Miltä datakatalogi näyttää käytännössä?
![](https://www.itewiki.fi/write/post_images/21486.jpg)
Vahva tiedonhallinta on liiketoiminnan menestyksen kannalta A ja O, mutta peräti 60 prosenttia organisaatioiden datasta on tuntematonta ja jää kokonaan hyödyntämättä. Datan määrän raju kasvu on tehnyt tiedon hallitsemisesta uskomattoman monimutkaista. Suurissa yrityksissä voidaan käsitellä jatkuvasti kymmeniä miljoonia datapisteitä, jotka voivat pitää sisällään satoja muuttujia – uuden datan virratessa sisään reaaliajassa.
Organisaatiot tarvitsevat järjestelmän, jonka kautta data on löydettävissä, kerättävissä, hallittavissa, järjestettävissä ja toimitettavissa yksinkertaisella tavalla. Monille yrityksille datakatalogit ovat tuo kaivattu avain tietojen saatavuuden parantamiseen. Datakatalogit voivat toimia datan löytämisen mahdollistavana infrastruktuurina, ja lisäksi niiden kautta saadaan helpommin selville datan alkuperä, käyttöoikeudet sekä käyttötavat.
Mikä on datakatalogi?
Datakatalogin idea on yksinkertainen. Kuvittele painettu tuoteluettelo, jota selaamalla voi löytää tuotetietoja, kuten hinnan, tuotekuvauksen ja tuotetunnuksen. Datakatalogi toimii suurilta osin samalla tavalla, mutta samalla se tuo mitattavissa olevaa liiketoimintatietoa yrityksen ja oleellisten sidosryhmien hyödynnettäväksi.
Datakatalogit eivät ole uusi konsepti, mutta manuaalinen tietojen syöttö ja ylläpito tekivät sen varhaisimmista versioista vähemmän tehokkaita. Kun yritykset alkoivat automaatioteknologian kehittyessä hyödyntää automaattisia metatietojen hallintatyökaluja, tilanne parani. Nämä ratkaisut vaativat kuitenkin usein monimutkaisia integraatioita, mikä hidasti datakatalogien laajaa käyttöönottoa.
Nykyään tilanne on kuitenkin toinen. Alati kehittyvät teknologiset ratkaisut ovat tehneet datakatalogeista tehokkaamman liiketoimintatyökalun kuin koskaan aiemmin. Tietoaltaat ovat vähentäneet integrointien monimutkaisuutta kokoamalla tärkeän yritysdatan yhteen, helpommin hallittavaan arkistoon. Data-arkistot taas puhdistavat, lajittelevat ja luokittelevat tiedot, mikä luo perustan toimivalle tiedonhallinnalle. Tiedonhallinnan järkeistäminen tapahtuu integrointialustalla iPaaS-palveluna. Se tarjoaa tehokkaita ominaisuuksia, joilla tiedot saadaan valjastettua entistä paremmin liiketoiminnan hyödynnettäväksi.
Boomin kaltaiset iPaaS-ratkaisut integroivat kaiken tavalla, jossa data pysyy suojattuna. Yritykset, jotka omaksuvat tämän strategian, hyötyvät datakatalogeista eniten.
Esimerkkejä tehokkaiden datakatalogien käyttötavoista
Tietojen kerääminen organisaation eri ryhmille tuo mukanaan merkittäviä liiketoiminnallisia etuja. Datatoimintojen priorisointi johtaa parempaan tiedon saatavuuteen, mikä parantaa yrityksen ja sidosryhmien kykyä tehdä parempia päätöksiä. Muutamia käytännön esimerkkejä tehokkaan datakatalogin liiketoiminnallisista hyödyistä:
- Asiakkaiden sitouttaminen. Yrityksillä on laajamittainen pääsy dataan, jonka avulla ne voivat paremmin ymmärtää asiakkaiden käyttäytymistä ja toimintatapoja, saada vertailuarvoja ja paljon muuta. Tämän tiedon avulla yritykset voivat lisäksi paremmin palvella ja luoda lisäarvoa asiakkailleen, millä varmistetaan asiakkuuksien jatkuvuus.
- Riskianalyysi. Johtajat pääsevät helpommin käsiksi olennaiseen liiketoimintadataan, jonka avulla he saavat paremman ymmärryksen onnistumisiin ja epäonnistumisiin liittyvistä tekijöistä. Saatuja tietoja voidaan hyödyntää erilaisissa riskianalyyseissä.
- Budjetointi ja kustannusten suunnittelu. Talous- ja hankintapäälliköt voivat entistä helpommin arvioida tuotantohyödykkeiden omistus- ja ylläpitokustannuksia ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä niiden ylläpidosta, huollosta tai uusista investoinneista.
Datakatalogien käyttötavat ovat yhtä monipuolisia kuin niiden sisältämät tiedot. Kuka tahansa organisaatiossa voi käyttää datakatalogia löytääkseen tietoja, joiden avulla hän voi parantaa oman liiketoiminnan osa-alueensa tehokkuutta.
Lisätietoja datakatalogien tehokkaasta hyödyntämisestä päätöksenteossa:
https://boomi.com/platform/data-catalog-and-preparation/#/706e6e/home
![Boomi logo](https://www.itewiki.fi/thumb.php?src=https://www.itewiki.fi/write/logos/boomi-osg-viestinta.png&size=x90)
Lisätietoja
Tagit
Liiketoimintaprosessi
![]() |
Tietohallinto |
Erikoisosaaminen
![]() |
Arkkitehtuuri |
Boomi - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Boomi - Muita referenssejä
Boomi - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Netum Group Oyj - Kokenut integraatioasiantuntija
- Laura - Integration Engineer
- Laura - Configuration Management Engineer
- Netum Group Oyj - Oracle-taitoinen ohjelmistokehittäjä
- Netum Group Oyj - AI-arkkitehti tai kehittäjä GenAI-painotuksella
- Laura - Senior IT Systems Engineer – Core Infrastructure Services
- Laura - ICT-arkkitehti: ICT-yksikkö, Joensuu (id8937)
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- Etteplan - Pitkäjänteinen kumppani kehittämään moderni ERP-järjestelmä JIS-Automationin tarpeisiin
- Etteplan - Tarkan paikannuksen kehittäminen vauhdittaa Kalmarin tutkimusprojektia – apuna Etteplan Rugged Evaluation Platform
- Advania Finland Oy - Virtuaalinen työpöytäratkaisu paransi Keusoten loppukäyttäjäkokemusta ja vähensi IT-kustannuksia
- Advania Finland Oy - Toimintavarma Genesys Cloud -asiakaspalveluratkaisu sopii hälytyskeskuksen vaatimuksiin
- Advania Finland Oy - Poikkeamaportaalin käyttöönotto paransi Skanskan rakennustyömaiden turvallisuudesta kerättävän tiedon määrää ja laatua
- Advania Finland Oy - Teknologian hyödyntäminen vie Pelicansin uusiin ulottuvuuksiin jäällä ja sen ulkopuolella
- Netum Group Oyj - Postin logistiikkajärjestelmän kehittäminen on Netumin osaavissa käsissä
Tapahtumat & webinaarit
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Nordea - Kyberturvallisuusmatka Nordealla: Linda Milvin tarina
- Ready Solutions Oy - Mitä on luottoriskien hallinnan data-analytiikka?
- Nordea - Nordea x Women in Tech: Data ja Analytiikka Nordealla
- Timeless Technology - ControlByWeb - Web-pohjaiset "drop-in" ratkaisut etäohjaukseen ja -monitorointiin.
- Rakettitiede Oy - Sinustako Rakettitieteen konsultti?
- Rakettitiede Oy - Rakettitieteen arvot – no bullshit ja viisi muuta teesiä
- Etteplan - Väsymätön ja tarkka diagnostikko – koneoppiminen ravistelee terveydenhoitoa
![]() |
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |