| Yhteenveto: | This thesis examines the applications of advanced analytics in a manufacturing organization. Initially, a literature review was conducted, followed by a qualitative, descriptive case study focusing on a large manufacturing company. The data was primarily collected through internal interviews within the company, but secondary data was also utilized. The main objective of the study was to determine the practical solutions the company has implemented in the field of advanced analytics. The study addressed both solutions intended for internal use and applications developed for the company's customers. For both internal and customer solutions, the study also explored how they support data-driven decision-making. Most of the applications were found to support data-driven approaches, but there are also complex applications that require decision-making based on human expertise and experience. The study also touches on big data and big data analytics, which falls under advanced analytics. The three Vs—volume, velocity, and variety—have long been considered the generally accepted characteristics of the definition. The big data literature also highlights other attributes, with value being identified as the most important based on this study. During the research, particularly through the interviews, it was noted that people have different perceptions of the term big data. Advanced analytics was found to be a better term than big data analytics, at least when discussing advanced analytics solutions in general, rather than just big data solutions.
Tämä tutkielma käsittelee edistyneen analytiikan sovelluksia valmistavan teollisuuden organisaatiossa. Ensin tehtiin kirjallisuuskatsaus, jonka jälkeen toteutettiin laadullinen, kuvaileva tapaustutkimus, jonka tapauksena oli suuri valmistavan teollisuuden yritys. Aineisto kerättiin pääosin yrityksen sisäisten haastattelujen kautta, mutta myös sekundääristä aineistoa käytettiin. Tutkimuksen päätavoitteena oli selvittää, minkälaisia käytännön ratkaisuja yritys on toteuttanut edistyneen analytiikan saralla. Tutkimuksessa käsiteltiin sekä yrityksen sisäiseen käyttöön tarkoitettua ratkaisua että yrityksen asiakkailleen kehittämiä sovelluksia. Sekä sisäisten ratkaisujen että asiakasratkaisujen osalta selvitettiin myös sitä, miten ne tukevat datavetoista päätöksentekoa. Suurin osa sovelluksista todettiin tukevan datavetoisuutta, mutta joukossa on myös monimutkaisia sovelluksia, jotka vaativat ihmisen asiantuntijuuteen ja kokemukseen perustuvaa päätöksentekoa. Tutkimuksessa sivutaan myös edistyneen analytiikan alle lukeutuvaa big data-analytiikkaa, ja sitä kautta myös big dataa terminä. Kolme V:tä, jotka kääntyvät suomeksi määrä, nopeus ja moninaisuus, ovat käsitetty pitkään määritelmän yleisesti hyväksytyiksi ominaisuuksiksi. Big data -kirjallisuudessa nousee esiin myös muita ominaisuuksia, joista tämän tutkimuksen perusteella tärkeimmäksi nähdään arvo. Tutkimuksen ja erityisesti haastattelujen aikana huomattiin myös, että ihmisillä on erilaisia käsityksiä big data -termistä. Edistynyt analytiikka todettiin paremmaksi termiksi kuin big data-analytiikka ainakin silloin, kun puhutaan yleisesti edistyneistä analytiikkaratkaisuista, eikä pelkistä big data -ratkaisuista.
|
|---|