ADMM esittely

ADMM – esittely

Toteutimme Savon Voimalle konseptiimme perustuen useita koneoppimisen (ML) ratkaisuja. Mitä tällainen konsepti sitten pitää sisällään?

 

Metadata kaiken keskellä

Uskomme vahvasti siihen että datan jäsentäminen tapahtuu metadatan avulla ja pelkät faktat eivät sinänsä kerro paljon. Haluamme konseptillamme tuoda käyttäjien nähtäville laajan kokoelman erilaista metadataa kehitetyistä ML – ratkaisuista, jotta niitä voidaan hyödyntää liiketoiminnassa.

Metadatan lisäksi tarvitaan käsitemalli eli ylimmän tason kuvaus erilaisista asioista, joita konseptiin kuuluu.

 

Käsitemallimme

ADMM eli analytical data mining mart on data mart, jonka avulla voidaan tuottaa ML – ratkaisuja liiketoiminnan tarpeisiin.

ML – ratkaisun lopputulos on score, joka voi olla esimerkiksi todennäköisyys tai sitten ehdollinen odotusarvo. Vain scoren hyödyntäminen liiketoimintaprosessissa tuottaa liiketoiminnallista arvoa, muussa tapauksessa hyöty jää jonkun ilmiön kuvailun asteelle.

Data Scientist tuottaa mallin, jolla pyritään tiivistetysti kuvaamaan jotain ilmiötä tai ennustamaan sitä. Malliin liittyy myös algoritmi eli laskukaava, jolla tulos tuotetaan. Algoritmi ei täysin vastaa tilastotieteen estimaattoria, joka sekin on laskukaava.

Käsitemallissamme kuvataa myös muita asioita, esimerkiksi käytetyt muuttujat ja niiden tyypit.

ADMM – toteutus

Olemme toteuttaneet ADMM – konseptiamme toistaiseksi yhdistelmänä Microsoftin Business Intelligence – teknologioita sekä avoimen lähdekoodin R – kieltä. Sinänsä konsepti voitaisiin hyvin toteuttaa muillakin teknologioilla.

Yksittäisessä projektissa dataintegraatiot tulevat viemään eniten aikaa, konseptiamme käyttämällä saadaan nopeasti valmis toimintamalli mutta jokainen ympäristö on tietolähteiden osalta erilainen.

 

Kysy lisää!

Jos haluat keskustella asiasta ja kysyä miten tällainen konsepti otetaan käyttöön, niin ota yhteyttä myyntiimme:

myynti@readysolutions.fi

+358451374850

HR raportointi ja tietomallit

HR – datan ymmärrys sekä hyödyntäminen on tärkeää kaikille isommille organisaatioille, alkaen pakollisesta viranomaisraportoinnista aina strategiseen HR-suunnitteluun ja linjauksiin suhteessa liiketoiminnan tavoitteisiin.

Alla olevassa kuvassa näkyy HR – raportointiin liittyvät peruskäsitteet. Yritys tallentaa työntekijän perustiedot kuten nimen ja osoitteen ja perustaa henkilölle työsuhteen (tai kyseessä voi olla myös alihankkijan henkilö), joka määrittää suurimman osan perustiedoista (dimensioista) raportointinäkökulmasta katsottuna. Huomaa myös että joissain tapauksissa on mahdollista, että työntekijällä on samaan aikaan useampi työsuhde voimassa saman konsernin eri yritysten kanssa. Työsuhteita on myös eri luonteisia, osalla työntekijöistä voi olla useita lyhytikäisiä määräaikaisia työsuhteita saman vuoden aikana.

Onnistunutta HR-raportointikehitystä varten on oleellista ymmärtää tämä prosessi ja siihen liittyvä tietojen tallennus  HR-perusjärjestelmässä. Työsuhteen tarjoamat perustiedot liittyvät työajan tallennukseen, poissaoloihin ja palkanmaksuun työntekijälle.

HR raportoinnin tarpeet vaihtelevat liiketoiminnan luonteen mukaan. Alla olevat metriikat täyttävät yleisen perusraportoinnin tarpeen HRlle.

1. Työsuhde

  • Henkilömäärä      (aktiivisten työntekijöiden määrä)
  • FTE-luvut               (työntekijöiden määrä täysiaikaisina työntekijöinä -full time equivalents)
  • Vaihtuvuus             (yrityksestä lähtevät työntekijät ja uusien palkkaaminen)

2. Maksut työntekijälle

  • Työntekijän/työtunnin keskimääräinen hinta
  • Ylitöiden määrä ja hinta

3. Poissaolot, lomat ja työaika

  • Poissaolojen määrä ja keskiarvo eri työntekijäryhmissä
  • Kertyneet lomapäivät
  • Työajan seurannasta projektikohtainen työtuntimäärä, eri tehtäviin käytetty työaika

Tämän lisäksi HR raportointiin voi kuulua esimerkiksi rekrytointiprosessiin liittyviä asioita (kuinka pitkään menee uuden henkilön löytämiseen), henkilöstökyselyt (työtyytyväisyys) ja koulutuspäivien määrä ja kustannukset.

Yleiset ryhmittelevät tekijät (dimensiot) HR datalle ovat sukupuoli, ikäryhmät, työsuhteen vakinaisuus/määräaikaisuus, erilaiset maksu/kompensaatiotyypit kuten peruspalkka, bonukset, luontoisedut ja työntekijä-esimies hierarkia sekä kustannuspaikka-hierarkia.

Alla on esimerkki loogisesta tietomallista, josta saa johdettua yllä luetellut metriikat. Yleensä kaikki tiedot linkittyvät työsuhteeseen ja henkilöön. Raportoinnin kannalta on ensiarvoisen tärkeää että myös muutokset työsuhteen tai henkilön perustietoihin tallentuvat ainakin raportointia varten. Yleensä jo HR-perusjärjestelmä tallentaa nuo muutokset, mutta aina näin ei ole ja silloin tallennus on tehtävä HR-raportointijärjestelmässä (HR DWssä). HR-raportointitietokannan fyysisessä toteutuksessa on yleensä tarpeen tehdä omat taulut FTE-luvuille, henkilömäärille, sekä käyttää teknisiä voimassaolopäivämääriä työsuhteen ja henkilön perustietojen muutoksien tallennukseen.

Yllä on kuvattu lyhyt johdanto HR – datan maailmaan.

Ota yhteyttä, jos HR – data sekä prosessien kehittäminen datan avulla kiinnostavat!

myynti@readysolutions.fi

Gliffy – tehokas kuvausväline

Monessa tilanteessa on koko kehitystiimillä oltava näkemys siitä, millaisen kokonaisuuden parissa työskennellään. Tietojärjestelmää kehitettäessä, olkoonkin vaikka liiketoimintajohdon käyttöön tuleva raportointisovellus, on syytä mallintaa sen ominaisuuksia ainakin jollain tasolla.

Ready Solutions Oy:n konsultit ovat havainneet Gliffy – nimisen SaaS – palvelun toimivan tällaiseen tarkoitukseen mainiosti. Emme ole tehneet kyseistä palvelua tuottavan yrityksen kanssa affiliate – sopimusta, emme saa rahaa jos menet tuolle sivulle ja teet tilauksen.

Ilmeisesti Gliffyä voi käyttää myös Atlassianin tuotteiden kanssa niiden sisällä, mutta meillä kyseistä komponenttia eí ole käytössä. Uskomme kuitenkin, että Confluence – sivustojen sisällä olevat kuvaukset olisivat hyvä tapa tuoda järjestelmäkokonaisuuksien kuvaukset suuremman joukon käyttäjiä nähtäville.

Kuvaa kokonaisuus ylätasolla

Järjestelmän looginen osittaminen pakettien avulla on järkevää, näin esimerkiksi käyttötapauksista saadaan hallittavan kokoisia visuaalisesti tarkasteltavaksi.

Alla olevassa kuviossa kuvataa kuvitteellisen online pizza – yhtiön järjestelmäkokonaisuutta. Järjestelmä koostuu seuraavista osioista, joihin kaikkiin liittyy omat käyttötapauksensa.

Osiot ovat seuraavat:

  • tilausten tekeminen
  • maksaminen
  • inventaarion hallinta
  • notifikaatioiden lähettäminen
  • tilausvahvistusten sähköpostilähetys

Jokaisesta osa-alueesta voidaan tehdä esimerkiksi oma käyttötapauskaavio.

 

Tee tarkempi kuvaus osa-aluekohtaisesti

 Tarkemmin erilaisia osa-alueita voi kuvata yhdistelmällä käyttötapauksia, luokkakaavioita sekä aktiviteettikaavioita. Kukin näistä palvelee omaa tarkoitustaan eikä ole suinkaan mahdollista kuvat koko järjestelmää pelkästään yhdellä kaaviolla.

Alla olevissa kuvissa on kuvattu pizzan tilaamiseen liittyvät käyttötapaukset, niiden riippuvuudet sekä aktiviteettikaaviossa tilaus prosessina.

 

Haluatko opetella käyttämään Gliffyä? Ota yhteyttä!

 Ready Solutions Oy:n konsulttitiimillä on kokemusta erilaisista mallinnusvälineistä mukaan lukien ERWIN, ER Modeler, Gliffy ja Visio.

Readyn konsultit vastaavat mielellään kysymyksiisi, jos haluat hyödyntää tällaista helppokäyttöistä työvälinettä.

Asko.kauppinen@readysolutions.fi

Jonne.poutiainen@readysolutions.fi

+358451374850