Paljud analüütikalahendused eeldavad kalli tarkvara hankimist. Kaarel näitab, kuidas IONO teenuse kasutajad saavad omale tuttavate Exceli ja PowerBI rakendustega mugavalt eelarveid koostada ja ajakohasena hoida. Lisaks näitab Kaarel demos, kuidas saab PowerBI töölauale lihtsalt juurde lisada turu olukorda peegeldavaid graafikuid, et ettevõte omaks alati ajakohast infot ja oleks turu suundumistega kursis. Esinejad: Toomas Mõttus (Primend), Kaarel Kivistik (Intelex Insight)

1. Eelarve 2017 – Kuidas andmete ja Exceliga
eelarvestamine lihtsaks teha
Toomas Mõttus (Primend)
Kaarel Kivistik (Intelex Insight)
Primend Ärikonverents 7. september 2016

2. ANDMEID ON PALJU, KUID
OTSUSTAMISEKS VÄHE

3. Tulemuse mõõtmine jätab võidu õnne
küsimuseks
• Töötajat saab kas kiita või laita, kuid sisulist tagasisidet on raske anda
• Juhtimiseks on vaja anda suund võimalikult varakult.
• Juhtimine finantsandmetele tuginedes ei ole juhtimine, vaid
tegelemine tagajärgedega.

4. IONO
Ennustatav
müügitulemus
Tark mees taskus
Õige
tootmisvõimsus
Iseteenindus
Digitaalne
turundus

5. INFOT TARBITAKSE LÄBI „LIITSEADME“
Varem mõeldi infotehnoloogiast kui arvutitest. Nüüd
mõeldakse infotehnoloogiast kui teenustest Töövoos
kasutatakse hetkel kõige mugavamat seadet,
sõltuvalt tegevusest või
asukohast.
PILVETEENUSED

6. KIIRE ÜLEVAADE JOOKSU PEALT JA SÜVA-
ANALÜÜS SUUREL EKRAANIL

7. ANDMETE PALJUSUST JA
PAINDLIKKU KASUTUST TOETAV
ARHITEKTUUR

8. ANDMETE RIKASTAMINE
Avalike andmekogude
andmed lingitakse
andmelaoga selliselt, et
andmetele lisada uut
mõõdet ning
võrdlusbaasi Andmeladu erinevatest allikatest
kogutud ja puhastud andmekogudega
Ava-andmed
Riiklikud andmebaasid

9. ÕPPIV PROGNOOSIMINE
Erinevatest allikatest kogutud andmed liidetakse
ühtsesse andmemudelisse.
Andmemudelit kasutades on võimalik oma aruandesse
ise valida omale olulisi andmeid ning valida neile sobiv
graafiline kuju
Prognoosimise
mudel õpib ise
kogutud
andmeid
analüüsides
Andmeladu erinevatest allikatest
kogutud ja puhastud andmekogudega Machine Learning

10. ÜHTNE TÖÖVOOG JA TUTTAV
ISETEENINDUSE KASUTAJALIIDES
Ligipääs samadele
andmetele nii
telefonist kui
arvutist
Iga ekraani jaoks
õige, mugav ja tuttav töövahend.
Kui analüüsi saab teha ise, saab
vastused uutele küsimustele kiiremini
ja omale väärtuslikul kujul
Andmeladu erinevatest allikatest
kogutud ja puhastud andmekogudega

11. TULEMUSEKS ON MUGAV
ANALÜÜSIKESKKOND, KUS
ÜHTSESSE MUDELISSE ON
ÜHENDATUD RIKASTATUD
ANDMED JA ÕPPIVAD
PROGNOOSID
Machine Learning
Andmemudel
Andmeladu erinevatest allikatest
kogutud ja puhastud andmekogudega
Ava-andmed
Riiklikud andmebaasid

12. MICROSOFT ON TEHNOLOOGIALIIDER

13. MS JA ANDMEBAASID

15. EESMÄRKE TOETAV ÕPPIMINE
Aruannetele
ühtne
andmemudel
Aruandluse
iseteenindus
Andmete
rikastamine
Õppivad
prognoosid
Eesmärkidest
lähtuv
soorituse
juhtimine
Uued
prognoosimise
ideed
Võimalus ise andmeid uurida
loob kiiremini uut teadmist.
Tekivad uued küsimused
Soorituse ja tulemuse
pidev võrdlemine loob
uut teadmist, mille abil
teha täpsemaid prognoose
Täpsemad
eesmärgid
nõuavad uusi
teadmisi

16. JÄRGMISED SAMMUD
Analüüsi-
vajadus
Seame
eesmärgid
Aastane
tegevuskava
Arendus-
projektid
Tulemuste
hindamine
Soorituse
juhtimine
Andmete
kogumine
Aruandlus
Juhenda-
mine
Mõõdikud
Andmete
allikad
Otsustus-
mudelid• Ettevõtted on kestvas arengus,
nii ka toetavad
analüüsisüsteemid
• Alustame vajadustest, et
saavutada olulisi tulemusi
• Pilve mudelis tuleb teenuse
eest maksta vaid kasutamisel

17. KOKKUVÕTE: MIKS IONO?
• Vaid siis kui andmetest kujunevad teadmised, on need jõud
• Teeme ära keerulise
• Andmete kokku toomise
• Puhastamise ja normaliseerimise
• Ühtsesse andmemudelisse liitmise
• Masinõppimine on ressursimahukas. Pilveteenuses saab vajaliku mahu
arvutusressurssi arvutamise ajaks.
• Õppimine on kestev protsess, mis ei lõpe kunagi. Sellel teekonnal on vaja
usaldusväärset tuge, kes toetab uutele küsimustele vastuste otsimisel
• Iono teenuse tulemit saab tarbida tuttavate standardsete vahenditega
• Alustamiseks ei ole vaja teha suurt alginvesteeringut litsentside ja
seadmete ostmiseks

19. AITÄH!