Sami Suominen

Sami Suominen

Head of AI Works

sami.suominen@vincit.fi
+358 44 335 7570

LinkedIn

Analytiikka kertoo enemmän kuin tuhat valistunutta arvausta. Mutta miksi analytiikka monissa tapauksissa päihittää kokemuksen ja intuition? Miksi tämä trendisana hypähtelee silmille joka nurkalta ja miksi joissain asioissa kannattaa luottaa ennemmin koneen kuin ihmisen kapasiteettiin käsitellä tietoa? Data-analytiikka auttaa sinua ymmärtämään liiketoimintaasi paremmin ja reagoimaan tarvittavalla nopeudella muutoksiin. Koostin tähän artikkeliin viisi syytä hyödyntää data-analytiikkaa liiketoiminnassa.

1. Monimutkaisissa asioissa kone päihittää ihmisen

Uskaltaisitko jättää liiketoimintasi sen riskin varaan, että jokin tärkeä seikka jää huomaamatta? Data tarjoaa päätöksiisi tarvittua taustatukea tai näyttää uutta suuntaa, josta et ollut tietoinen. Tätä tietoa ei saada datasta kuitenkaan irti ilman analytiikkaa.

Moniulotteisten syy-seuraussuhteiden ymmärtämisessä kone on ihmistä valovuosia edellä. Lineaariset asiat pysyvät ihmisen hyppysissä vielä melko hyvin, mutta syy-seuraussuhteissa emme pärjää ensinkään. Meillä on tapana yksinkertaistaa asioita alitajuisesti. Kone ei tällaisia oikopolkuja tarvitse, vaan pystyy käymään läpi monimutkaista tietoa ilman vääristäviä yksinkertaistuksia.

Pari kolme ulottuvuutta sopivat vielä ajattelumme piiriin, mutta emme kykene ymmärtämään esimerkiksi kymmentä syy-seuraussuhteisiin vaikuttavaa tekijää. Avuksi tarvitaan laskentatehoa sekä analytiikkaa.

2. Analytiikkaratkaisu skaalautuu ja on automaattinen

Kone päihittää meidät monesti paitsi laadussa, myös määrässä. Ihmisinä laskentatehomme on varsin rajallinen ja työskentelymme altistaa virheille. Kone ei väsy laskemaan eikä tee huolimattomuusvirheitä. Analytiikkaratkaisu myös skaalautuu liiketoimintasi kasvaessa.

Juuri skaalautuminen konkretisoi data-analytiikan hyödyt parhaiten. Ihminen pystyy toki tarkastelemaan vaikkapa yksittäistä verkkokävijää ja tekemään tälle joitakin suosituksia havaintojensa pohjalta. Taustatiedot ovat kuitenkin aina puutteellisemmat kuin koneellisella ratkaisulla, jossa tietokannasta löytyy monin verroin enemmän vaihtoehtoja.

Vaikka siis pystyisitkin yksin ymmärtämään muutaman asiakkaasi ostopolkua, miten toimit kun asiakkaita on tuhansia? Tai kymmeniä tuhansia? Riittävä määrä dataa jonkin asian ymmärtämiseksi kunnolla on monesti niin paljon, ettei ihmisen kannata kilpailla konetta vastaan, vaan ottaa algoritmi apuun yhteistyöhön.

3. Kone ei vääristä tuloksia

Hyvänä päivänä kaikki näyttää paremmalta, heikon suorituksen jälkeen muutkin asiat näyttävät sujuvan huonosti. Ajattelussamme on paljon heuristiikkoja ja biasoitumista eli vääristymiä, jotka voivat merkittävästi muuttaa lopputulosta. Kyse ei ole ammattitaidosta tai sen puutteesta, vaan puhtaasti inhimillisyydestä.

Kone sen sijaan pääsee lähemmäs suoraviivaista “ajattelua” juuri siksi, ettei se oikeastaan ajattele vaan laskee. Se ei ole huonolla tai hyvällä päällä, ennakkoluuloinen eikä epäileväinen. Data-analytiikan algoritmit tarjoilevat tietoa mahdollisimman objektiivisesti. Ei tietenkään täysin, sillä taustalla on ihmisen luoma ratkaisu, mutta suurin osa inhimillisistä ajattelun vinoumista karsiutuu kuitenkin pois.

Puhumme usein tekoälystä tarkoittaessamme oikeastaan laskennallista tilastotiedettä. Älyä ratkaisun takana ei todellisuudessa piile, ainoastaan matemaattisia malleja. Analytiikka tarjoilee siis luotettavia ja tasalaatuisia vastauksia, jos vain osaat kysyä oikeita kysymyksiä datastasi.

4. Datassa voi piillä merkittäviä asioita, joita et ilman analytiikkaa saisi tietoosi

Dataa kertyy lähes kaikista toimistamme – myös liiketoiminnastasi ja vaikkapa asiakkaiden käyttäytymisestä. Datan hyödyntämättä jättäminen on arvokkaan tiedon hukkaan heittämistä. Kuvittele, että liiketoiminnastasi olisi olemassa kryptattua tietoa, joka voisi tarjota sinulle merkittävää kilpailuetua. Etkö palkkaisi juuri ne mestarit, jotka tämän tiedon voisivat sinulle avata? Data-analytiikka on kryptatun datan avaamista käsitettävään, hyödynnettävään muotoon. Liiketoiminnastasi kertyy dataa joka tapauksessa – olisiko siis syytä selvittää, mitä arvokasta tietoa se kätkee sisälleen?

Jälleen kerran kyse ei ole ammattitaidon kyseenalaistamisesta vaan sen täydentämisestä tämän päivän palveluilla. Jos tunnet oman liiketoimintasi jo perinpohjin, ehkä datan avulla voidaan katsoa eteenpäin. Tai täydentää tietojasi niiden syy-seuraussuhteiden osalta, joita ihmismieli ei pystykään hahmottamaan.

5. Data-analytiikka tarjoaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia

Muutoksen keskellä on pysyttävä kartalla trendeistä. Asiakkaat kaipaavat räätälöidympää, nopeampaa ja parempaa palvelua. Tai ehkä jotain aivan uutta, mitä muut eivät vielä ole keksineet heille tarjotakaan.

Data-analytiikan kehittymisen myötä mahdottomasta on tullut mahdollista. Piilossa tai saavuttamattomissa ollut tieto, jota ennen ei ollut mahdollista kerätä, on nyt käsiesi ulottuvilla. Data-analytiikka tai tekoäly voivat jopa siirtyä liiketoimintasi keskiöön ja tuoda huiman kilpailuedun.

Analytiikka antaa sinulle keinot reagoida muutoksiin nyt tai jopa näyttää suuntaa muutokselle. Olisiko nyt sopiva aika ajatella liiketoimintamalliasi uudelleen tämän päivän teknologioihin tukeutuen? Vastaavaa mahdollisuutta ymmärtää liiketoimintaasi ei ole tässä mittakaavassa ollut koskaan ennen tarjolla.

Lopuksi

Data on siis resurssi, jota ei kannata jättää pölyyntymään pilvipalvelusi nurkkiin – etenkään kun työkalut ja asiantuntemus sen hyödyntämiseksi ovat helposti saatavilla. Analytiikasta saat korvaamattoman apulaisen tehtäviin, joihin ihminen ei kykene.

Asiantuntija on tukenasi, kun haluat tietää miten analytiikkaratkaisu toteutetaan – huippuasiantuntija tietää tämän lisäksi, miksi ja miten analytiikka hyödyttää liiketoimintaasi. Kilpailuetua on jaossa, kun datasta osataan kysyä liiketoimintasi kannalta oikeat kysymykset. Mitä sinä haluaisit tietää?

Tykkäsitkö artikkelista?

Anna pienet aplodit!

Kommentit

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *