Riskit big datan hyödyntämisessä valmistavassa teollisuudessa
Hämäläinen, Eero (2023)
Kandidaatintyö
Hämäläinen, Eero
2023
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2023050440845
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2023050440845
Tiivistelmä
Digitalisaation ja nopean teknologian kehityksen myötä big data eli massiivisen kokoiset datamassat ovat aloittaneet uuden digitaalisen vallankumouksen aallon valmistavassa teollisuudessa. Valmistavassa teollisuudessa big datan hyötyjä on onnistuttu todistamaan monella osa-alueella, mutta siihen liittyviin haasteisiin ja riskeihin yritysten on kuitenkin varauduttava. Tässä työssä perehdytään big datan hyödyntämiseen liittyviin haasteisiin ja riskeihin yritysten näkökulmasta. Työ on toteutettu kirjallisuuskatsauksena ja se sisältää lisäksi lyhyen case-osuuden.
Työn alussa perehdytään johdannon jälkeen ensin yleisesti big datan teoriaan ja tarkemmin teollisen big datan hyödyntämiseen ja lähteisiin. Tämän jälkeen käsitellään lyhyesti yrityksen riskienhallinnan teoriaa ja riskien luokittelua ja käydään läpi ISO 31000 -standardin mukainen riskienhallintaprosessi. Varsinaisen teoriaosuuden jälkeen toteutetaan riskienarviointiprosessi big dataan liittyvistä riskeistä, missä ensin tunnistetaan olennaiset riskit, tehdään riskianalyysi ja lopuksi arvioidaan riskien merkitystä. Case-osuudessa käydään läpi erään suomalaisen PK-yrityksen tunnistamia riskejä.
Työssä havaittiin, että big datan tuomien hyötyjen takana on paljon merkittäviä riskejä, joihin yritysten on varauduttava riskienhallinnan näkökulmasta. Big datan hyödyntämiseen liittyy paljon epävarmuutta usealla osa-alueella, mikä luo haasteita myös eri riskitekijöiden tunnistamiselle. Merkittävimmät riskit liittyvät epävarmuuteen, tietoturvaan sekä datan laadunhallintaan.
Työn alussa perehdytään johdannon jälkeen ensin yleisesti big datan teoriaan ja tarkemmin teollisen big datan hyödyntämiseen ja lähteisiin. Tämän jälkeen käsitellään lyhyesti yrityksen riskienhallinnan teoriaa ja riskien luokittelua ja käydään läpi ISO 31000 -standardin mukainen riskienhallintaprosessi. Varsinaisen teoriaosuuden jälkeen toteutetaan riskienarviointiprosessi big dataan liittyvistä riskeistä, missä ensin tunnistetaan olennaiset riskit, tehdään riskianalyysi ja lopuksi arvioidaan riskien merkitystä. Case-osuudessa käydään läpi erään suomalaisen PK-yrityksen tunnistamia riskejä.
Työssä havaittiin, että big datan tuomien hyötyjen takana on paljon merkittäviä riskejä, joihin yritysten on varauduttava riskienhallinnan näkökulmasta. Big datan hyödyntämiseen liittyy paljon epävarmuutta usealla osa-alueella, mikä luo haasteita myös eri riskitekijöiden tunnistamiselle. Merkittävimmät riskit liittyvät epävarmuuteen, tietoturvaan sekä datan laadunhallintaan.