Datasta on nopeassa tahdissa tullut yritysten tärkein pääoma, joka myös muokkaa niiden toimintakulttuuria voimakkaasti. Kaiken tämän keskiössä on ennakoiva eli prediktiivinen analytiikka, joka pyrkii edistynein tilastotieteellisin menetelmin ennustamaan liiketoiminnan tulevaisuutta. Ennakoiva analytiikka kykenee pitkälle automatisoidusti löytämään sellaisia trendejä ja patterneita suurten tietomassojen joukosta, joita olisi mahdotonta havaita kattavasti ja tehokkaasti yksistään ihmisälyn varassa. Tukeutumalla prediktiiviseen analytiikkaan yritykset voivat tehostaa ja virtaviivaistaa prosesseja, päätöksentekoa sekä saavuttaa merkittävää kilpailuetua.

Miten ennakoiva analytiikka toimii?

Ennakoiva analytiikka on käytännössä joukko tilastotieteellisiä työkaluja, kuten tiedon louhinta, koneoppiminen ja statistinen mallintaminen. Kaikkien näiden tekniikoiden tavoitteena on ennustaa tulevaa historiatiedon valossa. Ennakoivan analytiikan prosessivaiheet vaihtelevat hieman riippuen käytettävästä metodista, mutta ne ovat tyypillisesti seuraavat:

• Hypoteesi
• Datan keräys
• Datan puhdistaminen
• Mallin luonti ja kouluttaminen
• Iteratiivinen tulosten tulkinta ja mallin optimointi

Ennakoivan analytiikan sovellutusalueet

1. Ohjelmistoteollisuus: Erilaisissa ohjelmistoratkaisuissa on käytetty ennakoivaa analytiikkaa toimialariippumattomasti jo vuosikymmenien ajan. Esimerkkeinä mainittakoon Microsoftin SQL Server -tietokannanhallintajärjestelmä, joka lanseerasi Data Mining -työkalut SQL Server 2000:ssa jo viime vuosituhannen taitteessa sekä kotimainen SQL Governor -tietokantatuotteemme, joka hyödyntää patentoimaansa prediktiiivistä analytiikkaa Microsoft SQL Server-pohjaisten tietokanta-alustojen kapasiteetti- ja performanssioptimointiin.
   
2. Terveydenhoito: Terveydenhuollossa prediktiivistä analytiikkaa käytetään ennustamaan tautiepidemioita, tunnistamaan korkean riskin potilaita ja optimoimaan hoitosuunnitelmia. Analysoimalla potilastietoja terveydenhuollon tarjoajat voivat ennakoida sairaaloiden takaisinottoja ja ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimiin potilaiden hoitotulosten parantamiseksi. Toimialakohtaisena esimerkkinä mainittakoon MVision AI GBS™ -teknologiaratkaisu tekoälyperusteiselle sädehoidolle.
   
3. Finanssiala: Rahoitusala käyttää ennakoivaa analytiikkaa riskienhallintaan, petosten havaitsemiseen ja sijoitusstrategioihin. Markkinatrendien ja asiakaskäyttäytymisen analysointi auttaa rahoituslaitoksia ennustamaan osakkeiden liikkeitä, arvioimaan luottoriskejä ja havaitsemaan potentiaalisesti vilpilliset tapahtumat reaaliajassa.
   
4. Jälleenmyynti: Jälleenmyyjät hyödyntävät ennakoivaa analytiikkaa ymmärtääkseen kuluttajien käyttäytymistä, hallitakseen varastoa ja mukauttaakseen markkinointitoimia. Analysoimalla vaikkapa verkkokaupan ostohistoriaa ja selausmalleja jälleenmyyjät voivat ennakoida suosittuja tuotteita ja varmistaa, että ne ovat hyvin varustettuja ja markkinoituja oikealle yleisölle. Hyvänä kotimaisena innovaatioesimerkkinä mainittakoon esimerkiksi kotimainen toimitusketjun ja vähittäiskaupan suunnitteluratkaisu Relex.
   
5. Teollisuus ja tuotanto: Ennakoiva kunnossapito on keskeinen sovellus valmistuksessa, jossa analytiikka ennustaa laitevikoja ja aikatauluttaa oikea-aikaisia huoltoja. Tämä lähestymistapa vähentää seisokkeja ja pidentää koneiden käyttöikää, mikä johtaa kustannussäästöihin ja parempaan tehokkuuteen. Teollisuudessa tämä on usein mahdollistettu erilaisin mittaus- ja anturitiedoin, joilla kerätään reaaliaikaisesti tuotannon prosessi-, laitteisto- ja komponenttitietoa. Mikäli poikkeuksia havaitaan, näihin voidaan reagoida asianmukaisella tavalla parhaassa tapauksessa jopa ennen kuin tuotanto vaarantuu.
   
6. Markkinointi: Markkinoinnissa ennakoiva analytiikka auttaa vaikkapa somepohjaisessa asiakassegmentoinnissa, kampanjaoptimoinnissa ja liidien pisteytyksessä. Ennustamalla asiakkaiden mieltymyksiä ja käyttäytymistä yritykset voivat räätälöidä markkinointistrategiansa kohdistamaan oikean yleisön, mikä parantaa osumaprosentteja (=hitrate) sekä asiakasuskollisuutta. Esimerkiksi Facebookista ja LinedInistä löytyy yrityksille kattava valikoima eri analytiikkatyökaluja, joissa on myös ennakoivia piirteitä.

Ennakoivan analytiikan metodeja

Omin sanoin, ennakoiva analytiikka on tietokonepohjaista automatisoitua, loogis-matemaattista ennustamista. Ennakoivan analytiikan teknologioita ovat:

• Big Data: Big data -teknologiat mahdollistavat aiemmin hallitsemattomien massiivisten tietoaineistojen analysoinnin kustannustehokkaasti. Työkalut, kuten Hadoop ja Spark, helpottavat valtavien tietomäärien tallentamista ja käsittelyä ja paljastavat datasta piileviä lainalaisuuksia.
  
• Statistinen mallintaminen: Tilastolliset mallit, kuten regressioanalyysi ja aikasarjaennusteet, tarjoavat matemaattisen perustan ennakoivalle analytiikalle. Nämä mallit kvantifioivat muuttujien välisiä suhteita ja tekevät ennusteita historiallisten trendien perusteella.
  
• Tiedon louhinta: Tiedonlouhintatekniikat, mukaan lukien klusterointi, assosiaatiosääntöjen louhinta ja poikkeamien havaitseminen (anomaly detection), havaitsevat tietojen malleja ja suhteita. Nämä tekniikat tunnistavat trendejä ja poikkeavuuksia, jotka vaikuttavat ennustaviin malleihin.
  
• Koneoppiminen: Koneoppimisalgoritmit, kuten päätöspuut, neuroverkot ja tukivektorikoneet, tunnistavat monimutkaisia malleja tiedoista. Nämä algoritmit oppivat uudesta datasta ja parantavat jatkuvasti ennusteitaan. Koneoppimisen ratkaisut käyttävät usein osasia statistisesta mallintamisesta ja sitäkin voidaan hyvin soveltaa big dataan, kuten kaikkia muitakin prediktiivisen analytiikan tekniikoita.

Ennakoivan analytiikan Etiikka

Merkittävistä eduistaan huolimatta ennakoivaan analytiikkaan liittyy useita haasteita ja eettisiä näkökohtia, joita ovat mm:

• Datan laatu: Ennustemallien tarkkuus riippuu suuresti datan laadusta. Puutteelliset tai vääristyneet tiedot voivat johtaa virheellisiin ennusteisiin ja virheellisiin päätöksiin. Tämän takia onkin tärkeää, että data on laadukasta ja validoitua. Prediktiivisen analytiikan aikakausi onkin johtanut aivan viime vuosina mittaviin data governance-, master data- ja tietovarastohankkeisiin yli toimialarajojen: Päätöstesi laatu ei voi ylittää datasi laatua.
  
• Tietosuoja: Henkilötietojen käyttö ennakoivassa analytiikassa nostaa tietosuojaongelmia. Organisaatioiden on noudatettava tietosuojamääräyksiä ja toteutettava toimenpiteitä arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi. Hyvänä käytännön esimerkkinä tästä on ISO 27001 -tietoturvastandardi, jonka noudattaminen auttaa organisaatioita tehokkaasti suojaamaan kriittisen tietopääomansa.
  
• Syrjimättömyys ja oikeudenmukaisuus: Ennakoivat mallit voivat vahvistaa olemassa olevia vinoumia historiallisissa tiedoissa. On ratkaisevan tärkeää tunnistaa vinoumat ja lieventää niitä, jotta ennusteet ovat oikeudenmukaisia ja syrjimättömiä.
  

Ennakoivan analytiikan tulevaisuus

Ennakoivan analytiikan tulevaisuus on lupaava, ja tekoälyn sekä koneoppimisen kehityksen odotetaan parantavan sen ominaisuuksia entisestään. Teknologian kehittyessä ennustemalleista tulee entistä tarkempia ja monipuolisempia, mikä mahdollistaa uusia ja innovatiivisia sovelluksia. Ennakoivan analytiikan integrointi esineiden internetin ja lohkoketjun kaltaisiin uusiin teknologioihin avaa uusia väyliä dataan perustuvalle päätöksenteolle.

Ennakoiva analytiikka on tehokas työkalu, joka voi muuttaa toimialoja ja edistää innovaatioita. Tietojen avulla organisaatiot voivat ennakoida tulevia trendejä, optimoida toimintojaan sekä tehdä oikeaan tietoon perustuvia päätöksiä. Teknologian kehittyessä ennakoivan analytiikan potentiaali kasvaa edelleen, mikä muokkaa perusteellisesti liiketoiminnan ja yhteiskunnan tulevaisuutta.

Singulariteettia odotellessa.

Jani K. Savolainen

jani.savolainen@dbproservices.fi

0440353637

CEO & Chairman

DB Pro Services Oy

Tutustu myös näihin blogeihimme:
Power BI pro ja eri lisensointimallit,

Johdanto

Tekoälyn (AI) esiinmarssi on yksi 2020-luvun merkittävimmistä teknologisista vallankumouksista. Sen vaikutus ulottuu teollisuudesta palvelualoihin, muuttaen perusteellisesti tapaamme tehdä työtä, luoda uusia tuotteita ja palveluita sekä kommunikoida asiakkaiden kanssa. Tämän muutoksen myötä yritykset kohtaavat sekä valtavia mahdollisuuksia että haasteita.

Tekoälyn hyödyntäminen ei ole enää vain suurten teknologiayritysten etuoikeus. Myös pienet ja keskisuuret yritykset eri toimialoilta ovat löytämässä tekoälyn monipuolisen potentiaalin. Tekoälyn käyttöönotto vaatii strategista suunnittelua ja huolellista valmistautumista. Onnistunut implementointi edellyttää paitsi teknologista osaamista myös koko organisaation sitoutumista uudenlaiseen toimintatapaan.

Kirjoituksessa tarkastellaan keskeisimpiä asioita, jotka yritysten tulee käydä läpi suunnitellessaan tekoälyn integroimista liiketoimintaansa. Käymme läpi strategisen ja teknologisen suunnittelun lisäksi myös yrityskulttuuriin liittyviä asioita, joiden avulla varmistat tekoälyn tehokkaan ja onnistuneen käyttöönoton.

Ymmärrä tekoälyn perusteet

Tekoäly on erittäin laaja käsite, joka kattaa erilaisia teknologioita ja menetelmiä, jotka mahdollistavat koneiden itsenäisen oppimisen ja päätöksenteon. Sillä voidaan viitata yksinkertaisista automatisoiduista prosesseista aina monimutkaisiin järjestelmiin, jotka kykenevät oppimaan, sopeutumaan ja tekemään päätöksiä itsenäisesti. Lisäksi tekoälyyn liittyy valtavasti alakäsitteitä, kuten koneoppiminen, kielimallit ja neuroverkot, jotka tuovat lisää monimutkaisuutta sen ymmärtämiseen.

Ennen tekoälyn käyttöönottoa, on ensiarvoisen tärkeää ymmärtää, mitä tekoäly itse asiassa on ja miten se toimii. Tämä ymmärrys ei ainoastaan auta valitsemaan oikeita työkaluja ja käyttökohteita, vaan myös auttaa koko organisaatiota omaksumaan tekoälyn mukanaan tuomat muutokset. Perusteet voidaan oppia esimerkiksi Elements of AI-verkkokurssilla, jonka avulla saadaan laajahko yleinen ymmärrys tekoälyn tuomista mahdollisuuksista sekä rajoitteista.

Erityisen tärkeää on ymmärtää tekoälyn rajoitteet. Vaikka tekoäly voi tehdä monimutkaisia laskelmia ja analyysia nopeammin ja tarkemmin kuin ihminen, se on laajalti riippuvainen syötetyn datan laadusta ja määrästä. Tekoäly ei ole kaikkitietävä eikä se pysty täysin itsenäiseen ajatteluun tai luovaan ongelmanratkaisuun samalla tavalla kuin ihminen. Suuret kielimallit, kuten ChatGPT pystyvät jo hyvin imitoimaan tätä, mutta nekin antavat huomattavan usein väärää tietoa ja paikoitellen jopa täysin hallusinoivat asioita. Lisäksi tekoälyjärjestelmät voivat tuottaa vinoutuneita tuloksia, jos niitä syötetään puutteellisella tai vinoutuneella datalla. Tämän vuoksi on tärkeää ymmärtää ja tunnistaa nämä rajoitteet sekä varmistaa, että tekoälyä käytetään eettisesti ja vastuullisesti.

Perusteet ymmärtämällä voidaan paremmin arvioida, miten tekoälyä voidaan hyödyntää omassa liiketoiminnassa. Esimerkiksi, jos tavoitteena on parantaa asiakaspalvelua, voidaan koneoppimista ja kielimalleja hyödyntää asiakaspalautteen analysoinnissa ja ennakoivassa asiakaspalvelussa. Toisaalta, jos tavoitteena on prosessien automatisointi, voivat neuroverkot olla avainasemassa monimutkaisten tehtävien, kuten kuvantunnistuksen, automatisoinnissa.

Muistetaan, ettei tekoälyn käyttöönotto ole pelkästään teknologiaan investointia, vaan investointia myös ymmärrykseen ja osaamiseen. Siksi yritysten on suositeltavaa kouluttaa erityisesti strategista avainhenkilöstöään tekoälyn perusteissa. Tämä voi sisältää työpajoja, verkkokursseja tai yhteistyötä tekoälyn asiantuntijoiden kanssa.

Strategia

Tekoälyn hyödyntäminen yritystoiminnassa edellyttää huolellista strategista suunnittelua. Suunnittelun ytimessä on selkeiden ja saavutettavien tavoitteiden asettaminen, jotka ohjaavat koko tekoälyn käyttöönoton prosessia. Yrityksen on tärkeää määrittää, mitä he haluavat saavuttaa tekoälyn avulla ja miten nämä tavoitteet tukevat niiden laajempaa visiota ja liiketoiminnan tavoitteita. Tässä yhteydessä huolellisesti suunniteltujen tavoitteiden asettaminen auttaa varmistamaan, että tavoitteet ovat sekä tarkoituksenmukaisia että saavutettavia. Selkeiden tavoitteiden määrittäminen auttaa keskittymään oikeisiin toimenpiteisiin, sekä mahdollistaa tekoälyn tuomien hyötyjen seurannan ja arvioinnin tehokkaasti.

Selkeät tavoitteet

Tekoälyn strategisessa suunnittelussa yksi keskeisimmistä askeleista on selkeiden ja saavutettavien tavoitteiden asettaminen. Tämä ei ainoastaan ohjaa tekoälyn käyttöönoton strategiaa, vaan myös mahdollistaa sen vaikutusten tehokkaan seurannan ja arvioinnin. Tavoitteiden luomisessa on hyvä hyödyntää SMART-kriteereitä, joiden perusteella tavoitteiden tulee olla:

• S – Spesific (Tarkka): Tavoitteen tulee olla selkeästi määritelty ja yksiselitteinen.
• M – Measurable (Mitattava): Tavoitteen tulee olla mitattavissa, jotta voidaan seurata edistymistä ja tietää milloin tavoite on saavutettu.
• A – Achievable (Saavutettava): Tavoitteen tulee olla realistisesti saavutettavissa oleva sekä haastava mutta mahdollinen.
• R – Relevant (Relevantti): Tavoitteen tulee olla merkityksellinen ja linjassa yrityksen strategisten tavoitteiden kanssa.
• T – Time-bound (Aikasidonnainen): Tavoitteelle tulee asettaa selkeä aikataulu, mihin mennessä se tulisi saavuttaa.

Esimerkiksi, jos yrityksen tavoitteena on parantaa asiakastyytyväisyyttä, tekoälyä voidaan hyödyntää asiakaspalvelun automatisoinnissa ja personoinnissa. Tässä tapauksessa tavoitteeksi voidaan asettaa asiakaspalvelun vastausaikojen lyhentäminen tai asiakaspalautteen positiivisuuden kasvattaminen tietyllä prosenttiluvulla.

Toisaalta, jos tavoitteena on tehostaa sisäisiä prosesseja, tekoäly voi auttaa esimerkiksi toiminnanohjausjärjestelmien (ERP) datan analysoinnissa, ennustavassa ylläpidossa tai varastonhallinnassa. Tässä yhteydessä konkreettiset tavoitteet voivat olla kustannussäästöt tai prosessien suoritusnopeuden parantaminen.

Tavoitteiden on tärkeää olla linjassa yrityksen yleisen strategian kanssa. Tekoälyn käytön ei tule olla itseisarvo, vaan väline tavoitteiden saavuttamiseksi. Tavoitteiden asettamisen jälkeen on olennaista kommunikoida ne selkeästi koko organisaatiolle, jotta kaikki ymmärtävät tekoälyn roolin yrityksen tulevaisuudessa ja ovat motivoituneita edistämään sen käyttöönottoa.

Eettiset ja juridiset valmiudet

Strategisessa suunnittelussa on tärkeää huomioida eettiset ja juridiset näkökulmat. Tämä tarkoittaa henkilötietojen käsittelyn GDPR-säännösten noudattamista, käyttäjien yksityisyyden suojaamista ja varmistamista, ettei data ole syrjivää tai vinoutunutta. Eettiset käytännöt datan keruussa ja käsittelyssä eivät ainoastaan vähennä oikeudellisia riskejä, vaan myös lisäävät yrityksen uskottavuutta ja asiakkaiden luottamusta. Hyvänä esimerkkinä toimivat Ylen julkaisemat Ylen vastuullisen tekoälyn periaatteet.

Eettisten valmiuksien suhteen kartoitettava ainakin seuraavat asiat:

1. Reiluus ja puolueettomuus: Varmistetaan etteivät tekoälyjärjestelmät syrji käyttäjiä sukupuolen, iän, etnisen alkuperän tai muiden tekijöiden perusteella.
2. Läpinäkyvyys: Tekoälyn päätöksentekoprosessit ovat avoimia ja ymmärrettäviä, mikä mahdollistaa niiden arvioinnin ja kriittisen tarkastelun.
3. Vastuullisuus: Selkeytetään, kuka on vastuussa tekoälyn päätöksistä ja toiminnasta, erityisesti virhetilanteissa tai kun tekoäly aiheuttaa vahinkoa.
4. Yksityisyyden ja tietoturvan suojeleminen: Varmistetaan käsiteltävien henkilötietojen olevan suojattuja ja niiden käsittelyn noudattavan yksityisyydensuojaa koskevia lakeja ja standardeja.

Vastaavasti seuraavat asiat tulee selvittää juridisia valmiuksia kartoittaessa:

1. Lainsäädännön noudattaminen: Varmistetaan tekoälyjärjestelmien käytön noudattavan voimassa olevaa lainsäädäntöä, kuten tietosuojalakeja (esimerkiksi GDPR).
2. Tekijänoikeudet ja patentit: Huomioidaan tekijänoikeudet ja patentit, jotka liittyvät tekoälyn kehitykseen ja käyttöön.
3. Vastuukysymykset: Määritellään vastuukysymykset, kuten vahingonkorvaukset ja vastuunjaon, jos tekoälyn toiminnasta aiheutuu haittaa tai vahinkoa.
4. Kansainväliset säädökset ja standardit: Otetaan huomioon kansainväliset säädökset ja standardit, erityisesti jos yritys toimii globaalisti.

Näiden eettisten ja juridisten valmiuksien huomioiminen on välttämätöntä tekoälyn vastuullisessa ja kestävässä käyttöönotossa.

Pilottiprojektit

Pilottiprojektit mahdollistavat tekoälysovellusten testaamisen ilman suuria investointeja. Näiden projektien avulla voidaan kokeilla tekoälysovelluksia rajatussa ympäristössä, antaen arvokasta tietoa niiden suorituskyvystä, käyttäjäkokemuksista ja integroitavuudesta yrityksen olemassa oleviin järjestelmiin. Onnistunut pilottiprojekti tarjoaa perustan tekoälyn laajemmalle käyttöönotolle, mahdollistaen riskien hallinnan ja strategisen suunnittelun tekoälyn täysimittaiseen implementointiin.

Teknologia

Tekoälyn käyttöönoton teknologinen valmistelu on monivaiheinen prosessi sisältäen huolellisen suunnittelun ja oikeiden työkalujen valinnan. Aluksi on tärkeää arvioida olemassa oleva IT-infrastruktuuri ja määrittää, tarvitseeko se päivityksiä tai laajennuksia tekoälyn vaatimusten mukaisesti.

Seuraavaksi on valittava sopivat tekoälyalustat ja -työkalut, jotka tukevat yrityksen tavoitteita ja toimintaympäristöä. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi pilvipohjaisten palveluiden, kuten Microsoft Azuren tai Amazon Web Servicen (AWS) käyttöä. Tekoälyn integroiminen olemassa oleviin järjestelmiin ja prosesseihin edellyttää yhteensopivuuden varmistamista ja mahdollisesti rajapintojen kehittämistä.

IT-infrastruktuurin arviointi ja päivitys

Olemassa olevan IT-infrastruktuurin arviointi ja päivitys ovat kriittisiä ensiaskelia tekoälyn käyttöönotossa. Prosessi alkaa nykyisen ympäristön kattavalla arvioinnilla, jossa tarkastellaan muun muassa olemassa olevaa laskentatehoa, tallennuskapasiteettia ja verkon suorituskykyä. Moderni tekoäly edellyttää usein huomattavaa laskentatehoa, erityisesti koneoppimismallien kouluttamisessa, joten voi olla tarpeen päivittää tai laajentaa nykyisiä palvelinresursseja. Tämä saattaa tarkoittaa esimerkiksi suurempien tai tehokkaampien palvelinten hankkimista, GPU-pohjaisten laitteiden lisäämistä tai siirtymistä pilvipohjaisiin laskentapalveluihin, jotka tarjoavat skaalautuvuutta ja joustavuutta.

Tekoälyalustan ja -työkalujen valinta

Tekoälyalustan ja -työkalujen valinnat määrittävät pitkälti, kuinka tehokkaasti ja joustavasti tekoälyä voidaan hyödyntää yrityksen liiketoiminnassa. Valinnan tulisi perustua yrityksen strategisiin tavoitteisiin, tekniseen asiantuntemukseen ja budjettiin. Markkinoilla on monia vaihtoehtoja, jotka vaihtelevat Azuren ja AWS:n kaltaisista pilvijättiläisistä, aina avoimen lähdekoodin työkaluihin. Pilvipohjaiset ratkaisut tarjoavat skaalautuvuutta ja helppokäyttöisyyttä, jolloin yritykset voivat aloittaa tekoälyn käytön nopeasti ilman suuria alkuinvestointeja laitteistoon.

Tekoälyalustaa valittaessa on tärkeää arvioida sen yhteensopivuutta olemassa olevien järjestelmien ja tietolähteiden kanssa, sen tarjoamia datan käsittely- ja analysointikykyjä sekä käyttäjäystävällisyyttä. Myös työkalujen tuki erilaisille koneoppimisen malleille, niiden päivitystiheys ja yhteisön tuki ovat tärkeitä tekijöitä.

Mikäli yrityksellä on jo käytössään data-alusta jossakin merkittävässä pilvipalvelussa, on erittäin todennäköistä, että kyseinen palvelu tarjoaa myös tekoälyyn liittyviä komponentteja ja tukitoimintoja. Esimerkiksi, Azure AI Service tarjoaa huomattavan määrän esikoulutettuja koneoppimismalleja sekä mahdollisuuden hyödyntää OpenAI:n tarjoamia generatiivisen tekoälyn malleja.

Pilvipalvelinten sijainti voi olla juridisesti merkittävä, sillä eri maissa ja alueilla on omat tietosuojalakinsa ja säädöksensä, jotka voivat vaikuttaa datan käsittelyyn ja tallentamiseen. Tämä voi esimerkiksi tulla aiheelliseksi, mikäli dataa ei juridisista syistä saa viedä Suomen tai EU:n ulkopuolelle.

Datan laatu ja saatavuus

Datan laatu ja saatavuus ovat keskeisiä tekijöitä tekoälyn onnistuneessa käyttöönotossa. Laadukas data on tarkkaa, relevanttia, kattavaa ja puolueetonta, jotta tekoälyjärjestelmät voivat oppia ja tehdä päätöksiä luotettavasti. Tässä yhteydessä laadukas data-alusta on arvokas resurssi. Se voi auttaa yhtenäistämään ja järjestelemään dataa, helpottamaan sen puhdistamista ja varmistamaan sen eheyden. Lisäksi hyvä data-alusta tarjoaa välineitä datan jatkuvaan seurantaan ja analysointiin, mikä varmistaa, että käytössä oleva data pysyy ajan tasalla ja relevanttina.

Hyvin suunniteltu data-alusta mahdollistaa helpon, mutta suojatun pääsyn eri datalähteisiin ja tukee suuria datamääriä, mikä on tärkeää erityisesti laajoissa tekoälyprojekteissa. Tämä parantaa tekoälymallien suorituskykyä ja auttaen varmistamaan, että mallit ovat oikeudenmukaisia ja syrjimättömiä. Mikäli data-alusta on suunniteltu noudattamaan paikallisia ja kansainvälisiä tietosuojalakeja, se auttaa varmistamaan tekoälyn käytön olevan juridisesti kestävällä pohjalla. Kaiken kaikkiaan, investointi laadukkaaseen data-alustaan on kriittinen osa tekoälyn käyttöönoton valmistelua, mahdollistaen luotettavan, tietoturvallisen ja tehokkaan tekoälyn hyödyntämisen.

Jatkuva teknologinen arviointi

Tekoälyn ja siihen liittyvän teknologian jatkuva kehitys on dynaamista ja nopeasti muuttuvaa, mikä edellyttää säännöllistä teknologista arviointia. Tekoälyn sovellukset ja algoritmit kehittyvät jatkuvasti, tuoden uusia mahdollisuuksia ja haasteita. Tämän vuoksi yritysten on tärkeää pitää teknologiansa ajan tasalla ja arvioida säännöllisesti niiden tehokkuutta ja relevanssia liiketoimintansa suhteen. Tämä tarkoittaa uusimpien läpimurtojen ja parannusten seuraamista sekä niiden soveltamista omiin järjestelmiin ja prosesseihinsa.

Teknologian jatkuva arviointi mahdollistaa tekoälyn tuoreimpien innovaatioiden hyödyntämisen ja olemassa olevien järjestelmien optimoinnin, paremman suorituskyvyn ja tehokkuuden saavuttamiseksi. Aktiivinen osallistuminen alan kehityksen seuraamiseen, esimerkiksi osallistumalla konferensseihin ja työpajoihin, sekä yhteistyö teknologiakumppaneiden kanssa, voi tarjota arvokkaita oivalluksia ja uusia näkökulmia. Jatkuva teknologinen arviointi on välttämätöntä tekoälyn täyden potentiaalin hyödyntämiseksi.

Kulttuuri

Muutosvalmiuden luominen

Muutosvalmiuden luominen ja henkilöstön koulutus ovat avainasemassa siirryttäessä kohti tekoälyn hyödyntämistä. Prosessin onnistuminen vaatii yrityskulttuurin kehittämistä sellaiseksi, joka suhtautuu avoimesti uusiin teknologioihin ja kannustaa työntekijöitä aktiivisesti omaksumaan muutoksia. Henkilöstön tulee saada tarvittavat tiedot ja taidot tekoälyn perusteista, sen sovelluksista ja vaikutuksista heidän työhönsä. Tämän lisäksi on tärkeää tarjota resursseja ja mahdollisuuksia jokapäiväiseen oppimiseen ja ammatilliseen kehitykseen tekoälyn alalla. Koulutus ei rajoitu vain teknisiin taitoihin, vaan kattaa myös tekoälyn mahdollisuuksien ja rajoitteiden ymmärtämisen. Näin henkilöstö voi ymmärtää ja navigoida tekoälyn tuomissa muutoksissa, luoden perustan tekoälyn onnistuneelle ja tehokkaalle käyttöönotolle jokapäiväisessä toiminnassa.

Työtapojen uudistaminen ja tiimityön tukeminen

Tekoälyn myötä monet rutiinitehtävät automatisoituvat, tai vähintäänkin nopeutuvat, mikä mahdollistaa työntekijöiden keskittymisen monimutkaisempiin ja luovempiin tehtäviin. Tämä vaatii uusien työtapojen omaksumista ja usein myös työroolien hienoista uudelleenmäärittelyä. Samalla on tärkeää tukea tiimityötä ja edistää poikkitieteellistä yhteistyötä, jotta eri asiantuntemusalueet voivat yhdistyä tekoälyn mahdollisuuksien täydeksi hyödyntämiseksi. Tämä edellyttää avointa kommunikaatiota, joustavuutta muutoksissa ja työntekijöiden osallistamista innovaatioprosesseihin. Näin luodaan jatkuvaa oppimista ja yhteistyötä tukeva ympäristö.

Innovaatioon kannustaminen

Tekoälyn tarjoamat uudet mahdollisuudet edellyttävät perinteisten toimintamallien uudelleenarviointia ja rohkeutta kokeilla uutta. Tämän saavuttamiseksi kulttuurin on rohkaistava kokeilunhalua ja antaa työntekijöille vapautta tutkia uusia ideoita ja ratkaisuja ilman pelkoa epäonnistumisesta. Kannustamalla luovaa ajattelua ja innovatiivista lähestymistapaa, yritykset voivat löytää uniikkeja tapoja hyödyntää tekoälyä, mikä voi johtaa kilpailuetuun ja markkinoiden uudistumiseen. Tämä edellyttää johdon tukea, resursseja innovaatioiden toteuttamiseen sekä ympäristön luomista, jossa luovat ideat voivat kukoistaa ja muuttua käytännön sovelluksiksi.

Tulevaisuuden näkymät ja yhteenveto

Yhteenvetona todetaan tekoälyn tarjoavan yrityksille ennennäkemättömiä mahdollisuuksia liiketoiminnan kehittämiseen ja uudistamiseen. Tekoälyn integroiminen yrityksen strategiaan, prosesseihin ja kulttuuriin ei ole pelkästään teknologinen haaste, vaan myös tilaisuus vahvistaa innovaatiota ja edistää tehokkuutta. Yritysten on tärkeää suhtautua tekoälyn käyttöönottoon harkitusti ja strategisesti, huomioiden eettiset ja juridiset näkökulmat sekä henkilöstön koulutuksen ja osallistamisen.

Tekoälyyn panostaminen ei ole vain investointi teknologiaan, vaan investointi yrityksen tulevaisuuteen. Tulevaisuudessa tekoälyn merkitys liiketoiminnassa kasvaa entisestään ja sen käyttö tulee olemaan keskeinen osa lähes jokaisen yrityksen toimintaa. Yritykset, jotka jo nyt hyödyntävät tekoälyn tarjoamia etuja, ovat muita edellä ja saavat huomattavan etumatkan perinteisiin ratkaisuihin luottaviin kilpailijoihinsa. On siis välttämätöntä pysyä ajan tasalla tekoälyn kehityksessä ja sopeutua jatkuvasti muuttuvaan teknologiseen ympäristöön. Samalla ollen valmiina tarttumaan uusiin mahdollisuuksiin ja haasteisiin, joita tekoäly tuo tullessaan.

Tekoälyn hyödyntäminen tänään on avain huomisen menestykseen.

DB Pro Services tarjoaa kattavia ratkaisuja ja asiantuntijapalveluita tekoälyn käyttöönottoon liittyviin haasteisiin. Tarjontamme kattaa muun muassa datastrategian, modernien data-alustojen sekä edistyneen analytiikan kokonaisuudet. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Yritysten on tärkeä löytää kilpailuetuja pysyäkseen mukana kehittyvässä markkinassa. Tehokas keino kilpailuedun saavuttamiseen on edistyneen analytiikan käyttö. Edistyneellä analytiikalla tarkoitetaan kerätyn datan jalostamista päätöksenteossa ja liiketoiminnan kehittämisessä käytettäväksi tiedoksi. Edistynyt analytiikka antaa yritykselle mahdollisuuden parantaa toimintojaan, löytää uusia mahdollisuuksia ja näin saavuttaa kilpailuetua kilpaileviin yrityksiin nähden.

Edistyneen analytiikan hyödyt

Yritykset voivat hyödyntää edistynyttä analytiikkaa monin eri tavoin. Ensinnäkin se auttaa yritystä ymmärtämään asiakkaitaan paremmin. Tarkempi ymmärrys asiakkaiden käyttäytymisestä auttaa yritystä kehittämään parempia tuotteita ja palveluita, mikä puolestaan johtaa asiakastyytyväisyyden ja -uskollisuuden lisääntymiseen. Asiakastuntemuksen lisäksi edistynyt analytiikka auttaa yrityksiä ymmärtämään markkinoita paremmin, mukaan lukien kilpailijoiden toimintaa ja oman toimialansa trendejä.

Toinen hyöty edistyneestä analytiikasta on tehokkuuden parantuminen. Edistynyt analytiikka voi auttaa yrityksiä tunnistamaan tehokkuusongelmia, löytämään tapoja parantaa prosesseja ja vähentämään kustannuksia. Yritys voi esimerkiksi hyödyntää ennustavaa analytiikkaa ennustamaan tuotannon tarpeita ja varmistamaan tuotannon vastaavan markkinoiden kysyntää. Tämä puolestaan johtaa tuotantoprosessien tehostumiseen ja kustannusten vähentämiseen.

Kolmas tapa, jolla edistynyt analytiikka voi auttaa yrityksiä saavuttamaan kilpailuetua, on liiketoiminnan kehittäminen. Edistynyt analytiikka voi auttaa yrityksiä tunnistamaan uusia mahdollisuuksia, joita heidän kilpailijansa eivät ole vielä huomanneet. Tämä voi sisältää uusia markkinoita, tuotteita tai palveluita, joita yritys voi tarjota. Tämä voi johtaa kasvuun ja kilpailuedun vahvistumiseen.

Seuraavaksi esitellään kolme skenaariota edistyneen analytiikan hyödyntämisestä kilpailuedun saavuttamiseksi.

Verkkokaupan optimointi koneoppimisen avulla

Viihde-elektroniikkaa myyvä verkkokauppa on hyödyntänyt edistynyttä analytiikkaa ymmärtääkseen asiakkaiden ostokäyttäytymistä paremmin. Yritys on kerännyt dataa asiakkaiden aiemmista ostoksista, selaushistoriasta ja klikkauksista verkkokaupassa. Kerätty data on analysoitu koneoppimisalgoritmien avulla. Tuloksena yritys pystyy ennustamaan tulevia ostoksia ja tarjoamaan kohdennettuja suosituksia asiakkailleen. Tämä on parantanut asiakaskokemusta ja lisännyt myyntiä asiakkaiden ollessa tyytyväisempiä kohdistettuihin suosituksiin, minkä seurauksena he ostavat todennäköisemmin enemmän tuotteita.

Yritys kerää dataa myös kilpailijoistaan sekä yleisestä markkinatilanteesta. Tämän perusteella yritys kykenee optimoimaan hinnoittelunsa kilpailijoitaan paremmin. Markkinatiedon yhdistäminen myynnin kausisyklisyyden kanssa on helpottanut yrityksen sisäänostoprosesseja ja samalla huomattavasti parantanut yrityksen varastonkiertoa. Tuloksena yritys on kyennyt pienentämään varastokapasiteettiaan ilman negatiivisia vaikutuksia asiakastyytyväisyyteen tai myynnin menekkiin.

Petosten torjunta edistynyttä analytiikkaa hyödyntäen

Pankki hyödyntää edistynyttä analytiikkaa petosten torjuntaan. Yritys kerää dataa asiakkaidensa transaktioista ja muista mahdolliseen petokseen viittaavista tekijöistä. Yritys käyttää koneoppimista analysoimaan tietoa ja tunnistamaan poikkeavuuksia. Järjestelmä keskeyttää epäilyttävän transaktion ja lähettää poikkeustilanteesta tiedon pankin asiakaspalveluun, joka ottaa yhteyttä asiakkaaseen transaktion oikeellisuuden varmistamiseksi. Tämä on parantanut pankin mainetta ja lisännyt asiakkaiden luottamusta, sillä he voivat luottaa siihen, että heidän rahansa ovat turvassa.

Ennakoiva huoltotarpeen ennustaminen aikasarja-analyysin avulla

Elektroniikkatuotteita valmistava tehdas hyödyntää edistynyttä analytiikkaa ennustaakseen laitteidensa huoltotarpeita. Tehdas kerää reaaliaikaista dataa laitteidensa toiminnasta ja suorituskyvystä. Kerätyn datan perusteella optimoidut koneoppimisalgoritmit kykenevät ennustamaan milloin laitteet tarvitsevat huoltoa. Huoltotarpeiden ennakointi on auttanut tehdasta tekemään huoltotoimenpiteet ennakoivasti jo ennen laitteiden rikkoutumista. Tämä on parantanut tehokkuutta ja säästänyt kustannuksia, sillä tehdas pystyy huoltamaan laitteensa ennen käyttökatkoja aiheuttavia vakavia vikoja ja kalliita korjauksia.

Edistyneen analytiikan monipuoliset mahdollisuudet

Edellä mainitut skenaariot osoittavat, kuinka edistynyt analytiikka voi auttaa yrityksiä saavuttamaan kilpailuetua kilpailijoihinsa nähden. Edistynyt analytiikka antaa yrityksille mahdollisuuden hyödyntää dataansa paremmin ja luomaan parempaa ymmärrystä muun muassa asiakkaiden käyttäytymisestä, liiketoimintaprosesseista ja laitteidensa suorituskyvystä. Parantuneen ymmärryksen pohjalta yritykset voivat tehdä parempia päätöksiä ja parantaa kilpailukykyään.

Edistyneen analytiikan tarjoamat mahdollisuudet ovat lähes rajattomat ja edellä esitetyt skenaariot ovatkin vain pintaraapaisu edistyneen analytiikan maailmaan. Datan kerääminen ja analysointi helpottuu vuosi vuodelta ja samalla edistyneen analytiikan ratkaisut yleistyvät yritysten käytössä. Pilvipalveluiden yleistyminen on helpottanut erityisesti pienten ja keskisuurten yritysten lähtemistä mukaan edistyneen analytiikan maailmaan.

Edistyneen analytiikan hyödyntäminen ei kuitenkaan ole helppoa. Parhaiden tulosten saavuttaminen vaatii laadukasta datan keruuta, varastointia sekä analyysiä. Tämän vuoksi monet yritykset panostavat suuresti data-asiantuntijoiden rekrytointiin tai vastaavien asiantuntijapalveluiden ostamiseen yrityksen ulkopuolelta.

Me DB Pro Servicellä tarjoamme laadukkaita edistyneen analytiikan asiantuntijapalveluita. Kokeneiden asiantuntijoidemme kanssa voit luottaa saavasi luotettavia ja tieteellisesti perusteltuja ratkaisuja auttamaan liiketoimintasi kehittämistä. Pidämme huolta, että ratkaisumme ovat kestävästi, turvallisesti ja kustannustehokkaasti toteutettuja. Ota yhteyttä ja kysy lisätietoja tarjoamistamme pilvipohjaisista edistyneen analytiikan -ratkaisuista.

Täältä voit lukea lisää edistyneen analytiikan palveluistamme.

Yhteistyöterveisin
DB Pro Services Asiantuntijatiimi

Lue myös Master Data ja Master Datan hallinta osana BI arkkitehtuuria