Controllern, chefen, analytikern: samma plattform, olika behov.

Ett av de vanligaste misstagen när organisationer bygger dataplattformar är att behandla alla användare likadant. Antingen bygger man en analytikermiljö med stor flexibilitet men hög tröskel, och undrar sedan varför verksamhetscheferna inte använder den. Eller så bygger man en standardiserad rapportmiljö som passar cheferna, men där analytikern ständigt slår i begränsningarna.

I båda fallen fungerar plattformen för en del av organisationen medan resten låter bli den. För dem som inte fått ett verktyg som passar fortsätter datan därför att gå via mejl och Excel.

En genomtänkt rollmodell delar upp organisationens databehov i åtkomstnivåer, där varje nivå ger det rollen faktiskt behöver och inget mer. I praktiken brukar det landa i fyra nivåer.

Den enklaste nivån är läsaren, till exempel en produktionsledare som öppnar en dashboard varje morgon för att se linjestatus men inte kan ändra något. Rapporten har någon annan byggt, och det gör ingenting eftersom det är svaret hon behöver och inte verktygen för att bygga den.

På nästa nivå finns de som analyserar ute i verksamheten, som controllern, ekonomichefen eller en marknadschef som är van vid data. De behöver kunna filtrera, skapa egna vyer och ställa frågor som ingen bestämt i förväg, och det är just för den nivån Power BI och liknande verktyg är gjorda. Där finns gott om utrymme för egna frågor, utan att någon behöver kunna programmera.

Dataanalytikern behöver sedan kunna gå djupare, skriva frågor direkt mot underliggande data, bygga egna modeller och kombinera datakällor på sätt som ingen förberett. Den nivån kräver både mer frihet och mer teknisk kompetens. Överst finns IT och plattformsägaren, som ansvarar för infrastrukturen och säkerheten och ser till att hela modellen håller ihop.

Det är faktiskt behörighetsstyrningen som gör bred tillgång möjlig. Om alla fick full tillgång till allt skulle dataskyddskraven sätta stopp, och utan tydliga rättigheter vet ingen om det är den officiella siffran man tittar på eller en lokal variant som någon har justerat.

Med en genomtänkt rollmodell går det däremot att öppna upp. Cheferna loggar in och ser sina nyckeltal direkt utan att fråga analytikern, och controllern gör sina egna djupdykningar utan att IT behöver blandas in i varje förfrågan. Då får analytikern tid för de komplexa projekten i stället för standardrapporterna.

Först måste förarbetet vara gjort, alltså att rollerna är definierade och att det är bestämt vilka datasätt varje roll ska se. Sedan ställs behörigheterna in på samma sätt överallt. Det arbetet tar tid, men det görs en gång och gäller sedan för hela plattformen.

Ett praktiskt sätt att börja är att gå igenom vilka roller hos er som regelbundet frågar efter data, och vad de faktiskt behöver göra med den. Den som bara behöver läsa ett svar klarar sig med en välstrukturerad rapport eller dashboard, medan den som vill filtrera och utforska behöver rätt verktyg och tillgång till ett väldefinierat datasätt. För dem som ställer egna frågor mot rådata krävs teknisk åtkomst, med tydliga gränser för vad de kan se.

Görs kartläggningen ordentligt visar den också var luckorna finns, till exempel beslut som fattas på magkänsla för att datan aldrig når rätt person, eller analysfrågor som ingen ställer för att de kostar för mycket att besvara. Börja gärna med de roller som oftast mejlar analytikern och skriv ner vad var och en behöver kunna göra med svaret.