Mitä on process intelligence ja decision intelligence?

Toimintaa kehitetään datalla, dataa tuottavat prosessit

Kun organisaatio kehittää toimintaansa, puhutaan usein strategiasta, johtamisesta ja
teknologioista. Yhä useammin keskusteluun nousevat myös käsitteet process
intelligence ja decision intelligence. Mitä ne käytännössä tarkoittavat, miksi niillä on
merkitystä organisaation muodostamassa kokonaisuudessa?

Process intelligence tarkoittaa näkyvyyttä prosessien suorituskyvyn tasoon

Process intelligence tarkoittaa datan hyödyntämistä organisaation prosessien
ymmärtämiseen ja kehittämiseen. Kyse ei ole vain prosessikaavioista tai työohjeista,
vaan siitä, miten työ todellisuudessa kulkee järjestelmien, tiimien ja ihmisten välillä.

Hyödyntämällä esimerkiksi järjestelmälokeja ja analytiikkaa voidaan:

  • tunnistaa pullonkauloja ja viiveitä
  • havaita turhia käsittelyvaiheita
  • ymmärtää poikkeamia ja niiden juurisyitä
  • mitata läpimenoaikoja ja laatua reaaliaikaisesti

Process intelligence tuo läpinäkyvyyttä, se tekee näkymättömästä näkyvää. Kun
päätöksenteko perustuu faktoihin, muuttuu kehittäminen systemaattiseksi ja
jatkuvaksi.

Decision intelligence, parempia päätöksiä datan ja koneoppimisen mallien avulla

Jos process intelligence keskittyy siihen, miten työ etenee, decision intelligence
keskittyy siihen, miten päätökset syntyvät ja miten niitä voidaan parantaa.

Decision intelligence yhdistää:

  • data-analytiikan
  • ennustavat mallit
  • liiketoimintasäännöt
  • ihmisten asiantuntemuksen

Tavoitteena on tukea päätöksiä niin, että ne ovat johdonmukaisia, läpinäkyviä,
mitattavia ja jatkuvasti paranevia.

Käytännössä tämä voi tarkoittaa esimerkiksi riskipäätösten automatisointia, resurssien
optimointia tai asiakaskohtaisten suositusten tuottamista.

Yhdessä enemmän kuin osiensa summa

Kun process intelligence ja decision intelligence yhdistetään, organisaatio saa
kokonaisvaltaisen näkymän sekä toiminnan kulkuun, että päätöksenteon laatuun.

Prosessit tuottavat dataa. Päätökset ohjaavat prosesseja. Kun molempia kehitetään
rinnakkain, syntyy itseään vahvistava kehä:

  • prosessista kerätään dataa
  • dataa analysoidaan ja päätöksiä parannetaan
  • paremmat päätökset tehostavat prosessia
  • uusi data mahdollistaa entistä tarkemman kehittämisen

Lopputuloksena ei ole vain tehokkaampi organisaatio, vaan oppiva organisaatio –
sellainen, joka kykenee mukautumaan muutoksiin nopeasti ja perustellusti.

Process intelligence tuo näkyvyyden, decision intelligence tuo suunnan. Yhdessä ne
muodostavat perustan datavetoiselle, vaikuttavalle organisaation kehittämiselle.

Modernit lake-analytiikan teknologiat mahdollistavat lähes reaaliaikaisen datan
keräämisen, käsittelyn sekä tietojen hyödyntämisen. Alustoille kerääntyvän datan
hyödyntäjiä voivat olla ihmisten lisäksi erikoistuneet data-agentit.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan
Databricksin resurssipaketeilla hallitut siirtymät ympäristöstä toiseen
Databricksin sovellusten infrastruktuuri koodina.
Tutustu tarinaan
Tekoälyavusteinen data engineering — mitä se tarkoittaa käytännössä?
Dataputkien rakentaminen käsin on hidasta, virhealtista ja kallista. Tekoälyavusteinen data engineering muuttaa tapaa, jolla dataputkia kehitetään: kielimallit generoivat koodia, koneoppiminen tunnistaa laatuvirheet ja dokumentaatio syntyy automaattisesti. Tässä artikkelissa käymme läpi, mitä se tarkoittaa Azuressa — ja miksi se on olennainen osa modernia data-alustaa.
Tutustu tarinaan
Mikä on data-agentti?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan
Databricksin resurssipaketeilla hallitut siirtymät ympäristöstä toiseen
Databricksin sovellusten infrastruktuuri koodina.
Tutustu tarinaan
Tekoälyavusteinen data engineering — mitä se tarkoittaa käytännössä?
Dataputkien rakentaminen käsin on hidasta, virhealtista ja kallista. Tekoälyavusteinen data engineering muuttaa tapaa, jolla dataputkia kehitetään: kielimallit generoivat koodia, koneoppiminen tunnistaa laatuvirheet ja dokumentaatio syntyy automaattisesti. Tässä artikkelissa käymme läpi, mitä se tarkoittaa Azuressa — ja miksi se on olennainen osa modernia data-alustaa.
Tutustu tarinaan
Mikä on data-agentti?
Tutustu tarinaan