Dataplattform: Ditt springbrett til digitale superkrefter
Tenk om du kunne snakke med dataene dine, og at de snakker til deg når du trenger det? Automatiske varsler før budsjettene sprekker, eller kunder er i ferd med å si opp? Det er virkeligheten for bedrifter som har bygget sin dataplattform riktig, og kanskje ditt neste strategiske trekk for å sikre konkurransefortrinnet.
Av: Jo Wesche Fossheim
Hva er en dataplattform?
En dataplattform er en forretningsløsning som består av teknologier og verktøy som henter data fra isolerte systemer og omgjør dem til strukturert informasjon som kan brukes til blant annet rapporter, analyser, automatiserte varsler og verdifulle AI-løsninger.
Tenk på forskjellen mellom å lete etter svar direkte i et ERP-system (designet for transaksjoner) versus å få oversiktlige dashbord og innsikt levert automatisk, eller ved at du skriver en prompt, slik du kanskje allerede gjør i ChatGPT eller Copilot.
Dataplattformen jobber på tre nivåer:
- Samler data fra alle systemene dine (CRM, ERP, andre systemer, filer mm.)
- Strukturerer informasjonen (vasker data, normaliserer, fjerner dubletter og kobler alt sammen)
- Leverer ferdige semantiske modeller til bruk av AI-agenter, Microsoft Fabric/Power BI, Excel eller andre analyseverktøy
En riktig bygget dataplattform gir deg, for å si det litt flåsete, «digitale superkrefter». La oss utforske noen av dem.
Les også: Hvorfor datadrevet ledelse må bli en strategisk prioritet
Fire datadrevne superkrefter dataplattformer gir deg
Her er noen eksempler på hva som blir mulig:
- AI-assistert innsikt: Agenten sover aldri og kan varsle endringer i eksempelvis salgsdata og foreslå tiltak. Helt uten excel-graving basert på magefølelse. Resultat: Få en bonus-ansatt som jobber 24/7 med forbedringer og innsikt.
- Økonomisk klarsyn: Samler og harmoniserer data hyppig, gir økonomiavdelingen et dashboard med oppdaterte, pålitelige nøkkeltall og prognoser. Resultat: bedre beslutninger om investeringer og kostnadsstyring.
- Prosjektstyring: Se data fra prosjektverktøy, økonomisystem og tidsregistrering for å gi oppdatert status på budsjett vs. faktisk. Resultat: tidlig varsling og bedre kontroll.
- Salg og risikostyring: Gir salgsledere og økonomi felles innsikt i marginer og kundens kredittscore. Resultat: mer lønnsomme avtaler og redusert risiko for tap.
Les også: Hva er composable ERP, og hvorfor snakker alle om det?
Fra tallkaos i Excel til pålitelig beslutningskraft
Det er ikke uvanlig å bruke mindre enn 20 % av tiden på å analysere data, mens 82 % brukes på å lete etter, forberede og administrere dem. En dataplattform snur denne situasjonen på hodet.
Istedenfor å bruke timer og dager på å sammenstille månedlige rapporter, får du oppdatert innsikt kontinuerlig. Fremfor å diskutere hvilke tall som egentlig er «riktige», har hele organisasjonen tilgang til den samme ferske, nøyaktige og omforente sannheten om forretningen.
Forretningsmessig innsikt gir bedriften superkraften til å se hvor vi er på veg og hvor fort. Når en dataplattform samler og harmoniserer data fra ERP, bank og prosjektstyring, får økonomiavdelingen et dashboard med oppdaterte nøkkeltall og prognoser. Dette gir ledere mulighet til å ta beslutninger basert på fakta, ikke magefølelse – og handle raskt på endringer i likviditet eller kostnadsnivå.
Forskning viser samtidig at datadrevne selskaper i snitt ser 8 % økning i inntekter og 10 % lavere kostnader, og de er 19 ganger mer sannsynlig til å være lønnsomme.
AI som faktisk fungerer (fordi dataene er strukturert)
Utnyttelsen AI/KI er i ferd med å oppfattes som et være eller ikke være for norske bedrifter. Likevel fremhever Forrester Research at 60 % av AI-prosjekter mislykkes, og det primært på grunn av dårlig datakvalitet, noe som fører til unøyaktige modeller og feil beslutninger. Kort sagt: AI er ikke magisk – uten pålitelig, konsistent og godt styrt data blir resultatene upålitelige, og lønnsomheten uteblir.
Når dataplattformen din leverer strukturerte datasett med god kvalitet, kan du få pålitelige prognoser og automatiserte svar på forretningsspørsmål som:
- «Hvilke kunder har størst risiko for å avslutte samarbeidet?»
- «Når bør vi bestille mer råmateriale basert på sesongmønstre?»
- «Hvor finner vi skjulte ineffektiviteter i våre prosesser?»
Istedenfor at analytikerne bruker 80 % av tiden på datavasking, kan de sette søkelyset på strategiske analyser som faktisk skaper verdi. Dataplattformen håndterer det kjedelige, men nødvendige arbeidet, og dere kan fokusere på det analytiske og skapende.
Fra kaos til kontroll: Reisen mot datadrevne beslutninger
Først, en liten realitetssjekk: Løser en dataplattform alle dataproblemer?
Nei. Du kan investere i den beste teknologien og fortsatt slite med de samme utfordringene dersom prosesser, kompetanse og datakultur ikke følger med. Det krever sitt, men avkastningen kan være enorm.
Hvor lang tid tar det å se resultater? De fleste større bedrifter har allerede en form for dataplattform, gjerne et datavarehus eller noen tabeller i en database som forer et rapporteringsverktøy. Spørsmålet er om den støtter fremtidens behov.
Uansett om du starter fra scratch eller oppgraderer dine eksisterende systemer, følger veien til datadreven suksess disse fire fasene:
Fase 1: Start med konkret forretningsverdi
Identifiser ett område hvor bedre data ville gjort en dramatisk forskjell. Kanskje produksjonsoptimalisering, kundesegmentering, eller innkjøpsoptimalisering. Start smart og smått med konkrete, målbare mål.
Fase 2: Bygg med moderne cloud-teknologi
Velg trygge plattformer som Microsoft Fabric, Azure eller Databricks. Disse tjenestene gir deg:
- Innebygde koblinger til hundrevis av datakilder
- Avanserte rapporterings- og analysemuligheter
- Skalerbar arkitektur som vokser med behovene
- God tilgang på kompetanse
Fase 3: Implementer avanserte analysemuligheter
Når datagrunnlaget er solid, kan du utvide med:
- Automatiserte rapporter som oppdateres kontinuerlig
- AI-agenter som kontinuerlig jobber på dine data
- Prediktive analyser basert på historiske mønstre
- Integrerte systemer som deler riktig data med hverandre
Fase 4: Skaler suksessen på tvers av organisasjonen
Når datagrunnlaget er solid og første pilot viser resultater, kan du utvide til andre forretningsområder og implementere mer avanserte analysemuligheter.
Hvordan komme i gang med dataplattform: Tre konkrete steg
Her er de praktiske stegene du kan ta for å komme i gang:
- Kartlegg ditt dataunivers: Hvor ligger verdifulle data hos dere i dag? I ERP, CRM, produksjonssystemer, eller kanskje spredt i Excel-filer? Start med å forstå hvilke data som finnes, hvilke som er forretningskritiske og hvilke som har størst potensial.
- Velg høyverdi-område for ditt pilotprosjekt: Ikke start med å bygge en katedral. Bygg en hytte, det går raskere, og viser at resultatet er verdt innsatsen. Fokuser på å løse et konkret problem som gir målbar verdi innen få måneder. Du kan faktisk få en godt fungerende pilot på plass på under 100 timer.
- Tenk skalerbart fra start: Start smått, men velg teknologi som vokser med deg. Cloud-baserte løsninger lar deg utvide fra enkle rapporter til avanserte analyser uten å rive og bygge på nytt.
Les også: Excel i produksjonsbedriften: Når er det på tide å vurdere ERP?
Vanlige fallgruver og hvordan unngå dem
Selv de beste dataplattform-prosjektene kan spore av. Her er de vanligste feilene vi ser:
- «Teknologi først»-tilnærmingen: Ikke kjøp verktøy før du forstår forretningsbehovet. Start med problemdefinisjonen, ikke løsningsarkitekturen.
- Perfeksjonisme-spøkelset: Vent ikke på den «komplette» dataplattformen. Implementer gradvis og lever verdi underveis.
- Undervurdering av kompleksiteten i kildesystemene: Uten tilstrekkelig ERP-ekspertise blir datamodeller feil, nøkkelfelt misforstått og prosesser som fakturering, innkjøp og prosjektkostnader kobles eller forstås feil. Involver ERP-ekspertisen tidlig i prosjektet, og bygg en datamodell som tar hensyn til forretningslogikken i ERP-systemet.
- Fravær av god endringsledelse: Selv den beste tekniske løsningen feiler hvis organisasjonen ikke adopterer nye arbeidsprosesser.
Konklusjon: Dataplattform som konkurransefortrinn
Data er din skjulte superkraft, hvis du bruker den riktig. En robust dataplattform gir deg kontroll, fart og innsikt som gjør at du kan ta smartere valg i en verden som endrer seg raskt. Mens konkurrentene drukner i Excel-ark og datakaos, bygger smarte organisasjoner fundamentet for utnyttelse av AI og treffsikre, datadrevne beslutninger.
Spørsmålet er altså ikke om du kommer til å trenge en dataplattform, men om du implementerer den tidlig nok til å gjøre data til et konkurransefortrinn.
Fremtiden tilhører bedrifter som gjør dataene sine til sin sterkeste konkurransefordel.
Hva venter du på?
Ofte stilte spørsmål om dataplattformer
1. Hva er en dataplattform?
En dataplattform er en løsning som kombinerer teknologier for å hente inn, transformere og lagre data fra ulike kilder, slik at data kan analyseres, visualiseres og brukes i AI- og beslutningsprosesser.
2. Hva er forskjellen mellom en dataplattform og et datavarehus?
Et datavarehus fokuserer ofte på lagring og historiske analyser av strukturerte data. En dataplattform inkluderer dette og i tillegg dataintegrasjon, datavask, strømming/sanntidsanalyse og tjenester for å utnytte data i AI og automatisering.
3. Hvorfor trenger virksomheter en dataplattform?
En dataplattform kan hjelpe med å bryte ned datasiloer, forbedre datakvalitet, automatisere rapportering og gi raskere innsikt. Den muliggjør bedre beslutningsprosesser og effektiv bruk av dataressurser.
4. Hvordan implementerer man en dataplattform i en virksomhet?
Start med å kartlegge eksisterende datakilder og identifisere et konkret område med høy verdi. Deretter bygg en pilotløsning som kan skaleres over tid. Valg av skyteknologi og modularitet er viktig for fleksibilitet.
5. Hva er fordelene med en dataplattform?
En moderne dataplattform gir virksomheten flere fordeler:
– Forbedret datakvalitet og konsistens
– Redusert manuelt arbeid med rapportering
– Raskere, mer informerte beslutninger
– Tilrettelegging for AI og automatisering
– Økt konkurransekraft og innovasjonsevne
6. Hvor lang tid tar det å implementere en dataplattform?
Tiden varierer sterkt etter selskapets modenhet, datakildenes kompleksitet og organisasjonens kapasitet. Enkel pilot kan settes opp på uker til måneder, mens full utbygging kan ta lengre tid. Typisk kan en pilot bygges i løpet av 4–8 uker, mens full implementering varierer fra noen måneder til over ett år, avhengig av kompleksitet.
7. Hvilke teknologier brukes i en dataplattform?
En dataplattform bygges gjerne på moderne skytjenester som Microsoft Fabric, Azure eller Databricks. Den kombinerer databaser, dataintegrasjonsverktøy, dataforvaltning (governance), overvåkning, analyseverktøy som Power BI eller Excel, og ofte AI-komponenter som støtter prediktiv analyse eller automatisering.
8. Hvordan støtter en dataplattform kunstig intelligens og maskinlæring?
En dataplattform strukturerer og forbereder data slik at de kan brukes av AI-modeller, i tillegg til at det er innebygd AI-funksjonalitet i selve tjenestene i dataplattformen. I sum gir dette økt automasjon og effektivitet, bedre datakvalitet, som igjen fører til mer presise modeller, pålitelige prediksjoner og automatiserte forretningsbeslutninger.
Forfatter
Jo Wesche Fossheim
Jo Wesche Fossheim er Director BI & Analytics i Arribatec Norge og brenner for å gjøre data tilgjengelig og nyttig i hele organisasjonen. Han har lang erfaring fra BI/CPM, budsjettering og forecasting, rapportering og analyse, alltid med fokus på verdiskaping. Jo leder team og prosjekter som kobler strategi og gjennomføring på tvers av bransjer, med teknologi som Microsoft Fabric, Power BI, Hypergene, Unit4 ERP og RamBase. MSc i økonomi og administrasjon fra Trondheim Økonomiske Høgskole.
Ligg ett skritt foran – hver gang!
Meld deg på Forenklet og få fagartikler, whitepapers, webinarinvitasjoner og arrangementer som hjelper deg å ta bedre beslutninger om ERP og digitalisering.
