Miksi ennakoiva analytiikka on niin kuuma peruna?

Data-analyytikoiden on sanottu olevan tulevaisuuden halutuimpia työntekijöitä. Miksi ennustava analytiikka on niin kuuma peruna?

IBM BusinessConnectiin saapuvia asiantuntijoita esittelevän sarjan vuorossa on Jyri-Pekka Makkonen, joka on analytiikkaan ja automaatioon keskittyvän Arcusysin myyntijohtaja.

Analytiikka-alan kasvuyrityksen partneri lienee oikea mies vastaamaan otsikon kysymykseen. Samalla hän avaa meille Arcusysin hyödyntämän IBM Planning Analyticsin potentiaalia analytiikkatyökaluna.  

Aloitetaan kuitenkin kysymällä Makkoselta, mistä näitä tulevaisuuden halutuimpia tekijöitä, eli analyytikoita, oikein löytää?

– Suoraan korkeakouluista. Tyypillisesti data-analyytikot ovat tuotantotalous tai ekonomi taustaisia. Työhön liittyvä tekninen osaaminen koulutetaan meillä itse. Hyödynnämme vahvasti strategisen teknologiakumppanimme IBM:n resursseja, kuten materiaaleja, kursseja ja muita resursseja osaamisen kasvattamisessa, Makkonen kertoo.

Miksi data-analytiikan hyödyntäminen on niin kovassa kasvussa? Makkosen mukaan asiassa on kaksi puolta. Ensinnäkin se, että tiedetään, miten asiat ovat tapahtuneet aiemmin.

– Yritykset ovat tässä tyypillisesti hyviä. Perinteinen maailma lähtee usein historiatiedosta. Yritykset ovatkin perinteisesti hyviä tekemään asioita kuten ne ovat aiemminkin tehneet.

Tällä tiedolla ei pystytä kuitenkaan kehittämään bisnestä ennakoivasti. Makkonen korostaa erityisesti kahta tapaa johtaa liiketoimintaa ennakoivasti.

– Meillä on liiketoiminnan ennustaminen ja suunnittelu, joka on perinteisesti Financen hallussa. Tämä perustuu siihen, että pyydetään esimerkiksi myynniltä ennustetta omien asiakkaiden tulevasta ostokäyttäytymisestä. Tämä on eräänlainen oma “paras tietomme” siitä, mitä tulee tapahtumaan.

– Toisena on matemaattinen tapa mallintaa ja ennustaa sitä, mitä tulee tapahtumaan. Hyödynnetään siis tilastotiedettä ja matematiikkaa tulevan ennustamiseen.

Jyri-Pekka Makkonen kertoo IBM Planning Analytics -tuotteen sisältävän molemmat ennustamisen työvälineet: Sekä perinteisen organisaatiolähtöisen ennustavan suunnittelun, että matemaattisen mallintavan kyvyn liiketoimintalähtöisessä itsepalvelukäyttöliittymässä.

”liiketoiminnan johto tarvitsee tänä päivänä nämä molemmat kyvykkyydet”

– Ydinasia on se, että liiketoiminnan johto tarvitsee tänä päivänä nämä molemmat kyvykkyydet.

IBM Planning Analyticsissä voidaan yhdistää molemmat näkökulmat: Ihmisten eli oman organisaation tuottama ennuste, että matemaattinen ennuste rinnakkain.

Matemaattinen mallinnus perustuu sekä historiatietoon, että organisaation tuottamaan dataan. Matemaattiset mallinnusteknologiat pyrkivät löytämään syy-yhteyksiä useampien muuttujien kesken.

Riippuen asiakkaan bisneksestä, tietona voi olla asiakkaan asiakkaiden ostokäyttäytymistä, tai ulkoisia tekijöitä, kuten sääennutetieto, tai kilpailijoiden käyttäytymistä kuvaavaa informaatiota.

– Ennakoiva analytiikka mahdollistaa mm. asiakkaiden hintaherkkyyden mallintamisen ja ennustamisen. Esimerkiksi b2c liiketoimintaa harjoittava asiakkaamme on näin kyennyt tekemään hinnoittelu-, tuotevalikoima- ja myyntikanavapäätöksiä entistä onnistuneemmin, kun muutosten vaikutus asiakaskäyttäytymiseen pystytään ennakoimaan. Tämä tarkoittaa myyntivolyymien kasvattamista ilman yllätyksiä katerakenteessa.

Jyri-Pekka Makkonen kuvattiin vastaremontoidun Töölön Kirjaston kupeessa.

Mitä analytiikan hyödyntämisen aloittaminen vaatii organisaatiolta?

– Hyödynnämme olemassa olevia järjestelmiä, kuten kirjanpitoa ja toiminnanohjausjärjestelmiä, joista käydään hakemassa tiedot Planning Analyticsiin.

Arcusysin liiketoimintakonsultit auttavat mallien rakentamisessa. Käyttöönoton aikana nostetaan asiakasorganisaation kyvykkyyttä ottaa työkalu haltuun, jolloin valmius tehdä uusia ennusteita itsenäisesti kasvaa.

Planning Analytics on puhtaasti Cloud-tuote. Käyttöönoton kannalta se tarkoittaa sitä, että meillä on toimiva ennustealusta pystyssä kahdessa, kolmessa työpäivässä.

– Tyypillisesti tällaisten ohjelmistojen käyttöönotto on kestänyt viikkoja palvelinasennuksineen ja konfigurointeineen. Nyt pilvipohjaisuuden myötä päästään muutamaan työpäivään. Ratkaisun hyödyntämisen aikana voidaan säätää ja skaalata käyttäjämäärää ja tehon tarvetta ylös ja alaspäin tarpeen mukaan. Koska puhutaan cloudista, kyseessä on kuukausiveloitteinen palvelu käytön mukaan.

Case Paperinkeräys Oy

Miten analytiikka on toiminut asiakkaan kulmasta? Kysyimme asiaa myös Paperinkeräys Oy:n BI Managerilta Janne Väänäseltä.  

-Olimme Paperinkeräyksellä etsineet jo muutaman vuoden uutta ja kyvykästä suunnittelujärjestelmää, joka tulisi korvaamaan pitkään käytössä olleen Cognos Planning 8:n. Kartoitimme eri vaihtoehtoja, tärkeimpinä kriteereinä suorituskyky sekä suunnittelu- ja analysointimahdollisuus samassa työkalussa.

– Pöydällä oli myös loppukäyttäjiä palveleva käyttöliittymä sekä helposti skaalautuva lisensointi muuttuvien tarpeiden ja käyttäjämäärien mukaan.

Väänäsen mukaan Paperinkeräys Oy:n ICT-infrassa on jo muutaman vuoden ajan pyritty vähentämään omia palvelinalustoja ja on-premises ohjelmistoja. Kaikki uudet tai korvaavat ohjelmistot hankitaan niin pitkälti kuin mahdollista SaaS-palveluna.

– Kun Planning Analytics julkaistiin, tiesimme löytäneemme tuotteen, joka täyttäisi kaikki ne vaatimukset, jota uudelta suunnittelujärjestelmältämme vaadimme.

Watson Analyticsin sisältyminen Planning Analyticsiin oli Väänäsen mukaan iso plussa.

– Saimme tuotteen, jolla pystymme analysoimaan operatiivisissa järjestelmissämme olevia tietomassoja.  On mielenkiintoista nähdä, sisältyykö näihin ennen hyödyntämättömiin tietoihin systematiikka, josta on hyötyä liiketoiminnallemme, Väänänen lopettaa.

Arcusysin ite wiki profiili

Arcusysin kotisivut

IBM Business Connect-tapahtuma järjestetään 19.10.2016 Helsingin messukeskuksessa teemanaan The new era of thinking. Tule mukaan verkostoitumaan digitaalisen liiketoiminnan ammattilaisten kanssa!

IBM Business Connect-tapahtuman sivut