Missä mennään BI? Mikko Kontio

Samankaltaiset tiedostot
Prosessien kehittäminen. Prosessien parantaminen. Eri mallien vertailua. Useita eri malleja. Mitä kehitetään?

Asiantuntijoiden osaamisen kehittäminen ja sen arviointi. Anne Sundelin Capgemini Finland Oy

Efficiency change over time

Uuden sukupolven soteratkaisut

Viestintään tarvitaan tiedon jakamista tietotyöläisten kesken Ville Hurnonen

RAIN RAKENTAMISEN INTEGRAATIOKYVYKKYYS

SFS, STANDARDIEHDOTUKSEN ISO/DIS ESITTELY

CIO muutosjohtajana yli organisaatiorajojen

Innovation Platform Thinking Jukka P. Saarinen Mika M. Raunio Nadja Nordling Taina Ketola Anniina Heinikangas Petri Räsänen

Other approaches to restrict multipliers

Smart specialisation for regions and international collaboration Smart Pilots Seminar

Internet of Things. Ideasta palveluksi IoT:n hyödyntäminen teollisuudessa. Palvelujen digitalisoinnista 4. teolliseen vallankumoukseen

ProAgria. Opportunities For Success

Bachelor level exams by date in Otaniemi

Tietojenkäsittelytieteiden koulutusohjelma. Tietojenkäsittelytieteiden laitos Department of Information Processing Science

Bachelor level exams by subject in Otaniemi

Stormwater filtration unit

Organisaation kokonaissuorituskyvyn arviointi

Network to Get Work. Tehtäviä opiskelijoille Assignments for students.

Dokumenttien hallinta & Tietojohtaminen kontakti.net konferenssi PSD

TIEKE Verkottaja Service Tools for electronic data interchange utilizers. Heikki Laaksamo

Keskeisiä näkökulmia RCE-verkoston rakentamisessa Central viewpoints to consider when constructing RCE

NAO- ja ENO-osaamisohjelmien loppuunsaattaminen ajatuksia ja visioita

Enterprise Architecture TJTSE Yrityksen kokonaisarkkitehtuuri

Osaamisen ennakoinnin viitekehys

Business Intelligence - tiedon rooli yrityksen päätöksenteossa Johdetaanko yritystä tiedolla vai intuitiolla?

Aiming at safe performance in traffic. Vastuullinen liikenne. Rohkeasti yhdessä.

TietoEnator Pilot. Ari Hirvonen. TietoEnator Oyj. Senior Consultant, Ph. D. (Economics) presentation TietoEnator 2003 Page 1

PALVELUKULTTUURIN JA MINDSETIN KEHITTÄMINEN 3 STEP IT Step IT Group / Palvelukulttuuri / Artti Aurasmaa

AJATUKSIA KÄSITYÖTIETEEN ONTOLOGIASTA

Kuvailulehti. Korkotuki, kannattavuus. Päivämäärä Tekijä(t) Rautiainen, Joonas. Julkaisun laji Opinnäytetyö. Julkaisun kieli Suomi

Augmented Reality (AR) in media applications

Perinteisesti käytettävät tiedon (datan) tyypit

BDD (behavior-driven development) suunnittelumenetelmän käyttö open source projektissa, case: SpecFlow/.NET.

General studies: Art and theory studies and language studies

Miten saan käytännössä kaupan käyntiin halutussa. maassa? & Case Intia

Tekoälysovellusten vaatimukset datalle, tiedon hallinnan prosesseille ja johtamiselle

Strategiset kyvykkyydet robotiikan aikakaudella

Ostamisen muutos muutti myynnin. Technopolis Business Breakfast

Ohjelmistotekniikka kevät 2003 Laatujärjestelmät

Kokonaisarkkitehtuurin omaksuminen: Mahdollisia ongelmakohtia ja tapoja päästä niiden yli

SC7 Interim, Hoboken, USA WG 7 ja 10 kokoukset, marraskuu Keskeiset työkohteet ja tulokset. Timo Varkoi, Senior Advisor FiSMA

Vaativa digitaalinen valmistus ekosysteemin lisäarvon tuottajana, Välkky

VBE2 Työpaketit Jiri Hietanen / TTY

CASE POSTI: KEHITYKSEN KÄRJESSÄ TALOUDEN SUUNNITTELUSSA KETTERÄSTI PALA KERRALLAAN

Copernicus, Sentinels, Finland. Erja Ämmälahti Tekes,

Työelämän murros - Millaisesta työstä eläke karttuu tulevaisuudessa? Työeläkekoulu

Nopeutta ja Sulavuutta Analytiikkaan

Toimitusketjun vastuullisuus ja riskien hallinta

SIIRTYMÄSÄÄNNÖT MAISTERIN TUTKINNON KOULUTUSOHJELMAN OPINNOISSA LUKUVUONNA

SoberIT Software Business and Engineering institute

Tutkimus ICT-alan myynnin esteistä Yhteenveto Erkki Tuomi

papinet -sanomastandardit

Tietohallinnon liiketoimintalähtöinen toiminnanohjaus IT-ERP

Knowledge Management (KM) eli. tiedon/tietämyksen hallinta

Verkostojen tunnetuksi tekeminen ja hyödyntäminen

Avoimen datan liiketoimintamallit. Matti Rossi, Aalto University School of Business

7. Product-line architectures

KANTAVIEN TERÄSRAKENTEIDEN OLETETTUUN PALONKEHITYKSEEN PERUSTUVA MITOITUS

SFS/SR315 Tekoäly Tekoälyn standardisointi

Hand-out kooste

7.4 Variability management

Kuivajääpuhallus IB 7/40 Advanced

FORUM 2014 Palvelujen tuleva standardisointi Risto Pulkkanen, SFS Finlandia-talo, Helsinki

Aalto-yliopiston laatujärjestelmä ja auditointi. Aalto-yliopisto Inkeri Ruuska, Head of Planning & Management Support

WAMS 2010,Ylivieska Monitoring service of energy efficiency in housing Jan Nyman,

Yhteiskunta- ja humanistiset tieteet (SSH) 7. puiteohjelman syksyn 2011 haku Vuoden 2012 työohjelma

Paikkatiedon semanttinen mallinnus, integrointi ja julkaiseminen Case Suomalainen ajallinen paikkaontologia SAPO

HAY GROUPIN PALKKATUTKIMUS

Basic Flute Technique

Data Quality Master Data Management

Master s Thesis opinnäytetyön tuki Industrial Management Master s -ohjelmassa. TkT Marjatta Huhta, Metropolia

Rakentamisen 3D-mallit hyötykäyttöön

The Truth in Information

Tieto ja sen mallinnus Fonectalla - Teemme tiedosta arvokasta. Aija Palomäki, TDWI jäsenkokous

HARJOITUS- PAKETTI A

Opiskelijavaihto- kulttuurienvälisen kompetenssin kehittämismatka? Elisa Hassinen Lahden ammattikorkeakoulu Jyväskylän yliopisto

Työhyvinvointi ja tuottavuus

Aloittelijasta Internet markkinoinnin sankariksi. Artem Daniliants / LumoLink

Wed :00-12:00 21C00250 OrganisaatiokäyttäytyminenT01 43 Wed :00-12:00 21C00250 OrganisaatiokäyttäytyminenT02 51

The Enterprise Architecture Journey

Digitalisoituminen, verkottuminen ja koulutuksen tulevaisuus. Teemu Leinonen Medialaboratorio Taideteollinen korkeakoulu

Tarua vai totta: sähkön vähittäismarkkina ei toimi? Satu Viljainen Professori, sähkömarkkinat

Digitalisaation ja IT:n johtamisen vaatimat kyvykkyydet ja osaamisen kehittäminen

8. Laadunvalvonta. Mitä laatu on?

Ohjelmien kehittämisstudiot varmistavat laadukkaat ja linjakkaat maisteriohjelmat Maire Syrjäkari ja Riikka Rissanen

Capacity Utilization

Tuloksia ja kokemuksia / results and experiences

Tuotantotalouden aineopinnot. Ville Tuomi

Tutkimus ICT-alan myynnin esteistä, yhteenveto 2015

3 9-VUOTIAIDEN LASTEN SUORIUTUMINEN BOSTONIN NIMENTÄTESTISTÄ

JA CHALLENGE Anna-Mari Sopenlehto Central Administration The City Development Group Business Developement and Competence

Aalto University ARTS, MCRG. Transform or die Managing media change Merja Helle, Joanna Lahti

LUONNOS. KVS2016 tariffirakenne esimerkkejä. Neuvottelukunta

16. Allocation Models

Genbu Oy 2019,

Olet vastuussa osaamisestasi

Millainen on viihtyisä kaupunki ja miten sitä mitataan?

Transport and Infrastructure what about the future? Professor Jorma Mäntynen Tampere University of Technology

Collaborative & Co-Creative Design in the Semogen -projects

Transkriptio:

Missä mennään BI? Mikko Kontio

Source: EMC - Big Data in 2020 %

Business Intelligence Business Analytics set of theories, methodologies, architectures, and technologies that transform raw data into meaningful and useful information for business purposes. skills, technologies, applications and practices for continuous iterative exploration and investigation of past business performance to gain insight and drive business planning. Source: Wikipedia & Bartlett, Randy : A Practitioner s Guide To Business Analytics

Trends: business intelligence Trends: business analytics

Past Future Data analytics Descriptive analytics Diagnostic analytics Predictive analytics Prescriptive analytics

Signaaleihin reagointi iterate Stage 1: Set strategic intent Stage 2: Monitor signals and adapt changes

Paikalliset yhteisöt Valtio Luonnonvarat Omistajat Toimittajat Hallitus Johto CEO VP VP VP Asiakkaat Myynti & Mark Tuotanto Talous... Henkilöstö Ympäristöryhmät Some

Datan lähteet Rakenteellinen (structured) Rakenteeton (unstructured) Sisäinen (internal) Myynti Tuotanto Palkat Talous Muistiot Lokitiedostot Sähköpostit Dokumentit Ulkoinen (external) Pörssi Valuutta Yritystiedot Sosiaalinen med. Foorumit Blogit Media Lainsäädäntö

BI:n kypsyystason mittaus

Kypsyysmalli #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative

Kypsyysmalli Maturity Model Kypsyys: kuvaa valmius- tai kypsyysastetta eli kuinka valmis tai täydellinen jokin asia on Jotta saavutetaan haluttu kypsyystaso, täytyy kulkea alempana olevilta tasoilta ylemmille Kypsyysmalleja käytetään (monilla alueilla) tukemaan tällaista prosessia Erilaisia kypsyysmalleja on jo satoja, ja valitettavasti osa on tehty aika huolimattomasti. Tämän vuoksi kypsyysmallien kehittäminen on oma tutkimusalansa

Kypsyysmallien ominaisuuksia Property Maturity concept Dimension Level Maturity principle Assessment Description People capability The level of skills, knowledge, and process abilities available for performing an organization s business activities Process maturity The extend to which a specific process is explicitly defined, managed, measured, controlled, and effective Object/technology maturity Defines the respective level of development of a design object Capability areas, process areas, or design objects structuring the field of interest. Each is further specified by measures (practices, objects, or activities) at each level. States of maturity (of a certain dimension). Name and description. Continuous or staged. Continuous allow scoring of activities at different levels. The (total) level can be a (weighted) sum of scores. Staged requires compliance of all elements of one level. Qualitative (using descriptions) or quantitative (using scales like Likert scale). Lahrmann et al (2010). Business Intelligence Maturity Models: An Overview.

Kypsyysmalli tason kriteerit #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Kriteeri 1 Kriteeri 2 Technology Culture BI Initiative

Kypsyysmalli jatkuva (continuous) #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Jokaista tasoa voidaan tarkastella erillisenä.

Kypsyysmalli vaiheistettu (staged) #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Taso Keskitytään tietyn tason saavuttamiseen kaikilla ulottuvuuksilla.

Johdettu moderni kypsyysmalli #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Millä laajuudella organisaatiossa BI on otettu käyttöön? Miten BI tukee yksilöiden taitoja ja suoriutumista?

Johdettu moderni kypsyysmalli #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Millainen strategia organisaatiolla on BI:n suhteen? Millaista arvoa organisaatio saa BI:stä?

Johdettu moderni kypsyysmalli #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Kuinka ajantasaista dataa BI käyttää? Millaisia data-lähteitä hyödynnetään? Kuinka luotettavaa data on? Millaisia data-tuotteita BI tarjoaa käyttäjille?

Johdettu moderni kypsyysmalli #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Kuinka BI:tä käytetään/hyödynnetään organisaatiossa? Millainen on päätöksenteon kulttuuri ja tavat?

Johdettu moderni kypsyysmalli #1 Started #2 Preliminary #3 Repeatable #4 Managed #5 Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Miten BI-toiminta on rahoitettu? Miten BI-toiminta on resurssoitu? Onko BI:llä tukijoita johdossa? Kuinka vakiintuneet käytännöt BI:llä ja sen kehittämisellä on?

Tulokset - esimerkki 1. Started 2. Preliminary 3. Repeatable 4. Managed 5. Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Taso

Kehityskohteiden tunnistus 1. Started 2. Preliminary 3. Repeatable 4. Managed 5. Optimized People Business Technology Culture BI Initiative

Eteneminen tasoilla 1. Started 2. Preliminary 3. Repeatable 4. Managed 5. Optimized People Business Technology Culture BI Initiative Nykyinen taso Tavoitetaso

Kiitos!