Otsikon kysymys tulee eteen useimmille Data Scientisteille jossakin vaiheessa. Useammankin kerran olen ollut tilanteessa, jossa tekoälystä tai koneoppimisesta innostunut asiakas haluaisi ottaa helpon startin asiaan, ja esittää ko. kysymyksen.

En varsinaisesti ihmettele, että tällaisia keskusteluja syntyy, koska aiheen markkinoinnissa on useammin pää pilvessä kuin jalat maassa. Ei siis moitita kysyjiä.

Mutta eipä noista keskusteluista ole haittaakaan ollut, sillä ne ovat avanneet hyvän tilaisuuden jutella aiheesta tarkemmin.

Data on hyvä renki

Miksi ei sitten kannata edetä data edellä tekoälyprojekteihin? Tässä kolme pointtia.

Ensimmäinen pointti on, että tekoälyratkaisujen ”äly” perustuu (nykyisellään) koneoppimismenetelmiin, jotka eivät ymmärrä asioiden välisiä konteksteja. Siinä mielessä ne eivät ole laskimia älykkäämpiä. Kun meillä runsaasti dataa, niin osa muuttujista voi korreloida keskenään, ilman todellista syy-seurausyhteyttä. Dataa sokeasti louhimalla on hyvä mahdollisuus löytää ”jotakin”, joka ei siis ole oikeasti mitään.

Tässä pari kuvaa aihepiiristä.

 

Toinen pointti on, että vaikka datasta löydettäisiin aitoja yhteyksiä asioiden välillä (ei pelkkää korrelaatiota), niin niillä ei välttämättä ole juurikaan liiketoiminta-arvoa. Esimerkiksi tehdään ennusteita asioista, joita ei kukaan tarvitse tai niitä ei voi käyttää. Kerran keksimme eräässä projektissa ennustaa puuttuvia CRM tietoja asiakkaan ostojen perusteella. Malli toimi hienosti, mutta asiakas ei tarvinnut päivitettyjä tietoja. Samoin kävi myös päivystyskäyntiennusteille ja eräälle tilauskannan realisoitumisennusteelle. Ei tarvetta.

Kolmas pointti on, että datan sokeaa tutkailua voi pitää huonona ajankäyttönä. Paljon dataa, paljon tutkimista. Tutkailun tuloksena sitä lopulta keksii jonkin kysymyksen, esim. ennustettavan kohteen. Tämä jälkeen valmistelee datat, tekee mallit ja tulkitsee tulokset. Jos tulokset olivat huonoja, niin sitten toisen kysymyksen kimppuun. Jos ne taas olivat hyviä, niin silti pointin 2 riski voi realisoitua. Tämä ehkä sopii kesätyöksi opiskelijalle, jolle työnantaja ei keksinyt parempaakaan tekemistä.

Mahdollinen poikkeus

Data edellä eteneminen voi ainakin yhdessä tilanteessa olla perusteltavissa. Nimittäin silloin, kun Data Scientist on sen alueen asiantuntija, jonka dataa hänen tulisi tutkailla.

Esimerkiksi osakemarkkinoihin perehtynyt Data Scientist ymmärtää heti ko. alueen datat ja termit (esim. volatiliteetti, pe-luku, beta tai sharpen luku). Ja millaisia asioita näistä dataseteistä on yleensä järkevää etsiä.

Vastaavasti markkinointiin erikoistunut Data Scientist pystynee porautumaan erilaisiin markkinoinnin datasetteihin, ja tekemään niistä tuloksellistakin louhintaa.

Mutta näissä tapauksissa on hyvä huomioida, että Data Scientistin asiantuntijuus ko. alueella on jo lähtökohtaisesti rajannut tutkittavia vaihtoehtoja eikä se ole vain sokeaa hapuilua.

Kokonaisuutena tällaista louhintaa voi pitää innovatiivisena prosessina, jossa pyritään löytämään uusia lähestymiskulmia ja ideoita. Ei niinkään tiettyyn tulokseen pääsemisenä joissakin budjetti- ja aikatauluraameissa.

Minkä asian haluat ratkaista?

Reaalimaailmassa nuo budjetti- ja aikatauluraamit on kuitenkin huomioitava. Uskoisin että seuraavan muistilistan avulla on helpompaa päästä hyödyllisiin lopputuloksiin kuin vain dataa tutkailemalla ja parasta toivoen.

  • Identifioi minkä ongelman haluat ratkaista tekoälyn avulla. Mitä selvempi ongelma, niin sen parempi. Esimerkiksi, myyntiennuste tuotteille x, y ja z kaksi kuukautta eteenpäin. Tai onko tuotantolinjalla kulkeva tuote kuvan perusteella a) virheellinen, b) virheetön.
  • Mieti jos tekoäly jo toimisi, niin mistä sen taloudellinen hyöty syntyy (ROI)? Vähentävätkö uudet myyntiennusteet esim. hävikkiä? Tai paljonko rahaa säästyy, kun virheellisten tuotteiden palautukset puolittuvat?
  • Ennen projektin aloittamista varmista myös, että teillä on dataa, joka vastaa identifioituun ongelmaan ja sitä on saatavilla alkukokeilujen jälkeen myös tuotantokäytössä.
  • Hanki oikeat ihmiset mukaan eri vaiheisiin (kehittäminen, tuotantokäyttö)

Sinällään tässä postauksessa ei varsinaisesti ollut uusia asioita. Jo 1990-luvulla IBM:n kehittämä CRISP-DM kehikko aloitti Business kysymyksestä. Ja se pitää edelleen pintansa.