Under de senaste åren har vi sett betydande tillväxt och investeringar inom förstärkta (augmented) analyser och maskininlärning eftersom organisationer strävar efter att få ut så mycket värde av sin data som möjligt. Sedan Gartner först inkluderade förstärkta analyser i sin forskningsrapport Hype Cycle 2017 har vi sett en snabb ökning, vilket ledde till att prognosen år 2020 kommer att vara en ”dominerande drivkraft för nya inköp av analys och affärsinformation, liksom datavetenskap och maskininlärningsplattformar”.
 
Men medan många organisationer investerar stora summor i att förbättra sina förmågor att analysera och få handlingsbara insikter från sin data, använder de flesta företag vanligtvis bara en liten bråkdel av den. Chockerande nog rapporterade analysföretaget IDC att så mycket som 90 procent av ostrukturerad data aldrig analyseras.
 
Varför är det så? Om vi skulle jämföra data med vatten, kan vi tänka på de nya analyslösningarna som en kran som ger oss det resultat vi vill ha – ett glas vatten. Men vad vi inte kan se är vägen som vattnet tar för att komma dit. Vi vet inte om rören har några läckor – och hur mycket vatten som förlorades från källan – eller hur rent vattnet är, vilket i slutändan påverkar vad vi konsumerar.
 
På liknande sätt kan det verkliga affärsvärdet för data endast uppnås när det stöds av smidiga och automatiserade dataflöden som stänger – och stoppar – läckorna – genom att effektivt arbeta över, och flytta data från alla moln, system och datakällor till information redo att analysera, i realtid. Utan denna kapacitet förblir mycket av den information som finns tillgänglig för företag oanvänd eller underutnyttjad – och dess potential går förlorad.
 
En ny global undersökning genomförd av IDC, på uppdrag av Qlik, har avslöjat att ”läckage” i dataflöden är ett genomgripande problem som påverkar varje bransch. Studien undersöker 1 200 högt uppsatta chefer och beslutsfattare och visar att majoriteten av organisationer kämpar för att skapa och hitta värdefull information som kan stödja bättre insikter. Över 60 procent av företagsledarna menade att det är en stor utmaning att investera i teknik för att skapa, utvärdera och identifiera värdefulla datakällor.
 
När de ”läckande” dataflödena har identifierats står företagen inför ytterligare utmaningar när det gäller att bearbeta eller omvandla data till en form som är färdig att analyseras. Nära hälften (42 procent) kämpar för att avgöra datans korrekthet, medan 37 procent kämpar för att integrera olika datauppsättningar i standardformat, och samma antal stöter på saknade eller ofullständiga datamängder.   
 
De företag som investerar i att förbättra sina dataflöden förbättrar sin förmåga att använda data för att fatta beslut. Enligt en analys av IDC fick de flesta företag med starka dataflöden de högsta poängen för beslutsfattande.
 
En tydlig korrelation identifierades sedan mellan de företag som var mer kapabla att förvandla data till insikter för beslutsfattande och bättre affärsresultat. I själva verket pekade de undersökta företagsledarna på en betydande inverkan på slutresultatet från att investera i starka dataflöden: tre fjärdedelar av organisationer rapporterade att effektiviteten och intäkterna i verksamheten förbättrades i genomsnitt 17 procent, medan ett liknande antal företag indikerade att vinsten hade ökat med i genomsnitt 17 procent.
 
Detta bekräftar slutsatserna från Data Literacy Index som genomfördes av Wharton School på uppdrag av Qlik. Indexet visade att företag med anställda som fattar datadrivna beslut – tack vare större tillgång till data och förmågan att läsa, ifrågasätta och analysera datan – såg en ökning med 3-5 procent av deras företagsvärde. För de globala organisationerna som deltog i studien representerade detta ytterligare 320–534 miljoner USD.
 
För att hjälpa till att täcka bristerna i organisationernas dataflöden finns det fem rekommendationer som företagsledare bör beakta:
 

• Investera i teknologilösningar som kommer att förbättra dataflödet i varje led av företaget – företag som enbart fokuserar på analysverktygen och inte hur de extraherar ren data ur verktygen får bara en bråkdel av insikten och affärsresultaten från sin data.
• Anställ ett team av experter på data och analys – nästan hälften av företagen (44 procent) uppgav att hitta talanger var en av deras största utmaningar för att kunna utföra dataanalys. Även om datakunskap utan tvekan är en het marknad, måste ni investera i att utöka era datateam, både genom externa anställningar och genom att utbilda befintliga medarbetare.
• Skapa en samarbetskultur mellan data- och analysteamen  – se till att hela koncernen, från dataarkitekter och dataingenjörer, till utvecklare och analytiker, samarbetar för att skapa säkra och smidiga dataflöden som kommer att underbygga den nya generationen företagsinformation.
• Designa dataflöden som omfattar förändringar – den snabba tillväxten i förstärkt analys under de senaste åren speglas av nya maskininlärnings-, kognitiva och artificiella intelligensfunktioner. Se till att era dataarkitekturer och molnteknologier kan dra nytta av nya innovationer för konkurrenskraftig differentiering.

För företag som letar efter mer skräddarsydda rekommendationer kommer IDC och Qlik också att lansera en ny onlinebedömning i juli. Bedömningen kommer att baseras på lärdomarna i forskningen som kommer att skapa en personlig vägledning om hur företag kan upptäcka var deras dataflöden läcker.
 
 
För att dra nytta av de förstärkta analys- och maskininlärningsmöjligheterna behöver företag smidiga och automatiserade dataflöden som täpper till luckorna genom att arbeta över alla moln, system och datakällor i realtid. Endast genom att täppa till dessa luckor kan företag förvandla sina dataflöden från passiva informationsprocesser till aktiv intelligens som driver resultat, vilket hela verksamheten gynnas av.

Dan Sommer
Chef för omvärldsbevakning, Qlik