Watch the webinar: Petri Myllymäki from D2I SRA

Slides in SlideShare

***

Digitaalista informaatiota keräävien ja tallentavien laitteiden määrä on kasvanut voimakkaasti: matkapuhelimemme, kodinkoneemme, digi-TV, automme, teollisuuden prosesseja monitoroivat järjestelmät, sähköpostiohjelmat, verkkoselaimet, sosiaalisen median sovellukset, liikenne- ja turvakamerat, ja lukuisat muut digitaalisen informaation lähteet tuottavat koko ajan valtavia tietomassoja.

Globaalit suunnannäyttäjät kuten Google, Yahoo, Netflix, Amazon and Autonomy ovat jo osoittaneet, että data voidaan muuttaa taloudelliseksi hyödyksi sellaisten äärimmäisen suosittujen ja tuottavien palvelujen kautta, jotka  perustuvat massiivisten tietovarantojen älykkääseen analysointiin.

Uudet käyttäjäkeskeiset lähestymistavat ja organisaatioiden yhteistyöverkostot edellyttävät kuitenkin yhä älykkäämpiä keinoja saatavilla olevan datan hyödyntämiseksi: tarvittavan informaation on oltava saatavilla nopeasti ja automaattisesti, ja sen tulee perustua mm. käyttäjän tämänhetkiseen roolin sekä käsillä olevan kontekstin ja prosessin  vaatimuksiin ja näkökulmiin.  Tämä tarkoittaa sitä, että informaatiolähteet ylittävät usein perinteisiä organisaatioiden rajoja ja saattavat hyödyntää myös avoimia tietovarantoja.

Toisen ongelman muodostaa se seikka, että tietomassat eivät ole usein pelkästään suuria, vaan ne voivat myös olla epäyhtenäisiä, muodostuen useista heterogeenisistä tietovarannoista, jotka sisältävät erityyppistä dataa. Tällaisessa tilanteessa on hyvin hankalaa hakea tietylle konteksteille relevanttia informaatiota, etenkin jos eri dataelementtien yhteydet eivät ole eksplisiittisiä vaan implisiittisiä niin, että yhteydet täytyy päätellä datasta muodostettujen mallien avulla.

Sen lisäksi, että tietovarannot voivat olla massiivisia (ja mahdollisesti epäyhtenäisiä), ne voivat olla myös suuridimensioisia, jolloin datan taustalla olevien ilmiöiden ymmärtäminen on vaikeaa. Tästä syystä tarvitsemme monipuolisen työkalupaketin koostuen malleista, menetelmistä ja algoritmeista jotka pystyvät muokkaamaan raakadatan sellaiseen ymmärrettävään muotoon, josta on apua päätöksenteon tukena ja jotka pystyvät arvioimaan myös tulevia tapahtumia ja niiden todennäköisyyksiä.

D2I-ohjelman tavoite on tukea globaalia suuntausta ja tukea sellaisten uusien ekosysteemien syntyä, jotka vahvistavat Suomen kansainvälistä kilpailukykyä älykkäiden (kontekstisensitiivisten, personoitujen, proaktiivisten) tietoa käsittelevien teknologioiden kautta ja jotka perustuvat sellaisiin uusiin datalähtöisiin palveluihin jotka tuottavat mitattavissa olevaa lisäarvoa, johtaen lisääntyneeseen tietoon, mukavuuteen, tuottavuuteen ja tehokkuuteen.

Tavoitteeseen päästään kehittämällä älykkäitä menetelmiä ja työkaluja tietovarantojen hallinnoimiseksi, jalostamiseksi ja hyödyntämiseksi, ja luomalla näihin perustuvia uusia ja innovatiivisia dataintensiivisiä bisnesmalleja ja palveluja.