ja nyt sitten ruoditaan ääniaaloilla 02:27 Terminähän tekninen velka on vähän käsitelty, eritoten siellä missä tarvitsisi eli johtamisessa 02:54 Tekninen velka pitäisi saada mukaan yleiseen keskustelukulttuuriin 03:07 Datapääoman arvoa ei voi määrittää jos et tiedä paljonko sinulla on teknistä velkaa 03:20 Onko tämä TABU?!?! 03:40 "Oletteko koodanneet paskaa!?" 04:15 Julkkusektori ajanut osaltaan kilpailutusnormeillaan hommaa tiettyyn pisteeseen 04:45 Teknistä velkaa kertyy huonolla johtamisella 06:13 Perisynti johtamisessa: "miksei tule tuloksia ulos!?!?" 06:28 Projektikolmio!! The iron triangle! 07:32 Ketterät menetelmät vs wanha kunnon vesiputous? 08:05 Projektikolmion keskellä on se keskeisin: laatu 08:36 Kyse on jälleen sopivasti populääristä ajattelun viitekehyksestä 08:50 Onkos tämä projektikolmio nyt vain vesiputousmallin juttuja? 09:25 Kyse on kai lopulta fysiikan laiesta 09:44 Thomas Eriksson mainittu! Idiootteja ympärillä? 10:35 Homo sapiens haluaa lokeroida asioita, elkäämme peljätkö 11:04 ATK/digi/datakehittämisessä ja sen hanskaamisessa projektikolmio toimii hyvänä työkaluna 11:40 Kiihdytetään kaikkia toimenpiteitä?!?! 12:00 Kymmensormijärjestelmä! 12:51 Kirjaa tekninen velka ylös projektin loppusaldoon 13:08 Finanssinäkökulma: talousjohtaja ottaa salaa velkaa 13:45 Meillä on myös tuoreessa muistissa surullisenkuuluisia esimerkkejä ylivertaisen suuresta teknisen velan otosta: firma meni nurin ja aiheutta suurta tuskaa myös asiakkaille 14:44 Tekninen velka tulisi merkata yrityksen digi/datataseeseen! 15:15 Resurssiriskit, liiketoimintariskit: nämä pitäisi olla näkyvissä! Läpinäkyvyyden lisääminen 15:35 Jos sinulla ei ole tietoa jostain, et voi johtaa tätä. 16:26 Pehmeät nurkat: älä potki tätä nurkkaa! 16:40 Tiedostamattoman teknisen velan ottamisen ytimessä: datan kohtalon hetkistä ensimmäinen: luonnin hetki, vältä täällä teknisen velan ottamista kuin ruttoa!

17:15 Tekninen / syntaktinen / semanttinen, Markulta syöttö suoraan lapaan. 17:50 Joku meni ulkoistamaan datan IT-osastolle, ei näin. 18:10 Siellä missä data on IT:n vastuulla, siellä on myös vääristyneitä ongelmia 18:26 Klassisesti perse edellä puuhun: keskitytään teknisiin ja syntaktisiin ongelmatiikkoihin 18:55 "Järjestelmät eivät juttele keskenään", tarvitseeko edes?! 19:11 Tekninen, syntaktinen ja semanttinen 19:23 Tekninen: bitit ja tavut siirtyvät paikasta A paikkaan B. USB-tikku siirtyy olohuoneesta keittiöön 19:46 Syntaktinen: vedetäänkö csv:llä vai jsonilla? 20:30 Tekninen ja syntaktinen ovat IT:tä! Tämä on HELPPOA! Kertokaa milloin maailmanhistoriassa datahommat ovat jääneet kiinni teknisestä tai syntaktisesta haasteesta? Ei koskaan! 21:20 Menikö teknologiapäämies joskus lupaamaan liikoja? Oliko kenties klassista "lapin lisää"? Noh, vois sattua kelle tahansa! 21:25 Tärkein, eli semanttinen: TÄSTÄ PITÄISI KESKUSTELLA! Tämä on kaikista vaikein asia. Tätä ei tarvitse IT:n ymmärtää. Semanttinen: yhteisymmärrys termeistä. 22:17 Timosoinismi: sopiiko samankokoinen lippalakki? 22:33 Tommi sai kaksi järjestelmää juttelemaan keskenään omalla PC:llään! 23:16 Semanttisessa ymmärryksessä ja sen luomisessa kompastellaan joka ikinen kerta! 23:35 Velka otetaan siinä, että semanttisen levelin ymmärrys ulkoistetaan teknisille asiantuntijoille 24:10 Mappaustaulut: teknistä velkaa 24:20 Masterdataprojektin paikka? 24:50 Yhteinen punainen lanka on pakko olla: muuten ei pystytä luomaan ymmärrystä kahden eri datasetin välille 25:12 Poikkeus!!! Mikä on universaali dimensio kaikille mahdollisille liiketoiminnoille joita on ikinä keksitty? Aika, aika, aika. Korreloiko vai onko kausaalisuutta? Aivan niin... 25:58 Aurinko paistaa ja jäätelö myy! 26:11 Vaikein asia on yhteisen kielen löytäminen eli semanttinen taso 26:50 Ollaanko jo tuotettu arvoa? Ei välttämättä.

27:25 Miten tekniseen velkaan tulisi suhtautua? 27:30 Myönnetään nyt ensin sen olemassaolo. Velkaa otetaan, piste. 27:51 Teknistä velkaa syntyy, haluttiin tai ei. 28:07 Oppirahoja on maksettu aina, ja tullaan aina maksamaan. 28:20 Kirjoituksesta unohtui myös objektiivisuus ja subjektiivisuus tekniseen velkaan suhtautumisessa. Perfektionistit sitten käsiteltävä erikseen :) 30:07 Markun esimerkillä liikenteeseen: buy-in datalle tärkeää! 30:39 Täytyy saada mahdollisimman nopeasti ihmiset tuottamaan arvoa omalle liiketoiminnalleen. Tässä unohdetaan kokonaan governance: annetaan kaikkien kukkien kukkia: tietoinen teknisen velan otto. 32:00 Nollasta täyteen vauhtiin! Case Kaleva Media! 32:40 Tekninen velka voi olla nopea kickstart arvontuottoon. Se pitää kuitenkin maksaa takaisin...

33:00 Ettei vaan unohtuisi: korko ja koron korko! 33:26 Arjesta tuttu esimerkki: ulkoinen konsultti tulee keräämään paskaa tuulettimesta! Ensin paska pitää analysoida. 34:48 Teknisen velan koronkorko on kaatanut yrityksiä: kannattaa olla hereillä! 35:30 Pikavipillä vai pankkilainalla? 35:47 Digikehittämisen pikavipit: quick and dirty 36:01 Todellinen vuosikorko 6700% 36:16 Johdon tulee osata kysyä: jos teemme tavalla A niin mitä seuraa, entäs jos teemme tavalla B? 36:50 Normaali kehitysbacklog kaipaa rinnalleen backlogin teknisestä velasta: havainnot on kirjattu ylös eli saadaan dataa!

37:19 YLE mainittu! Jos jossain saadaan verorahoille vstinetta niin YLE:llä. Suhtautumineen digitaaliseen ratkaisukehittämiseen on vailla vertaa.  38:13 Tommi koettaa myös elää arjessa kuten opettaa tai kuten saarnaa

38:55 Tekninen velka ja datatoimitusketjun johtaminen 39:15 Data luodaan arjen prosesseissa, jonka jälkeen datalogistiikka vie sen kohti käytön hetkeä 39:45 Luonnin hetki, yläjuoksulla. Käytön hetki on siellä alajuoksulla 40:00 Datan luonnin hetki on paikka, jossa et saa ikinä ottaa teknistä velkaa! 40:20 Datan luonnin hetkessä et saa ottaa teknistä velkaa 40:35 Kustannukset kasvavat ja koronkorkoa pukkaa kun siirrytään yläjuoksulta alajuoksun eri haaroihin 41:05 Kannattaako putsata dataa tietovarastossa/DW:ssä?  41:18 Omenatilalta kun lähtee mätä omena, ei sitä kannata paikallisessa smarketissa hinkata 41:30 Jori Santeri Eskolinia lainaten: paska on paskaa diginäkin!

42:00 Perse edellä puuhun: perustappa MDM-projekti vasta sen jälkeen kun paska data on luotu 42:30 Koko datateollinen valtakunta on keskittynyt datan hyödyntämiseen, nyt pitää saada focusta yläjuoksulle 43:19 Tietotekniikan diplomi-insinöörikin Toijalsta tämän ymmärtää: laatu kannattaa laittaa kuntoon jo tehtaalla 44:11 Autovalmistaja vetää 100 000 autoa takaisin asiakkaalta tehtaalle: kallista on 44:30 1x 10x 100x 1000x 10000x 10000000000000x 44:55 Miten tämä analogia nyt eroaa datan johtamisesta? 45:15 Kysytäänkö toimitusjohtajalta? Haluatko kustannukset kymmentuhatkertaisena? 45:40 Tekeminen tulee saada läpinäkyväksi! 45:55 Globalisoitunut maailma on jo lähtenyt läpivalaisemaan yritysten toimitusketjuja. Tehdään sama jokaisen organisaation datatoimitusketjuissa / tiedon toimitusketjut 47:05 Liiketoiminnan arjessa hommat kuntoon liiketoiminnan johtajan ohjeistuksella

47:50 Loppua kohden lasketellaan: organisaation datapääoman laskentakaava: datapääoma = dataomaisuus - velvoitteet (sis. tekninen velka) 48:40 Jing & Jang: tehdään tabusta vähemmän tabu: tekninen velka läpinäkyväksi! 49:12 Tämä oli tässä! Tsekatkaa www.datapaaoma.fi blogit, podcastit! Pojat, tytöt! 49:50 Antakaa meille palautetta! Datapääoma ei ole vielä hiottu täysin timangiksi! 50:23 Seuraavaan kertaan, moi moi!

03:25 John D. Rockefeller mainittu, ollaan siellä öljyntuotannon ja -jalostuksen ytimessä.  04:16 Missä kohtaa unohdetaan ajattelussa, että ATK-järjestelmän tietokannasta löytyvä bitti, data, olisi samantien jotenkin valmis kaupan hyllylle? 05:01 Datatoimitusketjut ovat läsnä myös datan monetisoinnissa: data-as-product all over again 05:35 Kuka olisi valmis ostamaan dataasi? Kuka olisi valmis asiakkaaksesi? 06:05 Tuotteella on hinta, ja tuotteilla on asiakas. Anyone? 06:25 Mennäänkö alalla perse/teknologia edellä puuhun? 06:53 Datatuotteen asiakaskokemus saatava keskiöön

07:20 Datan monetisoinnin pääasialliset tavat. Pois harhakäsityksistä. 07:55 Martin Trederin ylistys: CDO Management handbook ja sen tuoma kiteytys: data officen tehtävä on tehdä uutta fyrkkaa, säästää fyrkkaa tai vähintäänkin pitää firma kilpailukykyisenä 09:05 Kaikkein oleellisin eli data kustannussäästöjen tuojana 10:00 Datalla jerkkua viivan alle 11:15 Data on bisnestä, bisnes generoi dataa, ei IT 11:33 Kuka on vastuussa liiketoimintayksikön tuottamasta datasta? Olisiko ko. liiketoiminnon vetäjä? 12:52 Henry Fordilla ei ollut apunaan bittejä, saattoi olla kuitenkin dataa ja tietoa 13:30 Kuka muu muka vastaisi datan laadusta kuin liiketoiminnan vetäjä?

14:00 Metafysiikan tasolta konkretiaan. Puhutaan hetki datan sijaan tiedosta.  14:35 Mark Okerstrom: organisoituminen antaa ihmisille lisenssin olla putkinäköisiä: priorisoit omia tavoitteitasi yli muiden 15:23 Siilorajat ylittävä aines: tieto ja data. Apunaan tehokkaat datan toimitusketjut. 16:13 Datan avulla vähemmän hukkaa, hukka tietää kustannuksia ja vähemmän hukkaa tekee siis eetvarttia ebitille 16:35 Ei kuitenkaan riitä että datan toimitusketjut laitetaan jiiriin organisaation sisällä: tarvitaan liiketoimintaympäristön laajuinen ote ja firmarajat ylittävät datatoimitusketjut ja niiden optimointi 17:15 Tommin edellisen elämän elävä esimerkki lentoasemaympäristöstä: matkustajatieto on hajallaan ympäri ekosysteemiin osallistuvien eri yritysten järjestelmissä 17:50 Data knows no borders or limits 19:00 Markku kiteytti lonkalta lentoasematoiminnan ja matkustajakokemuksen johtamisen kovan ytimen 19:50 Järjestelmäjargoni sivuun, ne eivät ole itse tarkoitus vaan tieto ja data ja niiden sulava liiketoiminnan 20:18 Palataan taas öljyyn, vielä kerran pojat ja tytöt. Homman laittaminen minttiin on ottanut ja vaatinut vuosikymmeniä ja itse asiassa vuosisatoja

21:28 Öljyllä on globaalit markkinat, joilla arvo punnitaan joka päivä 21:50 Datalla ei vielä tällaisia markkinoita ole. Vai onko sittenkin?! 22:35 Milloin datalla on omat markkinat? Mitä tämä voisi vaatia? 23:10 Lentoasemaympäristö jäi mieleen mutta kyllähän monessa eri yrityksessä toimitaan samankaltaisessa ekosysteemissä eli siellä on toimittajat ja asiakkaat 23:35 Perinteisen tilaus-toimitusprosessin joutsenlaulu: kyllähän datalla pystytään homma tekemään jo toisinpäin 24:10 Esimerkki rakentamisesta: rakentaminen on aliurakointia, aliurakointikejtut muodostuvat eri yrityksistä: epäjatkuvuuskohtia riittää eli datan toimitusketjut eivät ole vielä huippuunsa hiottuja 24:48 Datan markkinat: onko vaiko eikö? Hieman harhaanjohtavaa, olisi hyvä ymmärtää että markkinat hinnoittelevat jo nyt dataa: Case esimerkki Facebookin Whatsapp -kaupat 25:45 Whatsappin taseen loppusumma aikanaan oli 0.05Mrd dollaria, tähän oli kaiketi tietotilinpäätöshengessä leivottu sisään myös asiakasdatan arvo?  26:15 19Mrd dollaria oli kuitenkin Facebookin maksama, 380-kertainen hinta verrattuna silloiseen taseen loppusummaan 27:10 Facebookin omistajat ovat kuitenkin siunanneet ko. oston, ainakaan mahdollinen tyrmäys ei ole näkynyt alati kasvaneessa pörssikurssissa 28:10 Paluu Whatsappiin, datapääoma vaihtoi omistajaa! Ostettiinko tietoisesti "datajalostamo"?  29:29 Sinä ja minä ja miljardit muut muodostamme Facebookin datapääoman ytimen: asiakasdatan 29:50 Alustataloudessa winner takes it all

30:20 Dataa sellofaanissa? Kyllähän näitäkin löytyy jo, ei unohdeta näitä.  31:50 Mitkäs firmat olivat arvoikkaimpia yrityksiä 20 vuotta sitten? Entäs nyt? "TSÄDÄM" lipsahti myös Tommilta. Terkkuja vaan rahapodiin! 33:07 Bisnode ja Dun & Bradstreet mainittu. Data sellofaanissa in action! 34:08 Yritystiedolla tietenkin keskeinen merkitys päätöksenteossa monessa paikassa: tämänlaista datatuotetta ostaa moni siis mielellään! 34:55 Display-mainonnan kohdennus/yleisödata myös perinteinen esimerkki digitaalisen markkinoinnin puolelta 35:38 Tätä hommaa paukutettu menemään jo toistakymmentä vuotta 35:50 Ydinkysymys onkin: miten perinteiset, ehkä jopa konservatiivisetkin yritykset, jokainen yritys: mikä on se tietopääoma, data asset jota itse tuotat? Miten saisit siitä täyden arvon irti eli ketkä voisivat olla datatuotteidesi asiakkaita? 36:40 Kuka voisi kiinnostua siitä, juuri sinun organisaation tuottamasta aineettomasta pääomasta ja sen hyötykäyttämisestä omassa toiminnassaan? 37:10 Oura mainittu: USA:n presidentinvaalien alla markkinointipläjäys 37:22 Kirsi Pihan Rytmihäiriö-kirja mainittu: tartutaan niihin mahdollisuuksiin! 37:55 Pressanvaaliyö oli dataan perustuen vähiten nukuttu yö hetkeen, kukas voisikaan kiinnostua tästä datasta? 38:40 Innovaatioasenne ja innovointi kunniaan! 39:14 Douglas B. Laneyn Infonomicsista: data has no value when sitting idle in database, it simply ain't so! Miten saadaan dataTASE töihin? 39:55 Laita se datasi töihin! 

40:40 Datalla ei ole markkinoita, onkos tiedolla markkinat? Mitäs konsultit tekevät josseivat monetisoi tietoa? 41:25 Älä johda mutulla, johda tietoon perustuen, saatat saavuttaa kilpailuetua. 42:00 Käytiin sfääreissä ja palattiin maan pinnalle: miksi reklamaatio on hyvä mittari? 42:40 Finavia mainittu: terkkuja!  44:20 Reklamaatio on halu osallistua tuotteen tai palvelun kehitykseen 44:45 Reklamaatio ei ole uhka vaan mahdollisuus 45:05 Oppiva organisaatio ja jatkuva parantaminen: reklamaatio on palautteenantoa!

45:45 Kiitos kuulijat! Seuraavaan kertaan. Podcastit, blogit, koko ilta tulee!

04:45 Datastrategiaan! 05:17 Strategia ylipäätään: mitä sillä halutaan saavuttaa? Entäs sitten datastrategialla? 06:08 Datastrategia on väärin ymmärretty ja väärin käsitelty, pitäisi puhua datasta strategiassa 06:36 Lopulta kyse on suunnitelmasta, korkeamman lentokorkeuden sellaisesta, älä sekota operatiivisiin touhuihin 07:40 Maailma ja liiketoimintaympäristö muuttuu jatkuvasti: kysymys kuuluukin, että miten näihin muutoksiin suhtaudutaan? 08:05 Jos sinulla ei ole datastrategiaa, ja jos ei ole aikomustakaan tätä miettiä niin kannattaa alkaa valmistautumaan exitiiin, eli tässä tapauksessa konkurssiin. 08:40 Muista lentokorkeus strategiassa!

09:16 Helmuth von Moltke: "Strategia on alkuperäisen johtavan ajatuksen kehittämistä vastaamaan alati muuttuvia olosuhteita." 10:11 Thomas H. Davenport: "Companies that have not yet built a data strategy and a strong data-management function need to catch up very fast or start planning for their exit." https://hbr.org/2017/05/whats-your-data-strategy 11:20 Enää ei ole aikaa opetella ja opettaa mitä "digi" ja "data" on. Nyt pitää jo pelata, siellä on peli käynnissä. Jos et osaa pelata niin tule pois sieltä. 11:56 Datatoimitusketjut ovat, halusit tai et. Milloin ajattelit alkaa johtamaan niitä? Jos et johda niin exit tulee. Tämä on darwinistista.

12:40 Defensiivinen vs aggressiivinen (data-)strategia. 13:42 Kasvustrategia on aggressiivista, datalla voidaan tukea tätä. 15:18 Defensiivinen on "perseenturvausta"! Sillon yritetään pitää joku positio missä jo ollaan. Kaivaudutaan poteroihin. 16:36 Data governance ja seksintappaja mainittu!  17:15 Defensiivinen vs aggressiivinen välinen raja on lopulta häilyvä: molempia tarvitaan! 17:58 Kolme vuotta sitten EU syötti kaikille yrityksille suoraan lapaan: siinä oli paikka, miksette laukoneet!!! 18:45 Kannattaa muistaa, että perusasiat kuten laadulliset asiat on hyvä olla kunnossa ennen kuin lähdet sotimaan aggressiivisesti 19:30 Oikea balanssi ratkaisee! 20:00 Datatuotteen tulee olla kunnossa! 20:20 HBR - kytky. 21:00 Multiple versions of truth hidastaa tekemistä talossa ja puutarhassa

22:10 Laadullinen näkökulma: milloin (data-)strategia on hyvä ja milloin se on huono? 23:06 Richard Rumelt: "Good strategy - bad strategy" , lukusuositus! 23:53 Perisynti: strategian tavoitteet menevät sekaisin mittareiden kanssa ja toisinpäin 24:40 Päämäärä vs tavoite, suomen kieli aiheuttaa haasteita.  25:13 Goal = päämäärä. Sukelletaan jalkapallon kautta itse asiaan! 25:40 Objective = tavoite: minkälaisilla tavoitteilla saadaan niitä maaleja? Päämäärä tulee jakaa tavoitteisiin 26:02 Taktiikka mainittu ja pelaajaroolit 27:14 Strategiset päämäärät, maalit, tulisi olla usean vuoden yli meneviä asioita. Nämä tulee olla kaikilla kirkkaana mielessä. 28:40 "Tyhjän rotsin nollajohtajat" eivät osaa pilkkoa strategian päämääriä arjen tavoitteiksi 29:05 Taistelutovereiden (Stephen E. Ambrose: Band of Brothers) Foxhole Norman - huonon johtajan arkkityyppi 30:45 Kun tiedetään miten datastrategiset päämäärät jalkautuvat arkeen, ollaan jo aktiivisesti datatoimitusketjujen johtamisessa kiinni

31:30 Firmalla ei ole tavoitteita vaan ihmisillä. Kannattaak kaikkien tehdä kaikkea? Puolustajat puolustaa ja maalintekijät tekevät maaleja ja niin edelleen. Roolit keskiöön! 32:30 Ensin on käsiteltävä asia nimeltä: ydintoiminnot 33:30 Mitäs muutakaan siellä datanäkökulmasta onkaan kuin laadulliset asiat ja tietenkin toimitusketjut! Nämä pitää roolittaa. Katse kohti organisaatiota tämän jälkeen: miten resursoidaan? 34:58 Moniko todella tekee näin? Paskat johtajat huomio, tämä on teille. 35:25 Alati muuttuvat olosuhteet vaihtuvat, päämäärät pysyvät. 36:00 Tulee huomioida myös ihmisten henkinen kasvu ja kehittyminen  37:00 Palaamme taas jalkapallovertaukseen: olosuhteet muuttuvat: pelaajat vaihtuvat, vastustajat vaihtuvat jne ---> strategia on mukautumista! Edelleen kuitenkin maalintekopeli on ja pysyy. 38:08 Kentän reunalla on joku joku miettii kokonaisuutta. Toivottavasti johtajia ja oikeita sellasia. Ei tarvita "foxhole normaneita". 38:55 Kuka koutsaa datafunktiota? 39:15 Ei saa unohtaa JOHTAMISTA: ei jalkapallojoukkuekaan pärjää ilman valmentajaa ja johtamista 40:05 "Kysy tietohallintojohtajalta" ei ole enää vaihtoehto 2020-luvulla. Johtaja, jos et osaa digiä, tule pois sieltä.

40:55 Entäs arvot ja periaatteet? Entäs kulttuuri ja ylimmän johdon rooli esimerkin näyttäjänä 41:45 Kaikilla, siis KAIKILLA on parannettavaa. Myös johtajilla. Ei voi olla niin että johtajat paasaavat muutoksesta mutta eivät itse ymmärrä muuttua. 42:14 Ollaan johtamisen ytimessä: SA INT johtamisen kunnianpalautus tulee nyt "edessä johtamisen puolesta". Tästä tietenkin malliesimerkkinä Luutnantti Ronald Spiers: https://wikiofbrothers.fandom.com/wiki/The_Breaking_Point 44:14 Johdon pitää osata itse myöntää, että ei ole heti kaikkia vastauksia mutta velvollisuus on hankkia ne. 45:30 Datan demokratisointi: jokaisen pitää päästä "pöllyttämään dataa"! Työkalukoulutuksen merkitys korostuu. 46:05 Luottamus dataan pitää rakentaa: mitä luvut tarkoittavat? käsitemallinnuksen merkitys vahva. Datan laatua tulee mitata avoimesti.  46:48 Jos kompassi näyttää asteen väärään suuntaan, haittaako se, jos se tiedetään? 47:08 Palaamme VIESTINTÄÄN!

47:21 Viimeisimpänä muttei vähäisimpänä: pitääkö ihmisen mennä datan luo vai toisinpäin? 49:15 Firalla elää vahvasti rakennustyömaan ammattilaisten suusta tullut kiteytys: "Tiedon hakemisesta tiedon näkemiseen". 50:20 Viestinnän merkitys. "Itsestäänselvyys" = "mother of all fuckups". Vai assumptions? Mitä näitä nyt on!

51:13 Yuval Noah Hararin ylistys, ja, noh, ei sitä yhtä kirjaa voi ylistää. 52:00 "Tieto on valtaa", vai onko sittenkään? 52:55 "Big data tulee", höpöhöpö. Tämä on teille kaikille "bigdata-öyhöttäjille". 53:30 Keskeistä olisikin ymmärtää, että "mitä jättää tekemättä". Ei ole yksinkertaisesti aikaa "kaikkeen". 55:30 Jarno Kartelan (Fourkind) lanseeraama "sad data" in action!

57:00 Lopetus. Antakaa meille palautetta!! Kertokaa kuka voisi olla hyvä vieras podcastiin?

04:25 Tervetuloa Datapääoma podcastin vieraaksi kriisi- ja muutosviestintäkonsultti, tietokirjailija, viikon poliittiset keskustelunaiheet ruotivan Politbyroo -podcastin co-host Sini Korpinen 05:20 Saadaanko sykkeet nousemaan?  05:45 Sinin esittely

08:22 Päivän aiheena: johtaminen, ennen kaikkea muutosjohtaminen ja sen keskiössä oleva viestintä ja sen merkityksestä 08:45 Jing & Jang: Voiko olla johtamista ilman viestintää? Onko johtaminen muuta kuin viestintää? 09:00 Muutokset organisaatioissa syntyvät siitä, että ihmiset ottavat omistajuutta ja vievät muutosta omassa roolissaan eteenpäin, jotta he ymmärtävät mitä pitäisi saada aikaiseksi, on mitä suuremmissa määrin kommunikaatiokysymys 09:40 Kyse on siitä onko kerrottu kirkkaasti ja selkeästi mihin ollaan menossa? 09:53 Taitavimmat johtajat ovat sellaisia, jotka ovat taitavia sanoittamaan sen, mihin olemme menossa. 10:08 Tommi vetää kotiinpäin: digitalisaatio mainittu. Digiloikan tekemisen sietämätön vaikeus. 10:56 Mitä muutakaan datatoimitusketju on kuin 2020-luvun johtajan perustyökalu 11:45 Datatoimitusketjun termistö ei ole välttämättä itsestäänselviä vaan nekin vaativat tehokasta viestintää tuekseen

12:38 Datalukutaito nousee esiin: jokaisella pitäisi tätä olla. Onko kyse itse asiassa siitä että osataanko viestiä vai se että onko massoilla "datalukutaitoa"? 13:35 Vaikeista asioista puhutteassa mennään valitettavasti usein näiden taakse: "tää nyt vaan on niin vaikeeta" 14:15 Iso merkitys tehokkaassa viestinnässä on se, että osataan kiinnittää se viesti sellaiseen asiaan, joka vastaanottajalle on siinä hetkessä merkityksellistä 15:07 Konsulteilla taipumus viljellä "jargonia", ehkä usein jopa bullshit-bingon paikka?  16:11 Jo 1950-luvulla kirjoitettu, Darrell Huffin "How to lie with Statistics" - oiva opas "luvuilla valehteluun". Faktat ja "vaihtoehtoiset faktat" vai miten se meni?

17:15 Mikä viestinnässä on vaikeaa? Osmo A. Wiion lait, epäonnistuuko viestintä aina? 18:15 Harvoin viestinnällä on vain yksi ainoa vastaanottaja, ja tämä tekee siitä vaikeaa (toim. huom. avioliitossahan näin on mutta eipä sekään helppoa ole!) 19:20 Tarinankerronnalla voitolla yöhön? 20:00 Simon Sinek: Start With Why : miksi me teemme sitä mitä me teemme? Sen jälkeen vasta "miten" ja "mitä"? 20:25 Tietotekniikan diplomi-insinööri Toijalasta on rakastunut viestintään

20:57 Tarinankerronnasta lisää. SA INT malli, toimiiko vielä vuonna 2021? 21:55 Learning by doing kuitenkin parempi metodi? 22:10 Tarinankerronta on primitiivistä, homo sapiens leiritulen äärellä jo niitä kertoili. Tärkeintä on tunnereaktio, sillä jää mieleen. 22:55 Mikä tekee asiasta merkityksellisen ihmiselle? Jos viisari ei värähdä niin ei silloin juuri kannata odottaa mitään edistystäkään 23:35 Kun organisaatiossa aletaan vaatimaan uudenlaista toimintaa, jos ihmisillä on tunne että asia on vaikeaa ja pitää mennä epämukavuusalueelle. Jos tähän tunteeseen ei saa vastinetta / signaalia kommunikaatiosta, että löytyisi myötätuntoa ja tukea niin vaikeaa on. 24:40 Tunteen tunnustaminen on vähintä, mitä kommunikaatiossa voi tehdä 24:50 Tunnepuhe vs järkipuhe  25:25 Minkälaisia ovat 2020-luvun johtajan taidot, digi/dataymmärrys tärkeä mutta myös empatiakyky ja eritoten vahvat viestinnälliset kyvyt.

25:56 Muutosjohtaminen: kenen tai keiden pitäisikään muuttua? 26:45 Aina on helpompi vaatia muutosta toisilta kuin itseltään, riittääkö kun on lukenut pari kirjaa disruptiosta? 27:40 Johtajan ominaisuuksista vielä: pitääkö johtajan olla superihminen, joka ei tee virheitä? 28:30 Lopultahan kukaan ei ole täydellinen, olisiko aika hyväksyä tämä? Saako johtaja olla haavoittuva? 29:45 I like the fact that you are able to say that you don't know. 30:00 Aina ei kannata "creata lennossa" 30:37 Onko tässä nähtävissä sukupolvikysymystä?

31:35 SA INT - johtamisen kunnianpalautus: kertaus on opintojen äiti

32:30 Milloin on sitten viestitty tarpeeksi? 33:10 Usein saattaa syntyä harha, että asiasta on jo puhuttu aivan tarpeeksi kun sitä on käsitelty vasta pienessa piirissä ja go-live on vielä tekemättä! 34:00 Onko 4 intraviestiä hyvä? Entäs 5? 34:25 Feedback loop kehiin: kysykää ja vaatikaa kysymään! 34:50 Näihin kysymyksiin pitäisi myös pystyä vastaamaan avoimesti 37:55 Mitä enemmän viestinnän vastaanottajia, sitä vaikeampi saada viesti tehokkaasti kaikille läpi.

38:12 Kriisiviestinnän ydinongelma vs. ns. normaalin viestinnän ydinviesti 39:10 Kirjavinkkiä pukkaa taas: Kirsi Piha - Rytmihäiriö, vahva suositus 5/5 39:25 Ydinviesti? Mikä sen merkitys on? 40:35 Muutosjohtaminen ja viestinnän merkitys: onko hyvä pystyä kiteyttämään? 42:25 Linkkaus yrityskulttuurin johtamiseen, terkut Jonne Sepälle!

42:55 Digi ja data ja some ja mitä lie: isoin muutos mikä on tapahtunut on se, että kuka tahansa voi laittaa oman median pystyyn. 43:30 Onko jako sisäiseen ja ulkoiseen viestintään kuollut? 44:20 100%:sti sisäisen viestinnän aika on ohi: ei voida kieltää ketään olematta kertomatta 47:26 "Hei älä kerro sitten kellekkään, MUTTA!"

47:52 Toijalalainen dippainssi hyödyntää Linkkaria ja käräyttää konsultit! #sorisiitä 48:55 Viestintämonopolin aika on ohi!! Sinä et päätä enää mitä sinusta puhutaan! 49:15 Ainoa asia mistä täytyy pitää huoli on se, että olet LÄSNÄ keskustelussa! Ole siellä missä sinusta keskustellaan!  50:08 Case VR mainittu

50:40 Viestinnän asema organisaatiossa. Viestintä vs. markkinointi, ikuinen taistelupari? 52:14 Onko viestintä tukitoiminto? No ei pitäisi olla.

52:38 Aika on loppusanojen. Vaikka just päästiin vauhtiin!!! GAME OVER!

01:50 Datatoimitusketju lyhyesti: se on asia joka on jokaisessa organisaatiossa olemassa. Tästä ei pääse yli eikä ympäri.

02:20 Toisessa päässä on toinen kohtalon hetkistä: datan hyödyntäminen

02:35 Jotain puuttuu, eli näkyvyys toiseen datan kohtalon hetkeen: syntyhetkeen, joka tapahtuu liiketoiminnassa, toimitusketjun ylävirralla

03:05 Yhden kurssin laatujohtamisen oppien perusteella pitäisi tämä jo ymmärtää: 1x 10x 100x 1000x --> missähän ne laatuongelmat kannattaisi korjata?

03:35 "vaikea on eri asia kuin mahdoton"

03:46 Tärkeimmät painopistealueet: Johtaminen & viestintä, organisoituminen ja roolit, yrityskulttuuri ja teknologia

04:20 Tommin kahden eurosentin Guns 'n Roses Civil War intron imitaatio, kuitenkin ihan aiheesta! Miten tämä liityy dataan?

05:35 Viestintä korjaa asiat talossa ja puutarhassa

05:53 Miten kerromme mistä meillä on dataa?

06:05 Kiitos Ari Hovi pioneerityöstä ja terkut myös Johannekselle!

06:51 Ellien tuotekehityspäällikkö Juha Korpela, tervetuloa!

07:21 Käsitemallinnuksesta on kyse, Ellie syntyi ajatuksesta, että kun tehdään käsitemallinnusta, sillä olisi hyvä olla tukenaan helppoa ja intuitiivisesti käytettävä sovellus, joka tukisi todellista liiketoimintalähtöistä mallinnusajatusta. Nykyään Ellie on erillinen yhtiö.

08:16 Yhteinen filosofinen punainen lanka löytyy Datapääoman ja datatoimitusketjun johtamisen kanssa!

08:55 Liiketoimintalähtöinen tietomallinnus / käsitemallinnus, miksi juuri "liiketoimintalähtöinen" ?

09:55 Perusongelma markkinassa on se, että tietomallinnus on perinteisesti keskittynyt aivan liikaa teknologiapainoon esim. vaikkapa tietokantataulujen fyysiseen mallinnukseen kun ensin pitäisi ymmärtää oleellisin eli liiketoiminnan arjen käsitteistö: asiakas, tuote, lasku jne.

10:15 Oikeaoppisella käsitemallinnuksella vastataan ennen kaikkea kysymykseen: "MISTÄ se data kertoo?" ei niinkään se, että miltä se näyttää jossain tietokannan taulussa.

11:20 Liiketoiminnan edustajat ovat usein salakavalastikin, heidän itse tietämättään maailmanluokan data-asiantuntijoita! Kyllähän nämä ihmiset tietävät parhaiten oman liiketoimintansa arjen. Käsitemallinnuksella tehdään tämä tieto näkyväksi!

12:15 Tulisiko meidän löytää siis yhteinen kieli, jonka myötä tulemme ymmärretyksi arjessa toinen toisillemme?

12:40 On väärä kysymys esittää "MITÄ dataa teillä on", sen sijaan tulisi kysyä "MISTÄ teillä on dataa?"

13:50 Tulisi puhua ennemmin myös "informaatioarkkitehtuurista" sen sijaan, että puhutaan "data-arkkitehtuurista". Tällä saadaan tehokkaasti teknologia häivytettyä keskustelusta pois, sehän on lopulta vain mahdollistaja.

15:06 Ensimmäinen KELTAINEN KORTTI!

15:16 Datan kaksi kohtalon hetkeä, näistä se tärkeämpi eli datan luontihetki. Ennen luontia olisi jo hyvä olla ymmärrys siitä mitä käsitteitä omassa liiketoiminnassa on oikeasti olemassa.

16:35 Liiketoimintaprosessista kaikki lähtee

17:04 Käsitemalli kertoo sen, mitä siinä datan toimitusketjussa itse asiassa liikkuu!

17:41 Datatoimitusketju liittyy tähän s.e. mikä on monessa yrityksessä unohtunut on se miten datan logistiikka on hoidettu: monessako paikassa on ERILLISET infrat operatiiviselle ja analyyttiselle datalle? Ei näin tule toimia enää 2020-luvulla.

18:25 Käsitemallinnus antaa hyvät pohjat myös "data-as-a-product" ajattelulle ("data tuotteena"). Maininta rakennusalalta, Firan keskeisimmistä datatuotteista.

19:25 Käsitemalli kertoo vastauksen kysymykseen "mistä meillä on tietoa", ei tarvitse mennä käyttötarkoituksiin tai luoja paratkoon ATK-järjestelmiin tässä. Data Governance - pelikirjat vastaavat kysymyksiin käyttötarkoituksista tai tavoista joita tulisi organisaatiossa vaalia.

20:16 GDPR mainittu!

20:40 2020-luvun ilmentymä tiedosta on hyvin usein bitteinä oleva data. Lopulta data on kuitenkin vain "sarja havaintoja, jotka on kirjattu ylös". PostIT-laput ovat jossain käyttötapauksessa parempia kuin se, että laitetaan tieto ATK:lle.

21:25 "Data-arkeologi" mainittu. Eikös käsitemallinnus ole vähän arkeologin hommaa?

22:25 Kun tehdään perinteisen liiketoimintamallin disruptiota, ei pystytä myöskään lukittautumaan vanhoihin käsitemalleihin. Pitää ymmärtää myös mitä ne ovat tulevassa liiketoimintamallissa.

23:53 Tiedon ja datan poikkitieteellisyys tulee Juhan kommentissa hyvin esille: data ei tunne organisaation (eikä niiden välisiä!) siilorajoja. Mennään pilkkopimeään metsään ja aletaan sytyttelemään taskulamppuja, tämän myötä aletaan näkemään metsän puita (bottom-up).

24:15 Toinen lähestyminen voi olla se, että todetaan suoraan "emme ymmärrä mitä meidän asiakasdata ylipäätään on!". Tällöin lähestyminen on top-down painotteisempi.

24:45 Lopputulos on sama: ymmärretään mitä tietoä organisaatiossa ylipäätään on ja miten se liittyy eri toimintoihin

25:30 Ei voi olla niin, että organisaatioissa olisi dataa, joka ei liittyisi mihinkään sen liiketoiminnan arjen keskeiseen käsitteeseen!

26:45 Ei "data-driven business" vaan "business-driven data"? Mistä on kyse?

27:45 Liiketoimintaa tulisi ohjata faktiseen tietoon perustuen, ei mutulla.

28:20 Liiketoiminnan tulisi ITSE ymmärtää mistä heillä on tietoa ja miten siitä hedän omistamastaa tietopääomasta voisi saada arvoa.

30:00 Yrityksissä tulisi ymmärtää, mihin kohtaan datatoimitusketjua sitä tekoälyä ollaan soveltamassa. Ei ole yhdentekevää missä kohdassa se "muka tuottaa" arvoa ja toisaalta missä se oikeasti sitä arvoa tuottaa.

31:55 Bridging the gap: liiketoiminnan ja datan välistä kuilua kurotaan umpeen. Ei sotketa IT:tä tähän.

33:30 Vähentääkö käsitemallinnus henkilöriippuvuuksia?

34:00 Kysehän on lopulta hiljaisen tiedon näkyväksi tekemisestä. Tietohan on jo olemassa organisaatiossa, kyse on tämän tiedon ymmärrettäväksi tekemisestä.

35:10 Controller on organisaation tietopääoman "heavy user"

36:45 "Järjestelmäarkkitehtuurilla päähän lyöminen" ei oikein edistä tiedonhallinnallisia asioita

37:15 Käsitemallinnuksen avulla saadaan ymmärrystä levitettyä tehokkaasti läpi organisaation. Tämä johtaa myös datatoimitusketjujen kustannusten pienenemiseen. Kysehän on lopulta siitä kuinka nopeasti yksittäinen työntekijä pääsee sisälle siitä, mitä tietoa on olemassa, mistä tietoa saadaan ja miten sitä pääsee hyödyntämään.

39:05 Kyse on myös abstraktiokerroksen tuomisesta fyysisen datan ja ihmisten väliin. Datatoimitusketjun kustannus syntyy pitkälti siitä, kun ihmiset käyttävät aikaa fyysisen datan penkomiseen kun he voisivat saada "lentävän lähdön" näkemällä ensin metsän puilta datakartaston, käsitemallin avulla.

41:00 Controllerin perussetti: ekana päivänä syvään päätyyn räpiköimään?! :D Olisiko kartasta hyötyä alkaen ensimmäisestä päivästä?

42:15 Käsitemalli on datakartta

42:26 Controller on organisaation kaikkien datatuotteiden asiakas!

43:45 Käsitemallinnuksen sudenkuopat? "Älä tee näin"-tarinat?

44:05 Käsitemallinnus on taidetta mutta myös tiedettä

44:41 Pahin moka (taas) on ajautua ATK- ja IT-keskusteluun. "Raportti" ei ole käsite, vaan väline (paitsi Microsoftilla, koska se on heidän bisnes).

45:25 Prosessit eivät ole käsitteitä. Esim. "laskutus" ei ole käsite. Helppo happotesti on kysyä "kuinka monta näitä asioita on?" eli ei ole olemassa "kolmea laskutusta" vaan pikemminkin "kolme laskua" . Tai henkilöstö: "viisi henkilöstöä" --> ei, vaan pikemminkin "työntekijä". Ja näin edelleen.

50:10 Pyhä kolmiyhteys ja graalin malja löytyi: liiketoimintojen prosessikuvaukset, järjestelmäarkkitehtuurikuvaukset ja tiedon/datan käsitemallit --> Success delivered!

51:39 Alec Sharpin vinkit käsitemallinnukseen

53:30 Loppukiteytykset

54:10 John F. Kennedy mainittu

55:30 Lopulta kyse on liiketoiminnan mallintamisesta

Kiitos Juha Korpela @ Ellie.ai

03:38    Moni haluaa paremman yrityskulttuurin 04:06    Loppuviimein ihmiset muuttavat kulttuuria

05:36 "Avoimuus" in action: taloustiedot livenä netissä! 06:22 Kaikilla yrityksillä, myös pienillä, on yrityskulttuuri 06:40 Kun ihmiset pääsevät avoimeen tietoon kiinni, siitä tahtoo seurata jotain hyvää 07:45 Voipan taloustiedot on kenen tahansa katsottavissa firman kotisivuilla 08:10 Mitenkäs tämä kaikki liittyy nyt dataan? 09:23 Kaikki tavoittelevat hyvää yrityskulttuuria, uskomme myös että moni yritys haluaa olla dataohjautuva ja johtaa tiedolla. Datapääoma tarjoaa työkalut tähän. 10:11 Yrityskulttuuri on sitä, mitä tapahtuu kun kukaan ei katso perään 10:43 Miten Jonne näkee yrityskulttuurin merkityksen yrityksen tuottavuudelle? 11:56 Yrityskulttuurin keskiössä on hyvä johtaminen sekä arjen työn selkeys ja ymmärrettävyys

12:25 Itseohjautuvuudesta: mitä enemmän itseohjautuvaksi yrityskulttuuri menee, sitä enemmän se tarvitsee luotettavaa ja helposti käsiteltävää dataa ja tietoa toimiakseen luotettavasti ja tehokkaasti (organisaation jokaisella tasolla) 13:06 Hierarkinen johtaminen vs. organisaation itseohjautuvuus 13:50 Ei riitä että puretaan valtarakenteet vaan tilalle tuotava avointa dataa selkeitä toimintarakenteita 14:40 Datan palvelumuotoilu nousee tärkeäksi: data pitää olla helposti käsiteltävää sekä ymmärrettävää: määrä ei korvaa laatua ja käytettävyyttä 15:05 Itseohjautuvuus ja avoin data kulkevat käsi kädessä

15:36 Kokeilukulttuurista: onnistumisen ja epäonnistumisen suhde 16:13 Rohkeudesta epäonnistua ja tästä eteenpäin virheistä oppimiseen 17:10 Virheistä oppiminen on myös tietoa 17:45 Oppiminen on tietoa, oppien levittäminen on tärkeää, kun levität tietoa jonkun median avulla, tästä tiedosta tulee dataa 18:58 Putous mainittu ja rikkinäinen puhelin 19:19 Tietoa tarvitaan enemmän kun halutaan olla itseohjautuvia, keskiöön nousee myös data ja ennen kaikkea datan toimitusketjujen merkitys 19:45 Miten saamme arjessa tiedon tuottajat ja tiedon hyödyntäjät kohtaamaan, tästä on kyse datan toimitusketjun johtamisessa

20:20 Tommi vetäisee ässän hihasta ja Mark Okerstromin (CEO @ Expedia) heiton: organisoituminen antaa ihmisille oikeuden olla putkinäköisiä (esitelty myös Dan Heathin loistavassa kirjassa "Upstream: The Quest to Solve Problems Before They Happen") 21:57 Mitä organisoitumisella optimoidaan: sisäistä tehokkuutta vai kenties asiakaskokemusta? Vai optimoidaanko lopulta mitään? 23:35 Voisiko muutoksen edessä tehdä ensin jotain muuta kuin muokata organisaatiota?  24:10 Jos organisaatio muuttuu mutta tavoitteet pysyvät samoina? Mitä haetaan? 26:01 Isot organisaatiot ja niiden työkalupakin sisältö: syysorganisaatiosta kevätorganisaatioon 27:25 Kun organisaatioita muutetaan, pystytääkö enää löytämään todistettavia kausaalisuhteita organisaatiomuutoksen ja tulosten välillä: mikä oikeasti vaikutti mihinkin?

28:45 Jos muutetaan asioita, ihmisillä on taipumusta nähdä muutosten vaikutus omien tekojensa kautta, biasoitumista tapahtuu väkisinkin. 29:45 Ei unohdeta ihmisiä: managementista ja leadershipistä ja niiden merkityksestä eritoten muutoksessa. Paperilla organisaatio on helppo laittaa uusiksi mutta todellinen vaikutus ihmisten toiminnassa vaatii aikaa. 31:01 Ihmiset tekevät yrityskulttuurin, kulttuuri muuttuu vain silloin kun ihmiset muuttuvat 31:29 Markku pääsee myyntikelmuihin! 31:40 Yritys ei muutu vaan se muuttuu yksilöiden summana. Johdatko asioita ja lukuja ja onko se edes mahdollista? 32:05 Asiat ja tehtävät eivät motivoidu eivätkä ne kuule --> voidaanko numeroita ja asioita siis edes johtaa? Kuulostaisi siltä, että leadershippiä tarvitaan. 32:40 "Johdan vain asioita, ahaa, kenelle sä siis puhut?" 33:11 Yrityksellä tulee olla selkeä ja yhteinen tavoite yrityskulttuurille 33:43 Pitää olla systemaattinen tapa, jolla yrityskulttuuria johdetaan.

34:35 Arvoista ja arvojohtamisesta: arvot ovat vain sanoja paperilla, kyse on siitä miten ne konkretisoituvat organisaation arjessa tekemisenä 35:30 Ei datallakaan tee mitään ellei sillä ole asiakasta, ihmistä tekemässä sillä jotain 36:01 Organisaatiosiilot antavat meille luvan olla itsekeskeisiä ja lyhytnäköisiä. Arvoista saadaan työkalut myös organisaation siilorajat ylittävään toimintaan ja synergiaan 36:55 Arvojen tulisi edustaa tavoitekulttuuria 37:12 Arjen muutoksen johtamiseen tarvitaan ennen kaikkea johdonmukaisuutta 37:40 Hyvässä yrityskulttuurissa jokainen organisaation jäsen voi löytää punaisen langan kaikkien arjessa tapahtuvien asioiden välille 38:35 Jos johtaminen ja viestintä ovat eriparia, tuloksena on sekametelisoppa ja epäjohdonmukainen yrityskulttuuri 39:45 Kun arvot ja johtaminen ovat synkassa keskenään, yrityskulttuuri tuntuu vahvalta 40:07 Ei pidä olla olemassa jotain universaalia "hyvää yrityskulttuuria" : se pitää aina rakentaa suhteessa kunkin yrityksen liiketoimintaan 41:11 "Firman luottokortit ja säkkituolit kaikille" ei copypaste-kulttuuria kiitos!

41:35 Loppua kohden laskettelu. Viimeiset nostot.  42:25 Jonnen loppusanat: "data mainittu!" 43:15 Datassa määrä ei korvaa laatua, yhdellä bitilläkin voi olla iso merkitys. Vakava viesti kaikille "BIGDATA - öyhöttäjille"!

46:18 Isot kiitokset Jonne Seppä ja Voipa!

08:40 Laaja-alaisin rooli, keskushyökkääjä ja valmentaja samaan aikaan: Chief Data Officer (CDO)

09:57 Seuraava rooli: oman prosessinsa tuottaman datan omistaja ja sen laadusta VASTAAVA taho: liiketoiminnan prosessin omistaja tai liiketoimintajohtaja. 11:40 "Data knows no borders": data ei tunne siilorajoja, joten datan johtaminen pitää järjestää poikkitieteellisesti, yli siilorajojen.

12:30 Seuraava rooli: taho datatuotteiden ja datapalveluiden takana: datatuotteen omistaja. 13:12 Datatuotteita on kahden tyyppisiä: masterdata/ydintietotuotteita ja prosessidatatuotteita.  14:30 Masterdatatuote, tuo unohdettu ja kauan kadoksissa ollut tuote. 16:30 Myynti- ja markkinointifunktioiden datatuotteista 21:50 Summeeraus rooleista tähän asti: CDO, liiketoimintajohtaja ja datatuotteen omistaja / datatuotepäällikkö.

22:45 Viimeisenä, vain ei suinkaan vähäisimpänä: datatuotteen ASIAKAS. 23:20 Datatuotteen asiakas ei välttämättä ole yhtä kuin yrityksen, tai sen tuotteiden asiakas. 23:49 Datatuotteen asiakkaita on joka puolella, myös organisaatiosi ulkopuolella!

24:17 Hei wanhat työkaverit! Missä ovatkaan data engineerit ja data scientistit? Vieläkö teitä tarvitaan? ;)

26:10 Datan puhdistaminen ylipäätään tai etenkin hyödyntämishetkellä on VÄÄRÄ paikka! Kannattaa ratkoa virheet datatoimitusketjun yläjuoksulla, eli siellä missä virheen korjauskustannus on 1x. Hyödyntämishetken äärellä virheen korjauksen kustannus on 1000x ja siitä ylöspäin.

27:14 Avoin kirjeemme/kysymyksemme kaikille data engineereille ja data scientisteille.  27:40 Avoin kirjeemme/kysymyksemme kaikille liiketoimintajohtajille. 28:15 Wanha kunnon 20/80 - sääntö: sehän on nyt vaan tyhmää maksaa liikaa.

29:15 Summa summarum: datatoimitusketjun johtaminen ja roolit vielä kerran: CDO, liiketoimintajohto, datatuotteen omistaja ja datatuotteen asiakas. 30:50 "Datakulttuuriministeri mainittu". 31:10 Data ei ole IT-asia 31:44 Datan laadun takaaja on viime kädessä liiketoiminnan johtaja / prosessin omistaja. Piste. 32:00 Huom, johtajien ei kannata itse näpytellä vaan JOHTAA. 32:39 Eikö olisi kiva keskittyä arvon hukkaamisen sijaan arvon tuottamiseen? 33:00 Datatuotteen asiakas voi olla "missä vain"

33:13 Nyt loppu. Kiitos ja heipat. 34:28 Tommi vetää vielä ässän hihasta siinä viime metreillä! 35:00 Olikohan masterdatatuote kunnossa? ;) 36:08 Varoittava esimerkki käyty läpi. Muistakaa datan laadun varmistus jo yläjuoksulla, toimitusketjun alkulähteillä.

36:48 Nyt loppu (oikeesti). 37:05 Lähettäkää palautetta. Ollaan jo saatu kivasti palautetta, haluamme enemmän!

#datatoimitusketju #datapaaoma #roolit #data

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, 1000x Tarkastellaan 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 Summeeraus. Tämä on matka. Olemme saaneet palautetta, lähettäkää sitä lisää! Tulkaa mukaan ja haastakaa meidät! Näin saamme aikaan dialogia ja sitä kautta voidaan itse kukin jopa oppia jotain!

37:20 Heräsikö pelko omien datatoimitusketjujen mahdollisesta, huonosta hapesta? Huolesi on todennäköisesti täysin aiheellinen. Ei hätää. Me autamme.

5:15 Viive ja ylimääräiset kustannukset datan toimitusketjussa: miksi tyydymme “kerran kuukaudessa” - johtamiseen? Kuinka tehokasta on johtaminen tällä syklillä? Syynä ollut ehkä ennen ATK mutta ei enää! 

6:15 Pomo piilossa? Kulkeeko viesti etulinjasta johtoryhmään? Onko tuon tiedon (datan) toimitusketju kunnossa?

8:10 “Data on IT-asia”, no ei muuten ole! Nyt ollaan perisyntien ytimessä.

9:40 Case Liiketoimintojen ulkoistukset: meneekö kriittinen informaatiopääomasi pesuveden mukana? Tuletko luoneeksi kriittisen epäjatkuvuuskohdan liiketoimintatietosi (datasi) toimitusketjuun?

11:00 IT-ulkoistukset ja kankeat taustajärjestelmät. Ollaanko tehty kriittinen isku datan toimitusketjun alkulähteille?

12:55 Kysymys on tästä hetkestä: paljonko kriittisen liiketoimintadatan tuottaminen ja toimittaminen maksaa yrityksellesi juuri NYT? Toisin sanoen: kuinka kallis datan toimitusketjusi on tällä hetkellä?

15:05 Datan toimitusketjun keskeisimmät vaiheet: synty, matka ja päämäärä eli hyödyntämisen hetki. Informaation / tuottamisen transaktiokustannus? Jako operatiiviseen ja analyyttiseen dataan rampauttaa datan toimitusketjusi: tätä jakoa ei enää tarvita!

18:30 Pistemäisistä tekoälyratkaisuista ja “AI MIXEReistä”

18:55 Ensimmäinen varoitus Markulle: keltainen kortti!

19:53 “Data & analytiikka” - pakkoavioliiton purkaminen on käynnistettävä nyt: se on ONGELMAN ydin!

23:30 “Data-as-product” ja “Data-as-service” - ajattelu tuo avaimet onneen. Keskiöön datatuotteiden asiakastyytyväisyys, tuotekehitys ja ennen kaikkea toimitusketjun optimointi.

24:30 Onko DW (tietovarasto) historiaa? Markun pikakatsaus ATK:n historiaan. Onko nykyinen kulttuuri valettu vanhentuneille perustuksille?

26:00 Onko käsillämme myös (data-)työmarkkinoiden muutos? Tarvitaanko enää “ETL-kehittäjiä” tai “tietovarastoasiantuntijoita” ?

27:10 Yhden teollisuudenalan muutos tapahtuu nyt: datateollinen vallankumous on täällä!

27:50 Teknologia kehittyy nopeammin kuin johtamisen menetelmät ja kyvykkyydet.

28:15 Tuleva kirja ei ole pääasia, se on ainoastaan yksi viestimme kanava. Tärkeintä on aikaansaada AJATTELUN MUUTOS.

29:25 Osaamisista ja rooleista lisää. Moderni tiimi ei koostu ETL- ja tietokantataulujen indeksien ruuvaajista vaan fullstack-devaajista. Ei unohdeta kapellimestarin tarvetta: myös oikea pelikirja tarvitaan.

32:30 Summeeraus ja katse tulevaan sekä seuraaviin jaksoihin. Jatkossa luvassa myös vierailijoita. Muistakaa, että datatoimitusketju pitää nähdä seuraavien lasien läpi: - johtaminen ja viestintä - organisoituminen & roolit

- yrityskulttuuri

- teknologia

Tervetuloa mukaan!