Kunnan toiminnan kehittäminen data-analytiikan avulla

Ihmisläheisen otteen toiminnan kehittämiseen ja digitalisaatioon pitää olla sekä lähtökohta että lopputulos.

Miten data-analytiikka auttaa kuntaa kehittämään toimintaa?

Kuntakin on organisaatio, joka koostuu liiketoimintaprosesseista ja erilaisista funktioista. Sen ero suhteessa yritykseen on monitoimialaisuus, erityisesti aiemmin soten ollessa kuntien vastuulla, sekä rahoituslähteiden luonne. Kuntien tulot perustuvat suoriin kerättyihin veroihin sekä tulonsiirtoihin julkishallinnon tasolta toiselle.

Data-analytiikka on kunnan kontekstissa sen toiminnan kehittämisen väline, liiketoimintaprosessien suorituskyvyn sekä paremman päätöksenteon tarpeisiin.

Organisaation toiminnassa pysyvyyttä edustavat liiketoimintaprosessit ja niiden muodostamat kokonaisuudet, joku kokonaisuus voisi olla vaikkapa palveluita käyttävän käyttäjän tyypillinen elinkaari tarjotun palvelukokonaisuuden suhteen. Liiketoimintaprosesseihin liittyy päätöspisteitä sekä niiden prosessien suorituskykyä kuvaavia mittareita eli metriikoita, osa näistä tai niistä johdettuja voivat olla keskeiset suorituskykymittarit. Analyytikon keskeisenä tehtävänä on usein kehittää sekä seurata organisaation toimintaa johdon tukena ja eri tasoilla olevat mittarit ovat siinä keskeisessä roolissa. Keskeisessä asemassa olevia mittareita kutsutaan keskeisiksi suorituskyvyn mittareiksi (KPI).

Ihmisten erityiset roolit suhteessa kuntaan

Kunnan alueella asuvat ja toisaalta kunnan kanssa jonkun yhteisön puolesta asioivat muualla asuvat ihmiset eivät ole oikeastaan vain asiakkaita, toiminnan luonteeseen liittyy eri osapuolten moninaiset roolit ja nämä olisi syytä tuoda yksiselitteisesti esille eikä puhua pelkästään asiakkuudenhoitomalleista tai vastaavista.

Kun ihminen asioi erilaisissa kunnan tarjoamissa palvelukanavissa niin tämä roolipohjaisuus on syytä mieltää. Eräs menetelmä on tietynlainen palvelupolkuajattelu, sillä kuvataan sitä miten joku käyttäjä roolinsa mukaisesti on vuorovaikutuksessa organisaation kanssa yli ajan ja miten periaatteessa irralliset tapahtumat palvelukanavissa nivoutuvat yhteen. Palvelupolussa käyttäjän vuorovaikutus ylittää organisaation liiketoimintaprosessien asettamat rajat.

Data-analytiikan tietolähteet kunta-alalla

Organisaation prosessit käyttävät ja tuottavat dataa, tietolähteinä voi olla sekä omia sovelluksia että ulkoisia lähteitä. Palveluita käyttävä voi tunnistautua käyttäen jonkinlaista yleisesti tarjottua tunnistautumispalvelua ja tästä tapahtumasta välittyy tiedot kunnan palvelukanavaan, jossa varsinainen asiointi tapahtuu. Tai kunta voi saada toiselta julkishallinnon yksiköltä dataa liittyen viranomaispäätöksiin liittyen henkilön omistamiin kiinteistöihin.

Organisaation kokonaisarkkitehtuurin osa-alue informaatioarkkitehtuuri sisältää tietomallintamisen, kyse on analytiikan tapauksessa siitä, että luodaan organisaation toiminnallinen kuvaus digitaaliseen maailmaan ja tietolähteinä ovat ne erilaiset ulkoiset ja sisäiset tietolähteet.

Tietolähteiden koostaminen tarkoittaa integraatiota, integraatiot voidaan jakaa tyyppeinä sovellusintegraatioihin sekä analytiikan vaatimiin dataintegraatioihin. Näiden välinen raja on häilyvä, mutta tyypillisesti sovellusintegraatioissa pyritään reaaliaikaisuuteen sekä käsittelemään dataa yksittäisen tapahtuman tasolla. Lisäksi sovellusintegraatioissa integroidaan yksittäisten sovellusten datoja ja vain epäsuorasti tuodaan dataa käytettäväksi analytiikan käyttöön.

Erilaisten pilvipalveluiden ja kaupallisten ohjelmistojen, joko COTS tai SaaS – mallilla tarjottuna, kasvanut rooli tarkoittaa sitä että integraatioiden ja data-alustan merkitys korostuu. Tämä asettaa selvästi erilaisia vaatimuksia eri puolille organisaatiota. Ei ole mahdollista enää se että yksittäisen toimialan kaikki liiketoimintaprosessit operoitaisiin yksittäiselle sovelluksella, sovellusten sijasta on miellettävä tärkeäksi prosessit ja data.

Data-alusta mahdollistaa toiminnan kehittämisen ja johtamisen

Datan ja prosessien merkityksen kasvu suhteessa aiempaan sovelluskeskeiseen ajatteluun tarkoittaa että on oltava keino säilyttää tietynlainen kuva organisaation toiminnasta vaikka sovellukset sekä prosessit kokevat muutoksia. Väline tähän on data-alusta ja erilaiset teknologiat mahdollistavat erilaisia ominaisuuksia eri tasoilla ja hintapisteissä.

Käytännössä data-alustan kehittäminen on keskiössä pyrkimyksessä johtaa ja kehittää toimintaa analytiikan avulla. Data-analytiikkaa voi jossain määrin tehdä ilman suurempia investointeja infraan, mutta käytännössä rajat tulevat nopeasti vastaan.

Data-alustan kehittäminen ei ole oikeastaan hanke vaan jatkuvaa työtä, jonka ympärille on hyvä organisoitua eri roolien mukaisesti. Käyttöönotto voi olla erillinen hanke, joka muuttuu myöhemmin jatkuvaksi.

Esimerkkinä kunnan talousjohtaminen analytiikan avulla

Nokian kaupunki päätti kehittää talousjohtamisen prosessejaan data-alustan avulla. Microsoftin Azure tarjoaa kuntaorganisaatioille kestävän ja kustannustehokkaan teknologisen pohjan analytiikan käytännön toteuttamiseen.

Painopisteenä kunnan talousjohtamisen analytiikalla tulisi olla toiminnallisen ja taloudellisen tiedon yhdistäminen, pelkästään perinteisen ulkoisen laskentatoimen tuottamien lopputuotosten esittäminen analytiikka-alustalla ei juuri luo lisäarvoa.

Edistyneemmillä organisaatioilla sisäinen laskentatoimi ja erilaisten datojen yhdistäminen yli liiketoimintaprosessien ja funktioiden tuo uudella tavalla esille sen mikä useimmiten on vain talousjohdon ja controller – osaajien ymmärryksen varassa. Analytiikka tavallaan kasvattaa organisaation ymmärrystä toiminnastaan.

Miten edetä kunnan data-analytiikan kehittämisessä?

Ota yhteyttä alla olevalla lomakkeella ja keskustellaan lisää siitä, miten Ready Solutionin data-alustan kehittämisen, ennakoivan analytiikan ja pilvipalveluiden tarjoama auttaisi kehittämään toimintaanne.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan