2. Louhia Analytics Oy
Mika Aho
Tekniikan tohtori (tietojohtaminen)
Yli vuosikymmenen kokemus tiedonhallinnan
konsultoinnista, läpiviennistä ja BIDW-
arkkitehtuurityöstä eri toimialoilla
Konsultoinut ja toteuttanut tiedolla johtamisen
ratkaisuja yli 60 organisaatioon Suomessa
Toiminut aktiivisena kouluttajana vuodesta 2012
lähtien eri yhteistyökumppaneiden kanssa
@mikaaho
3. Louhia Analytics Oy
Louhia
Louhia on vuonna 2009 perustettu tiedolla
johtamisen ratkaisuihin keskittynyt
konsultointiyritys
Missiomme on auttaa asiakkaitamme muuttamaan
erilaiset datavarannot liiketoimintahyödyiksi
Konsultoimme, koulutamme sekä teemme
käytännössä koneoppimis- ja tekoälyprojekteja
Louhia AI-Framework on konseptimme
tekoälyratkaisujen ketterään kehitykseen
@LouhiaAnalytics
4. Louhia Analytics Oy
Esimerkkejä analytiikkaratkaisuistamme
Tienhoidon tarpeen ennustaminen yhdistäen säätietoja,
sensoridataa ja tienkäyttöä sekä käyttäjän online-palautetta
Auton hinnan ennustaminen perustuen kattaviin tietoihin ja
markkinadataan
Tarjousten läpimenon optimointi varaosabisneksessä
Erikoissairaanhoidon tilauskannan ennustaminen potilastason
lähetedatasta
Sosiaali- ja terveydenhuoltoalueiden palvelukapasiteetin
tarpeiden ennakointi
Arvopaperimarkkinoiden hintavaihteluiden ennustaminen
Matkustajaliikenteen viivästysketjun purkaminen
6. Louhia Analytics Oy
Mitä on edistynyt analytiikka?
Analytiikka on laaja käsite, analytiikalla voidaan
tarkoittaa historiatietojen analysointia ja raportointia
tai jonkin ilmiön tulevaisuuden arvon ennustamista
Ennustavalla/ennakoivalla/edistyneellä analytiikalla
tarkoitetaan yleensä jonkin ilmiön ”käyttäytymisen”
ennustamista ilmiön generoiman tiedon ja siihen
liittyvien taustatietojen avulla
Edistyneessä analytiikassa sovelletaan sekä klassisia
tilastotieteen, että ”uuden sukupolven”
koneoppimisen ja tiedonlouhinnan menetelmiä
8. Louhia Analytics Oy
Tekoälyssä yhdistetään dataa, perinteistä
ohjelmointia, deterministisiä sääntöjä ja
koneoppimista keskenään
http://www.louhia.fi/artikkelit/auton-myyntihinnan-ennustaminen/
Vuosimalli
Vetotyyppi
Kilometrit
Kulutus
Syötä autosi tiedot
Tulosta ilmainen hinta-arvio
Tekoäly arvioi autosi hinnaksi
13 854 euroa
Auta tekoälyä oppimaan - oliko arvio
Hyvä HuonoIhan ok
9. Louhia Analytics Oy
Perinteinen lähestymistapa kuvata kehittymistä
1. SIILOUTUNUT
ORGANISAATIO
Informaation
tuottamiseen käytetään
paljon resursseja
Ei saada selkeää ja
johdonmukaista kuvaa
organisaatiosta
Väliaikaisia ad-hoc-
ratkaisuja,
taulukkolaskennat
IhmisetProsessitTeknologia
Huonolaatuinen ja
hajanainen data
2. YMMÄRTÄVÄ
ORGANISAATIO
Ymmärretään
laadukkaan
informaation arvo
toiminnalle
Prosessikohtaisia
ratkaisuja, ohjaustiedon
kerääminen
Interaktiivisia
raportointijärjestelmiä,
paikallisvarastoja
Päällekkäistä dataa, ei
kovin ajantasaista
3. DATA-OHJAUTUNUT
ORGANISAATIO
Toiminnan ohjaaminen
tiedon avulla ja faktoihin
perustuen
Mittareiden
ohjausvaikutus,
strategian seuranta ja
viestintä
Keskitetty tietovarasto,
johdon työpöydät, KPI-
mittaristot, BI-työkalut
Yhteinen käsitteistö ja
näkemys tietopääomasta
4. ANALYYTTINEN
ORGANISAATIO
Ennustavan analytiikan
avulla ratkaistaan
liiketoimintaongelmia
Syvempi ymmärrys,
esim. kannattavuuden
mallinnus, analysointi ja
simulointi
Ennustava analytiikka,
itsepalveluraportointi,
tietoaltaat
Korkealuokkainen
sisäinen ja ulkoinen
data
5. TIEDOLLA KILPAILEVA
ORGANISAATIO
Tiedolla johtamisen
avulla syntyy uusia
liiketoimintamalleja,
tuotteita ja palveluita
Automatisoitu
päätöksenteko, jatkuva
strateginen suunnittelu
Strategiat, ihmiset,
prosessit ja informaatio
integroituna
teknologioiden kanssa
Täysin integroitunut
organisaation laajuinen
data
Tieto
Lähde: Aho, M. 2011. Konstruktio suorituskyvyn johtamisen kypsyyden arviointiin
12. Louhia Analytics Oy
Analytiikka on kaikkialla - Toiminnoissa
Myynti ja markkinointi
• Ostoja markkinoinnin kohdistamiseksi
• Peruutuksia asiakkaiden
säilyttämiseksi
• Onnistunutta myyntiä myyntiliidien
priorisoimiseksi
• Tuotevalintoja personoitujen
suositusten antamiseksi
• Hiiren klikkauksia sopivan sisällön
esittämiseksi
Ennustetaan…
HR
• Irtisanoutumisia ja lopettamista
(vapaaehtoistyö)
• Taitoja
Tuotanto
• Vikaantumista ennakoivan huollon
tekemiseksi
• Laatua viallisten tuotteiden
löytämiseksi
• Kysyntää varastojen optimoimiseksi
Hankinta
• Termejä ja sopimusehtoja, jotta
voidaan tehdä hyviä sopimuksia
• Optimaalista hintaa
• Sopivia toimittajia
13. Louhia Analytics Oy
Analytiikka on kaikkialla - Tietojärjestelmissä
Datan integraatioprosessi (automatisoitu)
Sisäinen raportointi
(vakio, self service)
Ulkoinen raportointi
LÄHDEDATADATAKERROS
SOVELLUS-JA
JULKAISU
Tietovarasto
CRM ERP Kirjanpito
• Oikea tuote oikeille asiakkaille
oikeaan aikaan
• Myyntisoittojen automaattinen
litterointi, analysointi ja yhteenveto
• Reaaliaikainen palaute myyjälle
puhelun aikana
• Ohjataan työ sopivimmalle myyjälle
• Datan paikkaus ja standardointi
• Datan laadunvalvonta
• Tietomallinnus
• Tietokatalogien ylläpito
• Käyttäjälle personoitujen raporttien
automaattinen tuottaminen
• Valmiit analytiikkakomponentit
(esim. aikasarjaennustaminen,
klusterointi)
• Kulujen auditointi suhteessa
organisaation kustannuspolitiikkaan
• Epäselvien maksujen ja laskujen
linkitys
• Riskien hallinta
• Raportointi: ”Miten divisioona X on
kasvanut 10 vuoden aikana”
• Automaattinen laskujen luokittelu
• Laskujen luominen, tiliöinti ym.
Talous ja kirjanpito
Asiakkuudenhallinta
Tietovarastointi
Raportointi
17. Louhia Analytics Oy
Osaamisen kehittäminen
Rakenna oikeanlaisia kyvykkyyksiä
organisaatioon, osta palveluna
(Louhialta) tai hanki palveluna pilvestä
Opiskele perusteet, niin alat nähdä
koneoppimisen avulla ratkaistavaia
ongelmia kaikkialla arjessa
Courserassa on paljon laadukasta materiaalia, esim.
Andrew Ng:n kurssit
(https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
21. Talousdatasta saa aina
talousraportin aikaiseksi, kun
tarpeeksi yrittää.
Koneoppimisessa data
määrittelee sen, mitä siitä saa irti.
Ilman dataa ei ole analyysiä.
22. Datan laatu ja paikkaaminen koneoppimisella
Esimerkiksi CRM-järjestelmän datan korjaaminen:
• CRM sisältää 500 000 asiakkaan tiedot
• 20% asiakkaista on antanut kattavat tiedot
• 80%:lla asiakkaista on paljon puuttuvaa tietoa
• Kaikkien asiakkaiden kohdalta on ostotapahtumat
tallessa
Nyt valitaan asiakkaat, joilta on kattavat CRM- ja
ostotapahtumat tallessa. Heidän datallaan
muodostetaan malli, joka ennustaa puuttuvat CRM-tiedot
muille (80%) asiakkaille. Kun kaikille asiakkaille on
olemassa kattavat tiedot, niin kohdennettu myynti ja
markkinointi on paljon helpompaa ja tehokkaampaa.
Tällaista lähestymistapaa käyttävät mm. Google ja
Amazon, kun he profiloivat käyttäjiä ja kohdentavat heille
tarjontaansa. Ne tietävät joitakin varmoja asioita
asiakkaistaan, mutta osaavat ennustaa loput riittävällä
tarkkuudella.
Miten asiakas näkee datan:
Miltä se oikeasti näyttää:
23. Louhia Analytics Oy
Datan hallinta: Perinteinen tietovarastointi- ja
raportointiarkkitehtuuri
Datan integraatioprosessi (automatisoitu)
Sisäinen raportointi
(vakio, self service)
Ulkoinen raportointi
LÄHDEDATADATAKERROS
SOVELLUS-JA
JULKAISU
Tietovarasto
CRM ERP Kirjanpito
24. Louhia Analytics Oy
Tietolähteet
Operatiiviset tietojärjestelmät Muut, nykyisin käytössä olevat tietolähteet
Datan integraatioprosessi (automatisoitu)
Keskitetty tietovaranto
Staging area
Tietovarasto
Dataintegraatiojaautomatisointi
Data Mart Data Mart
Lataus- ja
esikäsittelyalue
Harmonisoitu, keskitetty
tietovaranto
Datan esityskerros
(fyysinen tai virtualisoitu)
DB
Excel, csv
tiedostot
DB
DB
DB.
DB.
Barometrit
LÄHDEDATADATAKERROS
SOVELLUS-JA
JULKAISU Sanastot
Metadatan
hallinta
Datan
mallintaminen
Kuutiot
Sisäinen raportointi
(vakio, self service)
Ulkoinen raportointi
CRM ERP Kirjanpito
Datan hallinta: Perinteinen tietovarastointi- ja
raportointiarkkitehtuuri
25. Louhia Analytics Oy
DW Appliance
Datan hallinta: Uudet alustat eri analytiikkatarpeisiin
Tietovarasto Data Mart
Tieto- ja paikallisvarastot Virtaava data Monirakenteinen data
NoSQL Graph DB
…ja nyt käyttäjä miettii, miten päästä kaikkeen tähän dataan kiinni?
DW Appliance
Rakenteinen data
Asiakas
Perustietojen hallinta (MDM)
Hierar-
kiat
Tuote
C
R
U
D
Raw Data Vault
Business Layer
Presentation Layer
26. Tietovarasto
ODS
ODS
Datan hallinta: Organisaation looginen tietoallas
Julkaisu
luotettava
data
Hive-taulut
Arkistoitu
DW:n data
Lataus-
alueet
Työn alla
oleva data
Tekstit,
kuvat, videot
Sensori-
data
ODS
Tietovarasto
Paikallisvarastot
AsiakasHierar-
kiat
Tuote
C
R
U
D
Perustietojen
hallinta
Kalen-
teri
Konv-
ersiot
Maa-
koodit
C
R
U
D
Referenssitietojen
hallinta
Jalostettu luotettava ja
integroitu data
Vahva tiedon
hallintamalli
Raaka ja epäluotettava
data
Jotain tiedon hallintaa
Sisällön-
hallinta
(ECM)
Latausalue
Pilvitallen-
nuspal-
velut
TietokatalogiDatan virtualisointipalvelut
Mukaillen: Mike Fergusson. 2017. Designing, Operating and Managing an Enterprise Data Lake
NoSQLTietolähteet
Sensorit
Click
Stream RDBMS Pilvi
Tiedostot
28. Haaste: Miten saada organisaation
data samalla tapaa tarjolle
helppokäyttöisesti?
29. Louhia Analytics Oy
Luo organisaatioosi datastrategia
Pohdi ensin, miksi näitä ATK-juttuja tehdään
Miten liittyy organisaation strategiaan (talous, asiakas,
sisäiset prosessit, oppiminen/kasvu)?
Millaista liiketoimintahyötyä tavoitellaan?
Rakenna roadmap muutamalle seuraavalle
vuodelle
Algoritmeja voidaan aina ostaa, mutta
datavarantoja kilpailijat eivät voi kopioida
30. Louhia Analytics Oy
Se on pienestä kiinni
Aina ei kannata pohtia business caseja,
joissa isot kertatuotot ovat mahdollisia
(=miljardi lisämyyntiä)
Pitkäjänteinen pienten etujen kumulatiivinen
kerääminen voi olla jopa parempi vaihtoehto
Talouspäällikkö laskee tuotealuekohtaisia budjetteja ensi vuodelle
ottaen raportointijärjestelmästä viime vuoden lukuja pohjalle. Työ
kestänee tunteja. Kevyt AI-ratkaisu laskee tarkemmat ennusteet
budjetin pohjaksi sekunneissa
Hakemuksen käsittelijältä kuluu tunti tehtävässä, josta AI-ratkaisu
suoriutuu silmänräpäyksessä. AI voisi ohjata hakemukset suoraan
oikeille käsittelijöille, vaikeat kokeneille ja helpot aloittelijoille
31. Louhia Analytics Oy
Pohdittavaksi datastrategiaan
Millaista dataa meillä on nyt?
Millaista dataa ja siitä jalostettua tietoa (raportteja, ennusteita ym.)
tarvitaan jatkossa?
Millaisia ongelmia halutaan ratkoa analytiikan ja koneoppimisen avulla?
Voisiko joidenkin uusien tietolähteiden yhdistäminen organisaation
sisäiseen dataan tuoda hyötyä?
Mitkä ovat suurimmat haasteet päästä eteenpäin (datan luotettavuus ja
saatavuus, kulttuuri, osaamisen puute…)? Mitä näille voisi tehdä?
Mitä kaikkea voin automatisoida? Miten tarjota dataa yhden
käyttöliittymän kautta?
Millaista dataa voisin myydä/tarjota muille?
33. Louhia Analytics Oy
Haluatko auttaa itseäsi vai asiakasta?
Paranna ja tehosta sisäisiä prosesseja
Kohdenna markkinointia tehokkaammin
Optimoi varastoarvoja ennustamalla kysyntää
Ennakoi tuotantoprosessin vikaantumista
Optimoi hinnoittelua
Ennusta asiakaspoistumaa
Tai paranna asiakaspalvelua ja
asiakaskokemusta
Esim. ohjaamalla asiakasta ostoprosessissa
Entä jos kehittäisitkin tietoon ja analytiikkaan
pohjautuvia uusia palveluita ja tuotteita?
34. Louhia Analytics Oy
Johtamista muutoksessa
Mahdollista kokeilukulttuuri
Älä jätä löydöksiä tutkijakammioon pölyttymään
Integroi prosesseihin, tuotteisiin tai palveluihin ja
arkeen
Uskalla viedä käytäntöön ja myös johtaa
ennusteiden avulla
Muuta tuotteiden hinnoittelua
Muuta ostoprosesia
Älä palvele kannattamattomia asiakkaita
Soittele poistumavaarassa oleville asiakkaille
Vaihda laakeri, vaikka huolto-ohjelma sanoo muuta