Täpsem info, parem juhtimine

Juhtimisinfo


Kuidas toetab Big Data minu ettevõtet ? Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 17.08.2016

Andres Kukke
Andres Kukke

 

 

Big Data´ks nimetatakse organisatsioonist väljaspool olevad struktureerimata andmed, mille tekkimise üle ettevõttel otseselt kontroll puudub. Big Data puhul on lisaks tavaliselt tegemist väga suurte andmemahtudega. Näiteks sotsiaalmeedia postitused, twitteri tweedid, teeandrurite info, võrguliikluse ja sisselogimiste logid jms.

 

Big Data aitab ennustada tulevikku

Et Big Dataga tegelemine nõuab sageli nii lisatööjõudu kui sobilikku tarkvara, peab selle kasutegur olema kõrge. Andmeanalüütikas on kõige rohkem kasu just võimalikult täpsest prognoosimisest, mis aitab meil oma tegevusi optimeerida ja ebasobilikke olukordi vältida. Kui kino soovib potentsiaalsele külastajale välja saata filmisoovitust, mis ta kindlasti kinno tooks, peaks eelnevalt analüüsima seoseid külastaja kodulehe klikkimiste ajaloo, sotsiaalmeedias või mujal teavitatud huvide, tema sotsiaalvõrgustiku ning eelnevate filmide vaatamise ajaloo vahel. Nii võib mõnel juhul 70% ulatuses olla võimalik ette ennustada, millist filmi külastaja järgmisena võiks vaadata.

 

Tihtilugu on seoste arv ja nende omavaheline mõju niivõrd läbipõimunud, et raske on välja valida kõige olulisemad kriteeriumid. Nagu näha, siis võib juba üksnes õige filmisoovituse väljasaatmise üsna keeruliseks osutuda. Siinkohal on hea näide Hollandi maanteeametist, kus sooviti kindlaks teha seosed, mille alusel ennustada tulevikus kiirteede liikluskoormusi. Selleks prooviti seostada liiklusloenduse andmeid väliste andmetega nagu autojuhtide töökohad, nende kodused aadressid, perekonnaseis, ilmaandmed, ostukeskuste kampaaniad ning teede hooldustööd. Esialgu aga ei õnnestunud kuidagi statistiliselt pädevat mudelit koostada – ei tekkinud selgelt arusaadavat korrelatsiooni andmete vahel. Seejärel hakati mudelisse lisama täiendavaid andmehulkasid ning üks neist sisaldas infot hollandlaste ülemiste hingamisteede haiguste – köha ja nohu – esinemissageduste kohta. Peale selle teguri lisamist hakkas prognoosimudel ootamatult tööle! Selgus, et autojuhtide tervisel oli oluline mõju liikluskoormuste muutusele.

 

Esimene samm: töö oma ettevõtte sees

Kõigepealt tuleks pöörata pilk ettevõtte enda sisse, vaadata otsa olemasolevatele andmetele. Seejärel leida üles ettevõtte strateegilisi eesmärke kõige enam mõjutavad tegurid ning nendega seonduvalt  hakata mõõtma nii võtmetulemusi kui ka neid tulemusi enim mõjutavad tegevusi.

Ettevõtte analüüsivõimekuse tõstmisel ja lahenduste juurutamisel soovitan kasutada võimalikult palju juba olemasolevat infot. Kõigepealt tasub hoolikalt läbi mõelda, mismoodi ettevõtte sees kogutud andmed saavad ettevõttele lisaväärtust luua. Teiseks tasub noppida lihtsad võidud kõigepealt: alusta kergematest äriküsimustest, mille lahendamiseks on juba tarvilikud algoritmid loodud. Näiteks on olemas vastavad algoritimid, mis analüüsivad ja ennustavad, millised kliendid hakkavad lahkuma või millised on need tooted, mida kliendid järgmisena ostaksid.

Andmeanalüüsi tähtsaim küsimus ongi see, kuidas andmed ettevõtte jaoks tööle panna. Kui andmed ei ole presenteeritud arusaadaval viisil, on need lihtsalt rida numbreid. Samuti peavad andmed olema õiged ning korrektselt analüüsitud. Analüüsiks on enamasti hädavajalik spetsiaalne tarkvaraplatvorm nagu näiteks QlikView või Sense.

 

Teine samm: töö väliste andmetega

Alles siis kui ettevõtte sisestele andmetele on tiir peale tehtud, võiks hakata mõtlema, milliseid ettevõttest väljaspool olevaid andmed on võimalik oma andmetega seostada nii, et tekib juurde uut teadmist. Ehk piltlikult öeldes – enne kui uurida ilma mõju oma müügitulemustele, võiks olla ees detailne pilt nii oma klientide käitumisest ning neid mõjutavatest ettevõttesisestest teguritest nagu hinnatundlikus, lisatoodete pakkumine, tarnekiirus, kliendihalduri persoon aga ka teiste sarnaste näitajatega klientide käitumismuster.
Edukaks andmeanalüüsi eelduseks peetakse viit komponenti: inimesed ehk tööjõud, vastav oskusteave, andmeanalüüsi tööriistad, kvaliteetsed andmed ning ettevõtte kultuur, mis toetaks faktipõhist otsustamist. Big Datat ei kasutata enamasti laialdasemalt mitte tehniliste vahendite puudumise tõttu, vaid eelkõige tööjõu puuduse tõttu – organisatsioonis ei leidu sobivat isikut, kes vastutuse enda õlule võtaks.

 

 

Infovara loodud riigiraha portaal on eeskujuks teistele riikidele Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 16.08.2016

Eesti riigiraha portaal  www.riigiraha.fin.ee, mille üks loojaid on Infovara, leiab üha enam kasutust eri valdkondades, kus on otsuste tegemisel tarvis näha riigi rahakoti sisse.  Nüüd on portaal aga silma jäänud ka teistele riikidele kui eeskujulik näide avaandmete keskkonnast.

 

Kes vaatab riigirahakoti sisse?

Qliki platvormile loodud portaalis on andmed lihtsasti kättesaadavad kõigile, kel teema vastu huvi: valitsusasutustele, ajakirjanikele, vabaühendustele, aktiivsetele kodanikele kui ka ettevõtetele.

Näiteks on portaalist olnud abi KOVide ühinemise planeerimisel ja omavalitsuste finantsjuhtimisel, haridusasutuste töötasude kehtestamisel ning teistes aktuaalsetes küsimustes.  Riigiraha portaali on toodud esile positiivse näitena riigi korruptsioonivastastest tegevustest.

 

E-edulugu ja e-eeskuju

Nagu mitmed Eesti e-edulood on ka riigirahade portaal silma jäänud teistele riikidele. 2016. a septembri lõpus toimub Washingtonis kaalukas andmete kättesaadavuse ja riikide tegevuse läbipaistvuse edendamisele pühendatud konverents Data Transparency 2016, mille pealava avab Eesti riigirahade portaali tutvustus.  Konverents toob kokku eri riikide valitsusjuhid ja  läbipaistvuse edendajad eri sektoritest. Kusjuures, Eesti näide on ainuke, mis on leidnud tee peapaneeli kõigi kohalolijate ette.

 

Qlik – nii ettevõtetele kui riigile

Kuigi QlikView on eelkõige ärianalüüsi tarkvara, siis on nüüdseks selge, et platvorm toimib suurepäraselt ka riigi tasandil. Kusjuures, Infovara arendajate ja analüütikute abiga loodud riigiraha portaal paistab silma oma suure mahu poolest – 40 miljoni kirjega analüüsikeskkonda ei ole isegi suurettevõtetel.

 

 Loe lähemalt Qliki võimalustest siit.

 

 

Qliki meeskond tähistab koos Rootsi golfimängija Henrik Stensoniga suurt võitu Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 19.07.2016

Qliki meeskond rõõmustab koos Rootsi golfimängija Henrik Stensoniga, kes võitis äsja ühe vanima ja olulisima mängu golfimaailmas – British Openi Šotimaal! Tegemist on ajaloolise võiduga, sest seni polnud golfiriigi Rootsi mehed suurturniiridel võidurõõmu veel maitsa saanud.  Loe edasi →

Jalgpall ja analüütika osa 2: mäng mõõdikutega Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 27.06.2016

Andres Kukke 
Vaata ka 1 osa: Mis on ühist mängul palliga ja mängul andmetega 

 


Arengu seisukohalt oleks huvitav jälgida mitte niivõrd mängu lõpptulemust, vaid protsessi ehk tegevusi, kuidas sellise tulemusteni jõuti. Mõõdikute teoorias on teada, et sama olulised kui tulemusmõõdikud (KRI – key result indicators) nagu näiteks käive, toodangu kogus või mängu lõpptulemus, on ka tegevusmõõdikud (KPI – key perfromance indicators) nagu näiteks võtmeklientidega planeeritavate kohtumiste arv, parendusettepanekute arv, jne. Sest ainult nii on võimalik võtta õigeaegselt vastu otsuseid ja teha tegevusi tulemuste parandamiseks, pelgalt käibenumbri vaatamine meile tegevusjuhiseid ei anna.
Vaata ka minu ühte varasemat blogi: 7 soovitust mõõdikute kasutuselevõtuks.

Loe edasi →

Jalgpall ja ärianalüütika osa 1: Mis on ühist mängul palliga ning mängul andmetega? Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 26.06.2016

Andres Kukke

Spordi analüütika on üks kiiremini kasvavaid analüütika suundi ärianalüütikas ning eriti masinõppe valdkonnas. Hetkel on käimas jalgpalli EM ning ärianalüütika poolelt vaadatuna võiks öelda, et lisaks jalgpallile käib samuti võistlus matemaatiliste algoritmide peale. Kuna tänases jalgpallis on oluline leida strateegia kaitse murdmiseks siis selleks võetakse appi algoritmid. Mis pilt avaneb, kui kiigata spordianalüütika eesriide taha?
Esimese võimalusena kasutan selleks otstarbeks juhtiva ärianalüüsi tarkvarafirma QlikTech poolt avaldatud jalgpalli mängude statistika visuaalset andmeanalüütilist rakendust. Kuna sõna „andmed“ tuleneb tegusõnast „andma“ siis huvitusin, et millist uut teavet need EM kohta kogutud andmed võiksid meile pakkuda?  Loe edasi →

Tuleviku ennustamine – kas hookuspookus või matemaatika? Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 10.05.2016

Andres Kukke
(Räägitud Infovara Inspiratsioonipäeval)

 

Kui jätta kõrvale kohvipaksult heade ennete lugemine ning võtta kätte asjakohased andmed, võib tuleviku ennustamine osutuda väga kasulikuks, mis aitab optimeerida ettevõtte tegevusi ning vältida ebasobivaid stsenaariume. Paraku kasutatakse täna andmestikku ennustamiseks väga vähe, kuid ennustav analüütika (predictive analytics) on analüüsimaalimas kasvav trend.

 

Kuidas saavad andmed mineviku kohta aidata ennustada tulevikku?

Loe edasi →

“Konkurentsieelis läbi analüütilise võimekuse: Kuidas valida oma ettevõttele õiged KPI’d?” Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 5.05.2016

Infovara hommikuseminar 

 

Pärnu Finantskonverentsil rääkisid David Parmenter, Andres Kukke ja teised eksperdid võtmemõõdikute ehk KPI’de valikust – pole kahtlustki, et ilma õigete mõõdikuteta on täna väga raske ettevõttel edu saavutada. Konverentsi tagasisides mainiti korduvalt, et mõõdikute teemat oleks vaja detailsemalt käsitleda ja nii korraldasimegi 14. mail hommikuseminari “Kuidas valida oma ettevõttele õiged KPI’d ja tõsta analüütilist võimekust?”

Loe edasi →

Infovara kliendipäeval jäid kõlama visuaalsus ja uuendused Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 30.04.2016

27. aprillil 2016 Viimsi õdusas kinosaalis toimunud klientide inspiratsiooni- ja teadmistepäeva märksõnadeks olid vaatajat toetav info visualiseerimine, uued tooted Qlik Sense ja NPrinting ning QlikView laiendatud kasutusvõimalused. Oma kogemusi jagasid nii Qliki esindajad kui kliendid.

Loe edasi →

Analüütiline võimekus Harju Elektris Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 16.03.2016

 Oma kogemust jagab  Harju Elekter Elektrotehnika juhatuse liige ja ettevõtte juht Jan Osa, kes kirjutab, kuidas nende ettevõttes andmeanalüüsini jõuti ja mis rolli see firmas täidab.

 

Olen täiesti kindel, et tänapäeval ettevõtted enam ilma ärianalüüsita läbi ei saa. Võib-olla ei kasutata selle tarbeks just spetsiaalset tehnoloogiat, kuid peas analüüsitakse äri käekäikuikkagi. Meie silmis on ärianalüüs ettevõttes abiks alates eksistentsist kuni eneseteostuseni.

Vajadus tegeleda andmeanalüüsiga

Kõige olulisemaks põhjuseks andmeanalüüsiga tegelemiseks oli soov saada andmetele ligipääs, mis ilma vastava tehnoloogiata ei ole tihtipeale saavutatav. Andmeanalüüsi tarkvara võimaldab nii ligipääsu andmetele kui ka lihtsustab nendes navigeerimist.
Tähtis on ka see, et saame kiirendada arusaama andmete tähendusest. Andmeanalüüs annab võimaluse teada ettevõtte hetkeolukorda, mustreid ja kõikumisi. Analüüsides andmete vahelisi seoseod saame arvestada tõenäoliste arengustsenaariumitega ning prognoosida tulevikutegevusi.  Mainimata ei saa ka jätta kollektiivse sünergia ärakasutamist, mida andmeanalüüsi tarkvarad võimaldavad. See aeg on ammu möödas, kui juht teab kõike. Seepärast on hea, kui ligipääs andmetele on ka hierarhiliselt madalamal astmetel töötajatel, sest nii võib tulla väga palju häid ideid.
Kuid eelkõige võimaldab andmeanalüüs vastu võtta paremaid otsuseid. See oli meile suurimaks motivatsiooniks, et sellega tegelema hakata.

Loe edasi →

David Telford: tarneahela juhtimises ilma andmete nutika kasutuseta läbi ei saa Kommentaarid välja lülitatud

Postitatud 15.03.2016

Kirjutatud David Telfordi Pärnu Tarneahelakonverentsi ettekande põhjal
David Telford on Qliki tarneahela valdkonnajuht  

 

Väljakutseterohkes ärikeskkonnas on tarneahelate roll muutumas strateegilisemaks ja kommertslikumaks. Abi on andmetest, kuid ka nendega on keerulised lood. Andmeid on rohkem, need pärinevad suurel hulgal erinevatest andmeallikatest ja rakendustest ning selleks, et neist kasu oleks, tuleb need omavahel seostada. Kuid fakt on see, et konkurentsis püsimiseks ilma andmete nutika kasutuseta enam läbi ei saa.

 

Loe edasi →



↑ Lehe algusesse