Insinööri (YAMK) Juha Orre työskentelee tietojenkäsittelyn lehtorina Digitaaliset ratkaisut -osaamisryhmässä Lapin ammattikorkeakoulussa.

Johdanto

DigiBoost – Digitaalista osaamista ja teknologiaa yritysten käyttöön -hanke päättyi 30.9.2026. Hankkeen tavoitteena oli kasvattaa pk-yritysten kilpailukykyä vauhdittamalla digitaalisten ja kehittyneiden teknologioiden tietämystä ja käyttöönottoa. XBit Tornio -sivuilla voi käydä tutustumassa hankkeen tuotoksiin, kuten tietoiskuihin sekä yritysyhteistyön tuloksia esitteleviin referensseihin. Hankkeen keskeisiä toimenpiteitä olivat myös avoimet yritystapahtumat, yrityskohtaiset pilotoinnit ja sparraukset sekä teemalliset yritysklubit, joiden tavoitteena oli vahvistaa yritysten digitaalista osaamista ja teknologian hyödyntämistä.

Viimeinen XBit yritysklubi käsitteli aihetta ”Datan hyödyntäminen PK-yrityksessä”, jossa puhujana oli Lapin ammattikorkeakoulun lehtori Jukka Juopperi Lapin Datatie Dataosaamisen ja tietojärjestelmien kehittämisellä kasvuun -hankkeesta. Ennen siirtymistään Lapin AMK:n lehtoriksi, Juopperi on toiminut 13 vuotta yliaktuaarina Tilastokeskuksessa.

Tämän artikkelin tarkoituksena on alustaa lyhyesti yritysten datan hyödyntämistä ja siirtää ”viestikapula” Digiboostilta Datatielle.

Mitä on data?

Tietotekninen sivutuote? IT-osaston sisäinen salaisuus? Mystinen tieto, joka on joillakin, mutta meillä ei ole?

Nykyaikaisessa liiketoimintaympäristössä data kuitenkin on aina läsnä, vaikka se voi olla vaikea hahmottaa. Kansainvälinen datanhallinnan viitekehys DAMA-DMBOK määrittelee datan seuraavasti: ”Data on taloudellinen resurssi, jota voidaan hallita ja jolla on arvoa – aivan kuten muutkin organisaation pääomat” (DAMA International 2017; Juopperi 2026).

Nykyisin data voidaan siis nähdä organisaation keskeisenä pääomana. Datan arvo ei kuitenkaan toteudu itsestään myyntisaamisten tai fyysisen laitteiston tavoin, vaan sen arvo realisoituu vasta laadukkaan ja suunnitelmallisen hyödyntämisen kautta.

S&P Global Market Intelligencen ja AWS:n v.2024 tehdyn tutkimuksen mukaan vahvasti dataohjautuvat eurooppalaiset pk-yritykset raportoivat pärjäävänsä taloudellisesti 21 prosenttiyksikköä paremmin kuin vähemmän dataa hyödyntävät kilpailijansa. Laajassa tutkimuksessa haastateltiin 2 362 pk-yritystä. Dataohjautuvuus on siten suora kilpailukykytekijä, ei pelkkä teknologinen trendi. (S&P Global Market Intelligence / AWS 2024; Juopperi 2026).

Millaista data on ja mistä sitä tulee?

Kun yrittäjä pohtii, onko hänellä dataa, tarvitaanko sen käsittelemiseen suuria investointeja ja kuinka dataa voidaan hyödyntää, kannattaa aluksi purkaa kokonaisuutta pienempiin osiin. Yrityksen datanlähteet voidaan luokitella kolmeen pääluokkaan: sisäiseen, ulkoiseen ja avoimeen dataan (Taulukko 1).

Taulukko 1. Datalähteet.

DatalähdeLuonne ja määritelmäTyypilliset esimerkit ja painopiste
Sisäinen dataOrganisaation omaa, sisäisesti syntyvää dataa.ERP (toiminnanohjaus), kirjanpito/taloushallinto, CRM, myyntitapahtumat/kassa, HR, verkkosivun kävijäloki, sähköpostit ja dokumentit. Painottuu operatiiviseen ja taktiseen käyttöön.
Ulkoinen dataUlkopuolelta hankittua tai ostettua dataa.Ostetut asiakas- ja yritysrekisterit, markkina- ja toimialaraportit, kilpailijatieto, maksulliset tilastot, verkostodata. Painottuu taktiseen ja strategiseen käyttöön.
Avoin dataJulkisesti ja maksutta saatavilla olevaa dataa.Tilastokeskus (stat.fi), Findikaattori.fi, Avoindata.fi-rajapinnat, FMI sää-/IoT-data, Maanmittauslaitos, Traficom. Painottuu taktiseen ja strategiseen käyttöön.

(Blomster & Wang 2022; Väre 2019; DAMA International 2017; Juopperi 2026).

Kun asiasta on saatu kokonaiskuva ja ymmärretään datan eri lähtökohtia, voidaan jatkaa pohtimalla datan luonnetta. Nykyaikaisessa tietojärjestelmäarkkitehtuurissa data jaetaan eri rooleihin ja rakenteisiin sen luonteen mukaan:

  • Master data (pysyvät ydintiedot): Järjestelmien keskeiset perustiedot, kuten asiakastiedot (Customer) tai tuotetiedot (Product). Vastaa kysymyksiin Kenelle? ja Mitä? (Väre 2019; Juopperi 2026).
  • Transaktiodata (tapahtumat): Myynnin ja toiminnan reaaliaikaiset tapahtumat. Esimerkiksi faktataulu (Sales_data), jossa jokainen rivi edustaa yhtä myyntitapahtumaa. Vastaa kysymyksiin Kuinka paljon? ja Millä katteella? (Juopperi 2026).
  • Referenssidata: Luokittelut ja kontekstin antavat rakenteet, kuten alueluokitus (Sales Territory_data) tai aikadimensio (Date). Vastaa kysymyksiin Missä? ja Milloin? (DAMA International 2017; Juopperi 2026).
  • Metadata (hallintadata): Tieto tiedosta – esimerkiksi kenttien nimet, tietotyypit ja taulujen välisten suhteiden määritelmät (DAMA International 2017).
  • Avoin data ja luokitukset: Standardoidut julkiset luokitukset, kuten toimialaluokitus (TOL 2008) tai alueluokitus (MAKA – kaupunki-maaseutu-luokitus), joilla yrityksen sisäistä dataa rikastetaan (Juopperi 2026).
  • Big data: Suuret, automaattisesti kertyvät datavirrat (kuten sensorit, lokitiedot ja sosiaalinen media), joita voidaan kytkeä osaksi analytiikkaa (Juopperi 2026).
  • Analyyttinen data: Tietojärjestelmistä koottu ja BI-analytiikkatyökaluilla jalostettu tieto, josta muodostetaan tunnuslukuja, trendejä ja liiketoimintapäätöksiä.

Nämä kaikki datatyypit voidaan kytkeä toisiinsa relaatioiden (suhteiden) avulla ja tehdä raakadatasta moniulotteista liiketoimintatietoa. Mutta ennen sitä, täytyy pohtia – onko minulla sitten dataa?

Onko minulla dataa ja miten hyödynnän sitä?

Dataa on siis muuallakin kuin yrittäjän sähköpostissa ja Excel-taulukossa, mutta yrittäjää luonnollisesti kiinnostaa mitä häneltä itseltään voisi löytyä. Monissa pk-yrityksissä ajatellaan virheellisesti, ettei yrityksellä ole hyödynnettävää dataa. Todellisuudessa yrityksillä on runsaasti niin sanottua piilodataa – arvokkaita tietovarantoja, joita ei tunnisteta dataksi tai joiden liiketoiminta-arvoa ei ymmärretä. (OECD, 2024; OECD, 2025).

Liiketoiminnan kannalta keskeiset piilodatan alueet ja niiden tarjoamat mahdollisuudet jakautuvat kuuteen pääkategoriaan:

  1. Myynnin ja asiakkuuksien hiljainen data
    • Nykytila: Sähköpostiketjut, erilliset Excel-taulukot, tilaus- ja laskutustiedot, minimitasolla pidetty CRM sekä myyjien henkilökohtainen muistitieto. (Microsoft,2026).
    • Hyödyntäminen: Arvokkaimpien asiakkaiden tunnistaminen, poistumariskin (asiakasvaihtuvuuden) ennustaminen, lisämyyntimahdollisuuksien löytäminen (mitä tuotteita asiakas ei vielä osta) sekä markkinoinnin kohdentaminen täsmällisille segmenteille. (Deloitte, 2025).
  2. Tuotannon ja prosessien data
    • Nykytila: Koneiden käyntiajat, seisokkitiedot, reklamaatiohistoria, tuotekohtaiset katteet ja resurssien käyttöasteet. (Ripik.AI, 2026).
    • Hyödyntäminen: Ennakoiva huolto (predictive maintenance), tuotantoprosessin pullonkaulojen paikallistaminen, tuotteiden todellisen kannattavuuden varmistaminen ja varaston optimointi. (Ripik.AI, 2026).
  3. Markkinointi- ja verkkosivudata
    • Nykytila: Google Analytics -kävijätiedot, sosiaalisen median analytiikka, verkkokauppaseuranta ja hakusanadata. (Google, n.d.).
    • Hyödyntäminen: Asiakaspolkujen ja -alkuperän selvittäminen, tehokkaimpien markkinointikanavien tunnistaminen, myyntiä tuottavien sisältöjen optimointi ja poistumisvaiheiden analysointi verkkokaupassa. (Google, n.d.).
  4. Henkilöstön osaamisdata
    • Nykytila: Hajallaan olevat työvuorolistat, projektikohtaiset tuntiseurannat, sertifikaattirekisterit ja työntekijöiden osaamisprofiilit.
    • Hyödyntäminen: Resursoinnin optimointi, rekrytoinnin tarkempi kohdentaminen ja tavoitteellinen koulutussuunnittelu.
  5. Asiakaspalvelu- ja tukipyyntödata
    • Nykytila: Sähköpostilaatikoiden tukipyynnöt, chat-keskusteluhistoriat, palautelomakkeet ja reklamaatiokortit.
    • Hyödyntäminen: Yleisimpien ongelmien automaattinen tunnistus, tuotekehityksen priorisointi asiakastarpeiden pohjalta sekä FAQ-osioiden ja itsepalvelun kehittäminen.
  6. Talouden ja kustannusten data
    • Nykytila: Kirjanpitäjän hallussa oleva tieto, projektikustannukset, tuotekatteet, alihankkijoiden hinnat ja toiminnan kausivaihtelut. (Deloitte, 2025).
    • Hyödyntäminen: Kannattavuuden kokonaisvaltainen optimointi, datapohjaiset hinnoittelumallit ja kustannusanomalioiden tunnistaminen. (Deloitte, 2025).

Miksi tämä data jää sitten usein hyödyntämättä? Suurin syy on se, ettei hajallaan olevia tiedostoja tunnisteta dataksi – saatetaan ajatella, että ”meillä on vain pari Exceliä”, vaikka niihin voi kertyä vuosien arvokas historia. Lisäksi analysointi saattaa tuntua liian tekniseltä ilman sopivaa osaamista tai näkemystä.

Apuja hyödyntämiseen voi saada esim. Datatie-hankkeelta, jossa vahvistetaan Lapin pk-yritysten tietojärjestelmäkyvykkyyksiä ja tiedolla johtamisen valmiuksia. Osallistumalla hankkeen Datatie-kyselyyn, yrittäjä saa kirjallisen raportin mukana visuaalisen näkemyksen (Kuva 1) datanhallinnan nyky- ja tavoitetilasta. Raportin avulla voi tunnistaa nykytilan, asettaa realistisen tavoitetilan ja edetä vaiheittain eri osa-alueilla.

Kuvio 1. Kypsyystason tutkakuva. (Juopperi, 2026).

Saanko datan kiinni?

Edellä mainittiin piilodata, joka voi myös tarkoittaa asioita, jotka unohdetaan tai ei muisteta dokumentoida. Yrittäjä istuu kokouksissa, ajaa autoa, puhuu kymmenien ihmisten kanssa päivittäen – hän on kiireinen ihminen. Ebbinghausen muistikäyrän mukaan ihminen unohtaa n. 50 prosenttia kuulemastaan tiedosta jo tunnin sisällä ja jopa 70 prosenttia vuorokauden kuluessa (The Ebbinghaus Forgetting Curve, 2022). Ei ole siis ihme, että datavaranto ei aina kerry toivotun mukaisesti.

Muistamisen perinteiset apuvälineet ovat tietysti kynä ja paperi, mutta myös digitaalisia välineitä on kehitetty, kuten esim. Pipedrive, Google Keep ja Soniox App. Nämä ovat puheentunnistuksella toimivia applikaatioita, joissa tekoäly jäsentelee puheen muistiinpanoiksi ja tallentaa ne puhelimeen tai pilveen. PK-yrittäjällä kynnys applikaatioiden käyttämiseen on kuitenkin suuri, koska hankinnasta kertyy kustannuksia, eikä pelkkää testaamista varten ole mielekästä sijoittaa aikaa ja rahaa.

DigiBoost-hankkeessa kehitettiin testiversio Android-puhelimelle, jossa yrittäjä saattoi puhua asiansa muistiin ja tekoäly jäsenteli muistion tallentaen sen puhelimen omaan muistiin. Applikaatiossa pystyi myös muokkaamaan tallennettuja muistioita sekä kirjoittamaan muistiinpanot puhumisen sijasta.

Sovellusta testattaessa kävi ilmi, että saneluominaisuus on hyödyllinen, mutta monessa tilanteessa vaikea käyttää. Kokouksissa ja lounailla puhuminen ei onnistu, mutta muistiinpanoja pystyi kuitenkin tekemään kirjoittamalla. Tähän tarkoitukseen löytyy tietysti jo olemassa olevia välineitä. Autoa ajettaessa sanelu olisi kätevä, mutta puhelimen käyttö on laissa kielletty, eikä ole mielekästä pysähdellä pelkästään sanelua varten. Mutta monessa tapauksessa applikaatiosta olisi hyötyä, dataa saadaan talteen puhumalla tai kirjoittamalla ja asioiden muistaminen helpottuu. Jatkossa sovellukseen voisi lisätä kalenteri-integraation ja muistutuksia kuittaamatta jääneistä toimenpiteistä.

Tämäkin asia, kuten moni muukin, soveltuu käyttäjälleen tapauskohtaisesti. Testaus oli hyödyllinen, vaikka kaikilta osin toiveet eivät toteutuneetkaan.

Datanhallinta

Nyt yrittäjällä sitten on dataa – enemmän kuin osasi kuvitellakaan. Pelkkä datavarasto ei kuitenkaan tuota arvoa ilman rakenteellista datanhallintaa. Tähän artikkeliin ei ole tarkoituksenmukaista sisällyttää kovin laajaa katsausta aiheesta, mutta muutamia pääkohtia voidaan ottaa esille. Datatie-hankkeessa asiaan perehdytään syvällisemmin.

DAMA-DMBOK-viitekehyksen mukaan: ”Datanhallinta tarkoittaa suunnittelua, ohjausta ja valvontaa, joiden avulla organisaatio tuottaa, suojaa ja kehittää dataansa – koko sen elinkaaren ajan” (DAMA International 2017; Juopperi 2026). Onkin tärkeää huomata, että data ei ole vain tiedosto, joka luetaan ja arkistoidaan. Datalla on elinkaari, joka voidaan jakaa viiteen vaiheeseen:

Luonti → Tallennus → Käyttö → Ylläpito → Poistaminen

Datanhallinnan kehittämistä käytännössä voidaan havainnollistaa palveluprosessien järjestämisellä. Asiantuntija- ja julkishallinnon organisaatioissa – kuten Tilastokeskuksen palvelu- ja asiakasprosesseissa – sovelletulla kolmivaiheisella kehittämismallilla voidaan järjestää myös pk-yrityksen asiakkuudenhallinta (Juopperi 2026):

  • Vaihe 1: Otetaan CRM käyttöön – kootaan hajallaan oleva asiakas- ja myyntitieto yhteen paikkaan (Datanhallinta ja datan laatu).
  • Vaihe 2: Rakennetaan Power BI -raportointi suoraan kertyvän CRM-datan päälle (Raportointi ja BI).
  • Vaihe 3: Luodaan automaatio, jossa esimerkiksi saapuva sähköposti tai verkkolomake käynnistää myyntiprosessin ja liidin käsittelyn CRM-järjestelmässä (Tietojärjestelmäintegraatiot).

Tämä Tilastokeskuksen ja palvelutoimialan oppeja soveltava kehityskaari havainnollistaa kolme keskeistä oppia: 1) Kerää data yhteen paikkaan alusta alkaen, 2) Rakenna raportointi suoraan datan päälle ilman välivaiheen manuaalityötä, ja 3) Automatisoi prosessit – järjestelmäprosessi ratkaisee sen, mihin pelkkä kirjallinen ohjeistus tai ihmisen muisti ei pysty (Juopperi 2026).

AI – onko se turvallista?

Tekoälystä (AI) ja sen tarjoamista mahdollisuuksista puhutaan pk-yrityskentässä enemmän kuin mistään muusta teknologia-aiheesta. Tekoälyyn siirtyminen ilman huolellisia pohjatöitä muodostaa kuitenkin vakavan liiketoimintariskin, jota monet yrittäjät eivät tule ajatelleeksi. DAMA-kyvykkyyspyramidissa (Kuva 2) tekoäly sijaitsee pinnalla eli pyramidin huipulla (DAMA International 2017; Juopperi 2026). Tämä sijainti ei ole satunnainen: se osoittaa, ettei tekoälyä voi hyödyntää tuloksellisesti tai turvallisesti, jos alemmat kerrokset – datanhallinta, tietoturva, tietosuoja ja datan laatu – ovat puutteellisia.

Kuvio 2. Kyvykkyyspyramidi. (DAMA International, 2017).

Jos tekoälytyökalu kytketään heikkolaatuiseen, vanhentuneeseen tai hajallaan olevaan dataan, lopputuloksena ei ole älykäs liiketoiminta, vaan virheellisten analyysien ja väärien päätösten valohoito. Tekoäly vain moninkertaistaa ja nopeuttaa pohjadatan virheet.

Suurin käytännön riski liittyy kuitenkin tietosuojaan ja liikesalaisuuksiin, kun valitaan pilvipohjaisten julkisten AI-palveluiden ja yrityskohtaisten ratkaisujen välillä. Tekoälymatkaa suunnittelevan pk-yrityksen ensimmäinen askel ei ole uuden tekoälylisenssin ostaminen, vaan selkeä toimintaohje: ”Aloita datan laadusta. Tunnista missä henkilötietoja ja liikesalaisuuksia käsitellään ennen AI-työkalujen käyttöönottoa” (Juopperi 2026). Kun datan tietosuoja ja laatu ovat hallinnassa, tekoälystä muodostuu turvallinen ja liiketoimintaa aidosti kiihdyttävä moottori.

Yhteenveto

Datan tehokas ja turvallinen hyödyntäminen pk-yrityksessä tiivistyy neljään asiantuntijan muistisääntöön:

  • Data on yrityksen uutta pääomaa, jonka varsinainen taloudellinen arvo realisoituu vasta sen ohjatessa parempia ja nopeampia päätöksiä.
  • Pitävä datanhallinta luo välttämättömän perustan raportoinnille, prosessiautomaatiolle ja turvalliselle tekoälylle. Tekoäly ilman datanhallintaa on liiketoimintariski.
  • Muista arvonluonnin nyrkkisääntö: Data → Informaatio → Tieto → Päätökset → Arvo.

Artikkeli on kirjoitettu osana DigiBoost – Digitaalista osaamista ja teknologiaa yritysten käyttöön -hanketta, jonka on rahoittanut Lapin liitto Euroopan aluekehitysrahastosta (EAKR).

Lähteet

Blomster, M. & Wang, F. (2022). Datalla kilpailukykyä ja kasvua Oulun alueelle: Selvitystyö Oulun alueen datakyvykkyydestä. BusinessOulu.

DAMA International. (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2. painos). Technics Publications.

Deloitte. (2025). Unlocking profitability insights: Using data and technology to improve business performance. Viitattu 29.9. 2026. https://www.deloitte.com/us/en/programs/center-for-controllership/blogs/unlocking-profitability-enhancing-business-performance-with-technology.html

Google. (n.d.). Analytics tools & solutions for your business. Google Analytics. Viitattu 29.9. 2026. https://marketingplatform.google.com/about/analytics/

Juopperi, J. (2026). Datan hyödyntäminen pk-yrityksessä. Alustus XBit Tornio yritysklubilla 14.9.2026. Lapin AMK / Datatie-hanke.

Lapin AMK. (2026). Datatie-hanke 2026–2028: Vahvistetaan Lapin pk-yritysten tietojärjestelmäkyvykkyyksiä ja tiedolla johtamisen valmiuksia. EAKR, Lapin liitto.

OECD. (2025). SME digitalisation for competitiveness. Organisation for Economic Co-operation and Development. Viitattu 29.9. 2026. https://www.oecd.org/en/publications/sme-digitalisation-for-competitiveness_197e3077-en.html

OECD. (2024). OECD Data Lake on SMEs and Entrepreneurship. Organisation for Economic Co-operation and Development. Viitattu 29.9. 2026. https://www.oecd.org/en/data/dashboards/oecd-data-lake-on-smes-and-entrepreneurship.html

Microsoft. (2026). Predict transaction churn. Microsoft Learn. Viitattu 29.9. 2026. https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/customer-insights/data/predict-transactional-churn

Ripik.AI. (2026). Predictive maintenance in manufacturing industry: A complete guide. Viitattu 29.9. 2026. https://www.ripik.ai/predictive-maintenance-in-manufacturing-industry-a-complete-guide/

S&P Global Market Intelligence. (2024). Data is the differentiator: How data analytics and AI strategies help SMBs outperform their peers – Europe region analysis. 451 Research Discovery Report / AWS.

The Ebbinghaus Forgetting Curve. (2022). Viitattu 30.9.2026. https://methodsof.com/blog/the-ebbinghaus-forgetting-curve/

Väre, T. (2019). Master data. Alma Talent.

Tietoturva

Ammattikorkeakoulun eri yhteyksissä kokeillut ja arvioidut sovellukset, laitteet sekä muut välineet on esitelty yrityksille ja organisaatioille informatiivisessa tarkoituksessa. Ammattikorkeakoulu, sen opettajat, hanketyöntekijät tai opiskelijat eivät vastaa sovellusten ja välineiden käytöstä aiheutuvista tietoturva-, tietosuoja- tai muista vahingoista, jotka syntyvät yritysten tai organisaatioiden omassa toiminnassa. Lue lisää->