Data er brændstof til din virksomheds vækstmotor. I det digitale kapløb i Norden er et stærkt og skalerbart datagrundlag afgørende. Det frigør effektivitet, skaber innovation og giver en konkurrencemæssig fordel. Dårlig datakvalitet eller ikke-skalerbare datasystemer kan bremse fremskridtet. Specielt hvis man ønsker at udnytte teknologier som generativ AI (GenAI) til fulde.
På baggrund af mit arbejde med forskellige virksomheder de sidste 15 år, vil jeg i denne artikel forklare:
- Hvorfor datakendskab er vigtigt.
- Hvordan man skaber et stærkt data-fundament.
- Hvad man bør gøre for at komme igang.
Hvorfor datakvalitet fremmer vækst
Data af høj kvalitet, dvs. data der er nøjagtige, komplette og aktuelle, er rygraden i en digital transformation. Data af lav kvalitet fører til forkerte rapporter og grundlag for viden, der skaber dårlige beslutninger. McKinseys rapport fra 2025 fastslår, at virksomheder med stærk datastyring kan reducere omkostningerne ved beslutningstagning med op til 30 % (McKinsey & Company, 2025). Høj data kvalitet hjælper med at excellere en virksomheds drift, da man pba. af den gode data kan automatisere arbejdsprocesser, opnå korrekte analyser som fundament for beslutninger, og rapportere korrekt og rettidigt. Alt sammen noget der er med til at fremme væksten i en virksomhed.
Opbygning af et skalerbart datagrundlag
Et skalerbart datagrundlag bygger på moderne koncepter som Data Mesh og Data Lakehouse. Disse koncepter fokuserer på fleksibilitet, kvalitet og compliance. Data Mesh flytter ejerskabet. Det giver teams inden for eks. økonomi, produktion og marketing mulighed for at se data som et produkt. Dette omfatter klar dokumentation og kvalitetsgarantier. Data Lakehouse kombinerer fleksibiliteten med en Data Lake med strukturen i et Data Warehouse. Data Lakehouse bruger åbne formater som Apache Iceberg til skemaudvikling, hvilket øger mulighederne for at flytte data og skalere med andre systemer. Inden for dit Data Mesh eller Data Lakehouse kan du bruge en dataarkitektur som Medallion Architecture. Den lagdelte metode forbedrer gennemsigtigheden og skalerbarheden. Medallion arkitekturen bruger Bronze (rå data), Silver (renset data) og Gold (kurateret data) til at adskille de forskellige datalag. Dette er med til at sikre, at dataene er af høj kvalitet til eks. analyse og GenAI-applikationer.
Den bedste praksis for et datagrundlag fra et infrastrukturperspektiv er at adskille processering fra lagring. Brug for eksempel Databricks til processering og Apache Parquet på Amazon S3 til lagring. Dette hjælper med at adskille komponenter og forbedre ydeevnen. Brug også åbne standarder og open source for at undgå leverandørafhængighed. For at gøre den underliggende løsning skalerbar er automatisering afgørende. Infrastructure as Code (IaC) og CI/CD-pipelines gør datastrømme standardiserede og reducerer fejl. Værktøjer som DataHub-datakataloget hjælper med governance og sikrer, at alt er i overensstemmelse med GDPR.
Endelig fokuserer standarder som ISO 8000 på dokumentation og flytbarhed. Dette gør data pålidelige og sikrer, at de opfylder GDPR’s nøjagtighedsprincip (artikel 5, stk. 1, litra d)) (ISO, 2023).
Disse principper hjælper nordiske virksomheder med at håndtere stigende datamængder. De sikrer også overholdelse af reglerne og øger GenAI-drevet effektivitet.
DiNE næste Træk
For at opbygge et skalerbart datagrundlag skal du starte med en strategisk vision. Hvis du forhaster denne fase, risikerer du dyre fejltrin. Definer først dine forretningsmål. Vil du personalisere kundeoplevelser, optimere forsyningskæder eller forbedre rapporteringen? Lav kvantificerbare mål, såsom at reducere kundeafgangen med 10% eller at reducere rapporteringstiden fra uger til dage. Dernæst skal du gennemgå dit datalandskab: kortlæg siloer, vurder kvaliteten og skab kataloger over værktøjer og teamets kompetencer. Til slut bør du udarbejde et roadmap, der starter med et minimalt fungerende product, og udruller gradvist. Og husk at sikre, at GDPR-overholdelse er indbygget fra starten, især hvis man vil bruge GenAI. Med EU’s nyere AI-Act fører brud på datareglerne bøder på op til 35 millioner euro (European Commision, 2024).
– Et godt strategisk fundament sikrer, at dine data driver vækst, ikke forsinkelser!
Referencer:
ISO. (2023). ISO 8000: Data Quality and Master Data. Link
European Commission. (2024). The EU AI Act: Regulatory Framework. Link
McKinsey & Company. (2025). The State of AI: March 2025. Link
Skriv et svar