IoT ja ennakoiva analytiikka liiketoiminnan kehittämisessä

Abstract

Tässä opinnäytetyössä tarkastellaan, kuinka esineiden internet (IoT) ja ennakoiva analytiikka voivat tukea yritysten liiketoiminnan kehittämistä. Tavoitteena oli selvittää, millaisia mahdollisuuksia IoT-laitteiden tuottama data tarjoaa ennakoivassa analytiikassa sekä miten tätä dataa voidaan hyödyntää päätöksenteossa, toiminnan suunnittelussa ja toimintaprosessien tehostamisessa. Aihe on erittäin ajankohtainen, sillä teknologian nopea kehitys, datan määrän kasvu ja tarve tehdä nopeita, tietoon perustuvia päätöksiä korostuvat jatkuvasti nykypäivän yritysmaailmassa.

Opinnäytetyö toteutettiin tutkimuksellisena opinnäytetyönä hyödyntäen ajankohtaista kirjallisuutta sekä kolmen yrityksen, Caverionin, Haltianin ja Schneider Electricin, tapausesimerkkejä. Opinnäytetyössä käsitellään IoT:n ja ennakoivan analytiikan keskeisiä käsitteitä, niiden käyttöönottoon liittyviä hyötyjä ja haasteita. Lisäksi analysoidaan, kuinka näiden teknologioiden yhdistäminen voi parantaa yritysten tehokkuutta, resurssien käyttöä, asiakaskokemusta ja kilpailukykyä.

Tulokset osoittavat, että IoT ja ennakoiva analytiikka tarjoavat yrityksille konkreettisia hyötyjä, kuten laitteistojen käyttökatkosten vähentämistä, huoltokustannusten säästöjä ja ennakoivaa päätöksentekoa tukevia ratkaisuja. Opinnäytetyö havainnollistaa, että teknologioiden yhdistäminen voi luoda yrityksille pitkäaikaista kilpailuetua digitalisoituvassa toimintaympäristössä. Jatkossa aiheen tarkastelua voitaisiin syventää empiirisen tutkimuksen avulla, esimerkiksi keräämällä haastatteluihin tai kyselyihin perustuvaa tietoa eri toimialojen yrityksistä, jotka hyödyntävät IoT-teknologiaa ja ennakoivaa analytiikkaa. Tämä auttaisi vertailemaan ratkaisuja ja ymmärtämään teknologioiden vaikutuksia liiketoimintaan eri aloilla.

This thesis examines how the Internet of Things (IoT) and predictive analytics can support the development of business operations. The aim was to explore the opportunities provided by the data generated by IoT devices in predictive analytics, and how this data can be utilized in decision-making, operational planning, and process optimization. The topic is highly relevant, as rapid technological advancement, the increasing volume of data, and the need to make fast, data-driven decisions are continuously emphasized in today’s business environment.

The thesis was conducted as a research-based study using current literature and case examples from three companies: Caverion, Haltian, and Schneider Electric. The study discusses the key concepts of IoT and predictive analytics, along with the benefits and challenges associated with their adoption. Furthermore, it analyzes how the combination of these technologies can improve business efficiency, resource utilization, customer experience, and competitiveness.

The findings show that IoT and predictive analytics provide companies with concrete benefits, such as reducing equipment downtime, lowering maintenance costs, and supporting proactive decision-making. The thesis demonstrates that integrating these technologies can generate long-term competitive advantage in an increasingly digital operating environment. In the future, the topic could be further explored through empirical research, for example, by collecting interview or survey data from companies in various industries that utilize IoT technology and predictive analytics. This would help compare solutions and understand the impacts of these technologies on business across different sectors.