[KRÖNIKA] I en tid av makroekonomiska utmaningar står många svenska företag inför en förväntan att hålla nere sina kostnader.
Men i arbetet att hitta möjliga besparingar och förstå var man skära ner på kostnader, måste företagen motstå frestelsen att dra ner investeringarna i teknik för att hantera data och analys.
Enligt en undersökning genomförd av PwC planerar 44 procent av företagen att fortsätta med sina investeringar för att modernisera sin datahantering under 2024, samtidigt som de ser de fördelar som dataanalys och artificiell intelligens (AI) kan leverera till affärsverksamheten, bland annat genom förbättrade kundupplevelser och produktinnovationer.
Mats Stellwall, Principal Architect AI/ML på Snowflake
För att lyckas i det nuvarande ekonomiska klimatet måste organisationer fokusera på att bättre hantera sina kostnader och öka effektiviteten för att uppnå bättre affärsresultat. Enligt IDC produceras just nu mer data i världen än någonsin tidigare, vilket understryker behovet av att fortsätta att investera i data driven teknik för att kunna dra nytta av de möjligheter som detta ger. Det är särskilt avgörande för att kunna dra nytta av AI, där tillgång till mer omfattande data utgör en avgörande faktor för framgång eller misslyckande. En AI-modell kan aldrig bli bättre än den data den tränas på.
För att organisationer skall fortsätta att vara konkurrenskraftiga behöver man fokusera på att dra nytta av datainsikter i kombination med en effektiv kostnadshantering.
Affärsvärde och transparens
Att ha bättre insyn i befintliga kostnader är det första steget mot att bli mer dataeffektiv. Dataägare behöver granska existerande dataflöden för att förstå vilka som faktiskt levererar värde. Utifrån detta kan man ta beslut ifall man behöver förändra den underliggande arkitekturen, utöka eller att de helt enkelt levererar allt för dåliga insikter och därför behöver stängas ner. Att ha full förståelse för hur data flödar (data lineage), inklusive var det kommer ifrån och vad för bearbetningar som görs med det, hjälper att etablera kostnadskontroller samt också hitta fel som skapar onödiga kostnader.
Transparensen behöver prioriteras redan i valet av SaaS-leverantörer och plattformar. Det ger företag möjligheten att förstå vad de investerar i varje dataflöde och väga det mot avkastningen på investeringen. Att förstå vad varje fråga kostar kan synliggöra kostsamma frågor och ger IT ansvariga en möjlighet att optimera dem genom att skriva om dem eller förändra strukturen bakom. En ökad synlighet och kontroll av kostnader är det bästa verktyget för att maximera användningen av ett företags existerande resurser.
Förutspå framtida kostnader
Det är bara när företag får grepp om sina datakostnader som de verkligen kan börja förutsäga framtida kostnader och implementera åtgärder för att hantera dem på ett så effektivt sätt som möjligt. Många äldre dataplattformar är väldigt oflexibla och innebär ofta fasta prismodeller med långa kontrakt, vilket försvårar möjligheten att implementera förändringar för att hantera ekonomiska förändringar eller att skala ner när plattformen inte behöver användas så mycket. Denna typ av plattformar kräver ofta komplex, tidskrävande kapacitetsplanering för att behålla kontrollen över kostnaderna, vilket ironiskt nog kan visa sig vara dyrt i sig.
Att övervaka kostnaden för att processa data kan inte vara något man gör som en eftertanke. Att flexibelt kunna skala upp och ner sitt system ger istället organisationer möjligheten att snabbt anpassa sig till förändrade behov samtidigt som man undviker att betala för mer än vad man faktiskt använder. Fler och fler organisationer väljer också att sätta upp budgetar med utgiftstak och dagliga uppdateringar om kostnaderna för de olika dataflödena. Detta gör att företag kan identifiera vad som är kostnadsdrivande, hur mycket värde de levererar och hur kostnaderna kan minska.
Hos moderna molnbaserade dataplattformar finns det ofta intuitiva gränssnitt för att analysera användning och trender i användningen, med en enkel visualisering av vilka team, kunder och kostnadscenter som står för huvuddelen av kostnaderna. Istället för att vänta på att kostnaderna når upp till, eller överskrider budgeten kan företag ligga i framkant och förutspå vilka delar som ser ut att överskrida budgeten. I det långa loppet ger det IT-chefer och CFO:er möjlighet att minska de operativa kostnaderna genom en mer effektiv användning.
Att kunna spåra användning på en låg nivå till exempel per konto, per användare eller per uppgift kommer att vara nyckeln. Funktioner som automatisk stänger ner och automatisk startar kluster är enkla exempel som minskar onödiga utgifter genom att stänga av resurser som inte används.
I utmanande ekonomiska tider får organisationer inte överge sina ambitioner om att dra nytta av styrkan att vara datadrivna. Oavsett bransch är det viktigare än någonsin att analysera och förstå sin data. Fokuset behöver istället skifta till vad som levererar faktiska resultat. Att flytta till moderna SaaS-dataplattformar är ett sådant exempel som möjliggör bättre kostnadstransparens och planering och dessutom ger företag möjlighet att optimera investeringarna trots ekonomiska osäkerheter. Att omfamna moderna dataplattformar främjar inte bara kostnadseffektivitet utan positionerar också företag för en datadriven framtid, vilket säkrar konkurrenskraften i turbulenta tider.
Mats Stellwall, Principal Architect AI/ML på Snowflake
