{"id":257517,"date":"2019-07-16T09:00:28","date_gmt":"2019-07-16T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/?p=257517"},"modified":"2019-07-16T09:00:28","modified_gmt":"2019-07-16T08:00:28","slug":"fa2-overcoming-a-sea-of-data-with-microsoft-azure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/transform-fi-fi\/manufacturing-fi-fi\/fa2-overcoming-a-sea-of-data-with-microsoft-azure\/","title":{"rendered":"Microsoft Azuren avulla datavy\u00f6ry on hallittavissa"},"content":{"rendered":"<p class=\"intro\">12 000 alusta sertifioineen <a href=\"https:\/\/www.dnvgl.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">DNV GL<\/a>:n teht\u00e4v\u00e4n\u00e4 on varmistaa, ett\u00e4 laivat sek\u00e4 rakennetaan turvallisesti ett\u00e4 pysyv\u00e4t turvallisina. T\u00e4m\u00e4 voi vaikuttaa valtavalta urakalta etenkin, kun yritys joutuu suorittamaan vuosittain yli 50 000 tarkastusta. Microsoft Azuren koneoppimisalgoritmeja hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 yritys on kuitenkin onnistunut sek\u00e4 parantamaan tehokkuuttaan, vastaamaan paremmin asiakkaidensa tarpeisiin ett\u00e4 kasvattamaan liiketoimintaansa. Microsoftin ratkaisuihin kokonaisvaltaisesti tukeutuva DNV GL on aloittanut toimintansa digitalisoinnin keskeisten prosessien automatisoinnilla.<\/p>\n<h2>Tyytyv\u00e4isi\u00e4 asiakkaita yhten\u00e4isen datan avulla<\/h2>\n<p>DNV GL on ryhtynyt yhdist\u00e4m\u00e4\u00e4n suuria m\u00e4\u00e4ri\u00e4 uusia ja historiallisia tietoja, jotka ovat per\u00e4isin asiakkailta ja tarkastajilta, sek\u00e4 liitt\u00e4m\u00e4\u00e4n niit\u00e4 koneoppimisalgoritmeihin ja Microsoft Azure -palveluihin. N\u00e4in se on pystynyt pit\u00e4m\u00e4\u00e4n lupauksensa asiakkaille ja parantamaan toimintansa tehokkuutta.<\/p>\n<h2>Koneoppimisen mullistavat vaikutukset<\/h2>\n<p>Olipa kyse teknisten asiakaskysymysten reititt\u00e4misest\u00e4 oikeille asiantuntijoille muutamassa sekunnissa tai monimutkaisten kaavioiden t\u00e4sm\u00e4\u00e4misest\u00e4 vastaavien dokumenttien kanssa \u2013 automaatio ja koneoppiminen ovat mullistamassa DNV GL:n toimintatapoja niin toimistoty\u00f6n kuin kent\u00e4ll\u00e4 suoritettavien tarkastusten osalta.<\/p>\n<blockquote><p>Koneoppiminen tarkoittaa, ett\u00e4 s\u00e4hk\u00f6postin reititt\u00e4miseen kuluu vain sekunnin murto-osa. Voimme skaalata ja luvata asiakkaillemme vastauksen nelj\u00e4n tunnin kuluessa ja k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 nelj\u00e4 tuntia itse vastauksen laatimiseen. En\u00e4\u00e4 emme menet\u00e4 kahta tuntia siihen, ett\u00e4 viesti saapuu perille.<\/p>\n<p>Kristian Ramsrud, koneoppimistiimin johtaja, merenkulun tuotantoj\u00e4rjestelm\u00e4t, DNV GL<\/p><\/blockquote>\n<p><a href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/727823-dnvgl-azure-kubernetes-machine-learning-norway\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Lue koko asiakaskertomus<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>12 000 alusta sertifioineen DNV GL:n teht\u00e4v\u00e4n\u00e4 on varmistaa, ett\u00e4 laivat sek\u00e4 rakennetaan turvallisesti ett\u00e4 pysyv\u00e4t turvallisina. T\u00e4m\u00e4 voi vaikuttaa valtavalta urakalta etenkin, kun yritys joutuu suorittamaan vuosittain yli 50 000 tarkastusta. Microsoft Azuren koneoppimisalgoritmeja hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 yritys on kuitenkin onnistunut sek\u00e4 parantamaan tehokkuuttaan, vastaamaan paremmin asiakkaidensa tarpeisiin ett\u00e4 kasvattamaan liiketoimintaansa. Microsoftin ratkaisuihin kokonaisvaltaisesti tukeutuva DNV [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":838,"featured_media":251961,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1806],"class_list":["post-257517","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-customer-stories-fi-fi","specials-transform-fi-fi","verticalIndustries-manufacturing-fi-fi","stories-data-insights-intelligence-fi-fi","stories-miten-analysoin-ja-hyodynnan-dataa-data-insights-intelligence-fi-fi","businessPriorities-data-ai-fi-fi"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/257517"}],"collection":[{"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/838"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=257517"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/257517\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/251961"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=257517"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fi-fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=257517"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}