Competitiveness from data and analytics : required competency in organization - Strengell, Tiina (2017)
Tässä pro gradu – tutkimuksessa tarkoituksena on selvittää mitä kompenssivaatimuksia data analytiikassa on ja mitkä kompetenssit ovat tärkeimpiä asiakkaalle luodun arvon kannalta. Tutkimuksessa on hyödynnetty mixed method – lähestymistapaa, jossa yhdistetään määrillisen ja laadullisen tutkimuksen elementtejä. Empiirinen tutkimus pohjautuu kirjallisuuskatsauksen tuloksiin. Empiirinen tutkimus toteutettiin sähköisin kyselylomakkein, jotka sisälsivät sekä strukturoituja että avoimia kysymyksiä. Tutkimukseen osallistui 18 henkilöä kolmesta eri yrityksestä. Strukturoitujen kysymysten vastaukset valmisteltiin kuvailevien tilastomenetelmien avulla ja analysoitiin verraten löydöksiä kirjallisuuskatsauksen tuloksiin. Avointen vastausten analysointi tehtiin Korossyn Competence-Performance -teorian pohjalta. Data-analyytikoilta vaadittavat kompetenssit olivat kirjallisuudessa ja tutkimuksen empiirisessä aineistossa pääosin samankaltaisia. Suurin poikkeus tähän oli ohjelmointitaidot ja koneoppiminen. Niiden tärkeyttä painotettiin kirjallisuudessa. Empiirisessä aineistossa keskimääräinen osaaminen ei ollut erityisen korkea ja vaihteli melko paljon. Siitä huolimatta osallistujat eivät kokeneet sitä ongelmaksi. Muu tekninen osaaminen vaihteli melko paljon, lukuun ottamatta muutamaa teknistä taitoa, jotka toistuivat kaikissa aineistoissa. Tulosten perustella asiakkaan arvon luonnin kannalta tärkeimmät kompetenssit ovat data-arkkitehtuurin suunnittelu, tietämys datan ja liiketoiminnan yhdistämisestä sekä yrityksen strateginen suunnittelu. Nämä kompetenssit tulivat esiin sekä yksilöiden että yrityksen kompetensseina. Yksilöt tarvitsevat edellä mainittua osaamista, mutta myös yrityksen panos on välttämätön. Yleisesti ottaen, henkilökohtaisia piirteitä ja liiketoiminnallista osaamista arvostettiin teknistä osaamista enemmän.