Pk-ohjelmistoyritysten tekniset haasteet kuvailevan analytiikan hyödyntämisessä

Abstract

Opinnäytetyössä selvitettiin pk-ohjelmistoyritysten teknisiä haasteita kuvailevan analytiikan hyödyntämisessä. Kuvaileva analytiikka on data-analytiikan ensimmäinen taso, jonka avulla kuvataan menneitä ja nykyisiä tapahtumia raporttien ja visualisointien muodossa. Data-analytiikan merkitys on kasvanut, ja sen avulla yritykset ovat luoneet kilpailuetua päätöksenteon ja toiminnan tehostamisen kautta. Tilastokeskuksen vuonna 2023 teettämän tutkimuksen mukaan 69 % viestinnän ja informaation toimialojen yrityksistä hyödynsi data-analytiikkaa. Tämän perusteella nähtiin tärkeäksi ymmärtää, mitkä tekijät rajoittavat analytiikan hyödyntämistä.

Teoreettisessa viitekehyksessä tarkasteltiin data-analytiikan roolia päätöksenteossa, analytiikan neljää tasoa, visualisoinnin merkitystä sekä käyttötapauksia. Seuraavaksi selvitettiin tunnistettuja data-analytiikan käyttöä rajoittavia tekijöitä. Näihin kuului dataan liittyvien haasteiden, kuten huonolaatuisuus, saatavuus ja hallinta, lisäksi tiedon, osaamisen ja resurssien puute.

Tutkimuksen empiirinen osa toteutettiin kvantitatiivisena kyselytutkimuksena, jossa suomalaisille 10–150 henkeä työllistäville ohjelmistoyrityksille lähetettiin kyselylomake. Kyselyllä selvitettiin kuvailevan analytiikan hyödyntämistä ja siihen liittyviä haasteita. Yhteensä 20 vastausta analysoitiin, ja tulosten perusteella yritysten suurimmat haasteet liittyivät datan laatuun ja hajanaisuuteen. Sen sijaan henkilöstön osaamista ja tietoisuutta kuvailevan analytiikan hyödyntämisestä pidettiin hyvänä.

Lopuksi todetaan, että tuloksia huomioitaessa on syytä ottaa huomioon kyselyyn vastanneiden yritysten vähäinen määrä. Lisäksi on syytä muistaa, että kuvaileva analytiikka on ensimmäinen ja yksinkertaisin data-analytiikan taso. Tämän vuoksi jatkotutkimuksissa olisi syytä tarkastella myös edistyneempiä data-analytiikan tasoja, kuten ohjaavaa analytiikkaa ja siihen vahvasti liittyvää tekoälyä.