Liiketoiminnassa tarvittavien tietojen nykyaikainen hyödyntäminen – dokumenttipohjaisesta tiedon käsittelystä rakenteelliseen tietoon ja tekoälyn hyödyntämiseen

Liiketoiminnassa tietojen käsittely, hyödyntäminen ja analysointi ovat keskeisiä toimintoja. Monesti ongelmaksi kuitenkin muodostuu tiedon löytäminen hajallaan olevista järjestelmistä, sekä lopulta löydetyn tiedon formaatti. Jos löydetty tieto on dokumenttipohjaisessa muodossa, sen hyödyntäminen tarkasti ja kustannustehokkaasti on usein lähes mahdotonta johtuen manuaalisen työn hinnasta, tai konelukemisen epätarkkuuksista. Tällaisen tiedon hallinta on usein myös erittäin virhealtista, johtuen ihmisen tekemästä työstä. Käyttäjille pitäisikin pystyä tarjoamaan tulevaisuudessa entistä enemmän automaattisesti toteutettua rakenteellista tietoa erilaisista lähteistä helposti hyödynnettäväksi.

Mikä on sitten dokumenttipohjaisen ja rakenteellisen tiedon suurin ero?

Olemme tottuneet monessa tapauksessa dokumenttipohjaiseen sähköiseen tiedon käsittelyyn, jossa itse poimimme dokumentista manuaalisesti haluamamme tiedon elementit käsin kopioimalla. Tällaisia voivat olla esim. liikevaihtotieto, yrityksen y-tunnus, tulos, kulut. Näitä yksittäisiä tietoelementtejä olemme sitten tottuneet siirtämään esim. Exceliin ja laskemaan niiden avulla erilaisia tunnuslukuja ja tekemään vertailuja. Kun taas puhumme automaattisesti muodostetusta rakenteellisesta tiedosta, on kaikki edellä kerrottu muodostettu käyttäjälle automaattisesti ja tuotu käyttäjälle helposti hyödynnettävällä tavalla.

Dokumenttipohjainen tieto myös monimutkaistaa tiedon yhdistämistä ja oikeaa hyödyntämistä. Lisäksi dokumenttipohjainen tieto ei useinkaan ole suoraan yhteensopivaa eri järjestelmien tai sovellusten kanssa, mikä tekee tiedon siirtämisestä, vertailtavuudesta ja integroinnista monimutkaista. Analytiikan ja raportoinnin näkökulmasta tämä johtaa siihen, että tiedon hyödyntäminen päätöksenteossa voi olla hidasta ja virheherkkää.

Hyvä esimerkki dokumenttipohjaisesta tiedosta on kaikkia yrityksiä koskeva tilinpäätöksen tekeminen, joka tallennetaan PDF-dokumentteina julkiseen palveluun. Siirtyminen dokumenttipohjaisista tilinpäätöstiedoista rakenteelliseen (tietokannassa olevaan) tietoon tarjoaa huomattavia hyötyjä. Kun tilinpäätöstiedot ovat rakenteellisessa muodossa, ne ovat helpommin yhdistettävissä, analysoitavissa ja vertailtavissa.

Rakenteellinen tieto mahdollistaa myös automatisoidut raportointiprosessit, mikä vähentää manuaalisen työn tarvetta ja virheiden riskiä. Lisäksi, kun monen yrityksen tiedot ovat standardoidussa, rakenteellisessa muodossa, niitä voidaan helposti ja automatisoidusti vertailla keskenään.

Rakenteellinen ja automaattisesti tietokantaan käyttäjää hyödyttävään muotoon viety tilinpäätösten tieto tuo useita merkittäviä etuja verrattuna perinteisiin PDF-muotoisiin dokumentteihin. Alla lueteltuna kolme esimerkkiä:

• Rakenteellinen tieto mahdollistaa helpon ja nopean yritysten vertailun ja analysoinnin. Tämä tekee mahdolliseksi esim. useamman yrityksen saman aikaisen tehokkaan käsittelyn ja analysoinnin. Tällä tavalla voidaan välttää perinteinen tapa kerätä manuaalisesti eri yrityksistä tiedot, viedä ne Excel-tiedostoon ja tehdä siellä vertailua
• Rakenteellista tilinpäätöstietoa, johon on laskettu valmiita tunnuslukuja, voidaan käyttää myös yrityskohderyhmien rikastamiseen. Tämän rikastetun kohderyhmän avulla löydetään helpommin isosta massasta haluttuja yrityksiä esim. myynnin tarpeisiin
• Rakenteellinen ja automaattisesti muodostettu tieto voidaan myös syöttää tekoälylle ja pyytää sitä tekemään erilaisia analyysejä sekä yksittäisestä yrityksestä että vertailemaan yrityksiä keskenään. Jotta tekoälyä voidaan kunnolla hyödyntää, vaatii se järjestelmällisesti organisoitua tietoa, jotta niiden avulla voidaan tuottaa analyysejä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että mitä enemmän jatkossa yrityksille voidaan tuottaa eri toiminnoista automaattisesti muodostettua rakenteellista tietoa, sitä enemmän hyötyä yritykset voivat saavuttaa. Kun tähän rakenteelliseen tietoon lisätään vielä tekoälyn hyödyntäminen erilaisten analyysien tekemisessä, saavutetaan todellista hyötyä liiketoiminnassa.