Ratkaistaan: Tiedolla johtaminen – data näkee tulevaisuuteen?
Tiedolla johtaminen tai liiketoimintaälykkyys (business intelligence) on näihin päiviin saakka perustunut datan analysointiin interaktiivisen visualisoinnin ja laskennallisten analyysien avulla. Kerättyä dataa yhdistää aina yksi seikka: se edustaa aina mennyttä aikaa. Tällöin myös tehdyt päätökset perustuvat historiaan. Entä jos voisimme nähdä tulevaisuuteen? Oikean päätöksen tekeminen olisi ainakin paljon helpompaa.
Jos data on luotettavaa ja sitä on riittävän paljon, voidaan data-analytiikan ja koneoppimisen avulla tehdä ennustuksia tulevasta. Kohteena voi olla esimerkiksi yksittäinen mittariarvo liittyen kysyntään, tarjontaan, hintoihin tai trendien kehitykseen.
Datan hyödyntäminen on kasvava trendi eri liiketoimintaympäristöissä
Vaikka tiedolla johtamisessa jo tapahtuneen ymmärtäminen historiadatan perusteella on edelleen tärkeää, nykypäivänä entistä olennaisempaa on katsoa tulevaisuuteen ja hyödyntää tietoa ennakoivasti. Tämän seurauksena organisaatioiden olisi hyvä kyetä tunnistamaan trendejä, ennakoimaan muutoksia ja tekemään tulevaisuuteen suuntaavia päätöksiä datan pohjalta.
Datan avulla voidaan ennustaa esimerkiksi seuraavia asioita:
- Markkinakehitys: Dataa voidaan käyttää ennustamaan kysynnän, tarjonnan tai hintojen kehitystä. Tämä voi auttaa tekemään parempia päätöksiä liiketoiminnan strategisessa suunnittelussa.
- Asiakaskäyttäytyminen: Dataa voidaan käyttää ennustamaan esimerkiksi asiakkaiden ostokäyttäytymistä, asiakastyytyväisyyttä ja asiakaspolkuja.
- Liiketoiminnan tehokkuus: Dataa voidaan käyttää ennustamaan esimerkiksi tuotannon, logistiikan ja myynnin tehokkuutta. Esimerkiksi teollisuudessa dataa voidaan käyttää ennustamaan koneiden ja laitteiden huoltotarpeita.
Datan avulla tulevaisuuden ennustaminen on mahdollista tehdä tarkemmin ja luotettavammin kuin pelkän arvauksen perusteella. Datan avulla voidaan myös tunnistaa uusia trendejä ja mahdollisuuksia, joita voidaan hyödyntää liiketoiminnan kehittämisessä.
Menetelmät datan käyttämiseen tulevaisuuden ennustamisessa
Datan hyödyntämiseen tulevaisuuden ennustamisessa voidaan käyttää tilastollisia menetelmiä ja koneoppimista. Yleisimmin voidaan puhua ennustavasta data-analytiikasta.
Tilastolliset menetelmät ovat käyttäjälleen yksinkertaisia ja helposti ymmärrettäviä, mutta ne eivät välttämättä pysty ottamaan huomioon kaikkia tulevaisuuden ennustamiseen vaikuttavia tekijöitä. Koneoppiminen on tehokkaampi menetelmä, joka voi ottaa huomioon myös monimutkaisia tekijöitä.
Koneoppimisessa opitaan mallin sisältämien parametrien arvot datan avulla. Mielikuvana ennustusmallia voidaan verrata koneeseen, jossa jokaista mallin parametria vastaa yksi koneen säätönappula. Jotta oppiminen olisi mahdollista, tulee datan olla luotettavaa ja määrältään riittävää.
Kaiken lähtökohta on data
Data on kaikkien tekoälyyn perustuvien hankkeiden perusta. Kaikissa organisaatiossa on dataa, mutta nykyisellään suurin haaste on siinä, miten datan laatua ja määrää koskevat kriteerit saavutetaan. Tähän organisaatiot tarvitsevat yleensä apua. Toisena haasteena on datan analysointi, joka vaatii asiantuntemusta ja jonkin verran teknologiaa.
Tulevaisuusorientoituneen tiedolla johtamisen toteuttamiseen tarvitaan investointeja oikeisiin työkaluihin, taitoihin ja kulttuuriin. Konkreettisesti tähän voi liittyä esimerkiksi seuraavia seikkoja:
- Laadukkaan data-alustan suunnittelu ja rakentaminen
- Datan kerääminen ja analysointi
- Ennustusmallien kehittäminen
- Tiedolla johtamisen kulttuurin vahvistaminen organisaatiossa
Tiesitkö tämän?
- Datan määrä kasvaa jatkuvasti. Vuonna 2023 on arvioitu, että maailmassa tuotetaan noin 467 eksatavua dataa. Tavu on datan tallentamisen yksikkö sisältäen 256 erilaista arvovaihtoehtoa. Eksatavu on noin 1 000 000 000 000 000 000 tavua.
- Ennustusmallin koko voi olla käsittämättömän suuri mitattaessa sitä parametrien määrällä. Esimerkiksi ChatGPT:n perustana olevassa tekstiä ennustavassa mallissa on parametreja niin paljon, että sijoittamalla ne peräkkäin yhden sentin välein päästäisiin yli 43 kertaa maapallon ympäri.
- SAMKissa data-analytiikan ja koneoppimisen opetusta toteutetaan suomenkielisessä Tietojenkäsittelyn (tradenomi) ja kansainvälisessä Data Engineering (insinööri AMK) tutkinto-ohjelmissa.
