Data ja tekoäly

Digitaaliset ratkaisut Data ja tekoäly Pilvi Jatkuva kehitys

Tekoäly ja koneoppiminen, datan hallinta, analysointi ja visualisointi

 

Datamarkkinassa tapahtuu paljon

Datamarkkinan ennustetaan jatkavan vahvaa kasvua myös tulevina vuosina. Markkinakasvua ohjaa pilvipohjaisten sovellusten lisääntyminen ja teknologian kehittyminen. Asiakkaat eri toimialoilla hakevat toiminnan tehostamista ja kuluttajakokemuksen parantamista käyttämällä tekoälypohjaisia ja koneoppimisen algoritmeja suurten tietomäärien analysointiin ja luomaan uusia oivalluksia.

Data- ja analytiikkaratkaisujen täytyy vastata moniin erilaisiin tarpeisiin. Riippumatta datan määrästä tai sijainnista, sitä pitää pystyä analysoimaan tehokkaasti, eikä ainoastaan peruutuspeiliin katsomalla vaan myös ennustavia malleja hyödyntäen. Analyysit ja mallit pitää pystyä tuomaan myös laajan käyttäjäjoukon hyödynnettäväksi itsepalvelujakelumalleilla.

Yleisimpiä data-alueen tarpeita ja kysymyksiä

Datan hyödyntämisen alkuvaiheessa keskeiset kysymykset liittyvät:

  • Mistä ylipäätään aloittaa tekoälyn ja koneoppimisen hyödyntäminen: ensimmäisen käyttötapauksen tunnistaminen, tiedon turvallisuuden ja yksilön suojan varmistaminen, riskien tunnistaminen ja kuinka välttää liika monimutkaisuus
  • Kuinka hyödyntää pilvipalveluita kustannustehokkaaseen ja skaalautuvaan tiedon analysointiin?
  • Kuinka visualisoida liiketoimintatietoa ja tuoda se tarvitseville mahdollisimman hyvin kulutettavassa ja ymmärrettävässä muodossa?
  • Miten muuttaa organisaatioon iskostuneita toimintamalleja datan synnyttämän ymmärryksen perusteella?

Pidemmälle datan hyödyntämisessä edenneet yritykset pohtivat usein seuraavia osa-alueita:

  • Saavuttivatko ensimmäiset tekoäly- tai koneoppimisprojektit tavoitteensa kustannussäästöissä sekä tehokkuudessa ja maksoiko tehty investointi itsensä takaisin? Muutosta ajavia strategisia tavoitteita ei saavuteta välttämättä heti, sillä niiden toteutuminen voi viedä pidemmän aikaa
  • Hankkeet voivat tuoda näkyviin myös haasteita tiedon saatavuuden, keruun, laadun ja kustannusten suhteen. Nämä haasteet on hyvä korjata ennen seuraavan hankkeen aloittamista.
  • Kuinka asettaa realistiset tavoitteet ja aikataulut tekoäly- ja koneoppimisprojekteille sekä hallita aiheeseen liittyvät suuret odotukset
  • Kuinka varmistaa organisaation oppiminen ja kyvykkyyksien kehittäminen

Tavoitteet ja ihannetilanne

Uskomme vahvasti, että tulevaisuuden liiketoimintaa tukeva datan hyödyntäminen on:

  • Kasvua lisäävää, tuottavaa ja mitattavaa
  • Operatiivista, osaaminen ja teknologiat ovat laajasti organisaation hyödynnettävissä
  • Systemaattista, jolloin kaikkiin ratkaisuihin voidaan sisällyttää tekoälyn ja koneoppimisen elementtejä
  • Organisaation osaamista ja kyvykkyyksiä kehittävää
  • Ohjelmistokehitysmenetelmiin ja -malleihin integroitu

Missä Codenton data ja tekoäly -palvelualue  voisi olla avuksi ?

Codenton palvelut datan hallinnan, AI:n ja koneoppimisen, BI- ja analytiikan alueilla:

  • Nykytilanteen parempi ymmärrys ja oman toiminnan kehittäminen: Codenton tilannekartoitus ja kehitysprojekti
  • Uuden idean tai toimintatavan nopea validointi: Codenton  Proof of Concept
  • Selkeä kuva etenemisestä: Codenton ratkaisukartoitus ja -toimitus
  • Nykyisen osaamisen täydennys: Codenton konsultointi

Sovi tapaaminen ja keskustele lisää

Keskustelemme mielellämme kanssanne lisää. Varaa palaveri vapaan liiketoimintajohtajan ja asiantuntijan kanssa suoraan linkistä:

Tilaa myös uutiskirjeemme, jossa kuulet uusimmat näkökulmat.