Kaikki kelmut eivät valitettavasti näy tässä oikein, mutta anti mennä :) Vielä beta-vaiheessa oleva, termiviidakon selviytymisopas kaikille, jotka ovat koittavat ymmärtää mitä se kaikki datahöpinä tarkoittaa. Tullaan elävöittämään myöhemmin vielä esimerkkien avulla.

1. DATA-SUOMI-SANAKIRJA
Termiviidakon selviytymisopas
© Leisca Contents

2. YLEISTÄ DATASTA
Data ei ole IT:n synonyymi.
© Leisca Contents

3. ”VUONNA 2002 (SIIS YLI KYMMENEN VUOTTA SITTEN !!)
HEIKKOLAATUINEN DATA AIHEUTTI
SUOMALAISILLE YRITYKSILLE ARVIOLTA 10
MILJARDIN EURON TAPPIOT ”
- DAMA FINLAND ARVIO ECKERSONIN TUTKIMUKSEN POHJALTA -
© Leisca Contents

4. ”ALKUJAAN TODELLISUUTTA REKISTERÖITIIN
DATAKSI.
NYKYÄÄN DATA ON TODELLISUUS.”
- PETER R. BENSON, ECCMA -
© Leisca Contents

5. MITÄ ON DATA?
Perustermit tutuksi:
© Leisca Contents

6. DATA ON INFORMAATION RAKENNUSAINE
Informaatio
Data
Yksittäiset termit, kirjaimet,
symbolit, signaalit. Järjestelmät
välittävät dataa toistensa kesken.
Data prosessoidaan
informaatioksi.
Dataa ymmärrettävässä muodossa, datasta
tehty tulkinta. Esim. Varastoinnissa yhdistetään
eri datoja (tuotekoodi ja numeraalinen
saldotieto), jonka perusteella voidaan
muodostaa informaatiota siitä, onko tuotetta
varastossa ja kuinka paljon.
© Leisca Contents

7. ESIMERKKI
Etunimi Sukunimi Puhelin Maa Kaupunki Postinro Katu Talonro Rappu Asunto/
ovi
Kalle Niemi 04012345 Suomi Pori 28130 Teljänkatu 8 A 3
DATA
Ylläolevasta datasetistä voidaan muodostaa erilaista
informaatiota käyttötarpeen/ kontekstin mukaan.

8. DATA IS WHAT IT IS AND INFORMATION IS WHAT
WE MAKE OF IT.
- PETER R. BENSON, ECCMA -

9. MASTER DATA - METADATA - REFERENCE DATA?
MASTER DATA
§ Tarkoittaa yrityksen liiketoiminnalle
tärkeään informaatioon liittyvää dataa,
kuten asiakasdata, työntekijädata,
toimittajadata, tuotedata, materiaalidata
yms.
§ Master Data on yrityksen strateginen
resurssi ja sitä tulee hallita sen mukaisesti.
METADATA
§ Metadata on dataa datasta tai datan
taltioinnista (esim. Kuvatiedoston
tallennusasetukset)
§ Esimerkiksi Word-dokumentti sisältää
metadatana dokumentin tekijän,
tallennuspäivän, muokkauspäivän,
avainsanoja, tiedoston koon yms.
§ Metadataa hyödynnetään parantamaan
tiedon löydettävyyttä.REFERENCE DATA
§ Organisaation ulkopuolelta tulevaa
standardidataa, kuten valuuttakoodit
(EUR, USD yms.) tai maakoodit. Myös
toimittajan tai valmistajan omasta
tuotekoodista puhutaan usein
referenssidatana.
© Leisca Contents

10. BIG DATA
§ Suurten, jäsentymättömien tietomassojen käsittely, johon ihmisaivot tai
perinteiset tietokantaratkaisut eivät itsekseen kykene.
§ Esimerkiksi Facebookin palvelinkeskuksissa tapahtuva viestiliikenne tai
Amazon.com –verkkokaupan ostotapahtumat kerryttävät valtavat
määrät dataa.
§ Usein viitataan myös useista eri lähteistä koostettuun suureen
datamassaan, jota analysoidaan esim. Sää- ja liikennetietojen suhdetta
kuluttajan ostokäyttäytymiseen.
§ Datan määrän kasvaessa joka vuosi eksponentiaalisesti myös
määritelmä siitä, mikä oikeastaan on ”BIG”, elää jatkuvasti.
© Leisca Contents

11. DATAN HALLINNAN TERMINOLOGIA
Perusteet hallussa?
© Leisca Contents

12. MDM ELI MASTER DATA MANAGEMENT
§ Ylätason käsite, jolla pyritään kuvaamaan sitä toimintamallien,
sääntöjen ja työkalujen muodostamaa kokonaisuutta, millä yritys luo ja
ylläpitää master dataa.
§ Ei tarkoita mitään yksittäistä, tiettyä tapaa toimia.
§ Master data management lähtee useimmiten liikkeelle päällekkäisten
datojen poistamisesta hallinnan keskittämisellä, ettei esim. sama tuote
esiinny useampaan kertaan, mahdollisesti eri kuvaustiedoin yrityksen
tietojärjestelmissä.
§ Muita tyypillisiä kehittämisen osa-alueita ovat mm. datan laatu, datan
luokittelu ja datan identifiointi.
© Leisca Contents

13. DATA GOVERNANCE
§ Viittaa useimmiten datahallinnan prosessien ja työkalujen määrittelyihin
ja vastuujakoihin.
§ Jos master data management kuvaa enemmänkin operatiivista
kokonaisuutta, niin data governance viittaa tuon kokonaisuuden
määrittelyyn, ohjeistukseen, tavoitteiden asetantaan, johtamiseen yms.
§ Data Governanceen liittyvät osa-alueet:
Data Quality, Data Security, Data Storage, Data Warehouse & Business
Intelligence, Data Modeling & Design, Data Integration & Interoperability, Data
Architechture.
Data Governance ilman operatiivista datan hallintaa muodostuu nopeasti
akateemiseksi himmeliksi.
© Leisca Contents

14. DATA GOVERNANCE ESIMERKKIMALLI
(MALLEJA ON USEITA ERILAISIA)
Määrittele
vastuut
Jalkauta säännöt
Tarkasta /
hyväksy
Eskaloi
Luo säännöt
Auditoi /
Taltioi
Jäljitettävyys
Korjaa
ongelmat
Tarkkaile /
raportoi
Määrittele
käytännöt
Profilointi ja
löydökset
Datan laatu
DataOwners
Määrittely
DataStewards
Käytäntö
DataCustodians
Operointi
Spesifikaatiot
Spesifikaatiot Tapahtumat (poikkeamat, rikkeet..)
Raja-arvoissa pysyminen
© Leisca Contents

15. MASTER DATA MANAGEMENT
=
KÄSITE KUVAA OPERATIIVISTA MASTER DATAN
HALLINTAA.
DATA GOVERNANCE
=
KÄSITE KUVAA DATAN HALLINTAAN LIITTYVÄN
OPERATIIVISEN TOIMINNAN OHJAAMISTA JA
MÄÄRITTELYÄ
© Leisca Contents

16. DATAN HALLINNAN ALAKÄSITTEET
Yhä syvemmälle viidakkoon:
© Leisca Contents

17. HALLINTOHENKILÖT
DATA OWNER =
Datan oikeellisuudesta vastaava, määrittelee mm. Datan laatuvaatimukset ja
prosessikehyksen data-alueen ylläpidolle. Useimmiten ylemmän johtotason
henkilö, esim. Myyntijohtaja voi olla asiakasdatan Data Owner. Päävastuullinen
omasta data-alueestaan.
DATA STEWARD =
Data Steward eli kavereiden kesken Data Paimen valvoo ja huolehtii, että
määritellyt reunaehdot toteutuvat käytännössä ja korjaa virheitä tarvittaessa.
Määrittelee. Keskeinen rooli datan laadun parantamisessa informaation
elinkaaren eri vaiheissa.
DATA CUSTODIAN =
Usein IT-osasto, jonka tehtävänä on huolehtia datan turvallisesta taltioinnista,
liikkuvuudesta, pääsynhallinnasta ja muista käytännön asioista.
© Leisca Contents

18. DATAHALLINNAN OSA-ALUEET
Data Quality =
Datan laatu. Vaikkakin usein luokiteltu omaksi osa-alueekseen, niin kaikki datan
hallinnan toimenpiteet tähtäävät lopputulemana datan laadun parantamiseen
ja varmistamiseen.
Eri dataryhmillä voi olla erilaisia laatuvaatimuksia, mutta usein laatua peilataan
seuraavaan viiteen (5) ehtoon *Dama finland:
① ACCURACY: data kuvastaa oikein reaalimaailman tilannetta
② COMPLETENESS: kaikki tarvittava tieto on annettu
③ CONSISTENCY: tieto on yhdenmukaista esim. järjestelmien välillä
④ DUPLICATION: samaa tietoa ei ole kahdesti
⑤ TIMELINESS: tieto on saatavilla riittävän nopeasti
© Leisca Contents

19. TYYPILLISIÄ VIRHEITÄ DATASSA
SISÄLTÖVIRHEITÄ:
§ Kirjoitusvirheitä tai saman asian kirjoittaminen useilla synonyymeilla (vrt.
Helsinki, Hki), joka johtuu sääntöjen puuttumisesta.
KENTTIEN VÄÄRINKÄYTTÖÄ:
§ Vääriä asioita pistetty vääriin kenttiin. Esimerkiksi materiaalidatassa
toimittajatieto laitettuna tekniseen kuvauskenttään.
LUOKITTELUHAJONTAA
§ Sama asia laitettu luokiteltu eri kategoriaan.
LÖYDETTÄVYYS KÄRSII, DUPLIKAATTIEN MÄÄRÄ KASVAA JA RAPORTIT
EIVÄT PIDÄ PAIKKAANSA.

20. HAJATELMIA DATAN LAADUSTA
ACCURACY=
Mitä ”vastaa reaalimaailman tilannetta” tarkoittaa datan laadun osalta?
Laadukkaan datan ei tarvitse vastata reaalimaailman tilannetta,
informaation täytyy.
TIMELINESS=
Laadukas data ei ole aikariippuvaista. Laadukas informaatio on.
LAADUKAS DATA EI TAKAA LAADUKASTA INFORMAATIOTA, MUTTA ILMAN
LAADUKASTA DATAA EI VOI OLLA LAADUKASTA INFORMAATIOTA.
© Leisca Contents

21. DATAN LAATU EI OLE UNIVERSAALI KÄSITE.
DATAN LAADUN MÄÄRITTELEE DATAN
TARVITSIJA.
© Leisca Contents

22. DATAHALLINNAN OSA-ALUEET
Data Security =
Datan turvaaminen & suojaaminen, pääsynhallinta. Näihin liittyvät työkalut ja
toimintatavat.
Data Storage =
Datan taltiointi/ varastoiminen ja varmistus. Työkalut ja toimintatavat, eli koska
arkistoituu, miten käytettävyys ja 24/7 pääsy on varmistettu yms.
Data Warehouse =
Keskitetty tietovarasto, joka taltio dataa eri lähteistä yhteen pisteeseen
useimmiten raportointia varten.
Business Intelligence =
Ratkaisu, joka muodostaa erilaisia liiketoimintanäkymiä, -raportteja ja
-analytiikkaa Data Warehouseen taltioidusta datasta päätöksenteon tueksi.
© Leisca Contents

23. DATAHALLINNAN OSA-ALUEET
Data Modeling & Design =
Prosessi , jonka tarkoituksena on määrittää ja luoda datavaatimukset
tukemaan parhaalla tavalla liiketoimintaprosesseja ja niihin liittyviä
järjestelmiä.
Data Integration & Interoperability =
Määrittely ja toteutus; miten data liikkuu ja toimii eri järjestelmien välillä,
miten dataa siirretään.
Data Architechture =
Määrittelee mallit, politiikat ja säännöt mitä dataa taltioidaan, minne, miten,
miten se parhaiten valjastetaan liiketoiminnan tarpeisiin.
© Leisca Contents

24. MIKSI KANNATTAA TOIMIA NYT
”Ainahan ne on ollut kuralla…”
© Leisca Contents

25. YLEINEN ENNUSTE:
TULEVAN VIIDEN (5) VUODEN AIKANA DATAN
MÄÄRÄ YHDEKSÄNKERTAISTUU (9).
© Leisca Contents

26. 1. DATAN KOKONAISMASSA TULEE OLEMAAN YLI 35 ZB* (2011 = 1.8 ZB)
2. ORGANISAATIOIDEN INFORMAATIOMÄÄRÄ KASVAA 50-KERTAISEKSI
3. INFORMAATIOSIILOJEN ( TIEDOSTOT, OBJEKTIT, LAITTEET JNE. ) MÄÄRÄ
KASVAA 75-KERTAISEKSI.
4. PALVELINTEN ( FYYSISTEN JA VIRTUAALISTEN ) MÄÄRÄ
KYMMENKERTAISTUU.
5. IT-OSAAJIEN MÄÄRÄ KASVAA VAIN 50 %
- IDC Digital Universe Study, 2012 -
Vuonna 2020:
*1 ZB = 1 099 511 627 776 GB
© Leisca Contents

27. KOKO DATAMASSAN VOISI TALTIOIDA
39 MILJARDILLE 1 TB:N ULKOISELLE
KIINTOLEVYLLE.

28. 1,9 CM KORKEISTA KIINTOLEVYISTÄ
RAKENTUISI
741 000 KM KORKEAN TORNI

29. 2020
=
ENEMMÄN TYÖSTETTÄVÄÄ JA VÄHEMMÄN
KÄSIPAREJA.
© Leisca Contents

30. NIIN MITÄ SE DATA OLI?
Eksekjuutiv sammari:
© Leisca Contents

31. DATA IT
© Leisca Contents

32. DATA =
© Leisca Contents

33. KIITOKSIA
© Leisca Contents
Kalle Niemi
+35840 702 6270
kalle.niemi@leisca.com
@kaheniem