Liiketoiminnan tarpeiden tunnistaminen ja analytiikkaratkaisujen kehitys : tekoälyn kasvava vaikutus päätöksenteossa
Kumpulainen, Annamari (2025)
2025
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025061823328
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025061823328
Tiivistelmä
Liiketoiminnan tarpeiden tunnistaminen on keskeinen vaihe monilla eri toimialoilla ja eri prosessien osana. Käytettyjä menetelmiä ovat esimerkiksi sidosryhmähaastattelut, markkinatutkimukset ja kilpailija-analyysit, nykytilan analyysi sekä asiakasdatan analysointi. Analytiikkaratkaisujen kehityksessä liiketoiminnan tarpeiden tunnistaminen on tärkeää, jotta lopputulos on oikeasti asiakasta hyödyttävä työkalu.
Tekoälyn käyttö on yleistynyt huomattavasti. Sen sovelluksia voidaan myös hyödyntää liiketoiminnan tarpeiden tunnistamisessa tulevaisuudessa. Tekoälyn avulla voidaan nopeuttaa tiedonkeräystä, tehdä ennakoivaa analytiikkaa sekä tehostaa ja parantaa sidosryhmähaastatteluita älykkäillä haastattelutyökaluilla ja käyttäytymisanalytiikalla.
Tekoälyä käytetään jo nyt analytiikkaratkaisuissa ja tulevaisuudessa sen rooli tulee vain kasvamaan. Se mahdollistaa ennustavan ja ohjaavan analytiikan hyödyntämisen, minkä avulla voidaan tehdä parempia, tietoon perustuvia päätöksiä. Tekoälyn avulla voidaan myös vähentää manuaalista työtä ja virheitä sekä parantaa datan laatua. Identifying business needs is a critical step across various industries and processes. Commonly used methods include stakeholder interviews, market research, competitor analysis, current state analysis, and customer data analysis. In the development of analytics solutions, recognizing business needs is essential to ensure the end product is genuinely a useful tool for the customer.
The use of artificial intelligence (AI) has become increasingly widespread. In the future, AI applications can also be leveraged to support the identification of business needs. AI can accelerate data collection, enable predictive analytics, and enhance stakeholder interviews through intelligent interview tools and behavioural analytics.
AI is already being used in analytics solutions, and its role is expected to grow further. It enables the adoption of predictive and prescriptive analytics, which help organizations make better, data-driven decisions. Additionally, AI can reduce manual work and errors while improving data quality.
Tekoälyn käyttö on yleistynyt huomattavasti. Sen sovelluksia voidaan myös hyödyntää liiketoiminnan tarpeiden tunnistamisessa tulevaisuudessa. Tekoälyn avulla voidaan nopeuttaa tiedonkeräystä, tehdä ennakoivaa analytiikkaa sekä tehostaa ja parantaa sidosryhmähaastatteluita älykkäillä haastattelutyökaluilla ja käyttäytymisanalytiikalla.
Tekoälyä käytetään jo nyt analytiikkaratkaisuissa ja tulevaisuudessa sen rooli tulee vain kasvamaan. Se mahdollistaa ennustavan ja ohjaavan analytiikan hyödyntämisen, minkä avulla voidaan tehdä parempia, tietoon perustuvia päätöksiä. Tekoälyn avulla voidaan myös vähentää manuaalista työtä ja virheitä sekä parantaa datan laatua.
The use of artificial intelligence (AI) has become increasingly widespread. In the future, AI applications can also be leveraged to support the identification of business needs. AI can accelerate data collection, enable predictive analytics, and enhance stakeholder interviews through intelligent interview tools and behavioural analytics.
AI is already being used in analytics solutions, and its role is expected to grow further. It enables the adoption of predictive and prescriptive analytics, which help organizations make better, data-driven decisions. Additionally, AI can reduce manual work and errors while improving data quality.