Yritykset keräävät sisäistä dataa liiketoimintatapahtumistaan, ja myös ulkoista tietoa toimintaympäristöstä on saatavilla valtavia määriä. Dataa karttuu erilaisiin lähteisiin koko ajan käyttäessämme palveluja. Syötämme aktiivisesti tietojamme Facebookiin, Instagramiin, blogeihin ja keskustelupalstoille.
Kokeilemalla löytyy tasapaino, oikea ja kohtuullinen tie.
Jalostetulla datalla on merkittävä rahallinen arvo. Mikäli yrityksellä on hallussaan kiinnostavaa dataa, on tärkeää miettiä, pitääkö sen itsellään vai myydäänkö sitä. Oman toiminnan kehittämiseen on osattava ostaa strategisesti olennaista tietoa. Näin datavetoinen liiketoiminta kuljettaa tietoa yli organisaatiorajojen ja muuttaa liiketoimintamalleja.Haasteita riittää kuitenkin ratkaistavaksi, eikä kysymys ole pelkästään tiedon määrästä vaan myös lähteistä ja muodoista. Vääränlainen tieto voi johtaa vääriin lopputuloksiin ja osaamaton tietojen yhteen liittäminen huonoon laatuun. Valtavan tietomassan keskellä tarvitsemme algoritmeja päätöksenteon työkaluina, ja siihenkin liittyy omat haasteensa: kun algoritmi on rakennettu väärin, se tuottaa virheellisen lopputuloksen.
Ei siis ihme, että data-analyytikko on yksi trendikkäimmistä ammateista. Tulevaisuudessa jokaisella liikeyrityksellä lienee data-analyytikoita palveluksessaan. Sinänsä data-analytiikka ei ole uutta ja mullistavaa, sitä on tehty jo kauan. Nykyään dataa pystytään kuitenkin hyödyntämään aivan uudenlaisella tavalla, johon monipuolinen koulutus tähtää.
Alan nopea kehitys aiheuttaa myös haasteita. Kukaan ei oikeastaan tiedä, mitä saa tehdä ja mitä ei. Kun kehitys on nopeaa, ovat lait, asetukset ja säännöt jäljessä. Dataa on helposti saatavilla, kun ihmiset syöttävät sitä erilaisiin palveluihin. Välillä jo ihmetellään, saako kaikkea tietoa hyödyntää.
Kaiken uuden edessä on mahdollisuuksia ja uhkia. Kokeilemalla löytyy tasapaino, oikea ja kohtuullinen tie. Kykymme uudistua, tutkia ja selvittää asioita ovat kuitenkin ainutlaatuista luokkaa.