Datakonsolidering: Sådan bygger du et datagrundlag, der gør dine kunder glade og dine kolleger kloge

Datakonsolidering handler om at skabe struktur, sammenhæng og ejerskab over virksomhedens data, så du kan aktivere dem med tillid og træffe beslutninger på et oplyst grundlag.

Men selvom det efterhånden er en universel sandhed, at gode data skaber gode resultater, kæmper mange virksomheder stadig med at få styr på fundamentet. Ikke fordi viljen mangler. Men fordi det er svært at få truffet en beslutning om, hvordan virksomhedens datamodel ser ud.

Denne artikel er til dig, der har ansvaret for din virksomheds datagrundlag – og som drømmer om at gøre data til et reelt forretningsaktiv. Her får du nemlig en enkel, men effektiv opskrift på, hvordan du får skabt klarhed over din virksomheds datamodel. 

1. Start med visionen – du behøver ikke at kende alle detaljerne fra start 

Før du kaster dig over kolonner, kildesystemer og datamodeller, skal du stille det vigtigste spørgsmål først: Hvorfor gør vi det her? 
 
For datakonsolidering er ikke et mål i sig selv – det er et middel. Et middel til at realisere en større ambition. Derfor skal du begynde med at sætte retningen: Hvad er det for en forretningsmæssig målsætning, dine datainitiativer skal understøtte?

Det kan være alt fra: 

• Indsigt – et bedre beslutningsgrundlag for ledelsen
• Personalisering – mere relevant marketing og vedkommende kommunikation
• Selvbetjening – stærkere kundeoplevelser på tværs af touchpoints
• Optimering – et fundament til at eksperimentere med AI og avanceret automatisering.

Når du har en klar datavision, bliver det nemmere at træffe valg: Hvilke datakilder er vigtigst? Hvilke mål skal data hjælpe med at opfylde? Og hvad skal du ikke bruge tid på? 
 
En stærk vision giver ikke kun overblik – den skaber retning og samler organisationen. Den får forretningen og IT til at spille på samme bane. Og den gør det lettere at få opbakning – både til investeringen og til de ændringer, projektet kan kræve. 

2. Kend din datamodel – ellers kender du ikke din forretning 

Når du har sat din retning, er næste skridt at skabe sammenhæng. Og det gør du ved at identificere dine kerne-entiteter og derved skitsere din datamodel. 
 
… og hvad betyder det så i praksis? 
 
Det handler om at udpege og beskrive dine centrale forretningsobjekter – fx kunde, produkt, ordre, medarbejder – og sikre, at dine data bliver bygget op omkring dem. 
 
Det er i virkeligheden ret lavpraktisk: 
 
Hvis du og dine kolleger på tværs af organisationen ikke har en fælles forståelse af, hvad en "kunde" er – og hvordan du måler på vedkommende – så kan du få modstridende rapporter, usammenhængende kundeindsigter, dårlig tværgående kunderejse og beslutninger truffet på mavefornemmelser i stedet for data. 
 
Men når dine kerne-entiteter er klart defineret og konsistente på tværs af, hvor data bliver brugt, skaber du et fælles sprog i organisationen. Et sprog, der gør det muligt at måle, analysere og automatisere med ro i maven. 
 
Og det er her, du går fra rå data til reel værdi. 
 
Så spørg dig selv (og dine kolleger): Ved vi, hvad en kunde egentlig er hos os? Og har vi en datamodel, der rent faktisk afspejler det? 

3. Tænk stort – men begynd småt 

Du behøver ikke et perfekt setup fra dag ét. Faktisk er det en af de største faldgruber for dataprojekter: De drukner i ambitioner, fordi de starter for bredt og for stort – og derfor aldrig kommer i mål.  
 
Så: start i det små. Vælg 2-3 centrale datakilder og entiteter – dem, der giver størst værdi eller skaber mest støj i dag – og konsolider dem først. Sæt strøm til, test, lær, og skab momentum. Det giver hurtige gevinster, konkrete resultater og opbakning i organisationen, fordi dine kolleger kan se, at indsatsen gør en forskel. 
 
Moderne cloud-teknologier gør det muligt at arbejde agilt og eksperimentere uden at låse hele budgettet fast i forkromede datapaladser. Du kan tage ét skridt ad gangen, justere undervejs og lade din dataplatform og omkostninger vokse i takt med behovet. 
 
Så drop idéen om at bygge det hele på én gang: 
 
Du skal ikke skabe et datamonster, der æder al energi og aldrig bliver færdigt. 
Du skal bygge en platform, der kan noget fra starten – og mere hen ad vejen. 

4. Opret et data board – giv dine data ejere og dine beslutninger rygrad 

Datakonsolidering handler ikke kun om teknologi. Det handler mindst lige så meget om mennesker og ansvar. Og det er her, mange kommer i problemer.

For hvem bestemmer, hvad der er en sandhed i jeres data? Hvem afgør, hvilke kilder der skal prioriteres? Og hvem tager beslutningen, når IT og marketing ikke er enige?

Svaret på alle de spørgsmål er: governance.  

For det er afgørende, at nogen tager ansvaret for, hvordan datamodellen ser ud, og hvilke data I bruger – hvorfor, hvordan og hvornår. Ikke bare én gang, men løbende. Her er et data board en effektiv løsning: Et forum, der mødes regelmæssigt og tager stilling til:

• Hvordan den samlede datamodel og entiteterne ser ud
• Hvilke datakilder, der skal samles
• Hvilke problemer, der skal løses først. 

Det kræver nemlig struktur at lykkes med datakonsolidering. For mens systemejerskab ofte ligger trygt forankret hos mellemledere i de enkelte afdelinger, mangler det tværgående dataejerskab ofte klare rammer – især på entitetsniveau. Hvordan definerer vi dem, og hvem ejer fx kunden, når både marketing, salg og service har egne systemer og egne definitioner?

Et data board skal forankres på ledelsesniveau – ikke som endnu et udvalg, men som en strategisk styregruppe med mandat til at træffe beslutninger og sikre fremdrift. 

Og første opgave er at få skabt overblik over jeres dataentiteter og ejerskab – og at sætte navne på dem, der skal tage ansvaret. 
For uden klare ejere, fælles definitioner og en styret proces risikerer du, at data bliver en kampplads i stedet for et aktiv. 

Et godt datagrundlag starter med at træffe et valg 

I virkeligheden er datakonsolidering en tværgående strategisk disciplin. For uden et ensartet, forståeligt og troværdigt datagrundlag famler du i blinde – uanset hvor flot dit dashboard er, eller hvor avanceret din AI-model er. 
 
Vil du træffe bedre beslutninger? Skabe mere relevante kundeoplevelser? Bygge løsninger, der kan skalere? 
 
Det starter med, at du sætter en klar retning. Definerer dine kerne-entiteter. Begynder med de vigtigste datakilder. Og sikrer, at nogen har ansvaret. 
 
Datakonsolidering er ikke et stort, perfekt projekt. Det er en proces, du bygger op over tid. 
 
Så glem idéen om det komplette setup fra dag ét. Tænk strategisk. Start simpelt. Og sørg for, at nogen styrer toget.