Deprecated: Creation of dynamic property App\Blocks\HeadingCommentary::$className is deprecated in /data/wordpress/vendor/generoi/sage-nativeblock/src/NativeBlock.php on line 70
Kooste
Arvioitu lukuaika 4 min

Reilun datatalouden kypsyysmalli luotsaa yrityksiä kestävään datan käyttöön

Sitran kehittämä reilun datatalouden kriteeristö ja kypsyysmalli auttavat yrityksiä muutosmatkalla kohti kestävää datapohjaista liiketoimintaa. Edelläkävijäorganisaatioilla on nyt tuhannen taalan paikka erottautua joukosta ottamalla itsearviointityökalu käyttöön ensimmäisten joukossa.

Kirjoittajat

Katri Korhonen

Asiantuntija, Strateginen tuki ja lakiasiat

Laura Halenius

Johtava asiantuntija, Ohjelmat

Julkaistu

Reilussa datataloudessa ja datan jakamisessa piilee merkittävä kilpailuetu eurooppalaisille yrityksille. Jotta datatalouden täysi potentiaali voidaan saavuttaa, tarvitaan yhteisiä pelisääntöjä, työkaluja ja uusia tapoja toimia.

Reilun datatalouden periaatteet ja kypsyysmalli ovat työkaluja ymmärryksen lisäämiseen ja organisaatioiden aktivoimiseen kohti reilun datatalouden käytänteitä. Periaatteet perustuvat vuonna 2019 julkaistuihin Euroopan unionin dataperiaatteisiin.

Reilun datatalouden periaatteet ovat kestävän dataliiketoiminnan kivijalka

Reilu datatalous perustuu kuudelle periaatteelle: luotettavuus, saatavuus, ihmiskeskeisyys, arvonluonti, osaaminen ja jakaminen.

  1. Luotettava organisaatio kerää ja käyttää dataa läpinäkyvästi, ja sillä on eettiset ohjeet algoritmien ja tekoälyn rakentamiseen ja käyttöön.
  2. Reilu yritys tarjoaa asiakkailleen ja kumppaneilleen pääsyn heistä keräämäänsä dataan ja toimivat työkalut datan hallintaan. (Lue lisää datan hallintaa käsittelevästä artikkelista.)
  3. Ihmislähtöisyys näkyy yksilöiden ja organisaatioiden oikeuksien kunnioittamisena sekä siinä, että palveluiden kehitys lähtee ihmisten aidoista tarpeista ja elämäntilanteista.
  4. Reilu yritys luo arvoa datalla oman toimintansa lisäksi myös asiakkailleen ja laajemmin yhteiskunnalle.
  5. Jatkuva osaamisen kehittäminen ja kokeilukulttuuri ovat tärkeä osa yritysten johtamista.
  6. Reilussa datataloudessa datan jakaminen erottaa jyvät akanoista. Reilun datatalouden käytänteitä voidaan toteuttaa yrityksen sisällä, mutta yhteistyö ja datan jakaminen tuovat yrityksille uudenlaisia kasvun mahdollisuuksia. Skaalautuessaan nämä ekosysteemit mahdollistavat toimivat datamarkkinat.

Kypsyysmalli rohkaisee muutokseen

Liiketoiminnasta tuttu kypsyysmalliajattelu, jolla ohjataan yritystä vähitellen kohti aiempaa parempaa ja tehokkaampaa toimintaa, taipuu mainiosti myös reilun datatalouden tarpeisiin. Kriteeristö kertoo, mitä organisaation tulisi huomioida muun muassa datan keruussa, jakamisessa, käytössä ja datapohjaisten palveluiden kehittämisessä. Kriteeristöstä johdetaan portaittainen kypsyysmalli, jonka kukin porras kuvataan ja seuraavalle portaalle pääsyyn määritellään tarkat askelmerkit ja suositellut toimenpiteet. Kriteeristön ja kypsyysmallin avulla organisaatio voi määritellä datatalouteen liittyvien kyvykkyyksiensä nykytilan, halutun tavoitetilansa sekä tarvittavat toimenpiteet ja tiekartan.

Kriteeristön pohjalta syntyi ensimmäinen versio yrityksen datan käytön kypsyyttä mittaavasta Fair Data Economy Score -työkalusta. Kehitystyötä tehtiin syksyllä 2020 tiiviissä yhteistyössä analytiikka- ja tutkimusyritys Gartnerin kanssa. Mukana kehittämisessä oli useita suomalaisia ja ulkomaisia asiantuntijoita, joiden näkemyksiä ja ideoita kerättiin työpajoissa ja haastatteluilla. Työn tuloksena työkalusta valmistui ensimmäinen versio joulukuussa 2020.

Kuusi ulottuvuutta arvioi reiluutta

Kypsyysmalli sisältää kuusi arvioitavaa ulottuvuutta. Jokaista ulottuvuutta mitataan noin kymmenellä kysymyksellä, joihin määritellään ensin lähtö- ja tavoitetaso. Jokaisen ulottuvuuden vastauksista muodostuu lopputulos, jonka perusteella organisaatio saa suosituksia seuraavalle portaalle siirtymiseen.

Vastausvaihtoehdot on määritelty kypsyysasteen mukaan asteikolla 1–5: ensimmäisellä portaalla oleva on vasta aloittelija ja viidennellä portaalla jo ”supertähti”.

Kypsyysmallin ulottuvuudet ovat

  1. data-arkkitehtuuri ja teknologia
  2. datan hallinta ja kyvykkyydet
  3. organisaation arvot, kulttuuri ja osaaminen
  4. datavetoiset palvelut
  5. arvonluonti ja liiketoiminnan tulos
  6. toiminta ekosysteemissä.

Datan käytön eettisyys on upotettu sisään kuhunkin ulottuvuuteen. Perinteisistä ICT-kypsyysmalleista reilun datatalouden kypsyysmalli eroaa etsimällä erityisen avoimia, läpinäkyviä ja luottamusta herättäviä datan käytön tapoja.

Kypsyysmalli kaipaa kypsyttelyä – tule mukaan kehitystyöhön!

Reilu datatalous rakentuu vähitellen. Matka alkaa yksittäisistä edelläkävijäyrityksistä, joiden ymmärrys reilusta datataloudesta lisääntyy ja jotka ottavat reilun datatalouden periaatteet toimintansa ohjenuoraksi. Kun yksittäisiä yrityksiä tuetaan kypsyysmallin avulla kohti reiluutta, alkaa yrityksistä vähitellen syntyä reilun datatalouden periaatteiden mukaisesti toimivia dataverkostoja. Pitkän aikavälin kehityskaaressa riittävän monesta dataa kestävästi ja läpinäkyvästi keräävästä ja käyttävästä verkostosta kasvaa lopulta kriittinen massa, josta muodostuu ”ekosysteemien ekosysteemi”, reilu datatalous.

uutos kohti reilua datataloutta alkaa yksittäisistä yrityksistä, jotka noudattavat reilun datatalouden periaatteita.

Tulevaisuuden luotettavia digitaalisia palveluja tarjoavat yritykset huomioivat datan vastuullisen käytön liiketoiminnassaan ja erottuvat markkinoilla positiivisesti. Olisiko sinun yrityksesi yksi näistä edelläkävijöistä, joka aloittaa muutosmatkan kohti datan reilua ja kestävää keräämistä ja käyttöä? Sitra järjestää keväällä 2021 työpajasarjan, jossa jatkamme kypsyysmallin kehitystyötä yhdessä sidosryhmiemme kanssa. Työpajasarjan ohella testaamme kypsyysmallia pilottiyritysten kanssa. Tavoitteena on kehittää työkalusta kevään aikana versio 2.0.

Etsimme mukaan yhteistyöhön innostuneita organisaatioita, jotka ovat valmiita rakentamaan yhteistä ymmärrystä ja pohtimaan ajattelumallin ja työkalun oikeaa kehityssuuntaa. Kevään aikana verkosto pääsee ensimmäisenä testaamaan oman yrityksensä reilun datankäytön kypsyyttä. Lue lisää ja ilmoittaudu mukaan!

Mistä on kyse?

Olet nyt varjossa ""Default shadow"". Poistu