Blog

AI chatbot conversation using artificial intelligence technology smart robot AI, Generative AI, Answer, Businessman using AI to generate something, Customer support, laptop, assistant, Chat interface.

Retrieval Augmented Generation (RAG) on hybridi lähestymistapa, joka yhdistää generatiiviset kielimallit tiedonhakujärjestelmiin. <h3>RAG on periaatteessa "tekoälyä hyödyntävä hakupalvelu".&nbsp;</h3>Perinteiset hakukoneet perustuvat avainsanoihin, mutta ne eivät välttämättä ymmärrä käyttäjän todellista tarkoitusta. RAG sen sijaan laajentaa avainsanojen viitekehystä ja ymmärtää kysymysten vivahteet. Se ei pelkästään etsi ("search") mekaanisesti vastaavaa tietoa – se ymmärtää kysymykset ja tarjoaa asiayhteyteen sopivia vastauksia.<h3>Kuvittele, että voisit tehostaa tekoälymallin vastauksia antamalla sille suoran pääsyn omiin PDF-aineistoihin tai jopa reaaliaikaisiin tietokantoihin.&nbsp;</h3>Alla yksinkertaistettu malli, miten RAG toimii. Tässä "Opetusmateriaali" sisältää mm. käyttöohjeet, miten sisäisiä järjestelmiä käytetään. Tämä aineisto on "syötetty" RAG-ratkaisuun, jossa materiaali pilkotaan ja siitä muodostetaan ns. vektoritietokanta. Käyttöliittymäsovelluksen kautta käyttäjä voi sen jälkeen tehdä tarkkoja kysymyksiä aineistoon pohjautuen, josta vastauksena muodostetaan luonnollisella kielellä soveltuva vastaus.<figure id="figure-1isx6n2r5m3mw75rd"><img id="1isx6n2r5m3mw75rd" src="https://cdn.durable.co/blocks/215Xub4yL6LftJPNwqDuf5dm8VnuxrlWGaFbgtHYHrmNM1v56meyiLABcY3YlKhB.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/215Xub4yL6LftJPNwqDuf5dm8VnuxrlWGaFbgtHYHrmNM1v56meyiLABcY3YlKhB.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure> <h3>RAG (Retrieval-Augmented Generation) -mallia voidaan hyödyntää&nbsp; yrityksen sisäisen materiaalin käsittelyssä, jotta AI-agentit voivat tarjota tarkempia, tiedolla tuettuja vastauksia ja päätöksiä yrityksen johdolle tai asiakkaille.</h3> Alla esimerkki terveydenhuollon puolelta.<figure id="figure-ydcondxt8om3o8aabq"><img id="ydcondxt8om3o8aabq" src="https://cdn.durable.co/blocks/267vTM59NPwTeKzCOZSGL2BC26gNjzjoXXMkcC2GJWQYpARgACoRwigmXyzVWTmK.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/267vTM59NPwTeKzCOZSGL2BC26gNjzjoXXMkcC2GJWQYpARgACoRwigmXyzVWTmK.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure>Tässä on muutamia käyttötapauksia, miten sisäistä materiaalia voidaan hyödyntää RAG-pohjaisesti eri johtajien rooleissa:1. Toimitusjohtaja (CEO) Strategian tukeminen sisäisten raporttien perusteella - RAG-malli yhdistää sisäiset raportit ja päätöksenteon: Toimitusjohtajan päätöksenteon tueksi AI-agentti voi hakea tietoa yrityksen sisäisistä strategiaraporteista, talousennusteista ja markkina-analyyseista. Esimerkiksi, kun toimitusjohtaja kysyy AI-agentilta tulevaisuuden kasvustrategioista, agentti voi hakea olemassa olevia liiketoimintaraportteja ja yhdistää ne ajankohtaisiin trendeihin. - Riskienhallinta: Agentti voi käyttää aiempia riskianalyysejä ja vertailla niitä nykytilanteeseen. Jos yrityksellä on aiempia dokumentteja markkinoiden kehityksestä tai poliittisista riskeistä, agentti voi tuoda ne päätöksenteon tueksi analysoimalla dataa reaaliajassa.2. Talousjohtaja (CFO) Taloudellisen raportoinnin analyysien parantaminen sisäisten tietojen avulla - Historian vertailu reaaliaikaiseen dataan: AI-agentti voi käyttää RAG-mallia hakeakseen talousjohtajan tarvitsemia aiempia budjetteja ja taloussuunnitelmia. Se voi yhdistää nämä tiedot ajankohtaisiin taloudellisiin tuloksiin ja luoda tarkempia ennusteita. - Sääntöjen ja lakien seuranta: Sisäisiä compliance-raportteja ja aiempia auditointidokumentteja voidaan käyttää agentin avulla, jotta talousjohtaja pysyy ajan tasalla uusien säädösten vaikutuksista. Tämä tekee sääntelyn noudattamisesta helpompaa ilman tarvetta käsin selata vanhoja asiakirjoja.3. Myyntijohtaja (CSO) Myynnin tehostaminen aiempien kampanjoiden perusteella - Kampanja-analyysit ja asiakassegmentoinnit: Myyntijohtajan käytössä oleva AI-agentti voi hyödyntää yrityksen aiempia kampanjadataa ja myyntituloksia ennustaakseen, mikä asiakassegmentti todennäköisesti vastaa uusiin tarjouksiin. Agentti voi hakea vanhoista kampanjoista parhaat käytännöt ja tarjota ehdotuksia niiden perusteella. - Dynaaminen hinnoittelu sisäisten myyntiraporttien perusteella: Agentti voi yhdistää sisäisiä hinnoittelustrategiaraportteja ja nykyisen kilpailutilanteen tietoja ehdottaakseen reaaliaikaisesti hintoja tai tarjouksia, jotka maksimoivat kannattavuuden.<h3>RAG-mallin hyödyt sisäisen materiaalin käsittelyssä</h3> 1. Tiedon tarkkuus: RAG-malli mahdollistaa AI-agentin antamien vastausten täsmällisyyden, koska se hyödyntää yrityksen omia luotettavia lähteitä. 2. Nopea tiedonhaku: AI-agentti voi tuoda relevantteja tietoja heti käyttöön, mikä vähentää manuaalista työtä ja nopeuttaa päätöksentekoa. 3. Parempi päätöksenteon tuki: Sisäisten dokumenttien, kuten talousraporttien tai strategiasuunnitelmien, yhdistäminen reaaliaikaisiin ulkoisiin tietoihin (markkinatrendit, kilpailijoiden analyysit) mahdollistaa monipuolisten ja luotettavien päätösten tekemisen. 4. Monikielisyys: AI-agentti tarjoaa automaattisesti mahdollisuuden hyödyntää palvelua usealla kielellä - ilman erillisien kieliversioiden toteutusta.Yhteenveto RAG-pohjainen AI-agentti voi hyödyntää yrityksen sisäistä dataa, kuten raportteja, talouslukuja ja analyysidokumentteja, auttaakseen johtajia tekemään perusteltuja päätöksiä nopeammin ja tarkemmin. Tämä tekee agentista älykkään kumppanin, joka yhdistää sisäistä ja ulkoista tietoa automaattisesti.<a title="Generatiivinen tekoäly käytännössä" href="https://youtu.be/PKLsK9U7hxY" target="_blank" data-mce-href="https://youtu.be/PKLsK9U7hxY" rel="noopener">Katso video-blogimme aiheesta!</a>

Mikä on RAG?

AI, data analysis. Business people use AI to analyze financial related data. big data Complex performance measurement With modern innovative technology

Excelin pivot-taulukot ovat keskeinen osa data-analyysia, tarjoten tehokkaan tavan järjestää, tiivistää ja tulkita monimutkaisia tietoaineistoja. Microsoft Copilotin myötä pivot-taulukoiden luominen ja hallinta on huomattavasti yksinkertaistunut, parantaen tuottavuutta tiedonhallinnassa kaiken tasoisille käyttäjille. Tämä opas käsittelee, kuinka sekä Copilotin ilmais- että maksulliset versiot voivat muuttaa data-analyysikokemuksesi tekoälypohjaisen avustuksen avulla.<figure id="figure-vy5bym06bpm3hd3jb7"><img id="vy5bym06bpm3hd3jb7" src="https://cdn.durable.co/blocks/3akna0hvVtdN7lmUltg6cc1kjzMAfC8FzlvTutCxQMjK98UGVpx7lEWHtLottco4.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/3akna0hvVtdN7lmUltg6cc1kjzMAfC8FzlvTutCxQMjK98UGVpx7lEWHtLottco4.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure>Olitpa sitten kokenut data-analyytikko tai vasta-alkaja, pivot-taulukoiden teho on kiistaton. Niiden avulla voit tiivistää, uudelleenjärjestellä ja tulkita tietoa vaivattomasti. Kuitenkin näiden taulukoiden luominen ja hallinta saattaa usein tuntua haastavalta. Tässä kohtaa Microsoft Copilot astuu kuvaan, tarjoten tekoälypohjaista apua, joka yksinkertaistaa näitä tehtäviä. Tästä oppaasta opit, kuinka Copilotin ilmais- ja maksulliset versiot voivat tehostaa tuottavuuttasi ja päätöksentekoasi, aina pivot-taulukoiden perusominaisuuksista edistyneisiin toimintoihin, kuten interaktiivisiin koontinäyttöihin.Pivot-taulukot ovat olennaisia työkaluja suurten tietomäärien tiivistämiseen, mahdollistaen merkityksellisten oivallusten nopean löytämisen. Microsoft Copilot yksinkertaistaa näiden taulukoiden luomista ja muokkausta, tehden edistyneestä data-analyysista saavutettavaa myös niille, joilla on vain vähän teknistä osaamista. Automatisoimalla monimutkaisia prosesseja Copilot vapauttaa sinut keskittymään tiedon tulkintaan sen sijaan, että taistelisit taulukkojen luomisen yksityiskohtien kanssa.Pivot-taulukoiden keskeisiä hyötyjä ovat:- Laajojen tietoaineistojen nopea tiivistäminen - Joustava datanäkymien uudelleenjärjestely - Kuviot ja trendit on helppo tunnistaa - Mukautettavat laskelmat ja yhteenvedot<h3>Microsoft Copilotin hyödyntäminen: ilmainen vs. maksullinen versio </h3>Jotta voit hyödyntää pivot-taulukoiden potentiaalia Microsoft Copilotin avulla, on tärkeää ymmärtää sekä ilmaisen että maksullisen version ominaisuudet. Ilmainen versio toimii erinomaisena lähtökohtana, tarjoten opastusta pivot-taulukoiden luomisen alkuvaiheissa. Niille, jotka tarvitsevat kehittyneempiä toimintoja, maksullinen versio tarjoaa joukon edistyneitä työkaluja, jotka tehostavat monimutkaisia data-analyysitehtäviä.Ilmaisen version ominaisuudet: - Perusopastus pivot-taulukon luomiseen - Yksinkertainen datan tiivistämisohjeistus - Johdanto tekoälypohjaisiin ehdotuksiinMaksullisen version parannukset: - Edistyneet data-analyysitoiminnot - Kehittyneet tekoälypohjaiset oivallukset - Saumaton integrointi muihin Microsoft 365 -työkaluihin<a data-mce-href="https://www.microsoft.com/fi-fi/microsoft-365/copilot/business#Pricing" href="https://www.microsoft.com/fi-fi/microsoft-365/copilot/business#Pricing" target="_blank" rel="noopener" data-mce-selected="inline-boundary">Tutustu hinnoitteluun</a>

Copilotin käyttö ja  Excelin Pivot-taulukot

3d rendering of Security shield check mark with lock sign

ChatGPT käyttää tietojasi tekoälymallien kouluttamiseen. Näin voit kieltäytyä siitä:Mene ChatGPT:een ja kirjaudu sisään tilillesi. Siirry kohtaan ENG: Profile &gt; Settings &gt; Data Control &gt; Improve your model for everyone. Kytke asetus pois päältä, ja olet valmis.

Miten kiellät ChatGPT:a käyttämästä dataasi

Humans employ technology to advance artificial intelligence and machine learning. commerce, modern technology, the internet, and networking concepts.everyday use of artificial intelligence.

<figure id="figure-640lig9xcum2uhgvhp" data-full-width=""><img id="640lig9xcum2uhgvhp" src="https://cdn.durable.co/blocks/19qG10Niwjajq23IGtORwSR4zhUYhxzfkvQPgm3THdZTG8c3u4haEzkncRy3cOPr.png" alt="Business people, coding and information technology with computer screen and tablet, programming and software development. Code overlay, futuristic and collaboration, meeting with programmer team" title="Business people, coding and information technology with computer screen and tablet, programming and software development. Code overlay, futuristic and collaboration, meeting with programmer team" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: 5% 10%;" data-corners="small" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="5%" data-positiony="10%" data-fullwidth="true" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/19qG10Niwjajq23IGtORwSR4zhUYhxzfkvQPgm3THdZTG8c3u4haEzkncRy3cOPr.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: 5% 10%;"></figure> 1. Mitä on Retrieval Augmented Generation (RAG) ja miten se käyttää upotuksia ("embedding")? RAG on menetelmä, joka parantaa generatiivisia tekoälymalleja hakemalla ulkoisista lähteistä relevanttia tietoa tuottaakseen tarkempia vastauksia. Upotus l. "embedding" viittaa tapaan, jolla sanat, lauseet tai jopa kokonaiset tekstipätkät l. "chunk" muunnetaan numeeriseen muotoon "vektoreiksi" niin, että niiden sijainnit vektoriavaruudessa heijastavat niiden merkityksiä ja keskinäisiä suhteita. Upotusten avulla malli "ymmärtää" tekstin semanttista sisältöä, kuten sanojen merkityksiä ja niiden välisiä yhteyksiä, ja voi käyttää tätä tietoa esimerkiksi tekstin analysointiin ja ennustamiseen.2. Miten paloittelu (chunking) toimii Retrieval Augmented Generationissa? Chunk tarkoittaa yleensä yhtä "palaa" tai "osaa" suuremmasta tekstikokonaisuudesta. Tämä "pala" voi olla esimerkiksi lause, virkkeen osa tai tietty määrä sanoja, ja se pilkotaan mallin käsiteltäväksi yksiköksi. Suomeksi chunk voitaisiin kääntää tilanteesta riippuen esimerkiksi palaksi, tekstipalaseksi tai tekstiosaksi.Paloittelu tarkoittaa suurten dokumenttien tai datamassojen jakamista pienempiin, hallittaviin osiin eli "paloihin", jotta RAG-järjestelmät voivat hakea relevanttia tietoa tehokkaammin. Kun sisältöä käsitellään pienempinä paloina, RAG-mallit voivat upottaa ja hakea tiettyjä segmenttejä, mikä parantaa hakutarkkuutta. Näin järjestelmä löytää kyselyn tullessa parhaimman vastineen näiden palojen joukosta, mikä lisää vastausten osuvuutta.3. Mikä rooli vektoritietokannalla on RAG-ratkaisuissa? Vektoritietokanta tallentaa ja järjestää upotukset, jotta ne voidaan hakea nopeasti ja tehokkaasti. Kun RAG-järjestelmä saa kyselyn, se muuntaa sen upotukseksi ja etsii vektoripohjaisesta tietokannasta samankaltaisia upotuksia tallennettujen tietopalojen joukosta. Vektoritietokanta on RAG-ratkaisun sydän, sillä ne mahdollistavat nopeat, skaalautuvat haut relevanttiin sisältöön, mikä parantaa generointiprosessin osuvuutta.4. Miksi tekstipalan koolla on merkitystä vektoripohjaisessa tietokantahaussa RAG-ratkaisuissa? &nbsp; Palojen koko vaikuttaa suoraan hakujen tarkkuuteen ja tehokkuuteen. Jos palat ovat liian suuria, upotukseen voi tulla mukaan epäolennaista tietoa, mikä heikentää hakutulosten laatua. Jos palat ovat liian pieniä, tärkeä konteksti voi kadota. Optimaalinen palakoko varmistaa, että upotukset sisältävät riittävästi kontekstia ilman, että vektoripohjainen tietokanta kuormittuu, mikä parantaa hakutulosten osuvuutta ja vastausten tarkkuutta RAG-kehyksessä.

RAG-arkkitehtuuri - 4 usein kysyttyä asiaa (UKK)

AI tech help business concept. Artificial intelligence technology assistance. Technology customer service.  Businessman connect robot Chat AI, command prompt generates futuristic transformation

Elämme juuri nyt aikakautta, jolloin tekoäly on keskiössä.Tekoäly tarjoaa merkittäviä etuja, mutta sen mukana tulee myös haasteita. Menestyäksemme tarvitsemme oikeanlaisia osaamisia.Yksilöille tekoälyvalmius tarkoittaa kolmea keskeistä asiaa:1. Kehitä tekoälyajattelua. Tämä tarkoittaa tehokkuuden asettamista etusijalle vaivannäön, volyymin ja kontrollin sijasta. Tavoitteena on työskennellä älykkäämmin, ei vain kovemmin.2. Hyödynnä tekoälyä strategisesti. Tunnista, mitkä tehtävät voidaan automatisoida tai parantaa tekoälyn avulla, ja mitkä vaativat asiantuntijan työpanosta.3. Ylläpidä tekoälyn luku- ja kirjoitustaitoa. Teknologia kehittyy nyt nopeasti, ja on tärkeää pysyä kehityksen mukana.Yrityksille tekoälyvalmius tarkoittaa muutakin kuin vain tekoälyjärjestelmien teknistä käyttöönottoa. Kyse on tekoälyä tukevan kulttuurin luomisesta, eettisen käytön varmistamisesta ja tekoälyyn liittyvien riskien hallinnasta. Tämän osaamisen ytimessä on luottamuksen rakentaminen työntekijöiden, asiakkaiden ja kumppanien kanssa. Läpinäkyvyys tekoälyn käyttöönotossa ja selkeä viestintä sen roolista ratkaisee. Esimerkiksi yritysten on oltava avoimia miten tekoälyä hyödynnetään päätöksenteossa ja osoitettava, miten se tukee kaikkia sidosryhmiä. Tämä luottamus on ratkaisevan tärkeää, jotta&nbsp; tekoälyn käyttöönotto onnistuu liiketoiminnan kiihdyttäjänä.

Mitä "tekoälyvalmius" tarkoittaa?

Digital marketing analyst people working on internet advertisement campaign analytics data on key performance indicator dashboard, metrics and KPI on computer screen, business strategy, investment

Adoption tracking eli "omaksumisen hallinta" tarkoittaa menetelmiä ja käytäntöjä, joiden avulla organisaatiot seuraavat ja arvioivat kuinka hyvin käyttäjät omaksuvat ja hyödyntävät uutta teknologiaa. Esimerkiksi Business Intelligence -järjestelmien tapauksessa adoption tracking keskittyy siihen, kuinka aktiivisesti työntekijät hyödyntävät järjestelmää päätöksenteossa ja päivittäisessä työssään. Kyse ei ole pelkästään siitä, käyttävätkö ihmiset järjestelmää, vaan pikemminkin siitä, käyttävätkö he sitä tehokkaasti.Omaksumisen onnistumista voidaan seurata kolmella tasolla:<ul><li>Organisaatiotasolla seurataan analytiikan hallinnon ja tiedonhallinnan käytäntöjen tilaa.</li><li>Käyttäjätasolla seurataan, missä määrin sisällön kuluttajat ja itseohjautuvat sisällönluojat käyttävät aktiivisesti ja tehokkaasti analytiikkatyökaluja, kuten Qlik- tai Power BI -järjestelmää.</li><li>Ratkaisutasolla seurataan käyttöön otetun sisällön vaikutusta. Se myös keskittyy mittaamaan ratkaisujen tuottaman arvon tasoa.</li></ul><h3>Mitä pitää mitata?</h3>Käyttötilastot Käyttötilastot sisältävät tietoja siitä, kuinka usein ja laajasti käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa tietyn teknologian tai ohjelmistoratkaisun kanssa. Nämä tilastot antavat tietoa siitä, kuinka usein käyttäjät kirjautuvat sisään, mitä ominaisuuksia he käyttävät ja kuinka kauan he viettävät aikaa sovelluksessa. Käyttötilastojen ymmärtäminen on olennaista, sillä ne tarjoavat reaaliaikaisen näkymän siihen, miten käyttäjät ovat sitoutuneita teknologiaasi. Nämä tiedot auttavat organisaatioita tunnistamaan vahvoja ja kehitettäviä alueita, mahdollistaen dataohjatut päätökset käyttäjäkokemusten optimoimiseksi. Tavallisia esimerkkejä ovat: Kirjautumiset ja aktiiviset käyttäjät Tämä mittari seuraa, kuinka moni käyttäjä käyttää aktiivisesti ohjelmistoa tai työkalua. Päivittäisten, viikoittaisten ja kuukausittaisten aktiivisten käyttäjien määrä osoittaa uusien käyttäjien sitoutumisen tason ja sitä voidaan käyttää koko järjestelmän käyttöönoton arvioimiseen. Korkeat päivittäiset kirjautumiset osoittavat alustan aktiivista käyttöä, kun taas kirjautumisten väheneminen voi olla merkki sisällön tai käyttäjäkokemuksen kehittämistarpeesta.Ominaisuuksien käyttö Seuraamalla ominaisuuksien käyttöä, organisaatiot voivat tunnistaa, mitkä ominaisuudet ovat suosittuja ja mitkä kaipaavat kehittämistä. Tämä auttaa priorisoimaan ominaisuuksien kehittämistä ja varmistamaan, että käyttäjät hyödyntävät käytettävissä olevia toiminnallisuuksia mahdollisimman tehokkaasti.Istunnon kesto Pidempi istunnon kesto viittaa siihen, että käyttäjät kokevat sovelluksen mielekkääksi ja arvokkaaksi. Se osoittaa, että käyttäjät viettävät huomattavan ajan käyttäen sovellusta harjoituksiin, edistymisen seuraamiseen tai sisällön käyttämiseen. Lyhyet istunnot voivat olla merkki sisällön parannustarpeista tai paremman käyttäjäohjauksen tarpeesta.Huom! Joskus istunnon kesto voi tarkoittaa myös että sovellus on vaikea käyttää. On hyvä analysoida myös toimenpiteet kuten klikkaukset. Jos sovelluksen perustoiminnon aikaansaaminen vaatii paljon klikkauksia/valintoja, se vie aikaa. Usein sovelluksen käytettävyyttä on silloin parennettava.Tuotteen omaksumisnopeus Tuotteen omaksumisopeus mittaa, kuinka nopeasti käyttäjät omaksuvat teknologian täysin. Omaksuminen lyhyessä ajassa viittaa onnistuneeseen käyttöönottoon ja integraatioon työprosesseihin. Se heijastaa myös perehdytysprosessien ja käyttäjäkoulutuksen tehokkuutta.Ominaisuuksien käyttöönottonopeus Ominaisuuksien käyttöönottonopeus auttaa tunnistamaan, mitkä tietyt toiminnallisuudet ovat käyttäjien suosiossa. Se mahdollistaa koulutuksen tai markkinointikampanjoiden kohdentamisen vähemmän käytetyille ominaisuuksille. Lisäksi se auttaa priorisoimaan ominaisuuksien kehittämistä perustuen käyttäjien mieltymyksiin ja tarpeisiin.Käyttötaajuus Käyttötaajuus tarjoaa tietoa käyttäjien tottumuksista ja siitä, kuinka syvällisesti teknologia on integroitu heidän päivittäisiin rutiineihinsa. Korkea käyttötaajuus osoittaa vahvaa sitoutumista ja uskollisuutta, kun taas alhainen taajuus voi edellyttää strategioita käyttäjien uudelleensitomiseen.Tarkastele säännöllisesti käyttötilastoja tunnistaaksesi alihyödynnettyjä ominaisuuksia tai alueita, joissa käyttäjät saattavat kamppailla. Tarjoa kohdennettua koulutusta tai tukea käyttäjille, jotka eivät hyödynnä keskeisiä toiminnallisuuksia.<h3>Miten luodaan toimintasuunnitelma?</h3>Seurannan avulla voidaan tunnistaa strategisia kehittämiskohteita, joihin tulisi keskittyä. Nämä prioriteetit ohjaavat &nbsp;BI -tiimien, muiden data-tiimien ja niitä tukevien liiketoimintatiimien työtä.<ol><li>Määritellään ja ylläpidetään yhteistä ymmärrystä siitä, mitä adoptio tarkoittaa organisaatiossasi, mukaan lukien adoption nykytila ja haluttu tuleva tila.</li><li>Tunnistetaan strategiset adoptiotavoitteet ja -prioriteetit, jotka ohjaavat niitä käyttäytymismalleja, joita halutaan edistää tai rohkaista (tai käyttäytymismalleja, joita halutaan estää ja välttää).</li><li>&nbsp;Määritellään mekanismi, jolla voidaan luotettavasti seurata ja mitata näitä tärkeitä käyttäytymismalleja ja niiden kehittymistä ajan myötä.</li><li>&nbsp;Määritetään vastuuhenkilö tai -tiimi seurannan toteuttamiselle.</li><li>&nbsp;Toimitaan seurannan tuloksiin perustuen, jotta kehitystä voidaan ohjata ajan kuluessa.</li></ol><h3>Miten voimme auttaa?</h3>Sekä Qlik- että Power BI -ratkaisuissa on mahdollista toteuttaa valmiit mittariseurannat. Sen lisäksi on mahdollista kytkeä palautetoiminnallisuus suoraan järjestelmiin, jolloin käyttäjä voi antaa nopeaa palautetta.Ota yhteyttä niin keskustellaan vaihtoehdoista!

Blogi

Mikä on RAG?

Copilotin käyttö ja Excelin Pivot-taulukot

Miten kiellät ChatGPT:a käyttämästä dataasi

RAG-arkkitehtuuri - 4 usein kysyttyä asiaa (UKK)

Mitä "tekoälyvalmius" tarkoittaa?

Miten varmistat että Bi-investointi on käytössä?