Koneoppimisesta koneilla oppimiseen: Uudenlainen malli tiedonlouhintaprosessille

Tiedonlouhinnassa etsitään suurista datamassoista älykkäiden tietokoneohjelmien avulla säännönmukaisuuksia, joita on mahdotonta havaita ilman tietotekniikan apua. Louhinnan tuloksia tulkitsemalla voidaan esimerkiksi ennustaa teollisuustuotteen laatu valmistusprosessin aikana tehtyjen mittausten perusteella.
Tiedonlouhinnassa on perinteisesti sovellettu teknologiakeskeistä prosessimallia. Se ei huomioi riittävän hyvin ihmisten roolia prosessin suunnittelussa ja läpiviennissä. Toinen tärkeä väitöstutkimuksen havainto oli, että lineaarisesti toisiaan seuraavien askelten sijaan prosessi koostuu eri toimijoiden välisistä vuorovaikutuksista.
Näiden näkökulmien sisällyttäminen prosessimalliin lisää sen monimutkaisuutta. Tämän hallitsemiseksi tutkimuksessa kehitetty prosessimalli on jaettu kolmeen osamalliin.
Väitöstutkimuksessa kehitetty prosessimalli tarkastelee tiedonlouhintaa aiempaa laaja-alaisemmin ja monitieteellisemmin. Malli auttaa tiedonlouhinnan soveltajia
ottamaan huomioon kaikki toimijat, joista prosessin onnistuminen riippuu. Olennainen osa on tiedonlouhintaan liittyvien eettisten kysymysten, kuten yksityisyyden, huomioiminen ja ratkaiseminen.
Prosessimallin teoreettisten osamallien lisäksi väitöskirja esittelee kaksi ohjelmistokehystä, joiden avulla voidaan toteuttaa uudelleenkäytettävistä komponenteista koostuvia
tiedonlouhintasovelluksia monille eri sovellusalueille. Lisäksi väitöskirjassa on neljä tapausta, joissa prosessimallin eräitä osia sovelletaan muun muassa pistehitsaukseen ja teräksen valmistukseen.