Parempaa tietoa operatiiviselle johdolle

BayMinerin esiin kaivama uusi tietämys esim. kannattavuusongelmien syistä, asiakkaista ja hankkeista toimitetaan johdolle tietämysmallina analysoitavaksi, ei raporttina katsottavaksi. Raportteihin tottuneiden alkuvastustuksen jälkeen järjestelmän nopeus, edullisuus ja laadullisesti parempi informaatio korvaavat uuden teknologian aiheuttamat, alkukankeudesta johtuvat haitat.

Yrityksen operatiiviselle johdolle tietämysmallimuotoinen tulos tarjoaa nopeampaa yrityksen ohjausta, eikä tiedon vääristymistä pääse tapahtumaan tulosten prosessointivaiheessa. Tämä mahdollistaa kilpailija-, asiakas- ja hanketietojen paremman käytön kilpailuedun saavuttamiseksi. Keskittymällä vain oleelliseen — ei raporttien lukemiseen — tuottavuus lisääntyy.

BayMiner on ASP-palvelu, joten asiakas maksaa palvelusta käytön perusteella. Analyyseja varten ei tarvitse hankkia lisenssiä, joten yrityksen ei tarvitse tehdä IT-investointeja lainkaan.

Toteutus lyhyesti

Eri lähdetiedostoista liiketoimintamalli

Käytetään taloushallinnon jo tuottamaa dataa, johon liitetään muuta dataa tarpeen mukaan: esim. alueellisia tietoja asiakkuuksista ja tuotantoyksiköiden toiminnasta sekä käytetyistä alihankkijapalveluista. Myös asiakas- ja laatupalaute kannattaa liittää samaan malliin, johon voi myös liittää mittausarvoja tuotannosta ja tunnuslukuja jakeluprosessista. Kun näin toimitaan, mallista muodostuu yksinkertainen mutta hämmästyttävän tehokas liiketoimintamalli. Aineistojen yhdistäminen on helppoa, ja sen voi tehdä jo tietokannoissa tai myös normaalia taulukkolaskentaohjelmaa käyttäen.

IT-kustannussäästöjä vaiheittaisella etenemisellä

Ensi vaiheessa kannattaa ulkoistaa keräys- ja laskentaprosessi yksiköille, jotta oma IT ei kuormitu kokeiluista ja pienistä muutoksista.
Toisessa vaiheessa, kun keräysprosessi on jalostunut, saattaa kannattaa siirtää datan keräys ja tallennus siihen tarkoitettuun tietokantaan, jolloin jatkoprosessointi ja integrointi on helpompaa.
Kolmannessa vaiheessa, kun organisaatio on oppinut keräämään dataa ja ennen kaikkea yhdistämään tietoa funktion ja vastuun mukaisesti (eli luomaan malleja eri tarkoituksiin), kannattaa harkita koko prosessin pitämistä IT-osaston omissa käsissä.
Viimeisessä vaiheessa voi harkita erillisen BayMiner-palvelimen hankintaa tai liisaamista analyysitarkoituksiin, jolloin saadaan koko prosessi oman palomuurin suojaan.

Koneoppimisella resurssisäästöjä

BayMiner käyttää mallien tuottamisessa koneoppimista, joten tulosten tuottamisprosessi on nopea ja tiedonkeräysvaiheessa säästyy kallista aikaa, kun tietojen ei tarvitse olla täydellisiä.