K ytt j p iv t 16 1 2003
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 20

Käyttäjäpäivät 16.1.2003 PowerPoint PPT Presentation


  • 59 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Käyttäjäpäivät 16.1.2003. 13.10 Avaus 13.15 BayMiner käyttöesimerkkejä, Antti Tuominen, projektipäällikkö, BayesIT. 13.45 Käyttökokemuksia, Jukka Ala-Mutka, liikkeenjohdon konsultti, CAA Consulting. 14.15 Keskustelua ja tauko.

Download Presentation

Käyttäjäpäivät 16.1.2003

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


K ytt j p iv t 16 1 2003

Käyttäjäpäivät 16.1.2003

  • 13.10 Avaus

  • 13.15 BayMiner käyttöesimerkkejä, Antti Tuominen, projektipäällikkö, BayesIT.

  • 13.45 Käyttökokemuksia, Jukka Ala-Mutka, liikkeenjohdon konsultti, CAA Consulting.

  • 14.15 Keskustelua ja tauko.

  • 14.45 Probabilististen mallien eduista, Petri Myllymäki, Ph.D. CoSCo/HIIT.

  • 15.15 BayMiner Business Intelligence välineenä, Ralf Ekholm, toimitusjohtaja, BayesIT.

  • 15.45 Loppukeskustelu.


Bayminer business intelligence v lineen

BayMiner Business Intelligence välineenä


Business intelligence

Business Intelligence

  • Business Intelligence (BI) on liikkeenjohdon tiedontarpeita palveleva ja päätöksentekoa tukeva toimintamalli, jonka avulla eri lähteistä kerätty tieto yhtenäistetään ja muokataan hyödynnettäväksi liiketoiminnan ohjauksessa.


Voidaan my s sanoa ett bi on laajennettua laatu ja riskianalyysi

Voidaan myös sanoa että BI on laajennettua laatu- ja riskianalyysiä.

  • Lisää laatu- ja riskidataan asiakaspalautetiedot ja analysoi.

    • Näet missä kohtaa omaa organisaatiota riskit syntyvät.

  • Lisää omat sisäiset tiedot asiakkaista ja analysoi.

    • Näet mitkä asiakkaat todellisuudessa ovat parhaat.

  • Lisää menetettyjen kauppojen tiedot ja analysoi.

    • Näet mm. mitä kannattaa tehdä hinnoille.

  • Lisää kilpailijatietoja ja analysoi malli.

    • Näet markkinoiden koko kuvan.

  • Lopputulos on oikeata Business Intelligenceä.


Business intelligencen hy dyt

Business Intelligencen hyödyt

Business Intelligence- toimintamallin avulla saavutetaan useita etuja, muun muassa:

  • Liiketoiminnan ohjaus helpottuu, kun analysointi tapahtuu yhtenäisen käsitteistön avulla.

  • Toimenpiteiden vaikutus voidaan todeta faktatiedon perusteella.

  • Voidaan varmistua, että liiketoimintaa kehitetään oikeaan suuntaan.

  • Pystytään vertailemaan eri liiketoiminta-alueita.

  • Pystytään tekemään järjestelmällistä analysointia organisaation ja sen ulkopuolisten tekijöiden yhteisvaikutuksista.


Perinteellisi business analyysiesimerkkej

Perinteellisiä Business analyysiesimerkkejä

BI on erillisten analyysien yhdistämistä älykkäällä tavalla. Näitä ovat mm:

  • Markkinoiden segmentointi.

  • Oikean hintatason löytäminen ja säätäminen.

  • Projektin riskin ja kannattavuuden analysointi.

  • Reklamaatioanalyysit.

  • Avainhenkilöiden profiilin selvittäminen.

  • Alihankkijoiden suorituskyvyn seurantaa ja valintaa.

  • Kilpailija-analyysit.


Perinteelliset analyysit k rsiv t ongelmista

Perinteelliset analyysit kärsivät ongelmista

  • Laatu riippuu liian monesta tekijästä.

  • Käsitteiden sekamelska - ihmiset eivät ymmärrä tai tarkoita samaa.

  • Arvojen ja mielipiteiden muuttaminen luvuiksi aiheuttaa virheitä.

  • Hyödyn saaminen irti tuloksesta on vaikeata.


Ratkaisu todenn k isyysmalli internetiss

Ratkaisu:Todennäköisyysmalli internetissä

  • Asiakas analysoi oman projektiaineistonsa itsenäisesti.

  • Tulokset saatavilla välittömästi.

  • Uusi tietämys saavutetaan erittäin nopeasti.

  • Luotettava tulos myös pienistä aineistoista.

  • Käyttäjältä ei edellytetä tilasto- tai todennäköisyys-tieteellisiä tietoja.


Uutta ajattelua

Uutta ajattelua

  • Lasketaan yleinen dynaaminen malli kaikista projekteista.

  • Tunnistetaan klustereita (kannattavia, kannattamattomia jne.).

  • Valitaan yksi klusteri kohteeksi.

  • Tutkitaan valittu klusterin.

  • Perinteellisistä analyysivälineistä poiketen BayMinerin käyttäjä saa välittömästi kaikki muuttujat huomioivan mallin ja siitä 3-D kuvan. Tutkimalla visualisointia hän saa datasta irti hämmästyttävän paljon enemmän tietoa kuin isosta joukosta peräkkäisiä, 2-3 muuttujaa kerrallaan kuvaavista, piirakka- tai pylväsdiagrammeista.


Business intelligence baymineri k ytt en

Business Intelligence BayMineriä käyttäen

BayMinerin avulla yritys voi suorittaa Business Intelligenceä ilman järjestelmä-investointeja ja saada silti hyviä tuloksia.


Bayminer positiointi analyysiv linekent ss

BayMiner positiointi analyysivälinekentässä


Business intelligence n kolme yleisint ongelmaa

Business Intelligence:n kolme yleisintä ongelmaa

  • Datan laatu

    • Käsitteistö ei ole selvä, jolloin dataa ei voi yhdistää.

    • Datarakenteen eivät tue yhdistämistä yli perinteellisten organisaatiorajojen.

    • Yhdistäminen käy, mutta tiedetään, että tuloksiin ei voida luottaa.

  • Tulokset eivät ole sellaisessa muodossa, että niitä voidaan hyödyntää tehokkaasti.

  • Ulkoistetaan ajattelu ja luetaan raportteja, jolloin merkittävä osa hyödystä häviää.


Business intelligence baymineria k ytt en

Business Intelligence BayMineria käyttäen

  • BayMiner on ainoa tiedossa oleva menetelmä, jolla asiantuntija voi itse tallentaa oman tietämyksensä mielekkäässä muodossa toisten käyttöön.

  • BayMiner ansiosta saavutetaan mm:

    • Hyviä tuloksia hankkimatta sitä varten erityisohjelmistoa ja opiskelematta sen käyttöä.

    • Kokemus ja ns. hiljaisen tiedon tallennus onnistuu, joka muilla menetelmillä on hyvin vaikeata.

    • Oikea BI. Dokumenttien hallinta ei ole Business Intelligenceä (eikä Knowledge Managementtiä), se on Information Managementtiä!


T rke etu bi sovelluksessa siet puuttuvaa tietoa

Tärkeä etu BI-sovelluksessa - sietää puuttuvaa tietoa

  • Varsinkin kilpailijatiedon hankinta on vaikeata.

    • Tiedon puuttuminen (tyhjiä soluja taulukossa) ei haittaa jos sitä ei ole kovin paljon.

    • Jos tietoa puuttuu paljon, malli kyllä toimii mutta tulos ei ole niin luotettava.

    • Mallin Luotettavuus tai sen puute on erittäin tärkeää tietoa ja käyttäjä näkee tilanteen visualisoinnista välittömästi!


T rke etu bi sovelluksessa mahdollistaa kehittyneempi analyysej

Tärkeä etu BI-sovelluksessa - mahdollistaa kehittyneempiä analyysejä

  • Dataan voidaan kerätä arkikäytännön yhdistettyjä numero- ja merkkiarvoja, esim. sekaisin 1,2,3,4 ja <1 ja >4.

  • Samassa analyysissä voi olla kvalitatiivista ja kvantitatiivista dataa, analyysissä ne käsitellään samanarvoisina.


Business intelligence sovelluskokemuksia

Business Intelligence sovelluskokemuksia

  • Tulkinta tuottaa paljon uutta käsitystä datasta ulkopuolelta alkuperäisen analyysitavoitteen.

  • Edellisestä johtuen tiiviin raportin tekeminen saattaa olla vaikeata.

  • Kerätyn materiaalin analysointia jatketaan pitkään koska uusilla analyysitavoitteilla ja sovelluskohteilla malleista löydetään uutta tietämystä.


Business intelligence t rkeimm t opit

Business Intelligence - tärkeimmät opit

  • Datan keräykseen on panostettava.

  • BayMinerin tuottaman kuvan tulkintaa joutuu harjoittelemaan.

  • Exceliä ei riitä BI-analyysivälineeksi.

    • Käyttö on prosessina virhealtis.

    • Analyysivälineenä erittäin hidas.


Business intelligence t rkeimm t opit jatkuu

Business Intelligence - tärkeimmät opit jatkuu ...

  • Ei enää raportteja!

    • Valmiiksi suunniteltuja raportteja ei voi käyttää BI:ssä liikkeenjohdon dynamiikan takia – ne ovat tarkoitettu rutiinianalyysejä varten.

  • Mapeittain käyriä ja taulukoita ei voi käyttää, johto ei ehdi käsitellä niitä, niistä tulee ”hyllytavaraa”

    • Jos ongelmat ovat pieniä, ei tarvita toimenpiteitä.

    • Jos ongelmat ovat suuria, syyt ovat jo tiedossa, mutta ratkaisut puuttuvat/odottavat.

  • Ongelmia ratkaistaessa pitää löytää syy-seuraussuhteet.


  • Bayes teknologia on kaksisataa vuotta vanha

    Inspiring

    Insights

    Bayes-”teknologia” on kaksisataa vuotta vanha

    Englantilainen amatöörimatemaatikko Thomas Bayes julkaisi tutkielmansa 1700-luvun keskivaiheilla.

    Kyseessä on todennäköisyyslaskentaan perustuva yleinen lähestymistapa monimutkaisissa järjestelmissä esiintyvän epätäsmällisen informaation hallitsemiseksi.

    Tunnustettu parhaimmaksi teknologiaksi, kun pitää hallita epävarmuutta.


    Bayminer prosessi

    BayMiner prosessi

    BayesIT

    Asiakas

    EXCEL, DB, MS Access ja vastaavat

    Data keräys

    ja

    valmistelu

    BayMiner

    Siirtotiedosto

    BayMiner

    Kysymysten ohjaus

    Tietämyksenesitys

    &

    käyttöliittymä

    Laskee Bayes- verkon & 3-D kuvan

    Interaktiivinen

    Vastaukset

    Tulos netissä

    Tulosten visualisointi:

    3-D pistepilvet ja jakaumat


  • Login