I en tid då beslutsfattande allt oftare styrs av data, och där AI-projekt blir allt vanligare, är det lätt att svepas med i teknikhypen. Men bakom varje lyckat datadrivet initiativ döljer sig en ofta bortglömd hjälte: Data governance (datastyrning). Utan tydlig struktur, ansvar och kvalitet i datahanteringen riskerar även de mest avancerade analys- och AI-satsningar att bli dyra misslyckanden.
ALLA VILL HA INSIKTER – MEN FÅ VILL PRATA OM GRUNDEN
Organisationer investerar miljoner i analysplattformar, dashboards och maskininlärning. Men när systemen väl är på plats infinner sig ofta en frustrerande verklighet: beslutsstöden visar motsägelsefull information, AI-modellerna presterar sämre än väntat och användarna tappar förtroendet. Orsaken? Bristande Data governance.
"Datastyrning handlar om att göra data användbar, tillförlitlig och tillgänglig – så att den faktiskt går att fatta beslut på".
DATA GOVERNANCE ÄR INTE ETT IT-PROJEKT – DET ÄR EN FRÅGA FÖR ALLA
Ett vanligt missförstånd är att Data governance är något som IT-avdelningen sköter i bakgrunden. I själva verket handlar det om gemensamma spelregler för hur data skapas, används och förvaltas – oavsett funktion eller roll. Det kräver samarbete mellan IT, verksamhet, ledning och ibland även juridik och säkerhet.
När tydliga ägarskap, datakataloger, kvalitetsrutiner och policyer finns på plats, skapas förutsättningarna för ett ekosystem där data blir en verklig tillgång. Utan detta riskerar man att jobba på lös grund.
AI OCH ANALYS UTAN DATASTYRNING ÄR SOM ATT BYGGA PÅ SAND
Många AI-initiativ stannar vid piloter. Varför? För att det inte finns tillräcklig kontroll över vilka data som används, hur de är strukturerade, eller vad de egentligen representerar. Modeller tränas på osäker information, resultat blir svårtolkade och tilliten till lösningarna försvagas.
På samma sätt faller avancerade BI-verktyg platt om användarna inte litar på siffrorna de ser. Därför måste datastyrning ses som en strategisk möjliggörare, inte ett hinder eller kostnadsdrivande sidospår.
5 STEG MOT EN DATASTYRD ORGANISATION – PÅ RIKTIGT
Det är dags att lyfta Data governance från teknikrummet till styrelserummet. Här är fem steg för att komma i gång:
✅ Sätt riktning och etablera organisation
– Ta fram en tydlig strategi och tydliggör vem som ansvarar för vilka data – både affärsmässigt och tekniskt.
✅ Inför styrande principer
– Skapa gemensamma riktlinjer för hur data definieras, skapas och används.
✅ Prioritera rätt aktiviteter
– Maximera affärsvärde och minimera risker genom en strukturerad riskhantering.
✅ Mät och följ upp
– Följ upp datakvalitet och efterlevnad löpande, precis som andra verksamhetsmål.
✅ Skapa engagemang och samarbete
– Bygg en kultur där data ses som en strategisk tillgång genom utbildning, kommunikation och samordning över funktionsgränser.
SLUTSATS: FRAMTIDEN TILLHÖR DEM SOM HAR ORDNING PÅ SINA DATA
Data governance är inte valfritt – det är en förutsättning. Utan en stabil grund faller datadrivna satsningar snabbt. Men med rätt struktur kan vi istället frigöra kraften i AI, BI och avancerad analys. Så om vi vill skapa tillit till våra beslut, våra siffror och våra system – då måste vi börja prata om det som egentligen är det viktigaste: hur vi styr, förvaltar och vårdar våra data.
Låt oss sätta Data governance på kartan. För det är där all verklig digital transformation börjar.
