Tiedolla johtamisen ratkaisut palvelevat tärkeää tehtävää oppilaitoksen menestyksekkäässä johtamisessa. Analytiikan ajankohtaisista työkaluista huomiota kannattaa juuri nyt kiinnittää mm. koneoppimiseen sekä pian julkaistavaan Microsoft Fabriciin.
Oppilaitos hyötyy tekoälyavusteisesta analytiikasta monella eri tavalla
Opetusalalla pätee monia samoja lainalaisuuksia kuin liike-elämässäkin: kysyntä ja tarjonta on saatava kohtaamaan, tuotannon on toimittava järkevästi ja käytettävissä olevia resursseja kannattaa hyödyntää optimaalisella tavalla. Tärkeää on myös seurata tuloksia – oppilaitoksissa euromäärien ohella ennen kaikkea oppimistuloksia.
Edistyneen analytiikan avulla oppilaitoksissa pystytään muun muassa suuntaamaan tutkinto- ja kurssitarjontaa haluttuun suuntaan, seuraamaan opintojen edistymistä, seulomaan joukosta lisätukea tarvitsevat oppijat sekä optimoimaan opetuksen käytännön järjestelyjä, kuten tilakäyttöä.
Kaiken tiedolla johtamisen pohjavaatimuksena on, että käytettävä data on laadukkaasti kerättyä ja keskitettynä yhteen paikkaan.
Yhä useammin seurannassa voidaan hyödyntää myös tekoälyn mukanaan tuomia etuja. Tekoälyä ja koneoppimista voidaan hyödyntää oppilaitosten johtamisessa esimerkiksi kysynnän, oppilasmäärän, opiskelijapoistuvuuden ja vaikkapa sairastuvuuden ennustamisessa. Lisäksi sen avulla voidaan luokitella nykyisiä tai mahdollisia opiskelijoita eri segmentteihin. Tekoälyä voidaan hyödyntää myös suosittelijana opiskelijalle: mitä opintovalintoja opiskelijan kannattaisi tehdä omien tavoitteidensa saavuttamiseksi.
Microsoft Fabric tuo analytiikan helposti kaikkien saataville
Monissa oppilaitoksissa, yrityksissä ja muissa organisaatioissa data- ja analytiikkaratkaisu pohjautuu jo nyt Microsoftin tuotteisiin, esimerkiksi Power BI:hin ja Azureen. Keväällä 2023 Microsoft julkaisi esikatselukäyttöön myös uuden tekoälypohjaisen data- ja analytiikkaratkaisun nimetä Microsoft Fabric. Microsoft Fabric yhdistää Power BI:n, Azure Synapsen ja Azure Data Factoryn nykyiset ja uudet komponentit yhdeksi, integroiduksi ympäristöksi.
Microsoft Fabricin ydinajatuksena on tarjota käyttäjille analytiikan kokonaispaketti yhdessä paikassa. Se kattaa mm. OneLake-tallennusarkkitehtuurin, tietojen siirron ja integraatiot, datatieteen ja reaaliaikaisen analytiikan palvelut sekä liiketoimintatiedot. Ympäristö perustuu SaaS-palveluun, jonka kapasiteetti skaalautuu organisaation tarpeen mukaan.
Tärkeä kehitysaskel käyttäjien kannalta on myös se, että Microsoft Fabric mahdollistaa yhä laajemman datankeruun, koneoppimismallien hyödyntämisen sekä itsepalveluna räätälöitävän raportoinnin. Siten se parantaa tiedon saavutettavuutta oppilaitosten eri käyttäjäryhmille, kuten opetushenkilöstölle, talousosastolle, HR:lle ja johdolle.
Datastrategia ja tiedolla johtamisen roadmap piirtävät ison kuvan
Kaiken tiedolla johtamisen pohjavaatimuksena on, että käytettävä data on laadukkaasti kerättyä ja keskitettynä yhteen paikkaan. Jotta tietoa pystytään aidosti hyödyntämään osana jokapäiväistä työtä ja päätöksentekoa, sen on oltava paitsi paikkansapitävää ja reaaliaikaista myös helppokäyttöisessä muodossa. Käyttäjien on myös tiedettävä tietojen olemassaolosta ja osattava käyttää niitä omiin tarpeisiinsa.
Näiden tavoitteiden saavuttamisessa vahvan selkärangan muodostavat datastrategia ja tiedolla johtamisen roadmap.
Datastrategia on suunnitelma siitä, miten organisaatio kerää, hallinnoi ja hyödyntää dataa saavuttaakseen tavoitteensa. Sen johtoajatuksena on, että organisaatiossa päästään etenemään tiedon etsimisestä tiedolla toimimiseen. Datanhallintaa systematisoimalla voidaan muun muassa automatisoida monia työvaiheita ja poistaa tarpeetonta tuplatyötä. Usein lähtötilanne voi olla esimerkiksi se, että useat henkilöt keräävät samoja tietoja eri lähteistä ja tuottavat keskenään erilaisia raportteja.
Tiedolla johtamisen roadmap tarkoittaa tiivistetysti sitä, että todetaan tiedolla johtamisen nykytila, määritellään tavoitetila ja piirretään tiekartta näiden kahden välille. Lopputuloksena syntyy selkeä ja käytännönläheinen suunnitelma, jossa tiedolla johtamisen kehitystoimenpiteet on myös vaiheistettu ja aikataulutettu.
Niin tärkeää kuin nykytilan ymmärtäminen ja menneestä oppiminen ovatkin, edistyneen analytiikan ja generatiivisen tekoälyn myötä myös oppilaitoksissa voidaan siirtää katsetta yhä enemmän tulevaisuuteen. Näin pystytään vaikuttamaan alussa todettuihin oppilaitoksen menestystekijöihin: kysynnän ja tarjonnan kohtaamiseen, tuotannon järkevään toimintaan ja resurssien optimaaliseen hyödyntämiseen. Positiivinen kehitys alkaa silloin näkyä tuloksissakin: paitsi euroissa myös oppimistuloksissa.
Kiinnostuitko?
Lataa webinaaritallenne Vie tiedolla johtaminen oppilaitoksessa uudelle tasolle – toimiva datastrategia ja Microsoft Fabric avaavat uusia mahdollisuuksia. Tallenteella käymme läpi ratkaisuja menestyksekkääseen tiedolla johtamiseen oppilaitosten näkökulmasta, mukaan lukien Microsoft Fabric, datastrategia, tiedolla johtamisen roadmap, tekoäly ja koneoppiminen. Webinaarissa on vierailevana asiantuntijana Microsoftin Timo Hänninen.
Lue lisää
Trendit 2023: Tiedolla johtaminen ja Power BI-raportointi
Tekoäly ja koneoppiminen
Pinjan tiedolla johtamisen ja business intelligence -palvelut
Diak päätti kehittää tiedolla johtamistaan
Jyväskylän yliopiston tiedolla johtaminen otti Pinjan avulla ison loikan eteenpäin
Lasse Mäkinen
Toimin Pinjalla asiakkuuspäällikkönä Business Intelligence -yksikössä. Autan asiakkaitamme kehittämään tiedolla johtamista ja modernia raportointia Pinjan BI-ratkaisujen ja -palveluiden avulla. Vapaa-aikani kuluu perheen, ystävien, metsätöiden ja säännöllisen epäsäännöllisen liikunnan, erityisesti CrossFitin parissa.
Takaisin kaikkiin blogeihi
Aihealueet
- Pinja Career (73)
- Tuotannon kehittäminen (67)
- Business Intelligence (55)
- Kunnossapidon kehittäminen (43)
- Ohjelmistokehitys (43)
- Teollisuuden digitalisaatio (31)
- Digitaalinen liiketoiminta (29)
- Kiertotalous ja luonnonvarat (27)
- Vastuullisuus (27)
- Lean (25)
- Verkkokauppa (22)
- Digitaalinen yhteiskunta (20)
- ICT-palvelut (20)
- Toimitusketjun hallinta (19)
- Toiminnanohjaus (18)
- Metsäteollisuuden toiminnanohjaus (13)
- Teollisuuden uudistaminen (13)
- Terveys- ja hyvinvointiteknologia (10)
- Tekoäly ja koneoppiminen (5)