{"id":3270,"date":"2021-10-22T07:09:35","date_gmt":"2021-10-22T07:09:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/fi\/?post_type=insights&p=3270"},"modified":"2025-08-06T14:44:45","modified_gmt":"2025-08-06T12:44:45","slug":"kuinka-nopeuttaa-dataan-perustuvien-teollisuuspalvelujen-tuontiaikaa-markkinoille","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/fi\/insight\/kuinka-nopeuttaa-dataan-perustuvien-teollisuuspalvelujen-tuontiaikaa-markkinoille\/","title":{"rendered":"Kuinka nopeuttaa dataan perustuvien teollisuuspalvelujen tuontiaikaa markkinoille?"},"content":{"rendered":"
\n

Analytiikan sujuvoittaminen ja nopeuttaminen on yksi keskeisimmist\u00e4 tavoista vauhdittaa dataan perustuvien teollisuuspalvelujen tuontiaikaa markkinoille. Lue blogista parhaat vinkit t\u00e4h\u00e4n!<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\"Kuva<\/figure>\n<\/div>\n\n
\n

Tulevaisuuden kilpailukyvyn kannalta on oleellista, kuinka nopeasti ja laadukkaasti yrityksesi pystyy jalkauttamaan analytiikkaa liiketoimintaymp\u00e4rist\u00f6\u00f6n. Analytiikan avulla data saadaan tehostamaan yrityksesi prosesseja ja tuotantoa sek\u00e4 tuottamaan arvoa asiakkaille ja kumppaneille.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Analytiikka onkin muodostunut keskeiseksi osa-alueeksi dataan perustuvien teollisuuspalvelujen tuottamisessa.<\/strong> Analytiikan hy\u00f6dynt\u00e4minen k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 kuitenkin paljon muutakin kuin puhdasta matematiikkaa tai R\/Python-kirjastojen soveltamista.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\n

Nopeuta analytiikan vaiheita – vauhdita palveluiden tuontia markkinoille!<\/p>\n<\/div><\/blockquote>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

V\u00e4hemm\u00e4n datan valmistelua, enemm\u00e4n arvoa tuottavaa algoritmia<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Koska analytiikka on keskeinen ja kasvava osa teollisuuden datapalveluja, kannattaa arvokas analyytikon ty\u00f6 kohdistaa sinne, miss\u00e4 se luo mahdollisimman paljon asiakasarvoa<\/strong> ja kilpailuetua<\/strong> \u2013 eli itse analytiikan kehitykseen.

T\u00e4h\u00e4n p\u00e4\u00e4set parhaiten nopeuttamalla kahta paljon aikaa viev\u00e4\u00e4, mutta kriittist\u00e4 analytiikan vaihetta: tiedonkeruu<\/strong> ja tiedon valmistelu<\/strong>. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

1. Tiedon ker\u00e4\u00e4misen automaatio ja laadun varmistaminen<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Kun yrityksesi on tunnistanut, miss\u00e4 analytiikka tuottaa parhaiten strategian mukaista arvoa, on seuraavaksi edess\u00e4 pohdinta siit\u00e4, mist\u00e4 data l\u00f6ytyy ja miten se ker\u00e4t\u00e4\u00e4n. Er\u00e4\u00e4n arvion mukaan data-analyytikon ty\u00f6st\u00e4 noin 20 prosenttia kuluu tiedon ker\u00e4\u00e4miseen.<\/a><\/strong>

<\/strong>Tuotantolaitoksissa dataa muodostuu tuhansista eri laitteista, laitteiden valvomoista, et\u00e4k\u00e4ytt\u00f6p\u00e4\u00e4tteist\u00e4, \u00e4lykk\u00e4ist\u00e4 sensoreista ja erilaisista ohjauslogiikoista.

Teollisuusymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4 datan ker\u00e4\u00e4minen saattaa itsess\u00e4\u00e4n olla jo suuri haaste, sill\u00e4 tuotanto- ja automaatioj\u00e4rjestelmi\u00e4 voi olla monilta eri vuosikymmenilt\u00e4 ja toimittajilta.

Jos k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4si on erilaisia ja erill\u00e4\u00e4n sijaitsevia taulukoita ja\/tai manuaalisia ty\u00f6vaiheita, kuvio monimutkaistuu entisest\u00e4\u00e4n.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Analytiikan sujuvoittamisen kannalta on siis ensisijaisen t\u00e4rke\u00e4\u00e4 mietti\u00e4, kuinka tarvittava data saadaan omasta tai asiakkaan j\u00e4rjestelm\u00e4st\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n mahdollisimman automaattisesti ja laadukkaasti.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Tiedonkeruun komponenttien on hyv\u00e4 olla laadukkaita, moniin eri j\u00e4rjestelmiin integroituvia ja korkean saatavuuden (esim. puskurointi, redundanssi) mahdollistavia. N\u00e4in varmistetaan, ett\u00e4 data on luotettavaa, eiv\u00e4tk\u00e4 mahdolliset tietokatkokset tai vastaavat ongelmat vaikuta analytiikan kehitt\u00e4miseen tai luotettavuuteen.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Kun tieto on kuvattu selke\u00e4sti ja on laadukkaasti saatavilla, my\u00f6s analyytikon ja substanssiosaajan yhteysty\u00f6n m\u00e4\u00e4r\u00e4 minimoituu.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

2. Tiedon valmistelun minimointi<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Koneista, laitteista ja automaatio- ja ohjausj\u00e4rjestelmist\u00e4 saatava tapahtuma- ja aikasarjapohjainen data vastaa kuitenkin harvoin sellaisenaan liiketoiminnan tarpeisiin.

Kun dataa saadaan ker\u00e4tty\u00e4, huomataan usein, ett\u00e4 valtaosaa siit\u00e4 ei ole kuvattu tai yhdistelty j\u00e4rkeviin kokonaisuuksiin. Monissa tilanteissa voi olla jopa niin, ett\u00e4 dataa ei tunnisteta tai tunneta.

Teollinen data onkin usein sekalaista ja ep\u00e4johdonmukaista, jolloin pyrit\u00e4\u00e4n k\u00e4sitt\u00e4m\u00e4\u00e4n sit\u00e4 koskeva konteksti: mist\u00e4 data on per\u00e4isin, mit\u00e4 se tarkoittaa ja miten se yhdistyy osaksi prosesseja.

Suuri m\u00e4\u00e4r\u00e4 data-analyytikon ty\u00f6ajasta kuluukin tyypillisesti tiedon valmisteluun, jossa dataa pyrit\u00e4\u00e4n ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, kuvaamaan, siirt\u00e4m\u00e4\u00e4n ja yhdistelem\u00e4\u00e4n. T\u00e4t\u00e4 ty\u00f6vaihetta kutsutaan kuvainnollisesti \u201ddata cleaning\u201d.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Markkinoille tuoduilla uusilla teknologioilla tietoa voidaan yhdistell\u00e4 ja kuvata mahdollisimman aikaisessa vaiheessa. Niiden avulla t\u00e4m\u00e4 vaihe ei en\u00e4\u00e4 ole jatkossa pullonkaulana tietoa hy\u00f6dynt\u00e4viss\u00e4 palveluissa ja kehitysprojekteissa.

N\u00e4in voidaan varmistua tiedon laadusta \u2013 analytiikan sykli lyhenee, kun tietoa ei tarvitse kuvata tai j\u00e4rjestell\u00e4 useissa eri palveluissa erikseen.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Edgell\u00e4 tapahtuvaan kommunikointiin<\/strong><\/a> ja datan mallintamiseen<\/a><\/strong> on valmiita ratkaisuja, joita hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 nopeutat teollisten digipalvelujen markkinoille saattamista.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n
\n<\/div>\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n
\n
\n

DataOps Deep Dive<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Aiheen t\u00e4rkeyden vuoksi sen ymp\u00e4rille on muodostettu k\u00e4site DataOps<\/strong>, josta voit lukea lis\u00e4\u00e4 HighByten John Harringtonin luomasta erinomaisesta Whitepaperista: DataOps: The Missing Link in Your Industrial Data Architecture<\/strong>. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n
\n
Avaa Whitepaper<\/a><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n
\n
\n
\"DataOps<\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n
\n
\n<\/div>\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Novotekin ratkaisuilla kaupallistat analytiikkaa tehokkaasti:<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n