In order to remain competitive, companies need to be constantly vigilant and aware of the current trends in the industry in which they operate. The terms big data and data mining have exploded in popularity in recent years, and will continue to do so with the launch of the internet of things (IoT) and the 5th generation of mobile networks (5G) in the next decade. Companies need to recognize the value of the big data they are generating in their day-to-day operations, and learn how and why to exploit data mining techniques to extract the most knowledge out of the data their customers and the company itself are generating. The root cause analysis of faults uncovered during base station system testing is a difficult process due to the profound complexity caused by the multi-disciplinary nature of a base station system, and the sheer volume of log data outputted by the numerous system components. The goal of this research is to investigate if data mining can be exploited to conduct root cause analysis. It took the form of action research and is conducted in industry at an organisation unit responsible for the research and development of mobile base station equipment. In this thesis, we survey existing literature on how data mining has been used to address root cause analysis. Then we propose a novel approach to root cause analysis by making iterations to the root cause analysis process with data mining. We use the data mining tool Splunk in this thesis as an example; however, the practices presented in this research can be applied to other similar tools. We conduct root cause analysis by mining system logs generated by mobile base stations, to investigate which system component is causing the base station to fall short of its performance specifications. We then evaluate and validate our hypotheses by conducting a training session for the test engineers to collect feedback on the suitability of data mining in their work. The results from the evaluation show that amongst other benefits, data mining makes root cause analysis more efficient, but also makes bug reporting in the target organisation more complete. We conclude that data mining techniques can be a significant asset in root cause analysis. The efficiency gains are significant in comparison to the manual root cause analysis which is currently being conducted at the target organisation. / Kilpailuedun säilyttämiseksi yritysten on pysyttävä ajan tasalla markkinoiden viimeisimpien kehityssuuntien kanssa. Massadata ja sen jatkojalostaminen, eli tiedonlouhinta, ovat tällä hetkellä mm. IT- ja markkinointialan muotisanoja. Esineiden internetin ja viidennen sukupolven matkapuhelinverkon (5G) yleistyessä tiedonlouhinnan merkitys tulee kasvamaan entisestään. Yritysten on kyettävä tunnistamaan luomansa massadatan merkitys omissa toiminnoissaan, ja mietittävä kuinka soveltaa tiedonlouhintamenetelmiä kilpailuedun luomiseksi. Matkapuhelinverkon tukiasemien vika-analyysi on haastavaa tukiasemien monimutkaisen luonteen sekä valtavan datamäärän ulostulon vuoksi. Tämän tutkimuksen tavoitteena on arvioida tiedonlouhinnan soveltuvuutta vika-analyysin edesauttamiseksi. Tämä pro gradu -tutkielma toteutettiin toimintatutkimuksen muodossa matkapuhelinverkon tukiasemia valmistavassa yrityksessä. Tämä pro gradu -tutkielma koostui sekä kirjallisuuskatsauksesta, jossa perehdyttiin siihen, kuinka tiedonlouhintaa on sovellettu vika-analyysissä aikaisemmissa tutkimuksissa että empiirisestä osiosta, jossa esitetään uudenlaista iteratiivista lähestymistapaa vika-analyysiin tiedonlouhintaa hyödyntämällä. Tiedonlouhinta toteutettiin Splunk -nimistä tiedonlouhintatyökalua hyödyntäen, mutta tutkimuksessa esitelty teoria voidaan toteuttaa muitakin työkaluja käyttäen. Tutkimuksessa louhittiin tukiaseman synnyttämiä lokitiedostoja, joista pyrittiin selvittämään, mikä tukiaseman ohjelmistokomponentti esti tukiasemaa saavuttamasta suorituskyvyllisiä laatuvaatimuksia. Tutkimuksen tulokset osoittivat tiedonlouhinnan olevan oivallinen lähestymistapa vika-analyysiin sekä huomattava etu työn tehokkuuden lisäämiseksi verrattuna nykyiseen käsin tehtyyn analyysiin.

Context: In recent years, health and fitness have drawn greater attention to consumers in China. The demand of wearable devices has risen and the number of potential customers is large. This study would like to explore if the wearable devices match customers’ desire and expectation, and what influence users’ behavioral intention to use wearable devices. Aim: This thesis aims to examine the acceptance of wearable devices, in particular, smart bands and dedicated healthcare applications, in order to find usage patterns, preferences with regard to product features, and the determining factors of users’ acceptance. Method: This study is a descriptive and explanatory research. First, a literature review on 1) wearable devices in healthcare, and 2) technology acceptance model and related models was conducted. Then, a research model with 11 hypothesizes was derived based on the technology acceptance model (TAM), unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), trust model, and technological personality construct. The research model and the hypotheses were tested by conducting a quantitative questionnaire survey in China. 158 responses were analysed using Partial Least Squares Structural Equation Modelling in smartPLS software package. Results: The factors affecting directly the user’ intention to use smart bands are: perceived usefulness, social influence, affinity, and compatibility. Trust and perceived ease of use affect behavioral intention indirectly through perceived usefulness.

In now-a-days competitive global markets, organizations are required to become more flexible and adaptable in order to survive in the rapidly changing business environment. The ability to innovate is touted to be the key factor for ensuring the continuity and increased competitiveness of organizations. However, many attempts to create and implement innovations in organizations turn out to be unsuccessful due to the fact that organizational culture is unsuitable for the innovation effort. This thesis contributes to the discussion of innovation supportive culture by identifying the most essential aspects of organizational culture related to organizations’ ability to innovate. It is argued, that despite the extensive research on the subject of organizational culture, the terminology and definitions are found to vary greatly within researchers, thus complicating the research subject. Nevertheless, organizational culture, and especially it’s aspects of innovative values, organizational climate and leadership, are identified as crucial components for successful creation and implementation of innovations.

Tietoliikenneverkot ja niissä toimivat protokollat ovat Internetin ydin. Ne muodostavat alla olevan putkiston joka mahdollistaa kaiken, mitä pidämme itsestäänselvyytenä, kun hyödynnämme Internetiä liiketoiminnassa sekä arjen työkaluna. Yleinen ihmisten tekemä trivialisointi, että Internet on sarja taianomaisia putkia, jotka kuljettavat tietoa on osuva kuvaus maallikolle. Viime aikoina pilvipalvelut-termi on vahvistanut ihmisten kuvaa Internet-jumalista pilvien päällä, jotka jakelevat sinulle suosikkisivustosi. Todellisuus on paljon maanläheisempi. Lähestymme aihealuetta Internetin loppukäyttäjän sekä sovelluskehittäjän näkökulmasta. Käymme läpi Internetin mahdollistavia protokollia, standardeja ja teknologioita, joita nykypäivän selainpohjaiset sovellukset ja Web-sivustot hyödyntävät. Näitä ovat sovelluskerroksen HTTP-, WebSocket-, ja WebRTC-protokollat, sekä JavaScript-, WebGL- ja WebComponents-selainteknologiat.

This thesis studied effort estimation in software development, focusing on task level estimation that is done in Scrum teams. The thesis was done at Nokia Networks and the motivation for this topic came from the poor estimation accuracy that has been found to be present in software development. The aim of this thesis was to provide an overview of what is the current state of the art in effort estimation, survey the current practices present in Scrum teams working on LTE L2 software component at Nokia Networks Oulu, and then present suggestions for improvement based on the findings. On the basis of the literature review, three main categories of effort estimation methods were found: expert estimation, algorithmic models and machine learning. Universally there did not seem to be a single best method, but instead the differences come from the context of use. Algorithmic models and machine learning require data sets, whereas expert estimation methods rely on previous experiences and intuition of the experts. While model based methods have received a lot of research attention, the industry has largely relied on expert estimation. The current state of effort estimation at Nokia Networks was studied by conducting a survey. This survey was built based on previous survey studies that were found by conducting a systematic literature review. The questions found in the previous studies were formulated into a questionnaire, which was then used to survey the current effort estimation practices present in the participating teams. 41 people out of 100 in the participating teams participated in the survey. Survey results showed that like much of the software industry, the teams in LTE L2 relied on expert estimation methods. Most respondents had encountered overruns in the last sprint and the most often provided reason was that testing related effort estimation was hard. Forgotten subtasks were encountered frequently and requirements were found to be both unclear and to change often. Very few had had any training on effort estimation. There were no common practices for effort data collection and as such, it was mostly not done. By analyzing the survey results and reflecting them on the previous research, five suggestions for improvements were found. These were training in effort estimation, improving the information that is used during effort estimation by collaborating with specification personnel, improving testing related effort estimation by splitting acceptance testing into their own tasks, collecting and using effort data, and using Planning Poker as an effort estimation method, as it fit the context of estimation present in the teams. The study shed light on how effort estimation is done in software industry. Another contribution was the improvement suggestions, which could potentially improve the situation in the teams that participated in the survey. A third contribution was the questionnaire built during this study, as it could potentially be used to survey the current state of effort estimation in also other contexts.

Useiden laitteiden käytön tuomien ongelmien ymmärtäminen kuuluu vuorovaikutuksen suunnittelun tämän hetken suurimpiin haasteisiin. Ihmiset omistavat kokoajan kasvavissa määrin interaktiivisia, digitaalisia laitteita, jotka kommunikoivat ja vaihtavat dataa keskenään. Tämä johtaa siihen, että käyttäjän on vaikea hahmottaa, miten hänen omistamansa laitteet käyttäytyvät keskenään. Tätä ilmiötä on tutkittu useiden tutkijoiden toimesta, ja he ovat pyrkineet luomaan ymmärrystä aiheesta erityisesti suunnittelijoiden tueksi. Tämän toteuttaakseen ovat alkaneet tarkastella useiden laitteiden ja ihmisten muodostamia systeemejä, kun perinteisesti fokus on ollut yhdessä käyttäjässä ja yhdessä laitteessa. Tällaisista systeemeistä useat tutkijat ovat alkaneet käyttää nimitystä ekologia, jonka juuret johtavat biologiaan. Mutta miksi ekogia kuvaa niin hyvin tällaisia systeemejä?

Kandidaatintutkielmani esittelee käyttäjäkokemuksen evaluointia lasten kanssa. Aihetta pohjustaakseni esittelen ensin, millä tavalla erityinen teknologian käyttäjäryhmä lapset ovat, mitä käyttäjäkokemuksella nykytietämyksen mukaan tarkoitetaan ja mitä käyttäjäkokemuksen evaluoinnista tähän mennessä on saatu selville. Aiheen juuret ovat ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksen tutkimuksessa, jonka tutkimus on ollut aktiivista 70-luvulta lähtien. Tiedeyhteisön kiinnostus lapsen ja tietokoneen vuorovaikutusta kohtaan alkoi 80- ja 90-lukujen vaihteessa. Käyttäjäkokemus jätti käytettävyyden tutkimuksen varjoonsa tiedeyhteisössä 2010-luvun alussa. Aihe on siis melko tuore eikä tiivistelmää lasten kanssa käytettävistä käyttäjäkokemuksen evaluointimetodeista toistaiseksi löydy. Tutkielmani tarjoaa katsauksen erilaisiin menetelmiin, esimerkiksi Fun Toolkit, Laddering ja Memoline sekä ohjeita käyttäjäkokemuksen evaluoinnin toteuttamiseen lasten kanssa. Siitä syystä tutkielmani voi olla hyödyllinen lapsille suunnattujen teknologisten tuotteiden tuotantoprosessissa henkilöille, jotka suunnittelevat tuotteiden evaluointia ja haluavat parantaa tuotteen tarjoamaa käyttäjäkokemusta.

Ohjelmoinnin oppimisen haasteet ovat johtaneet ohjelmointikurssien valtaviin keskeytysprosentteihin ja ohjelmointia pidetäänkin yhtenä haastavimmista tietojenkäsittelytieteen aihepiireistä. Tämän kuvailevan kirjallisuuskatsauksen tarkoituksena oli hahmottaa, mitä ohjelmoinnin oppimisen haasteita opiskelijat kohtaavat ja löytää ratkaisuja löydettyihin ongelmiin. Haasteet olivat moninaisia ja vahvasti kognitiiviseen psykologiaan liittyviä. Ohjelmoinnin opetus on vuosikaudet ollut perinteistä luentopainotteista opetusta. Opiskelijat eivät ole motivoituneita passiiviseen ohjelmoinnin opiskeluun. Opiskelijan motivaation puute on johtanut useisiin opiskeluhaasteisiin, jotka voidaan välttää itseohjatulla, aktiivisella ja yhteisöllistävällä ohjelmoinnin opetuksella.

The topic of this thesis is “Using open innovation to gain knowledge and technology”. Open innovation as a topic has been researched quite much but the different researches have not gathered all the most used obtaining methods to one research. I saw it fitting to gather the most used inbound methods together. The other researches usually focus on one or two methods and the advantages and disadvantages of different methods have not been gathered under one study. This bachelor’s thesis is a literature review in which I write about all inbound open innovation methods and what advantages and possible disadvantages they might have. The main findings in this research is how the different methods work and what kind of open innovation business models each method supports. This bachelor’s thesis could help companies to determine what kind of obtaining method to use if they would like to implement open innovation to their company’s business model.

Tämän tutkielman tarkoituksena oli selvittää pelialan ongelmia. Siinä tutkittiin myös muita pelialalle tyypillisiä piirteitä ja mitkä ovat yleisiä strategioita ja toimintatapoja videopelien tuottamisessa ja markkinoinnissa. Tutkimuskysymyksenä oli ”Mitkä ongelmat ovat pelialalle tyypillisiä?”. Tutkimus pohjautui aikaisemmin tehtyihin tutkimuksiin. Kirjallisuuskatsauksessa selvisi pelialan suurimman ongelman olevan projektien viivästyminen. Merkittävin syy tälle on vaatimusten epämääräisyys, joka osittain johtuu pelin kehityksen monialaisuuden aiheuttamista kommunikaatio-ongelmista ja osittain videopelien kehitykselle tyypillisestä ongelmasta, jossa hauskuus on vaikeasti määriteltävissä. Komponenttien käyttö on helpottanut pelinkehityksen kulujen vähentämisessä ja kommunikaatio-ongelmille on ehdotettu ratkaisuksi pelialalle yhteisen sanaston kehittämistä. Selvisi myös, että valmiiksi tunnettuihin pelisarjoihin kuuluvat pelit ovat tärkeässä roolissa sekä julkaisijan että konsolivalmistajan menestykseen.