Dataa ei tule luoda ilman suunniteltua käyttötarkoitusta ja kontekstia.

Datalla on oikeus tulla havainnoiduksi ja tallennetuksi suunniteltua tarkoitusta varten sen elinkaaren ominaisuuksista riippumatta. Dataa tulee luoda aina tiedostetun kontekstin (tai useamman) näkökulmasta. Olkoonpa se tuotannollinen, taloudellinen, liiketoiminnallinen, yhteiskunnallinen tai vastuullisuuden näkökulma. Tulee ymmärtää, että sama data voi palvella erilaisia informaation käyttötarpeita. Siksi sen merkityksellisyyden pohdintaa ei voi ohittaa olankohautuksella ja jättää pelkästään ATK-osaston harjoittelijoiden vastuulle. Vaikka sanottakoon totuuden nimissä, että ATK-osaston harjoittelijat ovat usein varsin nohevia sekä avarakatseisia ja pystyvät kyllä taikomaan tyhjästä hyvinkin luovia ratkaisuja datan äitiyslaatikkoa suunnitellessa.

Lisäksi datalla on oikeus nauttia johdonmukaisesta elinkaarimallista ja saavuttaa esim. terminaalivaihe (engl. EOL, end of life), kun sille ei ole enää tarvetta. Luonnollisesti myös muihin elinkaaren vaiheisiin tulee päätyä suunnitelman mukaisesti eikä dumppaamalla kaikkea ryönäksi tulkittavaa pilvipalvelun arkistoon ihan vain kaiken varalta.

Luomalla dataa holtittomasti vailla kontrolleja sille ei ole nähtävissä kestävää tulevaisuutta. Riski tulla unohdetuksi kodittomaksi kiertolaiseksi ilman kontekstia, tietoa alkuperäisestä käyttötarkoituksesta tai muusta olennaisesta metatiedosta kasvaa, mitä vähemmän kontrolleja implementoidaan. Edessä voi olla tilanne, jossa ruumiinvalvojaisissa voideltua dataa ei saada laskettua haudan lepoon iäisiksi ajoiksi vaan se on tuomittu nousemaan sieltä uudestaan ja uudestaan Sisyfoksen lailla.

Datalla on oikeus minimointiin: sen keruuta tulee rajoittaa ja tallennusaikaa (retentioaika) säätää minimiin käyttötarkoituksen siitä kuitenkaan kärsimättä. Tätä periaatetta tulee soveltaa tietoisesti kaikessa datan keruussa, ei ainoastaan GDPR-asetuksen alaisen datan prosessoinnin osalta. Minimoinnin tarkoituksena ei ole kieltää datan keruuta kategorisesti. Sen tarkoitus on pikemminkin toimia yhtenä datan hallinnan työkaluna varmistamassa, että datan keruuta ei tarvitse miettiä uudestaan jalostusketjun loppupäässä.

Datan tallennushintojen romahdettua viime vuosina tallennuksen järkevyyttä ei ole juuri tarvinnut miettiä. Ehkäpä tämän myötä myöskään perusteita datan keruulle, metatiedon kuvaamiselle tai tietorakenteiden järkevyydelle ei ole tarvinnut miettiä yhtä pieteetillä kuin joskus viime vuosituhannella. Esimerkiksi hilpeällä 80-luvulla, jolloin ATK oli vielä ihan oikeaa ATK:ta ja sinistä luomiväriä ei ollut kenelläkään liikaa. Keskustietokoneita ohjelmoineet tai niillä operoineet muistavat, että kahdeksaan merkkiin piti saada ujutettua paljon merkitystä. Taisipa sama rajoite koskea varhaisia Windows-versioitakin.

Artiklan I loppusanoina todettakoon: käyttämättömän datan arvo on nolla. Nada. Zero. Datalla ei myöskään ole merkitystä ellei se palvele suunniteltua käyttötarkoitusta oikeassa asiayhteydessä. Vasta käytön myötä datasta voi tulla arvokasta. Ja merkityksellistä. On sanottu, että datan kohtalonhetket ovat sen syntymä ja sen käyttöhetki. Data, joka syntyy tuntemattomana vaillinaisiin olosuhteisiin ilman tietoa tarkoituksesta on merkityksetöntä. Datalla on oikeus merkitykseen. Ja moneen muuhun seikkaan, joista lisää seuraavissa artikloissa.

Tervetuloa Datatuomioistuimeen!

Datalla on oikeus syntyä, olla olemassa ja kuolla hallitusti ja suunnitelmallisesti.

(RIEMUKAARI) Datalla on siis oikeus elinkaareen. Olkoot ne vaiheet syntymä, keittäminen, täytetyksi tuleminen tai hirttäminen. Tai kaikkea näitä, mikä ikinä onkaan merkityksen ja kontekstin kannalta oleellista. Miksi tästä oikeudesta tulee olla kiinnostunut?

Ennen kuin jatkamme, lienee kohteliasta huomioida vähemmän datageenejä ilmentävät kanssasiskot ja veljet, jotka saattavat kaivata tässä kohtaa pientä johdantoa aiheeseen. Ja kuten aina ATK-juttuloissa määritelmä riippuu määrittäjästä mutta rohkenen tiivistellä asiaa suurin piirtein näin: datan elinkaaren hallinnan voidaan ajatella koostuvan mm. menettelytavoista, työkaluista ja osaamisen kartuttamisesta koulutuksen kautta.

Kyseessä on siis puitteet, jonka raamien sisällä em. säännöskokoelmia ja tekniikoita harjoitetaan. Ihan käytännön elämässä tämä tarkoittaa esim.

datan keräämistä

putsausta

tallennusta

prosessointia

käyttöä (operatiivinen ja analyyttinen) ja

lopuksi poistoa

Kaikki tämä ennalta määritettyjen, yhteisesti sovittujen ja oikea-aikaisesti toteutettujen sääntöjen puitteissa. Simppeliä!

Asia, joka itseäni on hämmentänyt kautta vuosituhansien (kyllä, olen elänyt viime vuosituhannella) on tässäkin tieteenhaarassa usein läsnä oleva liiketoimintanäkemyksen puute. Kokemukseni mukaan suuri osa kirjallisuudesta keskittyy asiaan varsin mekanistisesti (jota elinkaaren hallinta toki on) unohtaen syvällisemmän pisnesanalyysin. Ja vieläpä sellaisen analyysin, joka ei keskity pelkästään kaivamaan hohtimilla liiketoimintajohtajan korvien välistä sääntöjä säilytysajalle tai puhdistussäännöille.

Tarkoitan niitä seikkoja, jotka ovat liiketoiminnalle tärkeitä ymmärtää, kuten ”miten voimme hyötyä täsmällisestä ’asiakkuuden tila’ -tiedosta” tai ”haluamme luottaa siihen, että datasetissä ei ole poistuneita asiakkaita” tai ”emme saa uusia tuotteita tarpeeksi nopeasti verkkokaupan valikoimaan, kun hyväksyntäprosessi on niin sekava” jne. Kun nämä asiat eivät ole jiirissä, dataa on helpompi syyttää kuin katsoa peiliin.

Kyseessä voidaan mieltää olevan myös metadataharjoitus, jossa datan kyljessä kulkee koko ajan mukana tieto sen elinkaaren vaiheesta. Tämä vaatii luonnollisesti kokonaisvaltaista suunnittelua metadata-kerroksessa. Elinkaariasiaa voidaan miettiä myös data-arkkitehtuurin kautta, esimerkkinä vaikkapa Medallion arkkitehtuuri. Tärkeintä on, että datalla ymmärretään olevan eri tiloja elinkaarensa aikana. Ja että nämä tilat mallinnetaan vastaamaan liiketoimintatarpeita ja siirtymät niiden välillä eivät ole satunnaisia ja sinnepäin vaan hallittuja ja suunniteltuja. Datalla on siis oikeutensa elinkaareen, jotta se voi palvella käyttäjäänsä asianmukaisella pieteetillä.

Seuravassa artiklassa, Artikla III, käsitellään datan oikeutta rakenteisiin ja minimaaliseen keräämiseen. Arvioitu julkaisu on 9.2.2026 alkavalla viikolla.

EDIT 20.2.2026: Artikla III päättikin viedä kirjoittajan metadatan pariin, joten aiheesta lisää seuraavassa.

Datalla on oikeus tulla tallennetuksi standardoiduin metatiedoin, jotka ovat yhteensopivia eri järjestelmien kesken.

(METATEHTAAN PROPAGANDAJAOS 20.2.2026) Ja kuten joskus käy, tämän artiklan julkaisu venähti heittämällä 16.2.2026 alkavalle viikolle. Sori siitä mutta ei kuin eteenpäin!

Ponnistellaanpa aihetta kohti perusteista käsin ja tässä meitä Wikipedia sivistäköön: ”Metatieto (metadata, liitännäistieto, kuvailutieto) on tietoa tiedosta eli kuvailevaa ja määrittävää tietoa jostakin tietovarannosta tai sisältöyksiköstä. Esimerkiksi tyypillistä metatietoa ovat CD-levyn tiedot (levyn nimi, esittäjä, säveltäjä, päivämäärä) tai tekstidokumentin tiedot (viimeksi tallennettu, omistaja, versio, sijainti, julkaisupäivämäärä jne.). Metadatan jalo tarkoitus on ollut myös parantaa tietojen siirrettävyyttä ja eri paikoissa olevien sisältöjen yhdistämistä. Eikä pidä unohtaa löydettävyyttä; jo 90-luvulla internetskisivujen tekijät näppäilivät kilvan metatageja HTML-lähdekoodiin, jotta Googlen hakukonerobotti löytäisi oikeat hakusanat indeksiinsä lisättäväksi. Vuonna 2026 samat asiat tarkoitusperät pätevät edelleen: datahippuskokoelmat janoavat liitännäistietoa, jotta ne voidaan löytää, siirtää, yhdistää ja sosiaalistaa muiden kanssa hedelmälliseen dialogiin.

Internetin ideaalipuheissa metadatan hallinta tuottaa etua ”parantamalla löydettävyyttä, laatua ja tietosuojaa mahdollistaen datan transformaation toimintakelpoiseksi näkemykseksi”. Mainittakoon, että keinoälyn yhteenveto tietää kertoa myös, että ”metadatan hallinta parantaa operatiivista tehokkuutta nopeamman datan haun kautta, karsia kuluja tunnistamalla toisteisen datan ja mahdollistaa toimialaa sääntelevän regulaation ja lainsäädännön yhteensopivuuden” (lainausten suomennos on toimituksen tihutöitä). Jos haistoitte ironiaa ”internetin ideaalipuheissa”, juuri sitä viljelin mielessäni. Edellä kuvattu proosa on toki sinänsä validia, mutta siitä puuttuu se väkevyys ja rahankäry, jolla metadatahankkeelleen voi saada rahoitusta.

Kokeilepa aloittaa piuhaklubin (johtoryhmä) pitsaaminen sanoilla ”Investoimalla metadatan hallintaan voimme parantaa datan löydettävyyttä, laatua ja tietosuojaa mahdollistaen datan transformaation toimintakelpoiseksi näkemykseksi”. Voit hyvinkin saada vastaukseksi ”Aha, okei, en tajunnut puoliakaan enkä ymmärrä miksi tämä maksaa meille 50 kEUR vuodessa 150 kEUR alkuinvestoinnin jälkeen”. Luvut ovat toki Harryn stetsonista peräisin mutta eivät mitenkään epärealistisia kokemukseni mukaan. Moisia lukuja ei voi heittää piuhaklubin areenalle ilman vastalaskelmia.

Onneksi internet on laskenut näitäkin asioita meille valmiiksi! Esimerkkinä pitsauksen keulille voi kokeilla ”Metadatan hallinnan kehittämisestä on hyötyä esimerkiksi Cost Per Leadin alentamisesta (esimerkki: 225 eur -> 67 eur), aikasäästö ja tuottavuus (esimerkki: velhojen työajasta kuluu 50% datan kanssa vehtaamiseen – paremman metadatan avulla voidaan saavuttaa 70-85% tuottavuusloikka koodaamisen ja datan haun osalta)”. Esimerkkejä on pilvin pimein ja tärkeintä on valita oikea lähestymiskulma: operatiivinen tehokkuus, tiedonhallinnan kustannukset, liikevaihdon kasvu, automatisoitu data governance, AI-avusteinen tiedon luokittelu, datan demokratisointi jne…

Palataanpa vielä datan oikeuksiin metadataan liittyen. Vanhan liiton passiivinen lähestymistapa metadataan alkaa lähennellä syytekynnystä Datatuomioistuimessa. Tässä lähestymisessä metadataa ajatellaan kertajumppana, jossa dataan liimataan jotain staattista, jota kukaan tai mikään ei sen kummemmin käytä. Tähän eetokseen liittyy olennaisesti sponsorin ja omistajuuden puute sekä hankalien työkalujen soveltaminen, jolla varmistetaan, että kukaan ei varmasti innostu metadatan huollosta. Hieman modernimpi lähestyminen halailee ”aktiivisen metadatan” käsitettä, jossa automatisoidaan, monitoroidaan ja toimitaan metadatan parissa (lähes) reaaliajassa. Kaiken päälle näppärä Data Governance päällikkö livauttaa metadatan keräämisen osaksi datan veivaamista ja analyysia. Ja keskittymällä puheissaan eurojen kehräämiseen datajengillä on kaikki mahdollisuudet nostaa data keskiöön ja mahdollistaa sille Artikla III mukaiset oikeudet.

Ja tuttuun tapaan, jatkot LinkedInissä: liity julkiseen ryhmään Datatuomioistuin. Meitä on jo yli kolmekymmentä ja orastavaa jutusteluakin on ollut havaittavissa, kiitos kaikille! Seuraava artikla käsittelee datan oikeutta omistajuuteen ja siihen liittyviin näkökulmiin. Otsikko on toivottavasti julkaistavissa ensi viikolla.

Datalla on oikeus omistajaan, joka on vastuussa sen hyvinvoinnista tarjoten mm. turvaisan ja suojatun elinympäristön sekä tarkoituksenmukaisen käytön.

(ASIAINOMISTAJAN KULMAHUONE 18.3.2026) Ja kuten kävi tälläkin kertaa, tämä artikkeli se vasta venähtikin, koska elämä. Joten taas kerran, sori siitä mutta ei kuin eteenpäin!

Omistajuuden teema vierähti ulos toimituskokouksesta jo viikkoja sitten ja tässä sitä ollaan vihdoin keräilemässä menneiden viikkojen aivopierteiden sirpaleita yhteen. Tämän ja edellisen artiklan välissä allekirjoittanut sai kunnian pitää vierailijaluennon Karelia AMK:ssa tiedonhallinnan opiskelijoille ja sen valmisteluhan vei oman tovinsa, eikä myöskään pidä unohtaa ihanan aktiivista data governance palkkatyötä! Onneksi edellä mainituissa pöhinöissä oli yhteisenä punaisena lankana nimenomaan datan omistajuuden teema. Ja täällä se muuttuu luonnollisesti datan oikeudeksi.

Mutta mitäpä se sitten on, se sellainen datan omistajuus? Lontoon herrojen ja ladyjen kielellä data ownership. Ystävämme internetissä, Iso Kielimalli kertoo yhtenä todennäköisenä arviona notta että ”datan omistajuus viittaa organisaation informaatiovarantojen käsittelyyn, kontrollointiin ja velvollisuuksiin mitä tulee datan pääsynhallintaan, luontiin, muokkaamiseen tai kuluttamiseen”. Minä kyllä lisäisin perään vielä tappamisen, tai ehkä sivistyneemmin ilmaistuna eutanasian tai ennalta sovitun hoitotahdon mukaisen hoidon.

Datan omistajuus herätti ainakin yhdessä tutussa laskentainsinöörissä hyviä kysymyksiä, kun artikla IV:n aihe julkaistiin Datatuomioistuimen vertaistukiryhmässä. Ehkä kysymysryöpsähdyksen voisi tiivistää jotenkin näin:

1. Missä menee omistajuuden rajat? Ovatko ne data domaineissa, prosessien reunoilla vai omistajan vauhkossa mielikuvituksessa?

2. Onko omistajalla valtaa päättää? Vai onko omistaja vain rampa ankka, jonka niskoille vieritetään kaikki syyt ”koska meidän datamme on paskaa”.

Vastauksina tarjoilen seuraavia sihdattuja aatoksia: omistajuuden rajat sovitaan yhdessä siten, että ne tuntuvat luontevilta liiketoiminnan näkökulmasta eivätkä vuoda liikaa kaverin tontille. Apuna voi käyttää jotain lukuisista alan kirjallisuuden malleista, jotta voidaan nojata myös tieteelliseen puoleen ja näyttää asiallisilta paperilla. Omistajuuden päätösvaltaan liittyen, totta kehvelissä omistajalla pitää olla valtaa! Jos hänen odotetaan vastaavan datasta ja resursoivan sen kehittämisen, on päivänselvää, että omistaja myös päättää emännän tahi isännän elkein datan hoidosta. Kasvatusvastuu on huoltajalla. Ugh. Saa olla eri mieltä ja suorastaan toivonkin jonkun ottavan kantaa, jotta saataisiin luotua omistajuuden malli, joka ei karkota potentiaalisia dataomistajia 110 metrin aitajuoksuun toimiston pöytien yli.

Haluan palata kuitenkin hieman takaisinpäin omistajuuden konseptiin. Yleisesti ottaen datan omistajuuteen ajatellaan kuuluvan muutama keskeinen rooli: omistaja (data owner), tiedonhuoltaja (data steward) ja joissakin malleissa vielä lisäksi huoltaja (data custodian). Omistajat määrittävät tai sanoisinpa että etupäässä johtavat, tiedonhuoltajat käsittelevät ja huoltajat implementoivat tekniset seikat. ”Konseptihan on vallan yksinkertainen, miksei se ole jo käytössä?”. Menemättä kaikkiin mahdollisiin syihin totean ensin, että paperilla nämä nimitykset on helppo tehdä ja näin asiaa kysynyt pysyy tyytyväisenä hetken aikaa. Ja sitten pientä jerryä tähän, miksei mitään tapahdu: todellisuudessa nimetyt henkilöt eivät tiedä mitä heiltä odotetaan, heitä ei kouluteta ja tuloksien mittaamisesta ei ole mitään yhteistä sopimusta. Loppujen lopuksi etsitään syyllinen, joka varsin usein on se ”paska data”. Tai sitä ylläpitävä alustatiimi, jonka syytä kaikki organisaatiossa loisiva pytynloiske muka on. Ja jos vielä keritään hieman syy-seuraussuhteita niin väitänpä, että mitään ei tapahdu, koska kenenkään vastuulla ei ole laittaa omistajuuden konseptia pystyyn ja seurata sen kehittymistä organisaatiossa. Niinpä jäljelle jää ”Joku”, jota ei olemassa ja jonka vastuulla kaikki on. Myös paska data. Noin, tulipahan kiroilta riittävästi!

Jonkinasteinen yhteenveto lienee paikallaan tässä vaiheessa, jotta teksti ei täysin mene vallan puuduttavaksi hallusinoinniksi. Sanotaan siis vielä kerran, että koska data on kuin avuton poikanen, jota pitää hoivata kehdosta hautaan, se tarvitsee omistajan, joka osaa ja jolla on valta pitää siitä huolta. Jos data jää orvoksi orvokiksi alusta asti, ei sillä ole arvoa ja se on vain hyödytöntä levyn täytettä, kunnes joku päättää sen lahdata kevätsiivouksen yhteydessä. Jotta data voisi palvella omistajaansa riemuiten, tulee sillä olla oikeus sellaiseen. Varsinainen kehäpäätelmä, huh.

Loppuun tutut lausekkeet: liity Linkkarissa julkiseen ryhmään Datatuomioistuin. Meitä on jo yli neljäkymmentä, kiitos kaikille liittyneille! Seuraava artikla (aihe vielä auki) tulee pihalle toivottavasti viikon sisään ja loput samassa tahdissa, sillä Datatuomioistuimen manageritoimiston korvanappiin on kantautunut tieto, jonka mukaan piipahdus digitaalisen verkon podsfäärissä voisi tapahtua kevään aikana! Tuomioistuimen kehitystyöryhmä on asiasta varsin innoissaan ja onkin jo varannut ajan parturiin ja tilannut perhepaketin kurkkupastilleja puheentuoton sujuvoittamiseksi!

Datalla on oikeus olla laadukasta, joka on seurausta siihen kohdistetusta systemaattisesta tekemisestä.

Reunamerkintä: Datatuomioistuin on ollut pitkällä istuntotauolla ja pahoittelee julkaisutahdin dramaattista hidastumista. Joskus terveydelliset seikat ajavat kaiken yli ja kaikki muu saa jäädä. Tuomioistuimen sisältöosasto on kuumeisesti odottanut tätä päivää, jolloin pääsee tämän artiklan julkaisun pariin pitkän hiljaisuuden jälkeen. Pidemmittä puheitta, asiaan.

(LAATUTARKKAAMO ISO 9001:2015, 20260717) On aika tarkastella käsitettä datan laatu (engl. Data Quality, DQ). Mietin itse artiklan otsikkoa hyvän tovin ja päätin muotoilla sen "datan oikeus olla laadukas". Pieni nyanssiero ehkä mutta "oikeus laatuun" kuulosti päässäni siltä, että datalla olisi oikeus johonkin laatuun, joka ei liity suoraan siihen. Tämä artikla käsittelee joka tapauksessa tieteenhaaraa Data Quality, jonka harjoittamisen tuloksena data muuttuu laadukkaaksi. Aihe itsessään on melko abstrakti mutta helposti ymmärrettävissä esimerkkien kautta. Käydäänpä aiheeseen käsiksi!

Kuten muillekin dadamaailman termeille, tiedon laadulle on olemassa monenlaisia määritelmiä. Geneerisesti termin voisi määritellä vaikka näin: tiedon laatu on mittari sille, kuinka hyvin data täyttää ne vaatimukset, joita sen käytölle on asetettu. Tämä on tosiaan melko höttöinen määritelmä, joka kaipaa ympärilleen hieman ekstraa: vaatimukset voivat liittyä esim. oikeellisuuteen, täysimääräisyyteen, johdonmukaisuuteen, ajantasaisuuteen tai uniikkiuteen. Kullekin vaatimukselle taas asetetaan rajoja tai sääntöjä kuten "tässä tietokokoelmassa ei voi esiintyä kuin yksi henkilötunnus per tunnistettu henkilö (uniikkius)" tai "jokainen tallennettu osoite tulee olla varmennettu esim. Googlen osoite-API:a vasten (täysimääräisyys, oikeellisuus)".

Näille itsestäänselvän kuuloisille säännöille on helppo tuhahdella ja ne on helppo ottaa itsestäänselvyytenä tilaajan näkökulmasta; "totta kai tällaiset säännöt täytyy päteä automaattisesti kun dataa syntyy". Karu fakta on se, että säännöt syntyvät käytännössä vain, jos niitä osataan vaatia toteutukselta tai toteutuksella on riittävästi kokemusta huomioida ainakin perussääntöjä. Toinen näkökulma, joka jää usein huomiotta liittyy liiketoiminatavaatimusten ja datan laadun/eheyden ristiriitaan. Jos ajattelemme edellistä esimerkkiä osoitteen validoinnista rajapintaa vasten, saattaa tiukalla validointisäännöllä olla negatiivisia vaikutuksia liiketoiminnan näkökulmasta. Käyttäjä, joka yrittää syöttää osoitteen järjestelmään saattaa turhautua, mikäli validointi ei onnistu ja atk-lomake ei päästä eteenpäin ilman oikeaa osoitetta. Niinpä käyttäjät saattavat ryhtyä luoviksi ja vetää siitä kuuluisasta Harryn stetsonista mitä tahansa osoitteita, jotka tietävät oikeiksi tavoitteena vain päästä tietojen syötössä eteenpäin. Saman skenaarion voi kuvitella mille tahansa muulle tiedolle, joka on tärkeä esim. tavoittamisen kannalta kuten puhelinnumero tai sähköposti.

Hyvä datan laatu syntyy yhteisestä pyrkimyksestä parempaan. Ei siitä, että suu vaahdossa pystytetään 127 mittaria per dataelementti ja kyräillääm kimpassa, kuka tekee ensimmäisen virheen. Laatu syntyy yhteisestä ymnmärryksestä sen suhteen, mitä tavoitetta haluamme palvella ja millä datan hellimisen ja ohjentamisen (ohjaaminen + ojentaminen = ohjentaminen) keinoilla saamme luotua datan keruu- ja muokkauspisteitä, joissa laatukontrollit ovat sisään leivottuja ja luonnollisia, eivätkä ne aiheuta käyttäjälle ylenmäärin vaikeuksia. Kun se nyt vaan on ihan oikeasti mahdollista helpottaa käyttäjän syötetyötä (hassu verbi muuten, tarjoilkaapa sitä lontookielisille ystävillenne makusteltavaksi) ja minimoida virheiden syöttömahdollisuus ihan vaan hetkeksi pysähtymällä ja miettimällä a) mitä dataa olemmekaan keräämässä b) missä järjestyksessä sen keräämme c) mitä voimme täyttää automaattisesti d) mitä meidän on pakko tietää pisneksen rasvaisten rattaiden pyörimiseksi ja vaikkapa e) miten teemme tämän kaiken mahdollisimman helpoksi syötetyön tekijälle eli käyttäjälle.

Tähän aiheeseen liittyy niin monta näkökulmaa jatkuvan datan laadun kehyksen laatimisesta käyttöliittymäsuunnitteluun, että tässä raapaisussa en yksinertaisesti aio avata muita aspekteja enempää. "Things to apply next Monday" osastolla haluan vain sanoa, että jonkin sortin "shift-left" ajattelu datakehitystyössä, tai datan laadun palomuurikyvykkyyksien pystyttäminen ovat omiaan helpottamaan tiedon laadun jalon taiteen soveltamista myöhemmissä vaiheissa. Eli vanha kunnon vertauskuvallinen 1:10:100 sääntö on hyvä pitää mielessä mahdollisimman usein datakehitystyössä: datan korjaaminen maksaa yhden euron sen syntyhetkellä, 10 euroa sen matkalla läpi elinkaarensa ja 100 euroa silloin, kun datasta lähtöisin oleva virhe on jo maailmalla ja jälkiä siivotaan niin mediassa, asiakaspalvelussa, tietovarastossa, projektitoimistossa, integraatiotiimissä ja käyttöliittymätoteutuksessa. Tämä on toki hirviöskenaario mutta "täysin doable", kuten asiaa isossa kuvassa ymmärtävä voisi helposti todeta.

Loppuun tutut lausekkeet: liity Linkkarissa julkiseen ryhmään Datatuomioistuin. Meitä on jo lähemmmäs sata, tai ehkä jo§ sen yli, kiitos kaikille liittyneille! Seuraava artikla (aihe vielä auki) tulee pihalle kunhan lomat on lusittu ja piltit aloittaneet koulutiensä. En tee jatkossa lupauksia julkaisupäivämääristä mutta pyrin pyhästi saamaan koko artiklasarjan valmiiksi tämän vuoden 2026 aikana.