Data mesh prinsipp 2: Data som et produkt

Som forklart i tidligere blogginnlegg, handler data mesh om å gjøre en virksomhet bedre i stand til å utnytte egne data og tilegne seg et fortrinn før konkurrenter rekker å gjøre det samme. Rammeverket gjør dette ved å adressere en grunnleggende utfordring som er felles for mange i dag: Det tar for lang tid å omsette en idé om hvordan man kan utnytte data, til en fungerende løsning.

Ett av prinsippene som skal bidra til å øke innovasjonstakten, handler om å utforme og tilby data som et produkt. Prinsippet er en konsekvens av at terskelen for å utnytte data i mange virksomheter i dag er ganske høy: Data kan være vanskelig å finne, vanskelig å forstå, vanskelig å få tak i — og hvis man til slutt får tak i det — ikke alltid til å stole på. For å senke denne terskelen, må data både utformes og tilbys på en slik måte at den både er lett å finne og lett å bruke. Men hva innebærer egentlig å tilby noe som et dataprodukt?

For det første betyr det at man tar utgangspunkt i brukere og deres behov. Det høres for så vidt ikke ut som noe nytt, all den tid mange av oss tross alt bruker på å forklare eller sette oss inn i behov i dag, men rammeverket forfølger tanken et lite steg lenger: Produktet må også inneholde det som er nødvendig for å kunne ta det i bruk. Det er altså ikke tilstrekkelig å tilrettelegge noen datastrukturer på en dataplattform og be folk forsyne seg: Det må også inneholde nødvendige beskrivelser, forklaringer og verktøy, slik som programkode, API-er, eksempler på analyser, osv. som kan bidra til å senke terskelen for bruk.

For det andre betyr dataene må være selvforklarende og inngi tillit. Dersom man uansett ikke stoler på kvaliteten, eller må lese gjennom en tykk manual før man kan få noe fornuftig ut av dataene, blir de ikke tatt i bruk. Dette innebærer eksempelvis at data må være renset for det som brukere oppfatter som støy, og at det er utformet på en slik måte at det fremkommer tydelig hvordan det henger sammen med forretningsprosessene.

For det tredje må produktet forvaltes og utvikles av et eget produktteam som er de som har best kunnskap om dataene. Et slikt team settes sammen av utviklere og personer med god kjennskap til dataene det dreier seg om, dvs. personer som er involvert i forretningsprosessene som skaper dem. Ved å involvere personer med riktig forretningskompetanse tettere i utviklingen, oppnår man å redusere tiden det tar skape et dataprodukt, samtidig som man i mange tilfeller sikrer høyere tillit til dataene.

Å sette sammen produktteam av personer som sitter i nærheten av prosessene som skaper dataene, innebærer en desentralisering. I mange virksomheter, er ansvaret for ulike dataprodukter ofte plassert i én, eller noen få, enheter, med sentral styring og kontroll. Hvilke utfordringer og fordeler det gir ved å bevege seg mot en desentralisering og demokratisering av data, skal vi se nærmere på i neste blogginnlegg.