Ready Solutions rakentaa Tulevaisuutta
Data & AI Konsultoinnin Vuosi 2023 ja Näkymät 2024
Vuosi 2023 oli Ready Solutions:lle merkittävä, ja se jätti jälkensä liiketoimintaan. Tässä lyhyessä blogitekstissä katsomme taaksepäin menneeseen vuoteen ja tulevaisuuteen.
Menneen vuoden saavutukset
Azure Sertifikaatit
Konsulttimme suorittivat 11 uutta Azure-sertifikaattia, vahvistaen osaamistaan Microsoftin pilvipalvelualustalla. Tämä on tärkeää, kun tarjoamme asiakkaillemme parhaita mahdollisia ratkaisuja.
Liikevaihdon Kasvu
Liikevaihtomme kasvoi vaikuttavasti, peräti 67 prosenttia. Tämä osoittaa, että olemme onnistuneet palvelemaan asiakkaitamme entistä paremmin ja laajentamaan toimintaamme.
Referenssit
Yksityinen sektori
- Case Salmi Platform: Tutkimme, miten start-up-yritys hyödyntää Azure OpenAI:ta tuotteessaan. Tekoäly ja pilvipalvelut ovat avainasemassa tämänkaltaisissa innovaatioissa.
- Case Fineltec: Valmistavan teollisuuden data-analytiikka Azure-pilvipalvelua hyödyntäen. Tämä on esimerkki siitä, miten teknologia voi tehostaa liiketoimintaprosesseja.
- Case Nordec: Azure data-alusta ja analytiikka teollisuudessa. Tiedolla johtaminen ja älykkäät ratkaisut ovat tulevaisuuden menestystekijöitä.
- Case Korsisaari: Ready Business Analytics tuotti jo pilotissa merkittävät hyödyt liiketoimintojen johtamiseen Älykästä liiketoiminnan johtamista
Julkinen sektori
- Case CSC: Kuntien ja hyvinvointialueiden talousraportointi Azure data-alustalla. Tieto on voimaa myös julkisella sektorilla.
- Case Nokian kaupunki: Data-alusta Azuressa tarjoaa skaalautuvan ympäristön kaupungin tiedolla johtamiseen ja analytiikkaan. Älykäs kaupunki tarvitsee älykkäitä ratkaisuja.
Tulevaisuus
Vuonna 2024 tekoäly on keskiössä. Odotamme sen osuuden kasvavan edelleen uusissa projekteissamme. Asiakkaamme arvostavat kykyämme kokonaisprojektitoimituksiin Data & AI -alueella, ja aiemmat referenssimme vahvistavat asemaamme luotettavana kumppanina.
Ready Solutions jatkaa innovatiivista työtään, rakentaen tulevaisuutta yhdessä asiakkaidemme kanssa.
Lisää ajankohtaisia julkaisuja:
Mikä on semanttinen kerros?
Organisaatiot investoivat data-alustoihin, rakentavat lakehouse-arkkitehtuureja ja lataavat dataa kymmenistä lähteistä. Silti kun joku kysyy "paljonko liikevaihto oli viime kvartaalilla asiakasryhmittäin ja tuotteittain?", kolme ihmistä antaa kolme eri vastausta. Ongelma ei ole datassa vaan siinä, ettei kukaan ole määritellyt, mitä data tarkoittaa. Semanttinen kerros ratkaisee tämän.
Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
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.
Lisää ajankohtaisia julkaisuja:
Mikä on semanttinen kerros?
Organisaatiot investoivat data-alustoihin, rakentavat lakehouse-arkkitehtuureja ja lataavat dataa kymmenistä lähteistä. Silti kun joku kysyy "paljonko liikevaihto oli viime kvartaalilla asiakasryhmittäin ja tuotteittain?", kolme ihmistä antaa kolme eri vastausta. Ongelma ei ole datassa vaan siinä, ettei kukaan ole määritellyt, mitä data tarkoittaa. Semanttinen kerros ratkaisee tämän.
Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
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.
