Det är inte ovanligt. Många analysprojekt tar sig aldrig förbi dashboard-stadiet eftersom grunden inte är tillräckligt stark. Det saknas sammanhang, struktur och förtroende för data och utan förtroende förlorar siffrorna sin betydelse.
Tekniken är inte lösningen i sigI princip kan en analysplattform ge ditt företag en enorm skjuts framåt. Den kan sammanställa data från olika system, skapa en överblick och öppna upp för nya möjligheter med hjälp av AI och automatisering. Men plattformen gör det inte ensam.
Det verkliga värdet realiseras först när avancerad teknik samverkar med en robust datagrund och en tydlig förståelse för verksamhetens databehov. Detta förutsätter tydlig styrning, tydligt ägarskap och en nyanserad syn på datamognad.
Du kan tänka på att arbeta med data som en resa. För det första handlar det om att samla in och lagra data på ett strukturerat sätt. För det andra handlar det om att förstå och kvalitetssäkra den genom en datamodell som är meningsfull för verksamheten.
Först därefter blir det realistiskt att analysera och agera på din data - det är då analysplattformen verkligen gör skillnad. Många hoppar direkt till det sista steget och får till slut fantastiska dashboards som inte kan användas i praktiken eftersom datakvaliteten släpar efter.
Ett viktigt mål för många organisationer är att etablera en enda sanningspunkt, en gemensam och tillförlitlig datagrund som alla beslut baseras på.
När ekonomi, försäljning och drift arbetar utifrån samma data försvinner de klassiska "versionerna av sanningen". Det bygger förtroende och gör det möjligt att använda analyser som underlag för verkliga, datadrivna beslut, inte bara som ett rapporteringsverktyg.
I vår dialog med företag märker vi ofta att AI börjar bli meningsfullt först när de grundläggande relationerna mellan system, datakällor och ägarskap är på plats. Det handlar sällan om mer teknik, utan om bättre struktur.
Läs mer om detta: Petoro säkerställer datakvaliteten med Source of Truth
Du kanske redan har börjat din analysresa med stora ambitioner: att bli datadriven, automatisera rapporteringen eller använda AI för att förutsäga allt från försäljning till produktionsstopp. Ambitionerna är bra, men utan en tydlig affärsförankring riskerar projekten att stanna av.
De mest framgångsrika initiativen tar ofta sin början i en tydligt avgränsad del av verksamheten där datadrivna åtgärder kan skapa påtagliga resultat. Det kan exempelvis innebära att effektivisera manuella processer, förbättra prognosprecisionen eller öka transparensen i arbetsflöden. Det är avgörande att användarna ser det konkreta värdet och känner förtroende för de resultat som genereras.När det förtroendet finns på plats kan plattformen gradvis användas för mer avancerade användningsområden - till exempel AI eller automatiserat beslutsstöd.
På Cegal ställs vi allt oftare inför frågor som "hur får vi ut verkligt värde av det vi redan har?" snarare än "vilket verktyg ska vi använda?". Det innebär ett skifte från teknikval till datamognad, styrning och affärsrelevanta användningsfall - ett avgörande steg mot att gå från databrus till beslutskraft.