Når analytics bliver forretningskritisk – hvem har egentlig ansvaret for driften?

Når dataanalyser styrer beslutninger hver dag, er det ikke nok, at løsningen fungerer nogle gange. Hvem har ansvaret for driften, når analyserne for alvor bliver forretningskritiske?

I mange organisationer er dataanalyse gået fra at være en støtte for forretningen til at være en forudsætning for at træffe beslutninger. Dashboards med nøgledata og KPI'er bruges dagligt i ledelsesmøder, opfølgninger og operationelle møder.

Når tal mangler, opdateringer trækker ud, eller performance svigter, påvirker det ikke kun analysefunktionen, men hele organisationen.

Alligevel er det ofte driften af analytics, der falder mellem to stole. Kan du genkende dig selv?

Fra projekt til kapacitet - uden ejerskab

Mange analyseplatforme er blevet bygget i etaper. Et indledende projekt leverer rapporter og dashboards. Nye behov opstår, flere datakilder kobles på, og løsningen vokser.

Teknisk set fungerer alt, men organisatorisk sker der noget undervejs.

Når analytics bliver forretningskritisk, behandles det stadig ofte som et projekt, selv om det i praksis er blevet en løbende kapacitet, der skal fungere hver dag.

Her opstår det samme grundlæggende problem som på mange andre områder, f.eks. databeskyttelse: Uden klart ejerskab bliver ansvar, prioriteringer og opfølgning uklare. Det er sjældent et akut problem i starten, men med tiden bliver konsekvenserne tydelige.

Når signalerne begynder at vise sig

Manglende ejerskab viser sig sjældent som en enkelt stor fejl. I stedet opstår der et mønster:

• Problemer med ydeevne og tilgængelighed dukker oftere op
• Opdateringer tager længere tid end forventet
• Ændringer opfattes som risikable
• Viden ligger hos enkeltpersoner i stedet for fælles arbejdsgange

Problemet er sjældent, at løsningen er dårligt bygget. Det handler ofte om, at ingen har det overordnede ansvar for driften af analytics, selv om det er blevet forretningskritisk.

Ansvar hos BI, men uden klare rammer

I mange organisationer ligger det operationelle ansvar hos BI-ansvarlige eller Analytics Leads. De skal holde dashboards kørende, sikre pålidelige data og give forretningen det beslutningsgrundlag, den har brug for.

Samtidig er det ikke ualmindeligt, at:

• Drift og overvågning er reaktiv
• Problemer behandles først, når de påvirker brugerne
• Prioriteringen sker ad hoc
• Ansvaret eksisterer, men uden et klart mandat eller de nødvendige ressourcer

Det skaber skrøbelig drift. Analyseplatformen er forretningskritisk, men styres ikke som et forretningskritisk system. Resultatet er personafhængighed, brandslukning og et konstant fokus på symptomer.

Drift er mere end teknologi

Når analytics ikke fungerer, som den skal, er det let at blive fanget i tekniske diskussioner. Men drift handler mindst lige så meget om struktur, ansvar og arbejdsgange, som det handler om teknologi.

Kontrolleret drift af analytics betyder f.eks:

• Tydeligt ejerskab af hele analysemiljøet
• Løbende overvågning af tilgængelighed og ydeevne
• Fælles prioriteter
• Forudsigelighed over tid

Ligesom med databeskyttelse er det ikke nok, at løsningerne er designet korrekt. De skal også administreres og overvåges løbende.

Når analyse behandles som infrastruktur

Efterhånden som dataanalyse bliver en central del af den måde, forretningen styres på, ændrer kravene sig. Analyseplatformen skal behandles som den infrastruktur, den er, med klare ansvarsområder og langsigtet styring.

Det betyder et skift fra:

• Enkeltstående rapporter til et samlet analysemiljø
• Reaktiv håndtering til løbende forbedringer
• Personafhængighed til fælles ansvar

Sådan arbejder Cegal med ejerskab og kontrolleret drift af analytics

I arbejdet med organisationer, hvor dataanalyse er blevet forretningskritisk, ser vi det samme mønster. Løsningerne er på plads, men ansvaret for drift, opfølgning og langsigtet udvikling er uklart.

Udgangspunktet er derfor, at analyseplatforme skal behandles som forretningskritisk infrastruktur. Det betyder et klart overordnet ansvar for analysemiljøet, hvor stabil drift, struktur og løbende forbedringer er centrale elementer.

I praksis betyder det:

• At etablere et klart ejerskab af analyseplatformen
• At skabe forudsigelighed i drift og forandring
• At reducere personafhængighed gennem fælles arbejdsmetoder
• At sikre, at analytics fungerer stabilt, selv når kravene stiger

Det frigør tid og fokus fra driftsproblemer, så du kan bruge indsigterne i praksis.

Næste skridt: fra ansvar til kontrol

At identificere behovet for ejerskab er et første skridt. Det næste er at se, hvordan driften af analytics kan organiseres, så den fungerer stabilt over tid.

Læs mere: Data Analytics as a Service – få styr på drift og administration af dataanalyse