Tietoa ja havaintoja kentältä
Käytännön ajatuksia suomalaisten asiantuntijaorganisaatioiden datan ja analytiikan kehittämisestä.
Mitä datavalmius tarkoittaa?
Datavalmius (data readiness) on edellytys sille, että organisaatio voi hyödyntää analytiikkaa tai tekoälyä. Se mittaa tiedon saatavuutta ja eheyttä.
Lue artikkeli →Miksi raportointi epäonnistuu?
Usein syy ei ole valitussa työkalussa, vaan epäselvissä mittareissa. Jos käyttäjä ei tiedä, mitä luvulla pitäisi tehdä, raportti jää hyödyttömäksi.
Lue artikkeli →Milloin Excel ei enää riitä?
Taulukkolaskenta on erinomainen työkalu, mutta kun tietoa täytyy jakaa turvallisesti usealle henkilölle reaaliajassa, on aika harkita BI-järjestelmää.
Lue artikkeli →Miten tekoälyn käyttökohteita arvioidaan?
Arviointi lähtee liiketoiminnan ongelmasta. Voi auttaa, jos prosessi sisältää paljon rakenteettoman tekstin läpikäyntiä, mutta tarkkuus on varmistettava.
Lue artikkeli →Mitä RAG tarkoittaa käytännössä?
Retrieval-Augmented Generation yhdistää oman dokumentaatiosi ja kielimallin. Se vähentää mallin keksimien vastausten riskiä ankkuroimalla vastauksen faktadataan.
Lue artikkeli →Miksi datan omistajuus on tärkeää?
Kun kukaan ei vastaa tiedon ylläpidosta, luottamus lukuihin katoaa. Omistajuuden määrittely on ensimmäinen askel datan laadun parantamisessa.
Lue artikkeli →Raportoinnin kehittäminen askel askeleelta
Älä yritä rakentaa kaikkea kerralla. Aloita tärkeimmistä tunnusluvuista, varmista niiden oikeellisuus ja laajenna vasta sitten.
Lue artikkeli →Automaatioon liittyvät tietosuojakysymykset
Tietojen siirtäminen järjestelmästä toiseen automaattisesti edellyttää ymmärrystä GDPR:stä ja henkilötietojen käsittelyn perusteista.
Lue artikkeli →Prosessien kartoittaminen ennen teknologiaa
Ennen kuin valitset tekoäly- tai analytiikkaohjelmiston, piirrä prosessi auki. Teknologia vain nopeuttaa nykyistä toimintamallia – oli se hyvä tai huono.
Lue artikkeli →BI-hankkeen onnistunut valmistelu
Business Intelligence -projekti ei ole IT-hanke, vaan liiketoiminnan kehityshanke. Business-johdon on oltava tiiviisti mukana määrittelyssä.
Lue artikkeli →Tekoälyn todelliset rajoitteet
Vaikka teksti vaikuttaa sujuvalta, malli ei ymmärrä kontekstia ihmisen tavoin. Vastuuta ei voida siirtää algoritmille.
Lue artikkeli →Teknologian hyödyntäminen pienemmissä yrityksissä
Modernit pilviratkaisut tuovat suuryritysten analytiikkatyökalut myös kasvavien pk-yritysten saataville kustannustehokkaasti.
Lue artikkeli →