Data-agentit tehostavat tietoon perustuvaa päätöksentekoa

Yksi modernin organisaation keskeisistä menestystekijöistä on kyky tehdä tietoon perustuvia ja nopeita päätöksiä koko organisaatiossa.

Perinteiset data-analytiikan ratkaisut

Koontinäytöt ja raportit ovat kriittinen lähtökohta mille tahansa organisaatiolle tietopolulla. Niillä on kuitenkin tiettyjä joustavuuden, jakelun ja oikea-aikaisuuden rajoituksia.

• Joustavuus: Raporteissa on rajattu formaatti, joka on optimoitu vastaamaan ennalta määritettyihin kysymyksiin. Niistä tulee hämmentäviä, jos ne ovat ylikuormitettuja tiedoilla ja yksityiskohdilla. Tämän seurauksena raportit ovat aina kompromissi yksityiskohtien antamisen ja kokonaiskuvan esittämisen välillä. Käytännössä niitä ei voida suunnitella vastaamaan “kaikkeen”.
• Jakelu: Raportit on rakennettu tiettyihin sovelluksiin, kuten Power BI:hin, ja käyttäjien on navigoitava erityisesti näissä sovelluksissa. Usein käyttäjillä on useita raportteja, joita he käyttävät ja heidän on löydettävä oikea raportti vastatakseen käsillä olevaan kysymykseen. Kitkaa on aina navigoitaessa esimerkiksi tyypillisestä MS Office -ympäristöstä ulkoiseen sovellukseen.
• Oikea-aikaisuus: Raportointiratkaisujen teknisistä rajoitteista johtuen ne sisältävät tyypillisesti tietoja edellisestä päivästä taaksepäin eivätkä heijasta nykytilannetta tarkasti. Hyvin operatiivisiin tarpeisiin tämä ei riitä vaan käyttäjien on luotettava tietojen saamiseen suoraan ERP:stä tai muista IT-järjestelmistä ymmärtääkseen mitä juuri nyt tapahtuu.

Data-agentit luovat uutta arvoa tiedoista

Tehostaakseen dataan perustuvaa päätöksentekoa erityisesti operatiivisemmissa ja nopeatempoisemmissa rooleissa organisaatiot voivat alkaa hyödyntää tekoälypohjaisia data-agentteja.

Data-agentti on suuri kielimalli (Large Language Model) -pohjainen älykäs sovellus, joka on varustettu joukolla kriittisiä data-analytiikkatyökaluja. Käytännössä käyttäjät keskustelevat Data-agentin kanssa Teamsissa luonnollisella kielellä ja voivat esittää yksityiskohtaisia kysymyksiä päivittäisestä toiminnastaan. Ajattele data-agenttia henkilötietoanalyytikkona, joka on aina käytettävissäsi.

Esimerkki:

Konepellin alla data-agentti muuntaa käyttäjän kysymyksen tietokantakyselyiksi, suorittaa ne ja lopulta kääntää numeeriset tulokset takaisin luonnolliselle kielelle. Yhdistämällä suurten kielimallien ennennäkemättömän joustavuuden, perinteisen koodauksen ja organisaation data-alustan datavolyymin, voimme saavuttaa uskomattomia tuloksia.

Jokainen organisaation työntekijä, päällikkö ja johtaja voi saada vastaukset organisaation toimintaan liittyviin kysymyksiinsä sekunneissa tuntien tai päivien sijaan. Data-agentit demokratisoivat datan käyttöä organisaatiossa ja antavat valtavan harppauksen kohti kokonaisvaltaista, dataan perustuvaa päätöksentekoa kaikilla tasoilla.

Data-agentit täydentävät perinteisiä hallintanäkymiä ja raportteja tarjoamalla kaivattua joustavuutta, oikea-aikaisuutta ja helppokäyttöisyyttä. Kun tarvitaan nopea vastaus kysymykseen, data-agentti on aina valmis auttamaan.

Data-agenttien käyttöönotto tuotantotason käyttötapauksissa ei ole tieteiskirjallisuutta. Ne ovat täysin jokaisen organisaation ulottuvilla, ja käyttötapauksia on runsaasti – hankinnasta asiakaspalveluun, myyntiin ja muuhunkin. Kysymys ei ole siitä, alkaako organisaatiosi käyttää data-agentteja, vaan siitä milloin se tapahtuu. Merkittävin kilpailuetu voidaan saavuttaa ottamalla ne käyttöön heti.

– – – –

Blogin kirjoittaja Antti Luoto on kokenut data-arkkitehti, joka on perehtynyt teknologioihin kuten Databricks, Synapse, Data Factory, Delta Lake, relaatiotietokannat, Power BI, Azure-funktiot ja Azure OpenAI Service.