Master Data Management – tunnista ja hallitse ydintieto

30.11.–1.12.2026 | hybrid: Keilaranta 1 Business Park, Espoo

Ohjelma

Maanantaina 30.11.

09:00

Master Data Managementin perusta ja liiketoiminnallinen merkitys

  • Mitä Master Data on ja miksi se ratkaisee enemmän kuin yksittäinen järjestelmä: Käydään läpi Master Datan peruskäsitteet, tyypillisimmät ydintietoalueet ja niiden suhde liiketoimintaprosesseihin, raportointiin, järjestelmiin, integraatioihin, analytiikkaan ja tekoälyyn.
  • Miten Master Data näkyy liiketoiminnassa: Tarkastellaan käytännön esimerkkien avulla, millaista hyötyä Master Data tuottaa toiminnalle sekä miten puutteelliset ydintiedot aiheuttavat tehottomuutta, virheitä, päällekkäistä työtä, epäluotettavaa raportointia, asiakaskokemuksen ongelmia ja järjestelmähankkeiden riskejä. 
  • Miksi MDM on tekoälyn perusta: Käsitellään, miksi laadukas ja hyvin määritelty Master Data on edellytys tekoälyn ja automaation skaalaamiselle laajempaan tuotantokäyttöön. 
  • Harjoitus – Oman organisaation kriittiset Master Data -alueet: Osallistujat nimeävät oman organisaationsa kannalta tärkeimmät ydintietoalueet ja arvioivat, missä Master Datan hyödyt ja ongelmat näkyvät käytännössä. 
10:30

Tauko

10:45

MDM-hankkeen määrittelyvaihe: mitä pitää saada aikaan?

  • MDM-hankkeen keskeiset määrittelytuotokset: Käydään läpi, mitä MDM-hankkeessa tulee määritellä: Liiketoimintavaatimukset, käyttötapaukset, tietokäsitteet, tietomallit, elinkaariprosessit, vastuut, järjestelmät, integraatiot ja tarvittavat järjestelmätoiminnallisuudet. 
  • Liiketoiminnan tarpeet määrittelyn lähtökohtana: Opitaan, miten MDM-työ sidotaan liiketoiminnan tavoitteisiin ja niistä johdettuihin konkreettisiin käyttötapauksiin, kuten asiakkuuden hallintaan, tuotetiedon hallintaan, raportointiin, sääntelyyn, järjestelmäuudistukseen tai prosessiautomaatioon. 
  • Parhaat käytännöt määrittelytyön jäsentämiseen: Kouluttaja esittelee hankekokemukseen perustuvan etenemismallin, jonka avulla määrittelytyö pysyy hallittavana ja tuotokset palvelevat sekä liiketoimintaa että IT-toteutusta. 
  • MDM-hankkeen rajaus ja vaiheistus: Käsitellään, miten MDM-hanke kannattaa rajata ensimmäisiin käyttötapauksiin, ydintietoalueisiin ja toteutuskelpoisiin vaiheisiin, jotta kokonaisuus ei kasva liian laajaksi. 
  • Demo – Tekoälyavusteinen määrittelytyö käytännössä: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää ensimmäisten MDM-määrittelytuotosten muodostamisessa annettujen liiketoimintasyötteiden perusteella. Demo avataan niin, että myös ei-tekninen osallistuja ymmärtää peruslogiikan: Mitä syötetään, mitä tekoäly tuottaa ja miten asiantuntija arvioi tuotosta.
12:00

Lounastauko

13:00

Käsitteet, tietomallit ja datastandardit MDM:n ytimenä

  • Miten ydintiedot kuvataan ymmärrettävästi: Käsitellään käsitemallien, sanastojen ja tietomallien roolia MDM-työssä. Opitaan erottamaan konseptuaalinen, looginen ja fyysinen tietomalli sekä niiden käyttötarkoitukset. 
  • Entiteetit, attribuutit, relaatiot ja säännöt: Käydään läpi, mistä Master Data käytännössä muodostuu ja miten tietojen rakenteet, suhteet, tunnisteet, pakollisuudet, validointisäännöt ja laatuvaatimukset kuvataan. 
  • Datastandardit ja yhteinen kieli organisaation läpi: Tarkastellaan, miten yhteiset määritelmät, tietomallit ja datastandardit dokumentoidaan ja miten se vähentää tulkintaeroja, tekee tiedosta ihmiselle ja tekoälylle ymmärrettävää sekä edistää järjestelmä- ja prosessikehitystä. Käydään läpi erilaisia työkaluja dokumentoida ja kuvata tietoa. 
  • Esimerkki – Tietomallien muodostaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää aiempien määrittelytuotosten pohjalta käsitteiden ja tietomallien luonnostelussa. 
14:00

Kahvitauko

14:30

Tiedon elinkaari, prosessit ja vastuut

  • Master Datan elinkaari luomisesta poistoon: Käydään läpi tiedon elinkaaren vaiheet – Luonti, ylläpito ja rikastaminen, hyödyntäminen, arkistointi ja poisto sekä laadun varmistaminen ja poikkeusten käsittely osana elinkaarta. 
  • Kuka vastaa mistäkin tiedon elinkaaren vaiheessa: Opitaan määrittelemään erilaiset roolit ja vastuut tiedon tuottamiseen ja ylläpitoon sekä laadun varmistamiseen. 
  • Järjestelmät mukana elinkaaressa: Käsitellään, miten tunnistetaan elinkaaren eri vaiheissa käytettävät järjestelmät. 
  • Esimerkki – Elinkaariprosessin ja vastuumallin muodostaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää tiedon elinkaaren vastuiden luonnostelussa. 
  • Harjoitus – Datavastuut elinkaaren läpi: Osallistujat määrittelevät esimerkkitiedolle elinkaaren vaiheet ja vastuu. 
15:45

Yhteenveto päivästä

  • Mitä ensimmäisen päivän aikana opittiin: Kerrataan MDM:n peruskäsitteet, määrittelyvaiheen tuotokset, selkeiden vaatimusten merkitys, tietomallien rooli sekä elinkaaren ja vastuiden määrittely. 
  • Miten päivän sisällöt liittyvät toisiinsa: Kootaan yhteen, miten liiketoimintavaatimuksista ja käyttötapauksista edetään tietomalleihin, prosesseihin ja vastuihin. 
16:00

Huomiseen! Ensimmäinen koulutuspäivä päättyy

Tiistaina 1.12.

09:00

Data Governance MDM:n onnistumisen edellytyksenä

  • Miksi MDM ei onnistu ilman hallintamallia: Käsitellään Data Governancen roolia MDM-hankkeessa. Tarkastellaan, miksi pelkkä tekninen toteutus ei riitä, jos päätöksenteko, omistajuus ja vastuut jäävät epäselviksi. 
  • Governance-mallin arkkityyppi: Esitellään Data Governance -mallin tyypillinen rakenne sekä siihen liittyvät roolit ja ohjausrakenteet. Tutustutaan todellisen elämän esimerkkiin johtavasta organisaatiosta. 
  • Governance-roolit, vastuut ja päätöksentekomallit: Käydään läpi tyypilliset Data Governance -roolit, kuten tiedon omistaja, tietovastuulliset, tiedon tuottaja, järjestelmäomistaja sekä erilaiset hallintamallin ohjaus- ja työryhmät. Opitaan, kuka päättää datan laatutavoitteista, kuka seuraa laatua ja miten poikkeamiin reagoidaan. 
  • Master Data Governance käytännössä – Miten malli saadaan toimimaan? Opitaan, miten hallintamalli jalkautetaan osaksi arkea, kehityshankkeita ja järjestelmämuutoksia 
  • Harjoitus – Hallintamallin keskeiset roolit ja päätöksentekotarpeet: Osallistujat tunnistavat oman organisaation Master Datan hallinnan tueksi tarvittavat Governance-roolit, vastuut ja päätöksentekorakenteet. 
10:30

Tauko

10:45

Järjestelmä- ja integraatioarkkitehtuuri MDM-ratkaisun taustalla

  • MDM osana kokonaisarkkitehtuuria: Käydään läpi, miten MDM liittyy arkkitehtuurin eri osa-alueisiin. Tunnistetaan Master Datan rooli tietoalustoilla, raportoinnin sekä toiminnan järjestelmissä. 
  • Keskitetty vai hajautettu MDM-arkkitehtuuri? Tarkastellaan erilaisia arkkitehtuurisia lähestymistapoja ja niiden vaikutuksia tiedon ylläpidon järjestämiseen, integraatioihin, tiedon laatuun, muutoshallintaan ja vaadittuihin järjestelmien ominaisuuksiin. 
  • Integraatiot, tietovirrat ja lähdejärjestelmien roolit: Opitaan määrittelemään, mistä tieto syntyy, missä sitä ylläpidetään, miten sitä jaetaan ja missä sitä hyödynnetään. 
  • MDM-arkkitehtuurin arkkityypit: Opitaan yleisimmät arkkitehtuuriset mallit Master Datan hallintaan. 
  • Esimerkki – Arkkitehtuurikuvauksen muodostaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää aiempien määrittelytuotosten pohjalta järjestelmä- ja integraatioarkkitehtuurin luonnostelussa. 
  • Ryhmätyö – MDM-arkkitehtuurin hahmottelu: Osallistujat hahmottelevat esimerkkiorganisaatiolle soveltuvaa MDM-arkkitehtuuria. 
12:00

Lounastauko

13:00

MDM-järjestelmäkyvykkyydet ja toiminnallisuuksien määrittely

  • Mitä kyvykkyyksiä onnistunut MDM-ratkaisu vaatii: Käydään läpi keskeisiä MDM-kyvykkyyksiä, kuten tiedon luonti ja ylläpito, hyväksyntäprosessit, duplikaattien hallinta, laadun mittaus, varmistaminen sekä korjaaminen, tiedon rikastaminen, integraatiot, audit trail ja pääsynhallinta. 
  • Miten liiketoimintatarpeet muutetaan järjestelmätoiminnallisuuksiksi: Opitaan, miten käyttötapauksista, prosesseista, tietomalleista ja vastuista johdetaan järjestelmävaatimuksia ja toiminnallisuuskuvauksia kehitystiimien käyttöön. 
  • MDM-ratkaisun hankinnan ja toteutuksen näkökulmat: Tarkastellaan, miten määrittelytuotokset tukevat järjestelmävalintaa, toimittajakeskusteluja ja kehittämisen suunnittelua. Käydään yleisellä tasolla läpi MDM-markkinan johtavia järjestelmätoimittajia. 
  • Esimerkki – Vaadittujen toiminnallisuuksien tunnistaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoäly voi auttaa tunnistamaan tarvittavia järjestelmäkyvykkyyksiä ja tukemaan määrittelyiden jatkojalostamista toteutusta palveleviksi kuvauksiksi. 
  • Harjoitus – Vaaditut toiminnallisuudet: Osallistujat harjoittelevat tunnistamaan vaadittuja järjestelmätoiminnallisuuksia. 
14:00

Kahvitauko

14:30

Tekoälyavusteinen MDM-määrittelyketju käytännössä

  • Miten tekoäly voi tukea MDM-määrittelytyön eri vaiheita: Käydään käytännönläheisesti läpi, miten tekoälyä ja agenttimaisia työskentelytapoja voidaan hyödyntää MDM-hankkeen määrittelyssä. Osallistujan ei tarvitse ymmärtää ohjelmointia, vaan painopiste on siinä, miten tekoälyä voidaan hyödyntää MDM-asiantuntijatyön tukena. 
  • Missä tekoäly tuo suurimman hyödyn: Tarkastellaan, missä määrittelytyön vaiheissa tekoäly nopeuttaa työtä eniten: jäsentelyssä, luonnostelussa, vaihtoehtojen muodostamisessa, riippuvuuksien tunnistamisessa, dokumentoinnissa ja laadunvarmistuksen tukemisessa. 
  • Missä ihmisen asiantuntijuutta vaaditaan: Käsitellään, miksi tekoäly ei poista liiketoiminnan, arkkitehtuurin, tietomallinnuksen ja governance-osaamisen tarvetta. Ihmisen tehtävä on tuottaa laadukkaita syötteitä, ohjata työskentelyä, arvioida vaihtoehtoja, priorisoida tarpeita ja validoida tuotokset. 
  • Miten tekoälyä voidaan hyödyntää itse kehitystyössä: Tarkastellaan yleisellä tasolla, miten tekoäly voi tukea myös MDM-ratkaisun toteutusta ja jatkokehitystä. 
  • Demo – Syötteestä MDM-määrittelytuotoksiksi: Kouluttaja näyttää vaihe vaiheelta, miten tekoälyavusteinen työskentelyketju voi muodostaa MDM-hankkeen keskeisiä tuotoksia ja miten niitä tarkastellaan asiantuntijan näkökulmasta. Demo avataan osallistujille niin, että myös ei-tekninen osallistuja ymmärtää ratkaisun logiikan, hyödyt ja rajoitteet.  
15:30

Yhteenveto päivästä

  • Kertaus päivän opeista: MDM-määrittelyiden kokonaisuus, parhaat käytännöt, arkkitehtuuri, järjestelmäkyvykkyydet ja tekoälyn hyödyntäminen määrittelytyön tukena. 
  • Mitä osallistuja vie mukanaan: Keskustellaan, miten osallistujat aikovat hyödyntää oppimaansa sekä retroillaan koulutuksen risut ja ruusut. 
16:00

Kiitos! Koulutus päättyy