Tekoäly avaa uusia mielenkiintoisia mahdollisuuksia yrityksen laadullisen datan analysointiin. Yritykselle kertyy valtavia määriä laadullista dataa – niin tietoisesti kerättynä kuin tiedostamatta. Laadullisen teksti- ja puhedatamassan valjastaminen tiedoksi tuo aiempaa syvällisempää ymmärrystä yrityksen toimintojen kehittämiseen. Laadullinen data täydentää merkittävästi esimerkiksi asiakaskokemuksen analysointia.

Tekoäly on nouseva trendi, mutta sen suurimmat käytännön sovelluskohteet ovat vasta tulossa

Tekoälystä on puhuttu jo pitkään, ja sen ympärillä on vallinnut hype. Käytännön sovelluskohteet tulevat kuitenkin vasta takamatkalta ja tekoälyn hyödyntämisessä on vielä paljon potentiaalia suomalaisissa yrityksissä. 

Esimerkiksi luonnollisen kielen analysoinnin (Natural language processing eli NLP) mahdollistavat ratkaisut ovat yleistymässä hitaasti mutta varmasti. Tekoäly onkin avaamassa yhä laajempia mahdollisuuksia teksti- ja puhemuotoisen datan tehokkaaseen käyttöön ja analysointiin.

Eurooppalaisessa mittakaavassa Suomi on asemoitunut hyvin tekoälyn hyödyntämisen kärkimaiden joukkoon. Suomesta nousee koko ajan mielenkiintoisia startuppeja tekoälyn saralta. Koko maailman mittakaavassa Yhdysvallat ja Kiina ovat kuitenkin tekoälyn hyödyntämisen vetureita. 

Tekoäly vahvistaa tiedolla johtamista

Tekoälyn etuna on, että se pystyy hallitsemaan suuria määriä dataa nopeasti ja tarkasti – väsymättä. Tekoälyllä ei myöskään ole mielipidettä: se suhtautuu dataan puolueettomasti.

Suurimmat edut tekoälyn hyödyntämisestä analytiikassa:

Reaaliaikaisuus 

Maailma muuttuu nopeasti, kuten esimerkiksi koronavirusepidemiassa olemme huomanneet, ja yrityksen pitää pystyä tekemään korjausliikkeitä muutosten mukaan. Jos tulevan vuoden strategia tehdään joulukuussa ja tarvittaviin korjausliikkeisiin ryhdytään puolen vuoden päästä, ollaan auttamatta jäljessä. Perinteisestä vuosikelloajattelusta ollaan siirtymässä lähemmäs sekuntikelloajattelua. 

Jotta yritystä voidaan johtaa ajan hermolla, tarvitaan päätöksenteon tueksi reaaliaikaista tietoa ilman katkoksia. Tekoälyn avulla dataa pystytään analysoimaan nopeasti ja tehokkaasti, jolloin myös päätöksenteolle on tarjolla jatkuvasti ajantasainen näkymä yrityksen ja sen toimintaympäristön tilanteesta.

Puolueettomuus datan analysoinnissa 

Kun tekoäly suorittaa datan analysoinnin, vältetään tilanne, jossa datan käsittelijä vaikuttaa saatuihin tuloksiin – tietoisesti tai tiedostamattaan. Kun ihminen analysoi dataa, on hänellä aina jonkinlainen näkökulma ja ennakko-odotus siitä, mitä datasta halutaan löytää. Toisaalta esimerkiksi tiettyihin mittareihin sidottu palkkaus voi aiheuttaa analyyseihin vääristymiä tai puolueellisuutta. Tekoälyn avulla voidaan analysoida myös täysin vapaata tekstimuotoista palautetta, jolloin analyysista saadaan poistettua ennalta määriteltyjen kysymysten aiheuttamia vääristymiä vastauksissa.

Lue myös muut artikkelimme tekoälyyn liittyen: Tekoäly auttaa, mutta ei korvaa ihmistä & Milloin yrityksen kannattaa ottaa tekoäly käyttöön BI-järjestelmässä?

Näin laadullista dataa voidaan analysoida tehokkaasti

Määrällisen eli numeerisen datan analysointi on jo pitkään onnistunut tehokkaasti esimerkiksi BI-ratkaisuiden avulla ja siitä saadaan koostettua liiketoiminnan kehittämisen kannalta helposti omaksuttavaa tietoa. Hyödyntämällä vain määrällistä dataa, jää kuitenkin iso osa analysoitavasta ilmiöstä ymmärtämättä. 

Täydentämällä määrällistä dataa laadullisella datalla, saadaan tutkittavasta kohteesta huomattavasti kattavampi kokonaiskuva. Jotta laadullista dataa voidaan analysoida tehokkaasti ja reaaliaikaisesti, tarvitaan tekoälyn apua.

Missä laadullista dataa hyödynnetään?

Tyypillinen kohde, jossa laadullista eli esimerkiksi puhe- ja tekstimuotoista dataa hyödynnetään, on muun muassa asiakas- ja henkilöstökokemuksen analysointi. Dataa kertyy esimerkiksi asiakaspalautteista ja asiakaspalvelupuheluista. Nauhoitteita voi tulla jopa kymmeniä tuhansia tunteja päivässä. Tällaisten määrien analysointi ihmisvoimin on tehotonta, hidasta ja kallista – ellei jopa mahdotonta. 

Tekoäly ja uudet teknologiat mahdollistavat myös laadullisen datan hyödyntämisen tiedolla johtamisessa

Puhe- ja tekstimuotoisen datan analysointiin on ollut tähän asti olemassa vasta melko alkeellisia tekoälyratkaisuita. Tekstidatasta on pystytty tekoälyn avustuksella muodostamaan esimerkiksi sanapilviä sanojen esiintymistiheyden mukaan ja määrittämään, onko viestin sävy positiivinen vai negatiivinen. 

Puhemuotoista dataa on hyödynnetty pääasiassa yksittäisten otosten kautta, esimerkiksi poimimalla yhden puhelun nauhoite ja tekemällä analyysi vain sen pohjalta. Tällainen analyysi ei kuitenkaan anna kovin tarkkaa kokonaiskuvaa tai ymmärrystä asioiden syy-seuraussuhteista.

Uusien teknologioiden avulla laajasta teksti- tai puhedatasta saadaan muodostettua syvällisiä analyyseja tehokkaasti. Laadullisella tekoälyanalytiikalla jäljitellään tapaa, jolla ihminen analysoi tekstiä ja puhetta, mutta tekoälyn avulla analysointi voidaan suorittaa merkittävästi nopeammin ja kustannustehokkaammin.

Kun laadullisen datan analysointi yhdistetään määrälliseen dataan, saadaan tuloksena aiempaa monipuolisempi käsitys toimintojen nykytilasta ja kehittämistarpeista. Laadullisen datan avulla saadaan tarkempaa tietoa eri tekijöiden syyseuraussuhteista ja niin sanottujen kovien lukujen takana vaikuttavista asioista. Tämä avaa suuren potentiaalin yrityksen tiedolla johtamisen tehostamisessa sekä kilpailuedun rakentamisessa.

Pengon auttaa myös tekoälyä hyödyntävien tietojohtamisen ratkaisujen käyttöönotossa

Pengon auttaa asiakkaitaan myös tekoälyä hyödyntävien tietojohtamisen ratkaisujen käyttöönotossa. Me tuemme yrityksiä tietojohtamisen strategian, tiedon hyväksikäytön ja mittaristojen suunnittelussa – tuloksena saat varmuutta päätöksentekoon ja näkyvyyttä tulevaisuuteen. Autamme yrityksiä hyödyntämään dataa, niin määrällistä kuin laadullista, tehokkaasti yrityksen johtamisen ja toiminnan ohjaamisen tukena. 

Lue lisää palveluistamme täältä!