Building a foundation for business analytics : a case study
Taulu, Markus (2025)
Diplomityö
2025
School of Engineering Science, Tietotekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025030616315
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025030616315
Tiivistelmä
Business Analytics (BA) is becoming increasingly important as the volume of data grows and global markets become more demanding. To gain a competitive advantage, companies must leverage their data to make informed decisions, anticipate challenges, and continuously improve. However, the case company is currently not utilizing the varied data it generates to its full potential, creating a clear need for a foundation in BA.
This work explores the key elements necessary to achieve BA, including processes, metrics, information systems (IS), and business intelligence (BI), which is often used interchangeably with descriptive analytics (DA) to answer the question, 'What happened?'. These elements will help establish a foundation for BA within the case company.
Although DA has not yet been fully achieved as a result of this thesis, the case company is focused on improving processes and data management. The company has approved key metrics, which will serve as the first iteration of DA, and a Power BI proof-of-concept report developed during this thesis to demonstrate how BI reports provide more value than Excel-based reports. While further refinements are needed for more comprehensive reporting, this marks the first step toward broader BI implementation.
The findings indicate several key areas, such as improving data management, systems integration, and measurement processes, that need to be addressed in order to reach Data Analytics (DA) and support better decision-making. Advancements in AI could further enhance BA by enabling more sophisticated data analysis and predictive insights, further improving the company’s ability to anticipate challenges and make informed decisions. Liiketoiminta-analytiikka (Business Analytics) kasvattaa merkitystään, datan määrän kasvaessa ja globaalien markkinoiden tullessa yhä vaativammiksi. Kilpailuedun saavuttamiseksi yritysten on kyettävä hyödyntämään dataansa tehdäkseen informoituja päätöksiä, ennakoidakseen haasteita sekä parantaakseen toimintaansa jatkuvasti. Tapausyritys ei tällä hetkellä hyödynnä sen luomaa monipuolista dataa täysin hyödykseen, luoden selkeän tarpeen BA-perustan luomiselle.
Tämä työ tutkii keskeisiä elementtejä, jotka ovat tarpeen BA:n saavuttamiseksi, kuten prosesseja, mittareita, tiedonhallintajärjestelmiä (Information System) ja liiketoimintatiedon hallinta (Business Intelligence), jota käytetään usein synonyyminä kuvailevalle analytiikalle (Descriptive Analytics). DA vastaa kysymykseen "Mitä tapahtui?". Nämä elementit auttavat luomaan perustan tapausyritykselle BA:n saavuttamiseksi.
Vaikka DA:ta ei vielä täysin saavutettu tämän tutkimuksen tuloksena, tapausyritys aikoo jatkaa prosessien ja tiedonhallinnan parantamista. Yritys hyväksyi keskeiset mittarit, jotka toimivat DA:n ensimmäisenä iteraationa, sekä Power BI konseptiraportin, jotka kehitettiin tämän työn aikana osoittamaan, kuinka BI-raportit tarjoavat enemmän arvoa Excel-pohjaisiin raportteihin verrattuna. Vaikka kattavampien raporttien luomiseksi tarvitaan vielä lisäätyötä, tämä työ toimii ensimmäisenä askeleena osana laajempaa BI-implementointia.
Työn tulokset osoittavat useita keskeisiä alueita, kuten tiedonhallinnan, järjestelmien integroinnin ja mittausprosessien parantamisen suhteen, jotka on ratkaistava, jotta DA olisi toteutettavissa ja data pystyisi tukemaan parempaa päätöksentekoa. Tekoälyn (Artificial Intelligence) edistysaskeleet voisivat edelleen parantaa BA:ta, mahdollistamalla kehittyneemmän datan analysoinnin, joka voisi parantaa yrityksen kykyä ennakoida haasteita ja tehdä informoituja päätöksiä entisestään.
This work explores the key elements necessary to achieve BA, including processes, metrics, information systems (IS), and business intelligence (BI), which is often used interchangeably with descriptive analytics (DA) to answer the question, 'What happened?'. These elements will help establish a foundation for BA within the case company.
Although DA has not yet been fully achieved as a result of this thesis, the case company is focused on improving processes and data management. The company has approved key metrics, which will serve as the first iteration of DA, and a Power BI proof-of-concept report developed during this thesis to demonstrate how BI reports provide more value than Excel-based reports. While further refinements are needed for more comprehensive reporting, this marks the first step toward broader BI implementation.
The findings indicate several key areas, such as improving data management, systems integration, and measurement processes, that need to be addressed in order to reach Data Analytics (DA) and support better decision-making. Advancements in AI could further enhance BA by enabling more sophisticated data analysis and predictive insights, further improving the company’s ability to anticipate challenges and make informed decisions.
Tämä työ tutkii keskeisiä elementtejä, jotka ovat tarpeen BA:n saavuttamiseksi, kuten prosesseja, mittareita, tiedonhallintajärjestelmiä (Information System) ja liiketoimintatiedon hallinta (Business Intelligence), jota käytetään usein synonyyminä kuvailevalle analytiikalle (Descriptive Analytics). DA vastaa kysymykseen "Mitä tapahtui?". Nämä elementit auttavat luomaan perustan tapausyritykselle BA:n saavuttamiseksi.
Vaikka DA:ta ei vielä täysin saavutettu tämän tutkimuksen tuloksena, tapausyritys aikoo jatkaa prosessien ja tiedonhallinnan parantamista. Yritys hyväksyi keskeiset mittarit, jotka toimivat DA:n ensimmäisenä iteraationa, sekä Power BI konseptiraportin, jotka kehitettiin tämän työn aikana osoittamaan, kuinka BI-raportit tarjoavat enemmän arvoa Excel-pohjaisiin raportteihin verrattuna. Vaikka kattavampien raporttien luomiseksi tarvitaan vielä lisäätyötä, tämä työ toimii ensimmäisenä askeleena osana laajempaa BI-implementointia.
Työn tulokset osoittavat useita keskeisiä alueita, kuten tiedonhallinnan, järjestelmien integroinnin ja mittausprosessien parantamisen suhteen, jotka on ratkaistava, jotta DA olisi toteutettavissa ja data pystyisi tukemaan parempaa päätöksentekoa. Tekoälyn (Artificial Intelligence) edistysaskeleet voisivat edelleen parantaa BA:ta, mahdollistamalla kehittyneemmän datan analysoinnin, joka voisi parantaa yrityksen kykyä ennakoida haasteita ja tehdä informoituja päätöksiä entisestään.