Blogi: 5 asiaa, jotka tulee huomioida dataohjautuvassa organisaatiossa

Assetpointin asiantuntijana sain olla mukana tutustumassa tiedolla johtamiseen, koneoppimiseen, tekoälyyn ja uusimpiin IoT-ratkaisuihin Tukholmassa järjestetyssä Data Innovation Summitissa maaliskuussa 2019.

Data Innovation Summit on Hyperightin vuosittain järjestämä tapahtuma, joka tuo yhteen datatieteestä (Data Science), massadatasta (big data), analytiikasta, koneoppimisesta, tekoälystä ja esineiden internetistä (IoT, Internet of Things) kiinnostuneet ammattilaiset. Se on suurin dataan keskittynyt tapahtuma Pohjoismaissa.

Dataan perustuva johtaminen, koneoppiminen ja tekoäly eivät ole enää mitään uutta. Kuitenkin yritykset edelleen epäonnistuvat näiden jalkauttamisessa, kuten Dairduxin Henrik Göthberg toi esiin tapahtuman avauspuheenvuorossa. Miksi?

Keräsimme konferenssin sadosta viisi keskeistä asiaa, jotka tulee huomioida matkalla kohti dataohjautuvaa organisaatiota.

Mitä dataohjautuvuus tarkoittaa?

Dataohjautuvassa organisaatiossa päätökset perustuvat kerättyyn ja analysoituun tietoon. Tieto voidaan kerätä esimerkiksi asiakkailta, sosiaalisesta mediasta tai muualta internetistä, sensoreilta tai vaikkapa kuvista. Johtajien päätöksen teon tueksi tarvitaan selkeästi visualisoitua ja nopeasti ymmärrettävissä olevaa dataa. Tätä varten kerättyä aineistoa käsitellään, luokitellaan ja prosessoidaan erilaisin automaattisin menetelmin, joissa koneoppiminen ja tekoäly kukoistavat.

Teradatan Niall O’Doherty osoitti puheenvuorossaan, että vain 8% yrityksistä saa tällaisesta data-analytiikasta todella jotain irti. Tietoa kerätään kyllä paljon, mutta sen monitoroinnista on usein vaikeaa siirtyä varsinaiseen tulkintaan ja ymmärrykseen.

Dataohjautuvan ajattelutavan omaksuminen

Mitä siis pitää ottaa huomioon, jos halutaan todella olla dataohjautuvia? Datan keräämisen lisäksi kannattaa huomioida ainakin seuraavat asiat:

1. Datan hallinta

  • Valitettavan tyypillinen datan hallinnan ratkaisu on siilouttaa eri prosessit omiin lokeroihinsa. Esimerkkinä analytiikkaprosessit: BI-työkaluihin perustuva analytiikka, SQL:ään perustuva analytiikka ja tapahtumiin ja klikkeihin perustuva web-analytiikka kulkevat usein oman putkensa läpi. Suurin osa data-ammattilaisten ajasta menee datan siirtelyyn ja valmisteluun.
  • Suunniteltu datan hallinta perustuu valmiiksi siistittyyn dataan, jolloin analyytikot voivat keskittyä olennaiseen, eli datan tulkintaan ja ymmärtämiseen. Tähän pääseminen vaatii yhtenäisen, integroidun alustan, joka mahdollistaa kunkin lempityökalujen käytön. Tällaisen alustan suunnittelu ei kuitenkaan onnistu, jos dataa ei todella tunneta.

2. Datan käyttö

  • Ennen kuin voidaan todella lähteä suunnittelemaan datan hallinnan prosesseja, täytyy tietää, mitä datalla oikeasti halutaan tehdä. Miksi dataa on kerätty ja mikä on sen hyödyntämisen päämäärä?
  • Uusia käyttötapauksia innovoidaan jatkuvasti. Esimerkiksi älykaupungissa voidaan vaikkapa kuvien avulla automaattisesti tunnistaa, missä on tapahtunut onnettomuus ja lähettää tarvittava määrä apua. Toisaalta koneoppimisella ja tekoälyllä voidaan automatisoida dokumenttien luokittelu, eikä tallentajan tarvitse enää miettiä mikä on millekin dokumentille oikea kansio tai sijainti.
  • Käyttötapausten konkreettisen hyödyn tunnistaminen on tärkeää. Mitä käytännöllisemmälle tasolle ajatus saadaan, sitä helpompaa idea on toteuttaa.

3. Vastuu

  • Tiedon kerääjällä on vastuu sen turvallisesta säilytyksestä, ylläpidosta ja hyödyntämisestä. Dataa ei yksinkertaisesti kannata haalia ennen kuin tietoturvakysymyksiin on vastattu. Kellään ei saa olla pääsyä sellaiseen dataan tai tietoon, johon hänellä ei ole oikeuksia.
  • Datan käyttäjän vastuuseen sisältyvät enenevässä määrin myös moraalikysymykset. Missä menee hyvän maun raja yksilöön kohdistuvassa markkinoinnissa ja ohjauksessa? Voidaanko esimerkiksi pankki velvoittaa tiedottamaan valtiota yksilöiden kulutustottumuksista? Missä määrin on oikein tutkia ja analysoida tällaista yksilön henkilökohtaista dataa? Koska yhtä oikeaa vastausta ei tällaisiin kysymyksiin ole, on ehdottoman tärkeää punnita jokaista käyttötapausta sen aiheuttamien moraalihaasteiden näkökulmasta ennen käyttötapauksen jalkauttamista.

4. Laki

  • EU:n uusi tietosuoja-asetus GDPR on jo parin vuoden ajan ollut kaikkien datan kerääjien ja tallentajien huulilla. Vaikka laki onkin selvästi jäljessä teknologisiin innovaatioihin nähden, kannattaa datan hyödyntäjän varautua vastaaviin lakeihin ja asetuksiin.
  • Yritykset ovat jo GDPR:n yhteydessä toteuttaneet automatisoituja ratkaisuja, joiden avulla voidaan varmistua henkilötietojen käsittelystä tehokkaasti, tietoturvallisesti ja muutoinkin GDPR:n vaatimalla tavalla. Vastaaville ratkaisuille tulee varmasti tarvetta muiden datan keräämiseen, hallintaan ja käsittelyyn liittyvien säädösten myötä.

5. Läpinäkyvyys

  • Jotta koneoppimisen ja tekoälyn tekemät päätelmät voidaan validoida, on tärkeää tietää, millä tavalla lopputulokseen on päädytty. Täytyy myös muistaa, että tekoäly oppii jatkuvasti. Sen ratkaisuja tulee siis validoida aika ajoin, ei ainoastaan käyttöönoton yhteydessä. Muutoin voidaan päätyä tekemään päätöksiä virheellisen logiikan perusteella.
  • Loppukäyttäjälle on tärkeää tietää, mitä datalle on tehty. ”Mustien laatikoiden” aika on ohi, eikä uusia ratkaisuja kannata perustaa sellaisiin menetelmiin, joita ei voida selittää loppukäyttäjälle. Läpinäkyvyys myös lisää luottamusta tehtyihin analyyseihin ja päätelmiin.

Koneoppiminen ja tekoäly ovat tulleet jäädäkseen. Datan siirtelystä ja hakemisesta päästään siirtymään varsinaiseen tulkintaan ja dataan perustuviin päätöksiin. Assetpoint osallistuu aktiivisesti uusien, älykkäiden tiedonhallintaratkaisujen innovointiin, kehittämiseen ja käyttöönottoon. Pidämme myös huolta siitä, että yllä mainitut osa-alueet tulevat huomioitua dataohjautuvissa ratkaisuissamme. Tällä tavoin voimme osaltamme auttaa rakennusalaa kohti tehokkaampaa huomista.

Ota yhteyttä

Sanna Makkonen

Sanna Makkonen

Ohjelmistoasiantuntija

sanna.makkonen@assetpoint.fi

Jaa

×

Kiinnostaako tiedonhallinnan tuoreimmat uutiset?

Tilaa uutiskirjeemme