Yrityskulttuurillisten piirteiden, kuten ihmisten toiminnan sivuuttaminen selittää usein, miksi dataprojektien tavoitteita ei saavuteta tai ne epäonnistuvat. Tässä artikkelissa kuvaan laajempaa kontekstia yhteisen kielen rakentamiselle, jotta siitä voidaan saada kilpailuetua.
Mikä datakulttuuri on?
Olen työskennellyt yhdeksän vuotta tiedonhallinnan ja sitä ennen reilu kymmenen vuotta organisaatiokulttuurin parissa. Datakulttuuri on käsite, joka yhdistää nämä alueet: se kuvaa sitä, miten tiedonhallinta ilmenee organisaatiossa kulttuurillisesti.
Yksinkertaistaen datakulttuuri on osajoukko yrityskulttuurista, missä on erilaisia toimijoita. Itse dataan liittyvän toiminnan, tiedonhallinnan, lisäksi datakulttuurissa on oleellista ihmisten toiminta, -osaaminen ja -johtaminen. (Cranefield, Lewellen, Lilley & Oliver 2025, 8-10; Oliver, Cranefield, Lilley & Lewellen 2023, 13-16.)
Kun käsitteeseen mennään syvemmällä, niin mennään todella syvälle. Oliver ym. (2023, 16) määrittelevät datakulttuurin hyvin laajassa kirjallisuuskatsauksessaan seuraavasti:
- Datakulttuuri on kulttuurillinen ilmiö. Datakulttuurit koostuvat joukosta sosiaalisia, teknisiä ja kulttuurisia ominaisuuksia, arvoja ja käytäntöjä (Oliver, ym. 2023,16).
- Toinen osa datakulttuurista on itse data, tiedonhallinta ja tiedon elinkaari. Oliver, ym. (2023, 16) mukaan; nämä kulttuurilliset elementit vaikuttavat ja toisinaan määräävät datan tuotannon, luomisen, hankinnan, kehittämisen, käytön, kuratoinnin, säilyttämisen, jakamisen ja uudelleenkäytön. Tässä näemme yhteyden DAMA viitekehyksen teemoihin.
- Rakenteellisesti datakulttuuri on monikerroksinen, eri toimijoiden muodostama kokonaisuus. Organisaation kontekstissa se kattaa sekä yksilöt, tiimit organisaatiot ja koko korporaation. Oliver, ym. (2023, 16) esittävät että dataan kohdistuva toiminta tapahtuu yksilöiden, organisaatioiden, hallitusten ja yhteiskuntien toimesta.
- Yrityksen kontekstissa voidaan tunnistaa useita eri datakulttuureja esimerkiksi eri liiketoiminta-alueilla, ja näiden datakulttuurien välillä voi olla jännitteitä. Oliver ym. (2023, 16) toteavat että datakulttuurit voivat olla samanaikaisesti olemassa ja kilpailla useilla tasoilla.
- Lisäksi datakulttuurit ovat luonteeltaan dynaamisia ja normatiivisia (Oliver ym. 2023, 16). Näin ollen datakulttuurit muuttuvat jatkuvasti ajan myötä; ne kehittyvät vuorovaikutuksessa, reagoivat ympäristössä tapahtuviin muutoksiin ja sopeutuvat uusiin tilanteisiin. Lisäksi datakulttuurit määrittävät mikä on oikea tapa toimia, ne ohjaavat käyttäytymistä, sekä luovat odotuksia ja velvollisuuksia.
Käytännössä datakulttuuri näkyy siinä, miten ihmiset organisaatiossa:
- Puhuvat datasta ja sen merkityksestä
- Tekevät dataan liittyviä päätöksiä
- Jakavat tai eivät jaa tietoa
- Luottavat datan laatuun
- Ymmärtävät dataan liittyvät vastuunsa
- Ratkaisevat konflikteja lukujen välillä
DAMA ja datakulttuuri
DAMA DMBOK 2.1 on erinomainen viitekehys organisaation tiedonhallintaan, mutta se ei käsittele datakulttuuria. Teos keskittyy siihen mitä ja minkälaisia aktiviteetteja datan suhteen kannattaa tai pitää (DAMA International 2024, 38-46). Datakulttuuri tarjoaa laajemman kontekstin tälle toiminnalle avaten, miten ihmiset toimivat datan, prosessien ja teknologioiden kanssa.
DAMA:n selkeimmät liitoskohdat datakulttuuriin ovat data governance (dataan liittyvät organisaatiorakenteet ja päätöksenteko), datan eettinen hallinta (arvot ja periaatteet) sekä muutosjohtaminen.
Datakulttuuri täydentää DAMA:a vastaamalla kysymyksiin: miksi ihmiset eivät käytä data katalogia? Miksi tiedonlaadun parantaminen koetaan lisätyöksi? Miksi data governance nähdään tylsänä hierarkiana ja byrokratiana eikä organisaation toimintaa sujuvoittavana elementtinä?
Case: ERP-uudistuksesta datakulttuurimuutokseen
Työskentelin kansainvälisessä yhtiössä ERP-uudistusprojektissa, joka osoitti datakulttuurin merkityksen. Kukin liiketoiminta-alue oli toiminut aiemmin itsenäisesti omilla järjestelmillään, ja nyt johto halusi siirtyä yhteen ERP:iin kustannussyistä.
Johto näki hankkeen teknisestä ERP-uudistuksena, mutta minulle oli selvää, että kyse oli datakulttuurimuutoksesta. Käytännössä aluksi oli vaikeaa saada eri maiden sidosryhmiä edes juttelemaan keskenään. Kullakin maalla oli omat tapansa toimia, ajatella ja myös määritellä esimerkiksi asiakas ja tuote.
Projekti venyi lopulta sekä ajallisesti että kustannuksiltaan, koska kulttuurillisia seikkoja ei huomioitu. ERP uudistusta johdettiin teknisenä harjoituksena. Yksi keskeinen projektia nopeuttava tekijä oli lopulta yhteisen globaalin käsitteistön muodostaminen ja liiketoimintakohtaisten terminologioiden systematisointi.
Kun ihmiset alkoivat ymmärtää toistensa ”datakieltä”, tekninen toteutus eteni jouhevammin. Mutta se vaati järjestelmällistä fasilitointia, yhteistyötä, ja uuden yhteisen kielen rakentamista ja sisäistämistä.
Yhteinen kieli kilpailuetuna
Yritysten käsitteellinen kaaos aiheuttaa merkittävää tehottomuutta. Ihmiset käyttävät samoja sanoja tarkoittaen eri asioita, tai eri sanoja tarkoittaen samaa asiaa. Tämä johtaa väärinymmärryksiin, virheisiin ja pitkiin palavereihin. Näistä meillä kaikilla lienee reippaasti kokemusta.
Yrityksen ja liiketoiminta-alueiden yhteisen terminologian rakentaminen ei ole triviaalia, eikä semantiikkaa, vaan osa datakulttuurin strategista johtamista. Yhteisen kielen konkreettiset hyödyt:
- Päätöksenteon nopeutuminen: Kun käsitteet ovat selkeitä, informaatio on yksiselitteistä ja vertailtavissa.
- Virheiden vähentyminen: Käsitteelliset väärinymmärrykset aiheuttavat ketjureaktioita, jotka materialisoituvat teknisiksi virheiksi ja kalliiksi korjaustöiksi.
- Tekoälyn tehokkuus: AI-ratkaisut toimivat sitä paremmin, mitä johdonmukaisempaa kieltä niille syötetään.
Datakulttuurin johtaminen
Datakulttuuria kannattaa johtaa strategisesti ja systemaattisesti. Hyväksi todettu lähestymistapa on aloittaa rajatusta pilotista yhdessä liiketoimintayksikössä. Mikäli pilotti onnistuu ja saadaan konkreettisia hyötyjä – yhteinen kieli, lukujen täsmääminen tai tehostettu asiakaspalvelu – voidaan alkaa viestimään onnistumisesta.
Tämä alhaalta ylöspäin -lähestymistapa voi olla tehokkaampi, kuin ylhäältä norsunluutornista tulevat määräykset, koska ihmiset näkevät hyödyt ennen kuin heidän täytyy muuttaa toimintaansa.
Yhteisen kielen rakentaminen alkaa käsitemallinnuksesta, mutta sen pitää muuttua todeksi jokapäiväisessä työssä:
- Käsitteiden dokumentointi data katalogeihin ja yhdistäminen vertikaalisesti fyysisiin tietovirtoihin saakka
- Uusien työntekijöiden perehdyttäminen käyttäen organisaatiolle luotua yhteistä kieltä
- Uusien järjestelmien rakentaminen hyödyntäen jaettua terminologiaa, ja mahdollisuuksien rajoissa ylläpidettävien järjestelmien muokkaaminen tukemaan yhteistä kieltä
- Säännöllinen yhteisen kielen ylläpito ja kultivointi organisaation toiminnan arjessa
Lopuksi
Datakulttuuri avaa kulttuurillisen kontekstin datalle ja yhteiselle kielelle. Lähes kaikki tiedonhallinnallinen tekeminen on kulttuurillista, mutta usein nämä ihmiskeskeiset teemat sivuutetaan ja keskitytään teknisiin ratkaisuihin.
DAMA DMBOK tarjoaa erinomaisen viitekehyksen tiedonhallintaan, mutta sen potentiaali realisoituu vasta kun se yhdistetään ymmärrykseen siitä, miten ihmiset toimivat datan kanssa. Kilpailukykyä yhteisellä kielellä ei saavuteta hetkessä, mutta organisaatiot, jotka aloittavat tämän matkan systemaattisesti, tulevat olemaan vahvemmassa asemassa tulevaisuudessa.
Lähteet:
- Cranefield, J., Lewellen, M., Lilley, S. & Oliver, G. 2025. Envisaging Data Nirvana: A Delphi study of ideal data culture. Journal of the Association for Information Science and Technology 1–15. https://doi.org/10.1002/asi.25008
- DAMA International 2024. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge. 2. edition, revised. Basking Ridge: Technics Publications.
- Oliver, G., Cranefield, J., Lilley, S. & Lewellen, M. 2023. Data Cultures: a scoping literature review. Information Research 28 (1), 3-29. https://publicera.kb.se/ir/article/view/49574
Arvo Perälä on data governancen ja arkkitehtuurin asiantuntija, joka yhdistää tiedonhallinnan, strategisen johtamisen ja valmentamisen osaamisen syvään yrityskulttuurin ymmärrykseen.
