AI, Data og Analytics: Når ambitioner møder virkelighed

Næste skridt er…

I har brug for fremdrift, det kræver tidsånden, men hvad er næste skridt? Uanset om I udarbejder nye strategisk retning med stor optimisme, eller hvis mavefornemmelsen siger, at I bør skifte retning, eller I er kommet skævt fra start, eller sågar kørt fast i eksisterende initiativer, så hjælper vi jer videre med konkrete skridt.

Med mere end 3.000 it-specialister på tværs af Norden arbejder vi dagligt med mellemstore og globale virksomheder inden for alle sektorer – og vi ved, hvor det typisk går galt, og hvordan det løses. Også inden for data-området, hvad end det kan siges at dække under skiftende trends.

Vi betragter data-området som en sammenhæng mellem retningsgivende strategi, kvalitetssikrende governance, standardiserende og sikker platform samt værdiskabet produkter, alt sammen nu understøttet af AI i en eller andre grad. Problemer ét sted er sjældent isolerede.

Derfor arbejder vi holistisk og pragmatisk, med afsæt i industristandarder og en Discover–Accelerate-tilgang, som hurtigt afklarer jeres situation og peger på næste skridt. Ikke det perfekte, det mest rigtige, så man ikke tramper nye problemer op af jorden.

 

Data strategi – når ambition eller retning er uklar

Mange organisationer har ambitioner om at være datadrevne, men hvis retning er uklar så sker det sjældent. Enten er strategien for abstrakt, eller teknisk; ellers mangler koblingen til forretningens mål. Vi hjælper med at omsætte mål til prioriterede initiativer, så I ved, hvad der skal ske nu – og hvorfor. For mindre modne organisationer handler det ofte om at skabe overblik og fokus. For mere modne organisationer om at skære til, prioritere og få effekt af eksisterende investeringer.

 Lav modenhedMellem modenhedHøj modenhed
Udfordringer• Uklart formål med data
• Ingen fælles retning
• Ad hoc initiativer
• For mange initiativer
• Uklar prioritering
• Svag kobling til forretning
• Kompleks portefølje
• For lidt fokus
• Svært at skabe effekt
Oplevede problemer• Manglende fremdrift
• Fragmenteret indsats
• Lav værdi
• Ressourcer spredes
• Projekter trækker ud
• Middel effekt
• Flaskehalse i eksekvering
• Overinvestering enkelte steder
• Begrænset ROI
Næste skridt• Afklar mål og vision
• Identificér use cases
• Skab overblik
• Prioritér initiativer
• Skab tydelig roadmap
• Forankr i forretningen
• Skær til i portefølje
• Fokusér på værdiskabelse
• Optimer eksisterende investeringer

 

Data governance – når ejerskab og kvalitet er uklar

Uden klare rammer for dataejerskab og ansvar opstår usikkerhed: Hvilke data kan vi stole på? Hvem beslutter? Og hvem gør hvad? Vi hjælper med at etablere en governance, der er enkel nok til at blive brugt og stærk nok til at skabe tillid. For nogle betyder det faktisk at komme i gang med basale principper og ikke bare en papirtiger på et slide.

For andre at skalere eksisterende strukturer, så de virker på tværs af organisationen. AI kan automatisk identificere dataproblemer og foreslå rettelser, men kræver klare regler og ejerskab for at virke i praksis. Derudover stiller anvendelse af AI i sig selv også øgede krav til governance.

 Lav modenhedMellem modenhedHøj modenhed
Udfordringer• Ingen ejerskab
• Uklare roller
• Manglende standarder
• Uens praksis
• Begrænset skalering
• Manglende efterlevelse
• For tung governance
• Kompleks struktur
• Svært at fastholde konsistens
Oplevede problemer• Lav tillid til data
• Tvivl om ansvar
• Fejl i rapportering
• Inkonsistente data
• Lang beslutningstid
• Friktion på tværs
• Langsomme processer
• Overhead i styring
• Manglende fleksibilitet
Næste skridt• Definér ejerskab
• Afklar roller
• Indfør simple regler
• Standardisér begreber
• Formalisér processer
• Skab tværgående alignment
• Forenkling af governance
• Automatisér kontroller
• Skalér effektivt

 

Data platform – når fundamentet og sikkerheden knager

En dataplatform skal gøre det nemt at arbejde med data og ikke mindst samarbejde om data. Alligevel ser vi ofte løsninger, der er blevet komplekse, dyre eller svære at bruge. Vi hjælper med at etablere eller modernisere platforme, så det passer til det arbejde og samarbejde i ønsker.

For nogle handler det om at bygge fundamentet rigtigt første gang. For andre om at forenkle og få bedre udnyttelse af det eksisterende setup. AI-agenter og copilots gør det muligt at bygge og vedligeholde dataløsninger hurtigere – fx generere pipelines, kode og dokumentation direkte i platformen.

 Lav modenhedMellem modenhedHøj modenhed
Udfordringer• Ingen fælles platform
• Siloopdelte systemer
• Manuel håndtering
• Fragmenteret arkitektur
• Tekniske begrænsninger
• Manglende standarder
• Overkompleks løsning
• Høje omkostninger
• Performance-udfordringer
Oplevede problemer• Lang tid til indsigt
• Lav datatilgængelighed • Afhængighed af få personer
• Ineffektiv databehandling
• Dyre løsninger
• Begrænset skalérbarhed
• Lav brugertilfredshed
• Drift fylder for meget
• Svær videreudvikling
Næste skridt• Etablér fundament
• Saml data ét sted
• Reducér manuelle flows
• Konsolidér systemer
• Standardisér pipelines
• Forbedr governance i platformen
• Forenkling af arkitektur
• Optimer performance
• Reducér omkostninger

 

Data produkter – når indsigt ikke bliver brugt

Rapporter, dashboards og modeller skaber først værdi, når de bliver brugt i beslutninger. Mange organisationer drukner i output, der ikke er koblet til konkrete behov. Vi arbejder med data som produkter: tydelige målgrupper, klare use cases og kontinuerlig forbedring. For mindre modne organisationer betyder det at levere de første brugbare indsigter.

For mere modne organisationer handler det om at industrialisere og skalere værdien. Vi tager udgangspunkt i forretningen: hvem skal bruge indsigt, til hvad, og hvornår. Det sikrer løsninger, der er relevante, brugte og målbare. Midt i denne hvirvelvind af LLM-hype, så skal det måske understreges, at machine learning på jeres data fortsat er et naturligt værktøj i værktøjskassen til skabe data produkterne, dér hvor det forbedrer beslutninger eller automatiserer mønstre.

Med AI-assistenter og copilots kan brugere selv søge, analysere og forklare data, direkte i deres arbejdsværktøjer.

 Lav modenhedMellem modenhedHøj modenhed
Udfordringer• Ingen klare use cases
• Fokus på output
• Uklar målgruppe
• For mange løsninger
• Varierende kvalitet
• Begrænset produktfokus
• Skaleringsudfordringer
• Kompleks portefølje
• Svært at prioritere
Oplevede problemer• Lav brug af data
• Beslutninger uden indsigt
• Spildte analyser
• Uens adoption
• Overlap i løsninger
• Middel værdi
• Begrænset effekt pr. produkt
• Overproduktion
• Manglende løbende forbedring
Næste skridt• Definér behov og brugere
• Lever få værdifulde indsigter • Skab hurtige wins
• Strukturér som produkter • Prioritér use cases
• Forbedr løbende
• Skalér produkter
• Mål effekt systematisk
• Optimer portefølje

 

Næste skridt er… altid det vigtigste

Vi tror ikke på lange analyser uden handling. Med Discover–Accelerate sikrer vi, at I hurtigt kommer fra forståelse til fremdrift, det næste skridt (et skridt ad gangen). Med fokus på det, der flytter jer mest – nu.

Er du i tvivl om, hvor I skal starte eller hvad jeres næste rigtige skridt er, så kontakt os nu.

 

Emil Træden
Emil Træden
Head of Data Intelligence

Bane NOR: Brugervenlig medarbejderportal – baseret på ServiceNow

Statens vegvesen: Bedre overblik over vejprojekter med ny webløsning

Fra legacy-applikation til fremtidssikret løsning

| Michael Dalgaard

Undgå at blive undermineret af din egen investering i IT-konsulentbistand (Del 2)

| Michael Dalgaard

Undgå at blive undermineret af din egen investering i IT-konsulentbistand (Del 1)

| Per Josefsen

Cloud hosting i praksis – fra lift and shift til moderne løsninger

| Janna Bundvad-Åmodt

Fra data-rod til AI-resultater: Sådan starter du rigtigt

| Per Holst

Kompleksitet og omkostninger i softwareudvikling

| Sean Lindholm

Reduktion af teknisk gæld – en øvelse i clean code