Affärsnytta för IT-mogna verksamheter som har kontroll över data

Enligt en undersökning av Radar Group och iCore Solutions påvisar IT-mogna verksamheter en högre nivå av affärsnytta än icke-mogna verksamheter. Detta är bolag som har en tydlig data- och integrationsstrategi, ett gemensamt separat datalager samt hög processmognad.

Ett moget bolag kan på ett mer korrekt sätt fatta beslut på trender snarare än årsbokslut eller månadsbokslut, reagera på marknadsfluktuationer och händelser, öka relevansen hos kunderna och identifiera nya intäktsströmmar, samt öka den interna IT-säkerheten – för att bara nämna några fördelar.
Första nyckeln för att ta kontroll över data är att lyfta in IT-frågorna och en CIO i ledningsgruppen – steg två är att hitta ett gemensamt språk där man tillsammans visualiserar affärsflöden.

Att ta det första steget till högre mognadsgrad

IT är idag en nödvändig funktion för i princip alla verksamheter – i allt från samarbetsverktyg som mail och administration, till ekonomisystem, säljverktyg, logistikhantering med mer. Det gör att IT-chefen eller CIO:n har fått en allt viktigare roll – som idag måste vara delaktig i affärskritiska beslut och befinna sig i ledningsgruppen.

Vidare är det nödvändigt att organisationens ledningschefer och avdelningar talar samma språk. På samma sätt som säljavdelningen eller vd behöver förstå ekonomiavdelningen, måste alla avdelningar även förstå IT-avdelningen. Genom att skifta språket från teknik till affär, och visualisera processer och möjligheter, kan förändring skapas.
För att sedan fortsätta arbetet långsiktigt behöver bolaget se till att IT-strategin är en del av hela verksamhetens strategi – och inte göra skillnad på dessa. Ju högre samverkan inom ledningsgruppen – desto större möjligheter till ökad affärsnytta.

Affärsnyttorna för mogna verksamheter

1. Faktabaserade beslut baserade på trender
   Ökad tillgång på data innebär ökad information. En hög data- och integrationsmognadsgrad gör att man också kan mäta och använda denna data till att se trender i exempelvis köpbeteende, eller mäta korrelation – exempelvis genom att se samband mellan minskad försäljning och ökat internt pappersarbete. Ledningar som historiskt tagit beslut på intäktsströmmar från årsbokslut ges nu helt nya möjligheter.
2. Öka relevans hos kunderna
   När system och avdelningar utbyter data snabbare, och mer avläsbart, ökar möjligheten till att identifiera kundbeteenden, påskynda köpresan och hitta nya sätt att sälja. Exempel här är att prata mer personligt och ge kunden erbjudanden på kompletteringar till vad de redan köpt. Genom att öka relevansen hos kunderna går det också att identifiera nya intäktsströmmar, exempelvis surfhistorik kopplat till köpbeteende.
3. Flexibilitet i strukturförändringar
   Ett moget data- och integrationsarbete innebär ökad förmåga i att integrera eller avyttra organisationsdelar samt förmåga att konsolidera befintlig applikationsflora. 
4. Resurseffektivitet
   Ett moget och strukturerat arbetssätt innebär också sänkta kostnader per integrationsflöde mellan system, samt ökar värdet av data som utvinns. Kortare utvecklingstid av nya integrationer samt bättre överblick och övervakning är ytterligare fördelar.
5. Driftsäkerhet
   En integrationsplattform sätter ett visst format på data, och kan på så sätt identifiera ”fel” data. Genom så kallad anomalitetshantering kan systemet slå larm när förändringar utöver det vanliga sker – exempelvis ransomwareattack. Skulle intrång ske är dessa begränsade till ett system, eftersom kopplingen går via integrationsplattformen.

Gömda diamanter inom data

Genom att korsreferera data mellan olika system och avdelningar öppnas en helt ny värld för att förstå verksamheten. Det går därmed att arbeta med analys, istället för endast rapportering. Bland annat går det att identifiera flaskhalsar inom organisationen, ”smutsiga” processer, bygga relationer med kunderna på andra sätt som tidigare inte varit självklart.

Processen är också enkel – när databaser kopplas samman går det att enkelt göra autokorrelationer mellan olika processer. Exempel på detta är att jämföra lönsamhet med tiden det tar från order to cash.