Big Data - Monimuotoisen asiakastiedon rikastaminen hyötyinformaatioksi Six Sigmaa hyödyntäen

Tämän työn aiheeksi olen valinnut suuren ja monimuotoisen asiakastiedon, big datan, hyödyntämisen organisaatiossa. Työn tarkoituksena on avata millä tavoin big data eroaa tavallisesta datasta ja millä tavoin sitä voidaan analysoida ja rikastaa hyötykäyttöön organisaatiossa. Lisäksi työ käsittelee Lean Six Sigma prosessikehityksen työkaluja datan analysointiin. Työn ulkopuolelle rajataan tarkemmat algoritmit ja itse tiedon louhiminen. Työn tavoitteena on saada luotua eräälle teleoperaattorille täysin uusi prosessi sekä raportointialusta, jossa asiakkaan ääni käännetään analysoiduksi dataksi eri prosessien omistajille. Prosessin aihiona on churnin perimmäisten syiden faktapohjainen selvittäminen. Aluksi täytyi selvittää ketkä ovat prosessin tuottajia, ketkä asiakkaita ja mitä heiltä tarvitaan sekä mitä he haluavat lopputuloksena olevan. Tämän jälkeen luotiin datan keräyssuunnitelma ja – prosessi. Kun prosessi oli käynnistetty, voitiin aloittaa raportointialustan valmistelu. Kaikki vaiheet sisälsivät useita Six Sigma – työkalujen käyttöä ja analysointia. Tärkeimpinä tuloksina tästä työstä saatiin aikaiseksi mittaristo jolla voidaan havaita, jos jonkin prosessin alueella nousee jokin tietty churnin syy hälyttävästi jopa yhden päivän tarkkuudella. Automatisoidut hälytykset näistä prosessien poikkeamista siirtyivät teknisten ongelmien vuoksi jatkoprojektiksi ja kevääseen 2014. Tärkein havainto työn edetessä oli se, että asiakkaat kertoivat usein irtisanoessaan liittymää ratkaisun jolla ehkäistään jatkossa churnia, mutta tätä tietoa ei ole saatu siirrettyä faktapohjaisena liiketoimintajohdolle saakka. Tästä voidaan tehdä johtopäätös, että asiakkaan äänen kääntäminen helpommin analysoitavaan muotoon on liiketoiminnallisesti erittäin kannattavaa.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format