Lösningsspecialist Daniel: Engagemanget från Landrins Bil var avgörande

– Vi fick bästa tänkbara förutsättningar tack vare det stora engagemanget från Landrins Bils sida. Både ledningsgruppen och representanter från de olika avdelningarna i företaget var engagerade redan från början, säger Daniel Strånge.

Han är lösningsarkitekt i projektet och den som varit huvudansvarig i att förstå verksamhetens behov och få fram rätt teknisk lösning. Med sina 15 år bakom sig inom analytics och business intelligence vet han att det blir bäst när organisationen är redo att satsa helhjärtat på att bli datadrivna:

– Ledningsgruppen måste inte vara aktivt med i processen, men det måste finnas full förankring uppifrån, så att man kan fatta de beslut som krävs för att kunna komma vidare.

Precis som många andra verksamheter ville Landrins Bil komma igång med att jobba mycket mer datadrivet, inte bara inom exempelvis ekonomi, utan generellt i verksamheten, exempelvis i servicedelen.

En tydlig roadmap för verksamhetens datadrivna utveckling

– Det viktigaste för att lyckas med den här typen av satsningar är att först enas kring en roadmap som steg för steg visar hur man kan komma vidare. Jag och en kollega tog Landrins Bil genom processen Startklar Analytics, en workshop där representanter från verksamheten är med och flyttar lappar, lyssnar på varandra och prioriterar.

Idag är Landrins Bil en bra bit in i den treåriga roadmap som skapades, och fördelarna radar upp sig (läs om kundcaset här: ”Idag är vi bättre på att fatta proaktiva beslut”).

Daniel Strånge lyfter fram hur Landrins Bil snart är mogna för att göra så kallade kombinationsanalyser.

– Detta tack vare att man valt att samla in och strukturera data från olika avdelningar i en och samma plattform. Man kan exempelvis börja analysera data mellan olika affärssystem och göra nya insikter. Hur många av kunderna som köpt bil kommer tillbaka för däckbyte på vintern? Eller hur många kommer tillbaka för service? Man kan börja ta fram och testa nya erbjudanden baserat på insikter och på så sätt både öka kundnöjdheten och stärka lönsamheten i företaget.

Plattformen är förberedd för att även dra nytta av ai och maskininlärning.

– Vi är inte riktigt där än med Landrins Bil. De första stegen i business intelligence tar ofta 2-3 år att ta, och de åren är en viktig process i utvecklingen. När grunden är lagd, då kan man ta fler steg.

Skräddarsyr med beprövade moduler och metoder

När Daniel Strånge och hans kolleger bygger analysplattformar åt kunder har de ett bibliotek i av beprövade pusselbitar till sin hjälp – metoder för att strukturera och modellera data, tekniska funktioner och konfigurationer för att bearbeta den, och visuella hjälpmedel för att denna data begriplig.

– Vi plockar fram saker ur hyllan som passar bäst, utifrån varje enskilt fall. Vi uppfinner inte hjulet, utan använder det som vi vet fungerar, och gör de anpassningar som krävs för att möta kundens behov.

Ibland sparas data i olika affärs- och verksamhetssystem på kryptiska sätt, så en viktig del i vägen fram till en väl fungerande analysplattform är att göra denna data tillgänglig.

– Med erfarenhet lär man sig att hantera olika typer av data från en mängd olika källor, så att vi kan göra de strukturer och modeller som kunden behöver.

Daniel Strånge är lösningsarkitekt och har varit med i hela projektet från start till nuläge. 

”Det känns väldigt meningsfullt”

I arbetet med Landrins Bil har fem konsulter varit involverade – en projektledare, en infrastrukturexpert och tre personer från analyticsteamet:

– På Atea samarbetar vi konsulter mycket för att få till den bästa lösningen. Vi kombinerar kompetenser, och bollar mycket med varandra. Det blir väldigt belönande. Jag brinner för att göra det smidigt för verksamheter att göra analyser. De ska inte behöva fastna i att själva ta fram data, tvätta den och fixa och trixa. När de inte behöver gräva i olika system blir det roligare att gå till jobbet. Så det vi gör känns väldigt meningsfullt.