contentSlug

type

ContentSlug_ContentQuery

slug

ContentPageContentQuery

content

trendingContent

query ContentSlug_ContentQuery(
  $contentSlug: String!
  $type: [ContentType!]
) {
  ...ContentPageContentQuery_13QmVO
}

fragment CompanyDetails_Content on Content {
  __isContent: __typename
  companies {
    name
    description
    pageUrl
    id
  }
}

fragment ContentBasicInfo on Content {
  __isContent: __typename
  id
  type
  title
  lang
  companies {
    viewerIsFollowing
    id
    name
    pageUrl
  }
  tags {
    viewerIsFollowing
    id
    name
    pageUrl
  }
  ...PublishingDetails
  ...Reactions
}

fragment ContentMetadata on Content {
  __isContent: __typename
  type
  title
  lang
  pageUrl
  alternatePageUrls: translations {
    __typename
    pageUrl
    lang
  }
  imgUrl
  description
  ... on Video {
    liveTime
    videoUrl
  }
  ... on Webcast {
    liveTime
    videoUrl
  }
}

fragment ContentPageContentQuery_13QmVO on Query {
  content(slug: $contentSlug, type: $type) {
    __typename
    id
    type
    title
    isPremium
    lang
    htmlBody
    summary
    companies {
      forum {
        latestPosts {
          ...ForumPosts
        }
      }
      name
      id
      viewerIsFollowing
      pageUrl
      defaultInstrument {
        isin
        id
        marketOpen
        marketClose
        marketplace {
          region
        }
        returns {
          total
        }
      }
    }
    tags {
      viewerIsFollowing
      id
      name
      pageUrl
    }
    createdAt
    ... on Video {
      liveTime
    }
    ... on Webcast {
      liveTime
    }
    slug
    ... on CompanyReport {
      reportUrl
    }
    ... on ThirdPartyCompanyReport {
      reportUrl
    }
    ... on StockExchangeRelease {
      reportUrl
    }
    ...ContentBasicInfo
    ...ContentMetadata
    ...PriceAndRecommendation_Content
    ...CompanyDetails_Content
    ...ReportLink_Content
    ...KeyFigures_Content
  }
  ...TrendingContent_1jQ2Cn
}

fragment ForumPosts on ForumPost {
  text
  likesCount
  url
  author
  postedAt
  authorImgUrl
}

fragment KeyFigures_Content on Content {
  __isContent: __typename
  companies {
    defaultInstrument {
      estimateData {
        modelType
        reportingCurrency
      }
      snapshot {
        transaction {
          date
          actualized {
            year
            quarter
            revenue
            revenueGrowth
            ebitAdjusted
            ebitReported
            ebitda
            enterpriseValue
            epsAdjusted
            dividend
            dividendYield
            sharePrice
          }
          estimates {
            year
            quarter
            revenue
            revenueGrowth
            ebitAdjusted
            ebitReported
            ebitda
            enterpriseValue
            epsAdjusted
            dividend
            dividendYield
            sharePrice
          }
        }
      }
      id
    }
    id
  }
}

fragment PriceAndRecommendation_Content on Content {
  __isContent: __typename
  createdAt
  companies {
    name
    pageUrl
    defaultInstrument {
      priceData {
        tradeCurrency
      }
      snapshot {
        priceData {
          date
          lastPrice
          tradeCurrency
        }
        transaction {
          date
          recommendation
          targetPrice
        }
        prevTransaction {
          recommendation
        }
      }
      id
    }
    id
  }
}

fragment PublishingDetails on Content {
  __isContent: __typename
  createdAt
  publishers {
    name
    imgUrl
  }
  authors {
    __typename
    id
    name
    slug
    imgUrl
    jobTitle
  }
  ... on Video {
    liveTime
  }
  ... on Webcast {
    liveTime
  }
}

fragment Reactions on Content {
  __isContent: __typename
  id
  reactionGroups {
    reactionType
    reactionsCount
    viewerReacted
  }
}

fragment ReportLink_Content on Content {
  __isContent: __typename
  type
  isPremium
  ... on CompanyReport {
    reportUrl
  }
  ... on ThirdPartyCompanyReport {
    reportUrl
  }
  ... on StockExchangeRelease {
    reportUrl
  }
}

fragment TrendingContent_1jQ2Cn on Query {
  trendingContent(type: ARTICLE) {
    __typename
    id
    title
    lang
    pageUrl
    createdAt
    type
    imgUrl
    companies {
      squareLogoUrl
      name
      id
    }
    authors {
      __typename
      imgUrl
      id
    }
    publishers {
      imgUrl
    }
  }
}


qpr-esittelee-tekoalypohjaisen-analyysin-joka-paljastaa-liiketoimintaprosesseihin-liittyvien-ilmioiden-juurisyyt-minuuteissa

__typename

title

isPremium

lang

htmlBody

summary

companies

createdAt

publishers

authors

reactionGroups

pageUrl

translations

imgUrl

description

QPR Software Oyj (QPR) on vuonna 1991 perustettu yksityisen ja julkisen sektorin organisaatioiden toiminnan kehittämiseen suunnattujen ohjelmistojen, ratkaisujen ja konsultointipalveluiden tarjoaja. Yhtiö on erikoistunut prosessilouhinta-, mallinnus- ja suorituskykyjohtamisen ohjelmistoihin ja ratkaisuihin. QPR on toimittanut tuotteitaan yli 50 maahan jälleenmyyjien kautta, mutta yhtiön jalansija on vahvimmillaan Suomessa.

Sitten olisi samojen kavereiden kommentit siitä, miten QPR voitti Santander Bank Polandin prosessilouhinnan asiakkaakseen.                    Inderes              QPR voitti Santander Bank Polandin prosessilouhinnan asiakkaakseen - Inderes    Kauppa on luonnollisesti yhtiölle positiivista, mutta loppuvuosi on normaalistikin yhtiölle vilkkainta aikaa myyntirintamalla.

Tässä on Aten ja Ronin kommentit siitä, miten QPR on voittanut asiakkaakseen amerikkalaisen varainhoidon ja sijoituspalveluiden toimijan.                    Inderes              QPR voitti uutta kauppaa Pohjois-Amerikassa - Inderes    Kauppa koskee sekä QPR ProcessAnalyzer- että QPR EnterpriseArchitect -ohjelmistoja

Tässä vielä tuore blogiteksti QPR:ltä liittyen tuohon tekoälyllä tehostettuun juurisyyanalyysiin:                   qpr.com              Introducing a Breakthrough in Process Mining: AI-Powered Root Cause Analysis...    We’re taking it to the next level with an AI-powered solution leveraging Snowflake’s machine learning capabilities.                              What This Means for Your Business Imagine answering questions like these in minutes, instead of weeks:   Manufacturing: Why are 30% of shipments delayed even though production times are the same?   Financial Services: Why do certain loan applications take three times longer even though all follow the same process?   Supply Chain: Why are supplier payments delayed even though invoices are approved on time?   These are the types of questions where the answers are now available at the click of a button.

Tiedotteesta poimittua: ”Olemme jo pitkään tarjonneet ainutlaatuisen juurisyyanalyysin, jota lukuisat asiakkaat ovat kiitelleet. Nyt viemme tekoälyn avulla tämän analyysin aivan uudelle tasolle. Tekoäly mahdollistaa useiden vaikuttavien tekijöiden automaattisen segmentoinnin ja syy-seuraussuhteiden tunnistamisen,” sanoo Matti Erkheikki, QPR Softwaren Chief Product Officer. Ratkaisu hyödyntää Snowflaken koneoppimiskyvykkyyksiä, joiden avulla voidaan tunnistaa juurisyyt mille tahansa prosessin ilmiölle nopeasti ja vaivattomasti. Tämä vähentää manuaalityötä ja nopeuttaa päätöksentekoa dataohjatusti.  Tällä AI-ominaisuudella siis nykyistä juurisyyanalyysia pystytään vielä parantamaan ja syventämään merkittävästi. Yhtiöltä on tulossa lähiaikoina blogitekstiä ja webinaaria siitä, mitä tämä konkreettisesti tarkoittaa.

QPR esittelee tekoälypohjaisen analyysin, joka paljastaa liiketoimintaprosesseihin liittyvien ilmiöiden juurisyyt minuuteissa QPR esittelee tekoälypohjaisen analyysin, joka paljastaa liiketoimintaprosesseihin liittyvien ilmiöiden juurisyyt minuuteissa | Kauppalehti

Tekoäly tulossa entistä enemmän osaksi prosessilouhintaa.

Tämä on sinulta hyvä nosto! Ja kuten toteat, monen yhtiön kohdalla heikkoa kasvua selitellään markkinatilanteella ja asiakkaiden päätöksenteon viivästymisellä. Harvemmin sitten myöhemmin todetaan, että asiakkaat tekivät lopulta päätökset ja ostivat kilpailijalta  Voihan hyvin olla, että tietyissä myyntikeisseissä QPR on mukana ihan vielä loppusuoralla, mutta lopulta sitten jää hopealle tai pronssille. Mutta sinänsä tuota kommenttia päätöksenteon lykkääntymisestä ei voi oikein validoida ulkopuolelta. QPR:n tapauksessa yhtiön hyvin pieni kokoluokka tekee myös täysin vedenpitävien johtopäätösten tekemisen vaikeaksi, kun muutamalla isommalla diilillä kehitys voisi näyttää hetkellisesti taas jo huomattavasti paremmalta kuin mitä nyt on viime aikoina nähty. Pidemmän päälle, mikäli kasvu ei lähde kiihtymään, voidaan myös vahvemmin todeta ongelmia olevan yhtiön kilpailukyvyssä. Yhtiöhän on viime vuosina kertonut uusista asiakasvoitoista ja ihan globaalisti merkittävät yhtiöt käyttävät QPR:n prosessilouhintaratkaisua. Siinä mielessä tuote vaikuttaisi olevan teknisesti kilpailukykyinen. Raporteissa on kuitenkin moneen otteeseen nostettu esiin se, että yhtiön pieni koko ja rajalliset resurssit ovat yhtiölle kilpailuhaitta, kun myyntiin ja markkinointiin ei voida mitenkään panostaa samalla tavoin kuin suuret jättikilpailijat.

QPR Software

 QPR SOFTWARE OYJ LEHDISTÖTIEDOTE 11.11.2025 KLO 9 QPR Software on julkaissut tekoälypohjaisen juurisyiden analyysin (Root Cause Analysis) osana QPR ProcessAnalyzer -ohjelmistoa. Uusi toiminnallisuus...

&nbsp;QPR SOFTWARE OYJ&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; LEHDISTÖTIEDOTE&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;11.11.2025 KLO 9&nbsp;QPR Software on julkaissut tekoälypohjaisen juurisyiden analyysin (Root Cause Analysis) osana QPR ProcessAnalyzer -ohjelmistoa. Uusi toiminnallisuus paljastaa liiketoimintaprosessien tehottomuuksien syyt ja asioiden väliset riippuvuudet minuuteissa hyödyntäen tekoälyä ja koneoppimista QPR:n edistyksellisessä prosessilouhintateknologiassa.Innovaatio vie prosessianalyysin uudelle tasolle: nyt organisaatiot näkevät paitsi mitä prosesseissa tapahtuu, myös miksi se tapahtuu – ja miten niitä voidaan parantaa.”Olemme jo pitkään tarjonneet ainutlaatuisen juurisyyanalyysin, jota lukuisat asiakkaat ovat kiitelleet. Nyt viemme tekoälyn avulla tämän analyysin aivan uudelle tasolle. Tekoäly mahdollistaa useiden vaikuttavien tekijöiden automaattisen segmentoinnin ja syy-seuraussuhteiden tunnistamisen,” sanoo Matti Erkheikki, QPR Softwaren Chief Product Officer.Ratkaisu hyödyntää Snowflaken koneoppimiskyvykkyyksiä, joiden avulla voidaan tunnistaa juurisyyt mille tahansa prosessin ilmiölle nopeasti ja vaivattomasti. Tämä vähentää manuaalityötä ja nopeuttaa päätöksentekoa dataohjatusti.”Yhdistämällä prosessilouhinnan ja tekoälyn viemme asiakkaidemme operatiivisen tehokkuuden uudelle tasolle – kohti tulevaisuutta, jossa prosessit optimoituvat reaaliajassa,” sanoo Heikki Veijola, QPR Softwaren toimitusjohtaja.&nbsp;Lisätietoja:QPR Software OyjHeikki VeijolaToimitusjohtajaPuh. +358 40 922 6029&nbsp;QPR Software lyhyestiQPR Software (Nasdaq Helsinki) on johtava toimija Digital Twin of an Organization (DTO) -teknologiassa ja yksi maailman edistyneimmistä prosessilouhinnan ohjelmistoyhtiöistä. Yhtiö innovoi, kehittää ja toimittaa ohjelmistoja organisaatioiden toiminnan analysointiin, seurantaan ja mallintamiseen. Lisäksi QPR tarjoaa asiantuntevia konsultointipalveluita varmistaakseen asiakkailleen täyden hyödyn ohjelmistoista ja niihin liittyvistä menetelmistä.www.qpr.com/fi&nbsp;JAKELUKeskeiset tiedotusvälineetwww.qpr.com/fi/