Løsninger Teknologi Tema Kompetanse Samarbeid Klar for å ta steget inn i fremtiden? Vi hjelper deg i gang! ProsessPilotene as © 2026 | Organisasjonsnummer NO897658372mva | Alle rettigheter reservert
v3.18.1
Piloten Jeg er Piloten. Spør om tjenestene eller veiledningene våre, be om hjelp eller et møte, gi tilbakemelding eller administrer nyheter når du er logget inn.
Piloten Meldinger Jeg er Piloten. Spør om tjenestene eller veiledningene våre, be om hjelp eller et møte, gi tilbakemelding eller administrer nyheter når du er logget inn.
Foreslåtte neste steg Be om hjelp eller møte Gi tilbakemelding Nyhetsbrev
→ KortversjonenVis mer Vis mindre Frode Stenstrøm: Svært mange bedrifter ønsker å bli datadrevet i sine beslutninger. Men det er ikke så lett å komme dit. Frode Stenstrøm: Svært mange bedrifter ønsker å bli datadrevet i sine beslutninger. Men det er ikke så lett å komme dit.
I denne episoden av ProsessPodden fra 2024 møtte Frode Stenstrøm analytikerne Øyvind Nilsen og Eivind Lofthus til en samtale om hva som skal til for at en bedrift skal bli datadrevet. De startet med å avklare begrepet: for Nilsen handler det om å nyttiggjøre seg av dataene man har, mens Lofthus var skeptisk til selve ordet fordi det kan gi inntrykk av at dataene alene tar beslutningene, i stedet for å understøtte informerte valg.
Et gjennomgående tema var at analyse- og BI-prosjekter må forankres bredt i organisasjonen, ikke bare styres av IT-avdelingen. Gjestene pekte på behovet for nøkkelpersoner eller et styrende organ i forretningssiden som kan prioritere og kommunisere ut i egen avdeling, og advarte mot at datavarehusteamet blir en flaskehals for hele virksomheten.
Datakvalitet ble diskutert som en forutsetning for tillit: feil tall svekker troverdigheten til en løsning raskt, og det er bedre å rette feil ved kilden enn i etterkant. Eierskap til data og til definisjoner ble trukket frem som et kulturspørsmål minst like mye som et teknisk spørsmål.
Mot slutten diskuterte de kunstig intelligens og Microsofts Copilot. Begge tror språkmodeller vil bli et nyttig verktøy for å hente frem tall og gjøre intern kommunikasjon enklere, men er usikre på om verktøyene ennå klarer å forklare de underliggende årsakene bak et resultat. De konkluderte med at valg av teknologileverandør er mindre avgjørende enn å ha et tydelig forretningsbehov og en organisasjon som er klar for å bruke dataene.
Se opptak
YouTube
Transkripsjon VTT Vis full transkripsjon Frode Stenstrøm: Svært
mange bedrifter ønsker å bli
datadrevet i sine beslutninger.
Men det er ikke så lett å komme dit.
Jeg er derfor lurt på hva en bedrift
bør tenke på for å bli datadrevet.
Hva betyr det å bli datadrevet,
og hvorfor er dette relevant?
Hva kreves av organisering og kultur?
Og hvilken rolle spiller teknologien
i reisen på en datadrevet bedrift?
Jeg håper Øyvind og Eivind
kan gi svar på dette.
Mitt navn er Frode Stenstrøm,
og dette er ProsessPodden.
Jeg ønsker først deg,
Øyvind, velkommen til studio.
Øyvind Nilsen: Hei, takk for det.
Øyvind heter jeg har jobbet
med analyse i cirka ti år.
Både som konsulent
tidligere, men også InHouse.
Nå er jeg da konsulent igjen.
Eivind Lofthus: Jeg heter
ikke Øyvind, men Eivind.
Jeg har også jobbet
med analyse i mange år.
Jeg begynte på 90-tallet.
Drevet med datavarehus og data science
og masse rart forskjellig innimellom.
Frode Stenstrøm: Velkommen,
det blir spennende dette.
Jeg tenkte vi skulle få
litt begrepsavklaring først.
Øyvind, hva er egentlig
en datadrevet bedrift?
Øyvind Nilsen: Det er jo et ord som er
veldig i vinden, eller har i hvert fall
vært veldig i vinden i det siste året.
Men for meg så handler det egentlig
om hvordan en bedrift skal bruke
dataene sine, ikke bare at de får de
presentert i form av tabeller eller
andre typer visualiseringer, men at de
Foredragsholdere Frode Stenstrøm Gründer og teknologistrateg
Som gründer og teknologistrateg i ProsessPilotene jobber jeg med å hjelpe virksomheter forstå og bruke teknologi som en strategisk kraft for bedre arbeidsprosesser, kundeopplevelser og beslutninger.
Rollen kombinerer forretningsutvikling, teknologirådgivning, virksomhetsarkitektur og formidling. Jeg arbeider særlig i skjæringspunktet mellom AI, CRM, digitale plattformer, data, analyse og fremtidens arbeidsliv.
En sentral del av rollen er å være brobygger mellom ledelse, fagmiljøer og teknologi. Det handler om å gjøre komplekse teknologiske muligheter forståelige, vurdere hva som faktisk skaper verdi, og bidra til at digitale løsninger blir en naturlig del av hvordan virksomheter jobber.
Jeg bruker også rollen til å formidle faktabaserte perspektiver på hvordan AI og teknologi påvirker ledelse, organisasjoner, ansatte og kunder.
kan nyttiggjøre seg av de dataene de har
Frode Stenstrøm: Hva betyr
datadrevet bedrift for deg, Eivind?
Eivind Lofthus: Det kommer litt an på
situasjonen vil jeg si, men egentlig
så er jeg ikke noe veldig glad i
det ordet egentlig for det liksom
indikerer at, At dataene skal drive
sjappa for deg, at du skal ta alle
valgene, det er jo ikke tilfelle.
Men for de fleste betyr det, om vi
skal tolke det i god innsikt, at du tar
informerte valg på bakgrunn av funn i
dataene, blant annet funn i dataene.
Så det er det det betyr å
Frode Stenstrøm: Hvis vi fortsetter
dette med begrepsavklaring, og vi
snakket om datadrevet bedrifter,
hvorfor er det relevant i dag?
Øyvind Nilsen: Det begrepet er
veldig relevant fordi at bedrifter
i dag har veldig mye data som
de ikke nyttiggjør seg av.
Når du får samlet inn og strukturert
dataene dine, Så får du også
selvfølgelig mye bedre oversikt over de.
Du får innsikt også, og du kan dele den
informasjonen med de andre ansatte, og på
den måten forsøke å skape verdi ut av de.
Frode Stenstrøm: Men hvilket syn har du på
viktigheten av data for bedriften, Eivind?
Eivind Lofthus: Nei, jeg tenker
det der å forandre seg litt...
Det er egentlig mye at bedriftene
blir mer og mer digitaliserte.
Det betyr jo egentlig at systemene
legger inn mer og mer data.
Så potensialet for å ta i bruk de
dataene blir bare større og større.
Det som kanskje er nytt de siste årene
er jo egentlig det at tradisjonell BI
har fokusert veldig mye på, på resultatet
av prosessen i en bedrift, mens nå
med moderne systemer så kan du også
få registrert mye av innsatsfaktorene.
Det tenker jeg er noe som øker
betydningen, da er det i hvert fall å
se på dataene, betrakte dem og ta dem
med i de beslutningene som du gjør.
Så kan du også si det at hvis du jobber
i en veldig kundeorientert B2C-bedrift,
så har du også muligheten til å la
dataene ta faktisk beslutninger, sånn
som for eksempel i marketing, hvor
I stedet for subjektive meninger kan
bygges opp sannsynlighetsmodeller
som er bakgrunnen for kundereiser.
Frode Stenstrøm: Men synes
dere at alle bedrifter burde
satset på å bli mer datadrevet?
Øyvind Nilsen: Hvis vi bare fortsetter
litt på det Eivind snakker om, så trenger
jo bedrifter også litt hjelp med å...
Altså hvilke data er det de kan, hvilke
data er det de har, altså hvilke data er
det de kan nyttiggjøre seg av også, og det
er jo et viktig poeng å få med, synes jeg.
Eivind Lofthus: Jeg tenker hvis du driver
en virksomhet i konkurranseutsatt del
av næringslivet, Så hvis du stopper
opp i å perfeksjonere det du holder
på med, så taper du konkurransen.
Sånn at hvis du føler at du er
konkurranseutsatt og du ikke bruker
dataen din da har du på en måte
et område hvor du kan forbedre deg
Frode Stenstrøm: Øyvind, hvordan bør en
bedrift bygge en god kultur for samarbeid
rundt analyse og datadrevet beslutninger?
Øyvind Nilsen: Jeg tenker jo at igjen da,
alt starter med et behov men Hvis vi kan
legge til grunn at en bedrift har bestemt
seg for å ta i bruk dataene sine på en
bedre måte, og få presentert de, så holder
ikke det helt ofte, hvert fall ifølge
min erfaring, så må dette forankres.
Først må man forankre at det er et
behov og et mål om hvor vi skal.
Hvis ikke så mister du resten av
organisasjonen veldig fort, fordi at når
man skal begynne å gjøre analyse, kanskje
man skal innmate et datavarehus, og man
skal presentere det i et eller annet
analyseverktøy, og man skal på en måte
jobbe seg, det finnes jo mange måter,
men man kan ta en "top-down approach" da.
Og jo fortere man kommer ned,
jo fortere får man utfordringer.
forhold til eierskap av ting.
Man får utfordringer hvordan den nye
måten, hvis det i det hele tatt er noen
ny måte, hvordan ting skal gjøres da.
Da må man ha ledelsen i ryggen
da, når man skal gjøre sånne ting.
Man får veldig fort veldig mange
spørsmål når man faktisk skal sette
seg ned med tegnebordet og gjøre ting.
Eivind Lofthus: Hvis et analyse- eller
BI-prosjekt kun er forankret hos IT, så
går det stort sett aldri spesielt bra.
Og hvis analyse er utført av personer
utenom IT-kunnskap i det hele tatt, så
går det stort sett heller aldri bra.
Så det er på en måte, hva
skal vi si, en virksomhet som
krever tre typer kompetanse.
kompetanse og taleforståelse,
og det andre er IT-forståelse.
Og det tredje som er det viktigste er
jo egentlig forståelse av forretningen.
Øyvind Nilsen: Ja, det er jo veldig
viktig det du sier der da, med at vi
må for all del unngå at et BI-system
blir IT-styrt ja, det er forferdelig
ikke sant, jeg som konsulent akkurat nå
vet jo ikke hva eller hvordan hverdagen
til en salgssjef eller en kategorisjef
er jeg vet ikke nødvendigvis hans
behov dag til dag det må han eller hun
fortelle meg da så kan jeg sparre litt
med de for å finne ut hvordan vi skal
komme frem til det målet sammen da.
Og der kommer på en måte inn det der.
Skal dette implementeres på en
suksessfull måte, så må vi på en
måte ha talerør ute i organisasjonen.
Spesielt hvis det er litt størrelse
på, altså hvis det jobber 20, 50 eller
100 stykker på salgsavdelingen, og det
samme på fire andre avdelinger der,
så er det klart at man kan ikke ta
imot alle de beskjedene på egenhånd.
Man må ha en nøkkelperson.
En nøkkel bruker for å kunne
klare å kommunisere og at alle
skal dra i samme retning da.
Eivind Lofthus: Jeg har jo vært i denne
situasjonen at jeg har vært ansvarlig
for utviklingen av datavarehus og BI en
større bedrift det du merker er at det
kommer en krav fra en hel organisasjon
som er av veldig forskjellig karakter
ja Og som for et IT menneske er
veldig vanskelig å prioritere riktig.
Sånn at det å få på plass et styrende
organ, eller få konsensus for hvilken vei
utviklingen skal gå, og hvordan du skal
prioritere det, det er supersentralt.
Du binder de folka som sitter
Du slipper alle disse omkampene
om prioriteringer og ressurser
Frode Stenstrøm: blir det ikke da fort
datavarehusteamet eller analyseteamet
enn for å være plugg i systemet?
Hvis du skal serve så stor bredde av
organisasjonen, så er det veldig mange
man egentlig skal tilfredsstille?
Eivind Lofthus: Det er der
moderne verktøy kommer inn.
datavarehusgruppa var alltid en propp.
Mens nå med selvbetjeningssystemet så
har du muligheten til å lage mye mer
fleksible løsninger som treffer mange
flere, og som er mye enklere å sette
opp, hvor brukeren gjør mye av den
jobben som datavarehusteamet gjorde før.
Frode Stenstrøm: Ja, for jeg har jo
selv vært på bestillersiden av dere
to, altså jeg ønsker å få en rapport
på noen ting, for jeg må sette meg
ned, beskrive hva de ønsker opp nå,
dere må lage det i visningsform og
en eller annen form, Og så skjønner
jeg at det var ikke det jeg ville ha.
Og så går jeg en runddansen, mens
hvis jeg kunne bare satt meg ned
med selvbetjeningsløsningen og stilt
spørsmålet og fått svar, nesten sånn
samtaleaktig, så hadde jeg sannsynlig
fått det grunnlaget mye fortere da.
Øyvind Nilsen: Da jeg var ansvarlig
for datavarehus i en av Norges største
bedrifter, så var det litt sånn, skal
dette være en selvbetjeningsløsning?
Der brukerne får lov til å lage
det innholdet de vil, basert på
de dataene vi gjør tilgjengelig.
Eller skal det være sånn at
dette går gjennom meg da, og IT?
Frode Stenstrøm: Hva gjorde dere?
Øyvind Nilsen: Nei, det var
veldig mye diskusjoner rundt det.
på en måte kapseles litte
grann inn, uten at vi tar...
Friheten fra brukerne våre for det
var jo sånn at de hadde fått lov til
å holde på som de ville da, frem til
jeg startet der og resultatet var jo
utrolig mye dårlig innhold veldig mye
duplikater altså det fantes 30 rapporter
av den samme typen men du visste jo
ikke det Og jeg visste ikke det, fordi
vi hadde de litt hver for oss da.
Så hvordan ordnet vi dette?
Det var å kapsle det litte grann
inn, men jeg innså jo fort at
dette klarer seg på egenhånd.
Jeg må på en måte litt inn mot det
talerøret som jeg snakket i stedet.
Og da var det på en måte å finne
sterke personligheter på...
På salg, sterke personligheter på
logistikk på kategori og innkjøp og
så videre for de skulle kunne hjelpe
meg med å prioritere, men også snakke
ut til organisasjonen at nå er det noe
på vei, dette får dere dette får dere
ikke nå og så videre og etter hvert
som vi innarbeidet den gruppen, og den
ble på en måte en del av hverdagen det
tok jo kanskje et halvt år Så kom vi
på en måte litt der vi ville, at alle
faktisk dro i samme retning, at vi ikke
fikk så mye mas, og at organisasjonen
var fornøyd med det vi leverte.
Eivind Lofthus: Det er klart det er en
balansegang der, blant annet så krever
vi, altså hvis du skal slippe rådata
løs på sluttbruker, så kreves det en,
En mye mer grundig tilrettelegging.
tilrettelegging som egner seg
for hvem som helst av de dataene.
Men det andre jeg vil si er at
dette her er veldig avhengig av
virksomheten og bransjen egentlig.
Noen bransjer er av natur
mye mer analytiske enn andre.
Det krever mye mer "ad hoc-analyser" enn
andre bransjer hvor ting er mer stabilt.
Sånn at det finnes på en måte et spekter
av svar som er riktig, men det gjelder
jo å organisere seg lurt da, uansett.
Øyvind Nilsen: Ja, og det er jo
litt av utfordringen, i hvert fall
med dette, og sikkert mange andre
systemer eller løsninger også, Det
er litt sånn, du møter brukere som
er gode teknisk, og noen som ikke er
like gode, og noen som er i midten.
Men du møter også brukere som har
interesse for det man viser, mens noen
kanskje ikke ser så stor verdi i det.
Hvordan skal vi på en måte hjelpe
organisasjonen til å bli mer datadreven
som vi snakket innledende om?
Det er jo nettopp det der å...
Selge ting inn på en god måte men da
må man ha forankringen da og folk ser
at de ikke minst vet at dette skal
de faktisk få lov til å bli bedre
i eller få lov til å bli gode på
Frode Stenstrøm: Men det ligger vel en
erkjennelse i det dere sier at dette
er jo ikke et prosjekt hvor man bygger
noen ting og så er man ferdig, men dette
er mer en del av linjevirksomheten,
at man jobber med det kontinuerlig,
og ved å se at ledelsen bruker data
til kommunikasjon, så vil man på
det settet bygge kulturforståelse på
at «Ok, det er altså poeng å bruke
fagsystemet vårt som heter data fra».
For det er veldig mange bedrifter
som gjør, jeg kaller det management
by mail, eller management by Excel,
hvor man enten styrer oppgavene på
mail til hverandre, eller man rett
og slett lager kompliserte Excel
ark, som det ikke er noe innsyn i da.
Jeg har jo veldig tro på det at hvis
man åpner opp datasettet og deler
det med alle, Og får liksom gørret
av innsatsfaktorene synlig for alle,
så skjønner man også over tid at
jo, her har vi jo kontroll, vi vet
hva som skjer, og hvorfor det skjer.
Eivind Lofthus: Bedrifter
forandrer jo seg hele tiden.
Eivind Lofthus: Et fenomen som er
ganske vanlig, er jo at datavarehus
rapporterer på en hel helg ting
som ikke blir brukt lenger.
Sånn gammelt jungeltriks er jo
egentlig å skru av alle rapporter.
igjen som blir etterspurt
Frode Stenstrøm: ja, så du skrur
dem på når folk først klager.
Eivind Lofthus: Ja, ikke sant.
Men det er ganske litt drastisk, men det
er nok riktig å tenke, i hvert fall på
det sånn tradisjonelt, at det er jo en
fabrikk som lager tall, og det lønner
seg nok å ta en sjau en gang imellom
og se hva som faktisk blir brukt.
Øyvind Nilsen: Ja, helt klart.
Akkurat det trikset du nevnte
der, det måtte vi faktisk gjøre.
Altså, det var så store antall rapporter,
og det var ikke så veldig god kontroll
over hvem som egentlig hadde tilgang
til dette, og ikke minst hvem som
brukte det, hvor ofte, ikke sant?
Så hadde man et "performance-issue" på
det her igjen, hvor deler av skjul...
Kunne legges på at det var så mye
duplikater og dårlig innhold da.
Hvordan kunne vi gjøre innholdet
relevant og spisse innholdet?
Altså, hvordan skal det se ut da
når logistikksjef eller en eller
annen medarbeider åpner opp?
Hva er det de egentlig vil se?
Hva er det de kan gjøre noe med da?
Frode Stenstrøm: Du er inne på et
tema jeg synes er litt spennende,
fordi det går på kommunikasjon.
For når man ser på rapportering
for eksempel, så er det jo sånn at
jeg kan forstå tall på ett sett,
og så kan jo en HR-sjef forstå
de samme talene helt motsatt.
Min far som er journalist fortolker
talene på en helt annen måte igjen.
Så er ikke egentlig det å
tenke kommunikasjon viktig?
Eivind Lofthus: Det er veldig lett å
lage tall som er egnet til å misforstås.
Den første jobben jeg hadde var i
Statistisk sentralbyrå, og det var
det aller, aller, aller viktigste.
Det var at dette tallet som du
publiserte ikke kunne misforstås.
Nå ble det jo det likevel, kan man
jo si, men det er et viktig poeng.
Øyvind Nilsen: Men her kommer det med...
En sannhet og pålitelighet og oppetid.
Tilgjengelighet av tallene.
Øyvind Nilsen: Ja, ikke sant.
Dette er jo noe av det sier seg
selv, og man har hørt om det før, men
har man ikke en sannhet da, og god
oppetid, så blir det liksom, da får
man ingen pålitelighet rundt dette.
Driv i en sånn type løsning.
Frode Stenstrøm: Men jeg lurer litt
på hvordan kan vi sikre og bruke
teknologi til å sikre på at vi kan
stole på det hvis vi faktisk ser?
Eivind Lofthus: Det du kan si er at
du har ikke så veldig mange forsøk på
deg altså, fordi dårlig datakvalitet
eller feil tall rett og slett er
ødelegger troverdigheten, og da nytter
det ikke å komme riktig tall senere.
Når man lager en sånn løsning som lager
statistikk og tall for en bedrift,
så bør det være gjort ordentlig.
Ja, det er det viktigste, synes jeg.
Hvis ikke, så får du et problem.
Frode Stenstrøm: Men er ikke det veldig
krevende å kvalitetssikre de dataene?
Eivind Lofthus: Ideelt sett skal
dataene være riktige når de legges inn.
Et tradisjonelt BI-prosjekt
Etter at du har investert store
penger i operasjonelle systemer.
Operasjonelle systemer er gjort for å få
ordentlige prosesser, ikke nødvendigvis
for å legge inn data av god kvalitet.
Så mye av arbeidet i en BI-prosjekt
er å finne og rette opp i de
feilene og manglene som dataene
fra operasjonelle systemer har.
Hvis du tenker litt mer helhetlig, nå
kommer inn tids nok, og bruker gjerne
produkter fra en leverandør, så kan
du sørge for at det operasjonelle
systemet leverer data av god kvalitet
fra dag 1, som jo er kritisk.
Så det tenker jeg, sånn som
markedet har utviklet seg med de
tre store cloud-leverandørene,
så er det en ny mulighet.
Øyvind Nilsen: Mange av dem
har jo bedrift av masse legacy.
De har et system eller en haug med
prosesser som alltid har fungert.
Men så er det ofte sånn at de er avhengig
av et få tall personer som opprettholder
dette systemet, eller disse prosessene,
ikke sant, som gjør det veldig sårbart.
Da kan jo, når man bare kommer inn
med en analyseplattform, da kan jo man
selvfølgelig kontrollere mot det, hvis
det er en sånn case, Men det vi ofte
liker å gjøre, eller det vi bør gjøre,
det er jo på en måte å hente rådataen.
Vi vil, som datavarehusutvikler, så vil
du alltid til kilden, se og speile den.
Se at du har det samme, det er på
en måte steg en, før du da kverner
disse dataene og Gjør prosessen
videre og presenterer de til slutt.
Frode Stenstrøm: Er det til gode å
komme til en bedrift hvor ikke de har en
eller annen utfordring med datakvalitet
i et eller annet operasjonelt system?
Og så sitter det likevel noen
på toppen som vil ha noen tall.
Klarer dere å finne frem gullet og
fjerne støyet, eller må bedriften
rydde de operasjonelle systemene
for å i det hele tatt få noe nytte
av og glede av den investeringen
i datavarehus og rapportering?
Jeg vil jo si det at det beste er å
fikse dataene der hvor de kommer inn.
Altså at du designer et godt operasjonelt
system, også med det for tanke til
at dataene skal brukes i analyser.
Frode Stenstrøm: De har vært i drift i
ti år, og så begynner de rapportering nå.
Så ligger det ti år med produksjonsdata.
Eivind Lofthus: Tenk analyser fra dagen.
Da slipper du det problemet.
problemet at du har masse...
Blant annet delvis historikk for eksempel
i operasjonelle systemer så kan jo en
god analyseplattform og gode folk der
gjøre utrolig ting med de dataene.
Øyvind Nilsen: Et gammelt og velbrukt
begrep er jo "shit in, shit out", og
det har jeg også opplevd mange ganger og
da er svaret mitt ja, i et datavarehus
eller en analyseløsning så kan vi alltid
Manipulere dataene enten å ta dem bort
eller endre på dem, legge til noen
logikk og så videre, men vi vil jo ikke
gjøre det litt av poenget for meg med
når du gjør hele reisen og kommer opp
dit at du skal visualisere noe i for
eksempel Power BI da det at du kan bruke
dette, og det glemmer jo folk du kan
jo bruke dette til å synliggjøre feil.
Til å finne ut hvor feil det er.
Frode Stenstrøm: Som et verktøy
da, også for å på en måte rydde
de operasjonelle systemene?
Øyvind Nilsen: Ja, vel så mye et verktøy
som å finne feil, eller til å finne
feil, Som å skape annen type innsikt.
Det er også innsikt når man klarer å
finne feil, ikke minst hvor de kommer
fra, kanskje til og med forklare de,
slik at man da kan gå tilbake med
en plan til kilden eller hvordan det
skal være, og så forsøke å rette opp.
er veldig, veldig viktig.
Det er mye vanligere at folk tror
at de har god data Og så er dataene
ikke av tilstrekkelig kvalitet for
å ta de slutningene som de gjør.
Når folk tror de har dårlig
data, så er dataene gode nok.
Sånn at det er veldig vesentlig at de som
skal ta avgjørelser basert på informasjon
fra data, kjenner datakvaliteten.
Øyvind Nilsen: og ha eierskap til den
Frode Stenstrøm: eierskap til tallene, ja
Øyvind Nilsen: og det er jo også
bare for å ta det da en situasjon man
ganske fort kommer opp i Mange steder.
Det er jo at man skal supplere
dataene fra kilden med noen andre
kilder, eller noe helt eksternt.
La oss si en gruppering av noen
slag, som det er behov for.
den finnes ikke i kilden.
Ok, da må noen eie den grupperingen,
noen må ta ansvar for den, noen må
oppdatere den, fordi det vi gjør er å
lese den inn, og på andre siden sitter
folk og tenker at dette er riktig.
Men hva hvis den personen
slutter, eller glemmer, eller
ikke gjør jobben sin, ikke sant?
Derfor er det så viktig med den
eierskapet til dataene, men også
at det eierskapet er forankret, at
brukerne også føler at ansvaret, Da
er det litt på det rundt kultur igjen.
Frode Stenstrøm: Jeg plukker opp det
dere sier med at man må tenke analyse som
grunnmur inn i de operasjonelle systemene
for dataen skal brukes til noen ting,
det skal ikke bare punches og logges.
Eivind Lofthus: Ja, det er viktig, men det
med kultur, det er jo mange steder hvor de
har en kultur som er motsatt, ikke sant?
gå ut og mene masse ting.
Noen ting som vi egentlig ikke
ha belegg og mener noe om.
Frode Stenstrøm: Jeg tror vi har et
politisk system som er basert på det.
Eivind Lofthus: Ja, det er liksom
"cowboyvirksomheter" da, kan du kanskje
kalle det, men det er nok mer vanlig
enn "cowboyvirksomheter" egentlig.
Frode Stenstrøm: Men vi kom jo ikke helt
unna om tematikken kunstlig intelligens
og Microsofts Copilot spørsmålene.
Jeg hører jo hva reklamen sier, du skal
kunne stille chatboten spørsmål Om noen
ting, og så skal den kunne slå opp i de
underliggende systemene og gi deg et svar.
Men har dere vurdert det, om det
er på en måte en vei fremover
for sånn som det ser ut nå, eller
blir det mest et leketøy nå i dag?
ligger et sted midt i mellom.
Jeg er ganske sikker på at det kommer
til å bli et nyttig verktøy, men
kanskje ikke så viktig som Hypen sier.
Frode Stenstrøm: På de som hyper det
mest, de som virkelig hyper ordentlig,
de sier at ok, hvis jeg spør hva var
ukens omsetningstall, så får jeg tall.
Og så skal jeg kunne komme
med et oppfølgingsspørsmål.
Og da skal jo teorien skal
verktøyene klare å gå og analysere
bakgrunnstallene og gi meg et ordentlig
svar på hvorfor falt omsetningen
med 10% fra en uke til neste.
Og det er jo der jeg lurer på hvor
mye er det faktisk en reell ting.
Eivind Lofthus: Jeg tror nok
aldri du får en modell til å
si den underliggende årsaken.
Den kan sikkert bryte ned tallene
for deg, sånn at du vet Hvilke
produkter som selger mindre
Øyvind Nilsen: Vi snakkes om noen år
om dette det er veldig imponerende det
som allerede finnes og jeg vet ikke om
alt som finnes heller, men det jeg har
prøvd å teste veldig fint og bra altså,
men det i et sånt kanskje blitt et sånt
buzzword, sånn som big data og sånne
ting for noen år siden Jeg har fortsatt
ikke vi har hatt noen big data prosjekter
men man har på en måte ikke hatt nok
data til å dra skikkelig nytte av det.
AI er Interessant nok nå, eller bra nok
nå, til å dra ordentlig nytte av det,
eller klarer jeg meg like fint ved å sitte
og gjøre mine egne tanker og klikke litt
og gjøre mine egne spørsmål det er veldig
vanskelig å svare på, men jeg tror jo at
det vil bli mye bedre og at vi kan bruke
dette til ting jeg ikke har tenkt på enda
Eivind Lofthus: Det vi vet er i
hvert fall at for to år siden så
var det ingen som kunne forutsi
hvor gode språkmodellene er i dag.
Så det er vel sannsynlig at det
kommer til å gjenta seg, så det
er veldig vanskelig å se et par år
fremover hvor god de modellene er.
Øyvind Nilsen: Det går jo
utrolig fort, utviklingen.
Øyvind Nilsen: Fordi disse
store selskapene sitter på...
Helt ville mengder informasjon som jo
mater disse modellene og det er jo også
forklaringen på eller mye av forklaringen
på hvorfor det blir så mye bedre så raskt.
Eivind Lofthus: Det jeg tror det
er jo ikke noen bombe men type
programmeringsspråk er veldig godt
til den typen kunstig intelligens
fordi det er tross alt en ganske
strukturert og regelbasert måte
å ha et språk på, rett og slett.
Tror jeg det kommer til å bli veldig
vanlig at i stedet for at du skriver
inn kode i et verktøy, at du kan snakke
inn den koden hvis du foretrekker den.
Frode Stenstrøm: Ja, for du ser jo hvordan
modellene, hva som er nåtid, nå er jo
modellene for å omsette taler til tekst,
eller tekst til taler, blitt ganske gode.
Sånn at Copilot kan du snakke til nå på
norsk, og den vil oversette og tekste
spørsmålet med veldig stor kvalitet.
selvfølgelig dialekter den sliter
med, men man har kommet langt.
Når man først spør hva var ukens
omsetning på varekategori B, så klarer
den språkmodellen å gjøre om det til
en spørring tilbake til underliggende
systemer og gi meg et svar tilbake.
Men det er jo bare en annen måte
å slå opp den salgsrapporten på.
Så jeg spør om det er mer
For min del ville nytten vært hvis
jeg kunne spurt videre, men hvorfor
er det slik å faktisk få et svar?
Men det er jo da jeg tror fortsatt
at man må ha bygd en del analyser
og modeller og prognoser som
forklarer innsatsfaktorene kanskje.
Det jeg tror kommer til mest impact
er på intern kommunikasjon, at man kan
dele informasjon på en lettere måte
uten å lage strukturerte, predefinerte
rapporter, som du var litt inne på i
starten, altså selvbetjeningsløsninger
for å hente svar på tall.
Når du ser hva Microsoft gjør med Copilot
på operativsystemet, hvor de bygger
det inn, så kan du egentlig spørre om
hva som helst av den dataen som dere
har gjort tilgjengelig for systemet.
Hvis dere skulle begynt på et helt
nytt prosjekt hos en ny kunde i
dag, som har operasjonelle systemer,
men ønsker å begynne reisen, hvor
skal kunden begynne den reisen sin?
Øyvind Nilsen: Det kommer litt an på
hva vi Hva vi legger til grunn, men ofte
da, så har jo kanskje grunnen etter en
annen form for datavarehus fra før av.
Så blir jo spørsmålet hvorfor
skal skifte til, ikke sant?
Vi skal komme med noen teknologiråd,
vi skal gjøre en analyse rundt hva
det er de vil, hva er behovene her.
Før vi på en måte kan begynne å se på
hvilke data de skal ha og så videre.
Eivind Lofthus: Det beste utgangspunktet
er å begynne med forretningsbehov.
Hva er det du egentlig vil?
Hva er det som er utfordringene?
Og deretter så følger dataene, og
deretter så følger teknologien.
Og akkurat når det gjelder teknologi,
så blir den på en måte, synes jeg
da, at den har blitt lettere og
lettere På en måte å beherske det
er mindre og mindre tekniske eller
teknologiske hindre for å gjøre dette
Frode Stenstrøm: Hadde det spilt noen
rolle egentlig om en kunde hadde valgt
teknologi fra Microsoft eller fra Amazon
eller Google en av de store, er de blitt
så komplette nå at det er Er egentlig
ikke spiller en så stor rolle lenger?
Øyvind Nilsen: Uten å gå i
detaljer, hvis man skal si litt
sånn overordnet, så kan jo de fleste
verktøy gjøre stort sett det samme.
forskjellige vei til mål.
Fordelen med de store selskapene,
sånn som Microsoft og Fabric nå,
det er at de pakketere alt da.
Det gjør det litt enklere
og raskere å komme i gang.
Frode Stenstrøm: Blir det billigere
for kunder å gå den veien?
Eivind Lofthus: Godt spørsmål, egentlig.
Frode Stenstrøm: For det er mange
av de kundene som vi snakker med
til hver dag, det er bedrifter
på kanskje 10-20-30 ansatte.
Og i gamle dager så ville ikke de hatt råd
til, for eksempel en datavarehusplattform
til 15-20 000 i måned, ville ikke
vært inne for rekkevidde i hele tatt.
Eivind Lofthus: Jeg tenker det
Microsoft har gjort med Fabric,
for jeg mener akkurat nå, Så har
de et konkurranse kort i markedet.
Det skyldes to ting, egentlig.
Det ene er at Fabric er et skikkelig
bredt utvalg av verktøy og tjenester.
Som de har "bundlet" sammen, priser, og
de priser er egentlig ganske aggressivt.
Sånn at inngangspletten til Fabric er den
er akseptabel for nesten alle bedrifter.
Men så er det jo ulempe å gjøre
det på den måten, altså prisingen
er veldig lite transparent.
Frode Stenstrøm: Så det er vanskelig å
vite hva det kommer til å koste over tid?
Eivind Lofthus: Men du slipper i hvert
fall den typiske salami-slicingen som
mange andre holder på med, at du skal...
Litt for det, litt for det, litt
for det, litt for det, og så er
summen ganske stor i hvert fall.
Frode Stenstrøm: Jeg mener helt
bestemt at det er dumt å begynne å
vurdere og sammenligne hva de kan av
funksjoner, for dette er jo tjenester
som utvikles så rivende fort, så hvis
du gjør en sånn analyse, så er den
analysen utgått dagen etterpå nesten.
Så det man må heller velge en
leverandør man stole på, og vet at
kan være der over lang tid, sånn
investeringen man gjør, Ikke blir borte.
Med den satsingen Microsoft har gjort
med Copilot nå, som jeg skjønner nå ikke
har bare skjedd de siste årene, selv om
markedet har blitt bevisst på det de siste
årene, den har de holdt på i mange år.
Når de nå har åpnet Copilot-konnektorer
for alle de som har jobbet med Power
BI, 1100 konnektorer i tallet, så
sier de at dette har vært en visjon de
har hatt og jobbet med i 5, 6, 7 år.
Øyvind Nilsen: Hvis et så
stort selskap som Microsoft
bestemmer seg da skjer det ting.
Et eksempel er jo, jeg har jobbet med
veldig mange forskjellige analyseverktøy,
det vil si presentasjonsbiten av
det, Cognos, Tableau, Qlik, Power BI.
Vi hadde jo Power BI inne
på prøve for fem år siden.
Det var bare ikke så bra som
Qlik og de andre verktøyene.
Men da var det fortsatt ganske nytt.
Hva har skjedd med Power BI
sammenlignet med Qlik og Tableau
og Cognos de siste fem årene?
Power BI har jo blitt mye mer
enn et presentasjonsverktøy.
Det har egentlig alltid vært det, men
mulighetene der nå er ... Altså du kan
gå deg bort da så det er en fare for å
gå seg bort men det gir også muligheten
til å være mye mer dynamisk du får veldig
mye til da og sånn er det med de andre
teknologiene de kommer med også det går
veldig fort det skjer veldig mye nesten
litt for mye og du kommer dit du skal da
Frode Stenstrøm: Så oppsummert
så er det kanskje ikke valget av
teknologien som står i fokus med den
rapporteringskulturen og datagrunnlaget?
Eivind Lofthus: Jeg tenker
teknologi er det minst interessante.
Øyvind Nilsen: Smak og behag, hvor
har du mest erfaring, ikke sant?
Hva koster det selvfølgelig?
Frode Stenstrøm: Jeg synes
dere har gitt mange gode svar.
Jeg tenkte vi skulle avslutte der.
Takk til Øyvind og Øyvind for
deres bidrag i dagens episode.
Denne episoden er finne overalt, der
dere pleier å høre på podcast, samt
nettstedet Radio.ProsessPilotene.no.
Denne podkasten er produsert
ProsessPilotene øker verdiene av dine
kunder, bruker markedsført teknologi
og jobber med arbeidsprosessene
markedsføring, salg og service.
Ansvarlig for denne episoden
har vært meg, Frode Stenstrøm.
Jeg tar gjerne imot spørsmål
og tilbakemelding på LinkedIn.
Jeg ønsker bedre arbeidsprosesser
Referanser Resultater Salg | Kundehistorie
Kartverket Kartverket fikk en ny, skreddersydd kundeportal bygget på moderne teknologi – et fundament som gjør det enkelt å innføre nye tjenester, integrasjoner og forbedringer i takt med brukernes behov.
Markedsføring | Kundehistorie
Kristiania Kristiania har digitalisert 16 000 studentreiser – fra rekruttering og søknad til studietid og alumni – i et tilpasset CRM-system som lar skolen samhandle datadrevet på tvers av tidligere siloer.
Kundeservice | Kundehistorie
GC Rieber Eiendom GC Rieber Eiendom effektiviserer utleieprosessene for 500 leietakere med en ny leietakerportal, og tar nå neste steg med integrasjon mot adgangssystemet for kortere behandlingstid og færre manuelle oppgaver.
Mer innhold Resultater Feltservice | Artikkel
Aprilnytt for feltservice, apper og analyse Microsoft publiserte aprilnyheter for produksjon, Power Platform, Planner og Power BI. Samlet viser de hvordan feltarbeid kan støttes av automatisering og analyse når prosjektansvar, datakvalitet og menneskelig kontroll er tydelig.
