Data-analytiikan kokonaisuus
Kuvaileva, diagnostinen, ennustava ja ohjaava analytiikka sekä BI:n, koneoppimisen ja tekoälyn suhde toisiinsa.
Koulutus
Data-analytiikan perusteet
Koulutus antaa kokonaiskuvan siitä, mitä data-analytiikka organisaatiossa tarkoittaa. Se yhdistää datan, teknologian ja osaamisen liiketoiminnan tavoitteisiin, mittareihin ja päätöksentekoon.
01 Perustiedot
Kenelle
Asiantuntijoille, projektihenkilöille, esihenkilöille ja muille, jotka tuottavat, käsittelevät tai hyödyntävät tietoa työssään. Teknisiä esitietoja ei tarvita.
Kesto
1–2 päivää. Yhden päivän toteutus antaa kokonaiskuvan analytiikan perusteista. Kahdessa päivässä syvennytään strategiaan, mittareihin ja organisaation analytiikkakyvykkyyteen.
Toteutus
Etänä tai paikan päällä. Koulutus yhdistää esimerkit, keskustelun sekä omaan työhön ja organisaatioon liittyvät pohdinta- ja ryhmätehtävät.
02 Oppimistavoitteet
Koulutuksen jälkeen osallistuja
- ymmärtää kuvailevan ja kehittyneen analytiikan erot sekä yhteyden BI:hin ja tekoälyyn
- hahmottaa, miten data jalostuu lähdejärjestelmistä analyysiksi ja päätöksenteoksi
- tunnistaa datan laatuun, tietoturvaan ja hyödyntämiseen liittyviä kysymyksiä
- osaa tarkastella mittareita suhteessa strategiaan ja organisaation tavoitteisiin
- tunnistaa analytiikan keskeisiä rooleja ja arvioi organisaation analytiikkakyvykkyyttä
03 Koulutuksen sisältö
Selkeä kokonaisuus perusteista käytäntöön
Datasta päätöksentekoon
Datalähteet, rakenteellinen ja rakenteeton data, esikäsittely, analysointi sekä tulosten esittäminen ja käyttäminen.
Data, laatu ja tietoturva
Datan saatavuus, luotettavuus, yhdisteltävyys, säilytys ja suojaaminen analytiikan elinkaaren eri vaiheissa.
Tiedolla johtaminen ja mittarit
Tiedon johtaminen, tiedolla johtaminen, strategian ja mittareiden yhteys sekä organisaatiolle merkityksellisten KPI-mittareiden valinta.
Roolit, kehitys ja analytiikkakyvykkyys
Analytiikan osaajat ja vastuut, teknologian kehitys sekä organisaation valmiuksien arviointi ihmisten, liiketoiminnan, teknologian ja kulttuurin näkökulmista.
04 Toteutustapa
Sovitetaan osallistujien työhön
Koulutuksen tavoite, esimerkit ja harjoitukset sovitaan ennen toteutusta. Näin aika käytetään asioihin, joilla on osallistujille käytännön merkitystä.
Lue myös: Miksi AI-ratkaisut tarvitsevat hyvää dataa? →- 01 Kytkemme käsitteet esimerkkeihin siitä, miten organisaatiot keräävät dataa, rakentavat mittareita ja hyödyntävät tietoa päätöksenteossa.
- 02 Osallistujat pohtivat harjoituksissa oman työnsä datalähteitä, analytiikan käyttökohteita, mittareita ja kehitystarpeita.
- 03 Kahden päivän toteutuksessa käsitellään tarkemmin strategista johtamista, heikkoja signaaleja, mittaristoja ja analytiikan kypsyysmallia.
05 Usein kysyttyä
Koulutuksesta
Tarvitaanko koulutuksessa teknistä tai tilastotieteellistä osaamista?
Ei. Koulutus rakentaa yhteisen perustan ja avaa käsitteet liiketoiminnan sekä käytännön esimerkkien kautta.
Onko kyse analyysityökalun käytön koulutuksesta?
Ei ensisijaisesti. Koulutuksessa tutustutaan analytiikan menetelmiin, järjestelmiin ja työkaluihin, mutta pääpaino on kokonaisuuden, käyttökohteiden ja johtamisen ymmärtämisessä.
Miten yhden ja kahden päivän toteutukset eroavat?
Yhden päivän koulutus keskittyy analytiikan kokonaisuuteen, datan jalostamiseen, tiedolla johtamiseen ja keskeisiin käsitteisiin. Toisena päivänä syvennytään strategiaan, heikkoihin signaaleihin, mittarien rakentamiseen ja organisaation analytiikkakyvykkyyden arviointiin.
Seuraava askel
Sopisiko tämä koulutus teidän organisaatiollenne?
Kerro osallistujista, nykyisestä osaamisesta ja tavoitteesta. Ehdotamme sopivaa sisältöä ja toteutustapaa sekä teemme koulutuksesta tarjouksen.