Ennakoiva analytiikka

Jani Savolainen

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

VP & Chairman

DB Pro Services Oy

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