Strategi & AI
Datahantering och datastyrning
Data ni faktiskt kan använda
Datahantering och datastyrning är arbetet med att gå från fragmenterad data i silos till strukturer ni kan använda. Underlag för dagligt beslutsfattande, för effektivisering, och som grund för AI. Utan det blir AI-projekt antingen felaktiga eller försenade.
Vad ingår
- Data-nulägesanalys (2–4 veckor), kartläggning av datakällor, kvalitet, ägarskap och flöden enligt 80/20-principen
- Etablering av styrningsprinciper, roller (data owner, data steward, data custodian), processer, dokumenterade dataregler
- Datakvalitetsbedömning och sanering på prioriterade källor
- Datapipelines som hanterar inläsning, bearbetning och tillgängliggörande
- AI-readiness, sanering, märkning och dokumentation av data inför AI-bygge enligt Open Data Institutes ramverk A Framework for AI-ready Data (2025), med spårbarhet för att klara GDPR- och AI Act-krav
- Spårbarhet (data lineage) på prioriterade flöden
Vanliga frågor
- Nej. Vi arbetar iterativt enligt 80/20. Identifiera de viktigaste 20 procenten av datakällorna som driver 80 procent av värdet, börja där, och bygg ut i kundens egen takt. Stora kartläggningsprojekt som ska "styra ALLT" tenderar att rinna ut i sanden.
- Beror på datavolym och nuvarande kvalitet. För ett avgränsat AI-pilotunderlag (en domän, ett ärendetypsflöde) tar arbetet typiskt 4–12 veckor. Vi börjar med en data-nulägesanalys så vi vet vad som faktiskt behöver göras innan vi offererar AI-readiness-fasen.
- Vid uppdrag i offentlig sektor eller med EU-känsliga data säkras datalokalisering inom EU genom hela kedjan. Pipelines kan köras på kundens infrastruktur eller på Cyber Resilience Platform (AI Hubben) för helt sovereign drift.
Måste vi göra allt på en gång?
Vad kostar AI-readiness av data?
Hur säkerställer ni datasuveränitet?
Vill ni veta mer?
Boka ett kort samtal med en kundansvarig.