Tiedonlouhinta televerkkojen lokien analysoinnin tukena

Telecommunications network management is based on huge amounts of data that are continuously collected from elements and devices from all around the network. The data is monitored and analysed to provide information for decision making in all operation functions. Knowledge discovery and data mining methods can support fast-pace decision making in network operations. In this thesis, I analyse decision making on different levels of network operations. I identify the requirements decision-making sets for knowledge discovery and data mining tools and methods, and I study resources that are available to them. I then propose two methods for augmenting and applying frequent sets to support everyday decision making. The proposed methods are Comprehensive Log Compression for log data summarisation and Queryable Log Compression for semantic compression of log data. Finally I suggest a model for a continuous knowledge discovery process and outline how it can be implemented and integrated to the existing network operations infrastructure.Tiedonlouhintamenetelmillä analysoidaan suuria tietomääriä, jotka on kerätty esimerkiksi vähittäiskaupan asiakkaista, televerkkojen laitteista, prosessiteollisuuden tuotantolaitoksista, tai erotettu geeneistä tai muista tutkitusta kohteista. Menetelmät havaitsevat tehokkaasti asioiden välisiä yhteyksiä kuten käyttäytymis- ja toimintamalleja ja poikkeamia niistä. Menetelmillä tuotettua tietoa käytetään liike-elämässä ja teollisuudessa toimintojen tehostamiseen sekä tieteessä uusien tutkimustulosten etsimiseen. Tiedonlouhinnan menetelmien ongelmana on niiden monimutkaisuus ja vaikeakäyttöisyys. Pystyäkseen käyttämään menetelmiä, tulee hallita niiden teoreettiset perusteet ja kyetä asettamaan kohdalleen useita kymmeniä tuloksiin vaikuttavia syötearvoja. Tämä on hankalaa käytännön tehtävissä, kuten televerkkojen valvonnassa, joissa seurattavat datamäärät ovat valtavia ja aikaa päätöksen tekoon on vähän: pikemminkin minuutteja kuin tunteja. Minkälaisia tiedonlouhintamenetelmien tulisi olla, jotta ne voitaisiin liittää esimerkiksi osaksi televerkon valvojan työkaluja? Selvittääkseni tiedonlouhintamenetelmille asetettavat vaatimukset tarkastelen väitöskirjassani päätöksentekoa televerkon operoinnin ja ylläpidon eri vaiheissa ja tasoilla. Luon päätöksenteosta mallin ja tarkastelen sitä tukevia tiedonlouhinnan tehtäviä ja niiden tarvitsemia lähtötietoja. Kuvaan teollisessa käyttöympäristössä saatavilla olevan asiantuntemuksen, resurssit ja työvälineet, joiden avulla tiedonlouhintamenetelmiä käytetään ja johdan vaatimuslistan päätöksenteon tukena käytettäville tiedonlouhintamenetelmille. Tutkimuksessani esittelen kaksi menetelmää laajojen tapahtumia sisältävien lokitietokantojen analysointiin. CLC-menetelmä luo ilman etukäteisoppimista tai -määritelmiä annetusta laajasta tapahtumajoukosta tiivistelmän havaitsemalla ja kuvaamalla usein samankaltaisina toistuvat tapahtumat ja tapahtumien ketjut. Menetelmä jättää lokiin asiantuntijan tarkasteltavaksi yksittäiset ja harvoin esiintyvät tapahtumat. QLC-menetelmää puolestaan käytetään lokien tiiviiseen tallennukseen. Sen avulla voidaan lokit tallentaa joissain tapauksissa kolmanneksen pienempään tilaan yleisesti käytettyihin tiivistysmenetelmiin verrattuna. Lisäksi QLC-menetelmän etuna on, että sen avulla tiivistettyihin lokitiedostoihin voidaan kohdistaa kyselyjä ilman, että tiivistystä täytyy erikseen ensin purkaa. Sekä CLC- että QLC-menetelmä täyttää hyvin havaitut tiedonlouhintamenetelmille asetetut vaatimukset. Tutkimuksen lopuksi esitän teollista päätöksentekoa tukevaa jatkuvaa tiedonlouhintaa kuvaavan prosessimallin ja hahmottelen kuinka tiedonlouhintamenetelmät ja -prosessi voidaan yhdistää yrityksen tietojärjestelmään. Olen käyttänyt televerkkojen ylläpitoa tutkimusympäristönä, mutta sekä havaitsemani tiedonlouhintamenetelmille asetettavat vaatimukset että kehittämäni menetelmät ovat sovellettavissa muissa vastaavissa ympäristöissä, joissa tarkkaillaan ja analysoidaan jatkuvaa lokitapahtumien virtaa. Näille ympäristöille on yhteistä, että niissä on jatkuvasti tehtävä päätöksiä, joita ei pystytä tapahtumien ja prosessin tilojen harvinaisuuden tai moniselitteisyyden takia automatisoimaan. Tällaisia ovat muun muassa tietoturvalokit, verkkopalvelujen käytön seuranta, teollisten prosessien ylläpito, sekä laajojen logistiikkapalveluiden seuranta

Open Data Diffusion for Service Innovation: An Inductive Case Study on Cultural Open Data Services

Information Systems research on Open Data has been primarily focused on its contribution to e-government inquiries, government transparency, and open government. Recently, Open Data has been explored as a catalyser for service innovation as a consequence of big claims around the potential of such initiatives in terms of additional value that can be injected into the worldwide economy. Subsequently, the Open Data Services academic conversation was structured (Lindman et al. 2013a). The research project presented in this paper is an interpretive case study that was carried out to explore the factors that influence the diffusion of Open Data for new service development. This paper contributes to this debate by providing an interpretive inductive case study (Walsham 1995) of a tourism company that successfully turned several city authorities’ raw open datasets into a set of valuable services. Results demonstrate that 16 factors and 68 related variables are the most relevant in the process of diffusion of open data for new service development. Furthermore, this paper demonstrates the suitability of Social Constructionism and interpretive case study research to inductively generate knowledge in this field

Finnish primary school students' conceptions of machine learning

Objective This study investigates what kind of conceptions primary school students have about ML if they are not conceptually "primed" with the idea that in ML, humans teach computers. Method Qualitative survey responses from 197 Finnish primary schoolers were analyzed via an abductive method. Findings We identified three partly overlapping ML conception categories, starting from the most accurate one: ML is about teaching machines (34%), ML is about coding (7.6%), and ML is about learning via or about machines (37.1%). Implications The findings suggest that without conceptual clues, children's conceptions of ML are varied and may include misconceptions such as ML is about learning via or about machines. The findings underline the importance of clear and systematic use of key concepts in computer science education. Besides researchers, this study offers insights for teachers, teacher educators, curriculum developers, and policymakers. Method Qualitative survey responses from 197 Finnish primary schoolers were analyzed via an abductive method. Findings We identified three partly overlapping ML conception categories, starting from the most accurate one: ML is about teaching machines (34%), ML is about coding (7.6%), and ML is about learning via or about machines (37.1%). Implications The findings suggest that without conceptual clues, children's conceptions of ML are varied and may include misconceptions such as ML is about learning via or about machines. The findings underline the importance of clear and systematic use of key concepts in computer science education. Besides researchers, this study offers insights for teachers, teacher educators, curriculum developers, and policymakers

A Contingency Theory Motivated Framework to Select Information System Development Methods

Several change-driven (agile) information systems development (ISD) methods have been launched during the recent years. In addition to agile ISD methods it is still possible to succeed also with plan-driven ISD methods. To facilitate ISD method selections that maximize the probability of ISD project success we crafted and evaluated an ISD method selection framework based on the idea of matching the properties of ISD methods and the characteristics of the business contexts where ISD methods are used. We conducted a systematic literature search to evaluate whether the proposed framework is also able to capture the findings of prior ISD method selection research and to guide future empirical research. From over 1000 potential articles we identified 42 articles that address ISD method selection. We discovered that the proposed framework was able to explain the findings of prior research