<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=266259327823226&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

Uutisia ja puheenvuoroja

Lue blogista digitaalisuuden arkkitehtien tuoreimmat uutiset ja näkökulmat.

Tekniikka yksistään ei ratkaise tiedon laadun ongelmia

Väitän, että monessa yrityksessä tiedon hallinta ei ole osa jokapäiväistä tekemistä, eli tiedon omistajuutta, eikä laadun tarkkailuprosesseja ole selkeästi määritelty. Asiaa sekoittaa uusien lähteiden monimuotoisuus. Kaikella tiedolla ei enää ole vastaavaa teknistä määritelmää siitä, milloin se olisi oikein. Tällaisesta hyvä esimerkki on ulkoiset lähteet, kuten sosiaalinen media, jossa tiedon oikeellisuutta mitataan pikemminkin sen merkityksellisyytenä haluttuihin käyttötapauksiin kuin teknisillä raja-arvoilla.

Virheet minimiin, myös uusista lähteistä

Tiedon laadusta puhuttaessa on perinteisesti pääsääntöisesti keskitytty ihmisen tuottamien virheellisten arvojen havaitsemiseen. Virheitä voi syntyä puhtaan huolimattomuuden takia, kuten vaikkapa väärän arvon syöttämisestä. Tai ne voivat olla prosessipohjaisia, eli vaikkapa tilauksen sulkeminen ennen toimituksen tapahtumista. Tai teknisen järjestelmän kiertämistä, kuten vapaatekstikenttien määrämuotoinen käyttö, eli käyttötapaus, jossa selitekenttää käytetään tallentamaan tuotenumero.

Mikä arkkitehtuuri sopii parhaiten laadun mittaamiselle?

Kuten blogisarjan edellisistä osista kävi ilmi, tiedon laatu on monitahoinen ongelma. Yrityksellä tulisi olla määriteltyjä prosesseja, joilla tiedon laatua pyritään aktiivisesti parantamaan. Näiden tulisi olla osa yrityksen laajempaa datastrategiaa. Mittaamisen tulisikin olla keskeinen osa strategiaa, ja sen toteuttamiseksi Data Platform on arkkitehtuurillisesti luonteva paikka.

Yksi Data Lakehouse low-codella, kiitos

Jos seuraat datamaailman trendejä, niin olet varmaankin kuullut jo Data Lakehousesta. Se on Databricksin ehdottama arkkitehtuuri, joka käyttää Delta-tauluja tietoaltaan tallennusmuotona.

Huonolaatuinen data maksaa, ja se maksaa paljon

Tosiasia on, että huonolaatuinen data maksaa yritykselle huomattavia summia. Tästä esimerkkinä vaikkapa IBM:n tutkimus vuodelta 2018, jossa arvioitiin huonon datan maksavan pelkästään Yhdysvalloissa 3,1 biljoonaa dollaria vuosittain. Se on iso tukku rahaa. Ja vastaavia tutkimuksia on ollut useita.

Tiedon laatu. Ei wow-elämyksiä, vaan how-elämyksiä.

Tiedon laatu aiheena tuskin herättää kovinkaan monella wow-elämyksiä. Enkä tiedä kuinka pahan inflaation se on kärsinyt viimeisimpien hypetermien myllerryksessä. Tekoälyhän tuli ja sen piti tuoda ratkaisu kaikkeen, eikö vain? Totta puhuen, eihän siinä ihan niin käynyt.

Pois PoC-kierteestä

Data-arkkitehti Arttu Niinimäki on työskennellyt Cloud1:lla reilut pari vuotta. Aika on vierähtänyt nopeasti kädet syvällä savessa toteuttamassa Azure Data Plafrorm -hankkeita sekä pienkehitystä eri organisaatioille. Artun tie Cloud1:lle on kulkenut suurten ja tunnettujen suomalaisten konsulttitalojen kautta.

Tiedon laadunhallinnan tulisi lähteä analytiikasta

Tuotannon tehostamiseen johtavassa analyysissä käyttäjä havaitsee poikkeaman erään mittalaitteen tiedoissa. Käyttäjä valitsee poikkeaman graafilta, kirjoittaa viestin ja lähettää havainnon eteenpäin raportilta. Tieto merkitään epäluotettavaksi, ja sitä hyödyntävät raportit indikoivat tilanteen käyttäjille. Heräte mahdollisesti epäluotettavasti tiedosta lähetetään tiedosta vastaavalle henkilölle, mukanaan informaatio siitä, kuka merkinnän on tehnyt ja miksi se on merkattu. Mukana kulkee myös tarkka tieto siitä...

Full Stack ei kuulu vain softadevaajille

Tuomo Riihentupa työskentelee Lead Architectina Cloud1:lla. Hän vastaa osasta Cloud1:n merkittävimpiä asiakkuuksia. Tuomon taustasta löytyy kokemusta toimimisesta sekä konsulttina että loppuasiakkaana. Nykyiseen työhönsä hän haluaakin tuoda mukanaan vahvaa ymmärrystä asiakkaan tarpeista ja arjen haasteista. Datasta kaikki irti on ollut Cloud1:n statement jo useita vuosia. Tuomo allekirjoittaa edelleen ydinajatuksen, jonka kenties jo hieman käytettykin lausahdus pitää sisällään. Samalla Tuomo avaa tuota...

Saisiko olla ripaus Power BI Premiumia?

"Pitäisiköhän siirtyä Power BI Premiumiin? Ei kai vielä, meillähän on vasta 250 käyttäjää, tulee halvemmaksi lisensoida käyttäjät erikseen.” Tässä esimerkki omasta pohdinnasta muutaman vuoden takaa ja sittemmin moneen kertaan muualta kuultuna. Premium-lisenssillä pro-käyttäjät voivat siis jakaa kiinteällä kuukausihinnalla Power BI -sisältöä rajattomasti organisaation sisäisesti, ja tämähän muuttaa peliä ihan oleellisesti. Premium-lisenssi pitää sisällään myös muita huomionarvoisia ominaisuuksia, mutta tässä...


Asiakkaitamme

Autamme monia yrityksiä eri toimialoilta saamaan datasta kilpailuetua.

Tilaa blogi