Data Journey förklarad
En Data Journey är den väg data tar från insamling till att skapa insikter och stödja beslut. Det handlar om att ha kontroll över hela processen – från insamling och lagring till analys och användning. Utan en tydlig plan kan data lätt bli en belastning snarare än en tillgång.
Genom att definiera en tydlig datastrategi och implementera god datastyrning (Data Governance) säkerställer man att data är tillförlitliga, tillgängliga och relevanta. Det lägger grunden för att bygga en stark datakultur i organisationen, där alla förstår värdet av data och hur de kan användas effektivt.
En framgångsrik Data Journey innebär också att ha rätt dataplattform och infrastruktur på plats, så att data kan hanteras säkert och effektivt. När alla viktiga datakomponenter är på plats blir det billigare, enklare och snabbare att utveckla eller integrera avancerade data- och AI-tjänster. POC-tiden är förbi – nu handlar det om att skala upp fler data- och AI-lösningar.
Kort sagt är en dataresa det ramverk och den kompetens du behöver för att lyfta din verksamhets arbete med Data & AI. Vi hjälper dig att professionalisera de nyckelområden som är mest värdefulla i kapplöpningen mot att bli en datadriven och AI-först-organisation. Låt oss titta närmare på dessa områden – eller hoppa direkt till våra Data Bootcamps.
1. Strategi för data
En datastrategi definierar hur din organisation ska utnyttja data för att arbeta bättre, smartare och mer innovativt. Den kopplar samman affärsmål med processer, teknik och människor - och förvandlar data till en strategisk tillgång. På Orange Business hjälper vi dig att utveckla och genomföra en datastrategi som skapar konkret affärsvärde.
Vi arbetar nära dig för att utforma en datavision som stöder dina viktigaste mål - oavsett om det är bättre beslutsstöd, förbättrad efterlevnad eller möjliggör nya digitala tjänster. Våra experter bedömer nuvarande mognad, identifierar värdefulla användningsfall och utvecklar en konkret och anpassad färdplan för vägen framåt.
Du får:
- En tydlig färdplan som kopplar data till affärsvärde
- En styrmodell som skapar struktur och förtroende
- En plattformsarkitektur som stöder både analys och operativ användning
- Kompetensöverföring och stöd för varaktig påverkan
.
2. Styrning av data
Datastyrning är ramverket av människor, processer, policyer och verktyg som säkerställer att dina data är:
- Korrekt
- Konsekvent
- Säker
- Tillgänglig
- Används på rätt sätt
Detta gör det möjligt för organisationer att behandla data som en strategisk tillgång - vilket stöder bättre beslut, regelefterlevnad och ökad affärsflexibilitet
Kort sagt: Data Governance gör att du kan lita på dina data - och använda dem för att skapa värde.
Med exploderande datavolymer, molnlösningar och AI-drivna tjänster står många organisationer inför stora utmaningar. Dålig datakvalitet leder till långsammare beslutsprocesser, medan oklart ägande av data skapar ineffektivitet i hela organisationen. Dessutom spenderar analytiker och data scientists upp till 80 procent av sin tid på att rensa och rensa data, snarare än att skapa insikter och affärsvärde.
3. Data Platform
En dataplattform är grunden som möjliggör insamling, bearbetning, tillgängliggörande och användning av data på ett säkert, skalbart och effektivt sätt.
Det är en helhetslösning som:
- Samlar in data från många olika källor (API:er, datalager, databaser, IoT m.m.)
- Bearbetar och transformerar data till konsistenta, rena och analyserbara format
- Lagrar data på ett flexibelt och skalbart sätt (ofta i lagerstrukturer som Bronze / Silver / Gold)
- Exponerar data via självbetjäningslösningar, BI-verktyg, API:er eller integration i affärsapplikationer
- Övervakar datakvalitet och data lineage för spårbarhet och revisionssäkerhet
En modern dataplattform gör det möjligt för organisationen att utnyttja avancerad analys, maskininlärning och artificiell intelligens på ett strukturerat och kontrollerat sätt.
Genom att etablera gemensamma styrprinciper för data (Data Governance) säkerställs bättre datakvalitet, transparens och efterlevnad av regelverk som GDPR och CSRD.
Plattformen främjar även en datadriven kultur i organisationen genom att göra insikter och data tillgängliga för fler användargrupper.
Med en flexibel och skalbar molnarkitektur kan plattformen växa med verksamhetens behov och anpassas till nya användningsområden över tid.
4. Data- och AI-infrastruktur
Infrastruktur för data och AI tillhandahåller den tekniska miljö som behövs för att samla in, bearbeta och lagra data på ett säkert och skalbart sätt - vilket gör det möjligt för företag att omvandla verkliga händelser till värdefulla digitala insikter.
På Orange Business bygger vi robusta, molnbaserade plattformar som säkerställer tillförlitlig datainsamling, bearbetning och lagring i stor skala. Våra infrastrukturlösningar är utformade för att vara säkra, motståndskraftiga och automatiserade, vilket möjliggör sömlös integration med moderna verktyg och tekniker på både privata och offentliga moln.
Från batchbehandling och API-integrationer i realtid till Infrastructure as Code (IaC) och CI / CD-automatisering levererar vi skalbara miljöer (DEV, UAT, PROD) som stöder avancerad analys, artificiell intelligens och generativ AI.
Den här solida grunden ger inte bara hög tillgänglighet och observerbarhet, utan följer också principerna för FinOps, DataOps och zero-trust för att stödja ett pålitligt dataekosystem.
5. Data & AI Services
Vi hjälper våra kunder att införa och driva tjänster som stödjer företagets Data- och AI-strategi – till exempel AI-lösningar, generativ AI eller Business Intelligence (BI). Våra experter på dashboards utvecklar optimerade och visuellt tilltalande visualiseringar som ger värdefulla insikter från data.
Vi kan även utveckla skräddarsydda AI-lösningar eller implementera färdigutvecklade lösningar som vår GPT-baserade företagschat, Live Intelligence.
6. Data & AI Culture
För att realisera värdet av Data & AI måste datakvalitet och ansvar för data förankras i hela organisationen. En stark Data & AI-kultur handlar om mer än teknik – det handlar om människor, arbetssätt och attityder. God datakvalitet börjar med varje enskild användare som matar in, hanterar och använder data i sina dagliga processer. Därför måste datakvalitet bli en naturlig del av vårt arbetssätt – inte något som sker i efterhand.
Ett viktigt steg är att etablera rollen som Data Steward – en specialist med ansvar för att data inom ett visst område är korrekta, kompletta, uppdaterade och begripliga för andra.
För att lyckas med datakultur krävs:
- Tydliga roller och ansvar: Data stewards måste få mandat och stöd
- Utbildning och verktyg: Det ska vara enkelt att göra rätt
- Fokus i alla led: Från ledning till operativ nivå måste vi förstå värdet av god data
- Kulturell förankring: Datakvalitet måste genomsyra hur vi tänker, arbetar och prioriterar
Data Bootcamps
Vi erbjuder skräddarsydda Data Bootcamps – eller workshops – under två till tre intensiva dagar, där vi tillsammans med kunden analyserar datamognad, definierar affärskritiska användningsfall och skapar en framtidsinriktad målbild för dataarkitektur och styrning.
Genom praktiska övningar och en strukturerad metod kartlägger vi nuläget, identifierar smärtpunkter och prioriterar datadrivna initiativ. Kunderna får stöd i att välja rätt migrationsstrategi, etablera god datakvalitet och datastyrning, samt förstå hur organisationen bör utvecklas för att främja en datadriven kultur.
Resultatet är en konkret rapport som innehåller mognadsbedömning, prioriterade use cases, arkitekturförslag, styrningsmodell och en implementeringsplan.
Mer än 30 års erfarenhet inom data
Med över 500 Data & AI-specialister över hela Europa hjälper vi företag att påbörja en modern dataresa. Vi bygger en datadriven kultur, strategiskt samarbete och en solid infrastruktur för att skapa transformativ påverkan.
Vi utsågs också till "Best in Class" för AI och Gen AI i Europa av PAC RADAR 2024, vilket erkänner vår expertis, kundfokus och innovation - och vår förmåga att hjälpa företag att förverkliga den transformativa potentialen hos AI.
Medverkande
