Skip to content
Joacim Lindberg
Hugo Söderberg03 apr 20233 min read

4 snabba med Joacim Lindberg

Joacim har jobbat på Centigo i ett år och efter att ha bidragit med nya perspektiv till vår kunskapsbank inom Data Governance delar han nu med sig av sina insikter inom området under fyra snabba frågor.

Vad är Data Governance och varför är det viktigt?

Lite kortfattat så skulle jag säga att Data Governance är processtrukturen ett bolag väljer att sätta upp och hantera all sin data på, så den reflekterar organisationens operationella flöden. Därtill kommer sedan hur man underhåller och hanterar data i diverse underliggande system. Varför det är viktigt är just för att data speglar organisationen och hur den ser ut. Om man, som det ofta är i dagsläget, ska fatta datadrivna beslut och öka sin effektivitet underlättar det inte direkt om den data man har är ”smutsig”. För att vara konkurrenskraftig i längden i ett samhälle som blir allt mer digitaliserat så måste man tillsätta resurser för att säkerhetsställa att man har en hög datakvalité inom bolaget. Besluten i en organisation kan komma att speglas utav datakvalitén, bättre data – bättre beslut!

Vad ser du som en framgångsfaktor när det kommer till Data Governance?

Först och främst måste man ta ett helhetsgrepp kring hanteringen av sin data. Allt från städning till underhåll och uppskapande. Data idag är ju egentligen en monetär faktor, om man ska vara lite krass. Organisationer bygger i regel sina beslut på data och att allting vi gör idag genererar någon form av data. Du vet ju själv hur uppkopplat allt är idag, allt från appar till stora IT-system i molnen etc – allt är data! Av den anledningen måste man ha ett helhetsperspektiv i Data Governance-frågan för att få din verksamhet att kunna dra nytta av all den information som finns inlåst i IT-stödda processer.

Den bild jag har fått är att man ibland är lite för fokuserad på vad som står i bokföringen och glömmer bort det som ligger till grund för de goda resultaten. Vill man öka sin effektivitet och lönsamhet är en god Data Governance-struktur en av nycklarna för framgång. Då kan man fatta mer precisa, datadrivna beslut utifrån hur verksamheten faktiskt ser ut. Har man inte det, och inte underhåller sin data över tid riskerar man att betala en högt pris. Det är en aspekt av det.

En annan intressant aspekt är att i dagsläget, med den fart allting digitaliseras och internationaliseras, så dyker det upp nya versioner av befintliga system som är kraftfullare, ger bättre stöd och är mer användarvänliga. Med detta följer att systemstöden för äldre versioner försvinner och tvingar bolagen till att uppdatera sina befintliga system och sedan migrera över data. Om man bra koll på sin master- och historiska data kan man komma upp till speed med det nya, spara tid och pengar under förflyttningen samt bli mer effektiv! Har organisationen en decentraliserad datastruktur med lokala processer blir frågan kring Data Governance än mer komplex och blir därför ännu viktigare att prioritera. 

Vad är första stegen för att lyckas med en Data Governance strategi?

Se till att ha ordentliga processtrukturer och informationsstyrning. Därefter se till att centralisera styrningen för datahantering så att direktiven är desamma genomgående inom organisationen. Ska tilläggas att detta inte är lätt alla gånger, men om man börjar sätta dessa byggstenar på plats tidigt i skedet så underlättar det omställningen vid systembyten och vägen till en harmoniserad data.

Vilka är de vanligaste fallgroparna? 

Bra fråga! Jag skulle säga att en del är att man inte har en ordentlig ”ägarstruktur” eller man skulle kunna uttrycka det som att det inte finns en tydlig datastruktur på plats. Man måste försöka se till att ha en enig uppfattning om hur sin data ska skötas. En annan fallgrop är att man glömmer masterdatans vikt i sammanhanget och stirrar sig lite blind på det som till synes är det som genererar pengar – lagerhållningsdata, säljordrar, inköpsordrar osv. Men den data som dessa objekt bygger på nedprioriteras ofta, vilket blir tidskrävande och kostsamt att korrigera i efterhand - Börja definiera data från toppen!

Kontakta Joacim Lindberg

avatar

Hugo Söderberg

Managementkonsult

RELATERADE ARTIKLAR