Analytiikkaa, liiketoimintaa vai sovelluskehitystä?
Data Science on ohjelmistokehittäjien ja konsulttien hallitsemaa ilmatilaa
LinkedIniä seuraamalla voisi helposti ajatella että kotimaassa pääasiassa suuremmat konsulttiyritykset ja muut ohjelmistokehittäjät tekevät analytiikkaa, mutta todellisuudessa sitä tietysti tehdään eri organisaatioissa eri lähtökohdista.
Isommat ei-ohjelmistokehitysorientoituneet organisaatiot ovat saattaneet jo vuosia sitten hankkia
SAS tai SPSS Modeler - ohjelmistoja, joilla liiketoimintalähtöiset data-analyytikot ovat tehneet
analytiikkaprosessejaan. Pankit, vakuutusyhtiöt, julkaisijat sekä teleoperaattorit ovat tällaisia perinteisten analytiikka-alustojen käyttäjiä.
Ohjelmistokehittäjillä ja meillä konsulteilla on työkalupakki yleensä laajempi, mutta olemme kauempana liiketoiminnan käytännöistä. Oman kokemukseni mukaan taloudellisen mallin rakentaminen osaksi analytiikan tulosten arviointia saa paremman vastaanoton, kuin pelkkien
tulosten esittely ilman tuollaista sidosta.
Mitä on analytiikka?
Analytiikka on oikeastaan liiketoiminnan kehittämisen ja johtamisen apuväline, joka eroaa perinteisestä operatiivisesta tai strategisesta raportoinnista siinä että erilaisia mitattujen ilmiöiden
vaikutussuhteita ja ennusteita pyritään tuottamaan algoritmien avulla. Datavisualisointi on taas luonteeltaan erilaisten ilmiöiden tarkastelua ihmisten oman havainto - ja jäsennyskyvyn asettamissa rajoissa.
Tilastotieteessä ja sen sovellusalueissa eri tieteissä oletetaan useimmiten taustalle joku satunnaisprosessi, jonka parametrit ovat tiedossa mutta jonka arvot pyritään datasta estimoimaan. Tai parametrit ovat satunnaismuuttujia, jos asiaa lähestystään bayesilaisen tradition näkökulmasta.
Liiketoiminnan data-analytiikka taas kokoaa yhteen työkaluja tietojenkäsittelytieteestä, tilastotieteestä ja sovelletusta matematiikasta. Tarkoitus ei ole tehdä tiedettä vaan tuottaa käyttäjäorganisaatiolle taloudellista hyötyä, joten metodologian kohdalla ei yleensä olla sitoutuneita johonkin yksittäiseen lähestymistapaan.
Datan ja liiketoiminnan vuoropuhelu
Organisaatioilla on dataa eri muodoissa, eri määriä ja syntyen eri liiketoimintaprosessien seurauksena. Joissain tilanteissa ulkoisten datalähteiden hyödyntäminen on tärkeässä roolissa, esimerkkinä nyt vaikkapa luotonanto jossa hyödynnetään luottotietorekisterien pitäjien datoja.
Ehkä tärkein asia analytiikan tekemisessä on se, että liiketoiminnallinen ongelma on ymmärretty ja tiedetään mitä lähdetään tavoittelemaan.
Asiantuntija, joko organisaation oma tai ulkopuolinen, pystyy arvioimaan miten käytettävissä oleva data kelpaa liiketoiminnallisen ongelman ratkaisemiseen.
Integraatiota ja perspiraatiota
Iso osa työstä on datan kanssa painimista, ekonomisteilla on vitsi että data tunnustaa kunhan sitä
kiduttaa riittävän pitkään ja se taitaa joskus pitää paikkansa.
Varaudu kehittäjänä siihen että inspiraation ja perspiraation suhteet voivat olla vääristyneet suhteessa omaan käsitykseesi työkuvasi sisällöstä.