Tiedolla johtaminen ymmärretään usein moderniksi ilmiöksi, joka perustuu digitaalisten järjestelmien, data-analytiikan ja tekoälyn hyödyntämiseen toiminnan johtamisessa. Todellisuudessa sen juuret ulottuvat tuhansien vuosien taakse. Jo muinaisessa Egyptissä kerättiin, havainnoitiin ja tulkittiin systemaattisesti tietoa ympäristöstä, jotta voitiin tehdä oikea-aikaisia ja tarkoituksenmukaisia päätöksiä erityisesti maanviljelyssä. Tämä vastaa tiedolla johtamisen määritelmää: kerättyä tietoa hyödynnetään organisaation toiminnan johtamisessa (Laihonen ym., 2013). Artikkeli tarkastelee muinaisen Egyptin esimerkin kautta, mikä tiedolla johtamisessa on muuttunut ja mikä on säilynyt samana. Vaikka nykyiset data-analytiikan ja tekoälyn työkalut ovat moninkertaistaneet tiedon käsittelyn nopeuden ja mittakaavan, keskeiset kysymykset ovat edelleen tuttuja: miten tietoa tulkitaan ja mikä on ihmisen vastuu päätöksenteossa. Historiallinen esimerkki asettaa nykyisen data-analytiikan ja tekoälyä koskevan keskustelun perspektiiviin.
Luonnonilmiöiden systemaattinen havainnointi
Muinaisessa Egyptissä keskeinen tiedonlähde oli ympäristö, jonka järjestelmällinen havainnointi ja mittaaminen olivat ratkaisevassa asemassa yhteiskunnan toiminnan ja kehittymisen kannalta. Taivaankappaleiden liikkeiden tarkkailu mahdollisti kalenterin kehittämisen sekä vuodenaikojen ennakoinnin. Esimerkiksi Sirius-tähden heliakkinen nousu toimi merkkinä Niilin vuotuisen tulvakauden alkamisesta (Nickiforov & Petrova, 2012). Kyse ei ollut pelkästään astronomisesta havainnosta, vaan ajallisesti kriittisestä viitepisteestä, joka ohjasi koko maatalousjärjestelmän rytmiä, resurssien käyttöä ja yhteiskunnallista organisointia (Kemp, 2006).
Niilin tulvakorkeutta seurattiin tarkasti, sillä se määritti sekä sadon määrän että verotuksen tason (Kemp, 2006). Jo noin 3500 eaa. vedenpinnan vaihtelua mitattiin nilometreillä (Kuva 1), jotka toimivat varhaisina mittausinstrumentteina (Biswas, 1967). Tulvakorkeuden systemaattinen seuranta mahdollisti tuotannon ennakoinnin ja hallinnollisen suunnittelun, mikä muistuttaa nykyaikaista ennakoivaa analytiikkaa (vrt. Järvenpää ym., 2022). Samalla vedenkorkeuden kirjaaminen loi edellytykset pitkän aikavälin vaihtelujen tunnistamiselle, käytännössä varhaiselle aikasarja-analyysille (Kondrashov ym., 2005).
Havaintojen rinnalla kehittyi myös kyky tallentaa ja hallita tietoa. Kirjoitusjärjestelmän synty liittyi tarpeeseen dokumentoida resursseja ja hallinnollista tietoa (Wilkinson, 1999). Näin muodostui varhainen tiedolla johtamisen malli, jossa havainnointi, kirjaaminen ja analysointi kytkeytyivät toisiinsa yhtenäiseksi kokonaisuudeksi.
Tieto päätöksenteon perustana
Kerättyä tietoa ei vain dokumentoitu, vaan sitä käytettiin aktiivisesti päätöksenteossa. Maanviljelytoimet, kuten kylvö ja sadonkorjuu, ajoitettiin havaintojen perusteella. Lisäksi hallinnolliset päätökset, kuten varastojen täyttö ja verotus, perustuivat ennusteisiin, jotka johdettiin havaintojen ja kerätyn tiedon pohjalta. (Mayoral & Olsson, 2025)
Kasteluviljely seurasi selkeää ja erittäin ennustettavaa vuosittaista rytmiä, joka oli sidoksissa Niilin tulviin. Tulvat alkoivat kesäkuussa ja olivat voimakkaimmillaan syyskuuhun asti (Silver, 2022). Sen jälkeen pellot kynnettiin, kylvettiin ja sato korjattiin helmikuussa, ja se varastoitiin usein yhteisön viljavarastoihin. Tämä osoittaa, että maataloustyöt ajoitettiin järjestelmällisesti havaittujen tulvien kulun mukaan. (Mayoral & Olsson, 2025)
Myös työvoiman organisointi, esimerkiksi suurten rakennusprojektien ajoitus, kytkeytyi ympäristön järjestelmälliseen havainnointiin ja sen tulkintaan. Tulvakauden aikana, jolloin maataloustyö oli rajoitettua, työvoimaa voitiin siirtää rakennushankkeisiin. (Fakidouma & Oguara, 2023) Näin luonnon rytmeihin perustuva ennakointi mahdollisti resurssien tarkoituksenmukaisen kohdentamisen, joka on keskeinen tavoite myös nykyisissä tiedolla johtamisen lähestymistavoissa.
Maanviljelyn tiedolla johtaminen menneisyydestä nykypäivään
Vaikka muinaisen Egyptin käytännöt ja työkalut olivat yksinkertaisempia kuin nykyiset analytiikkamenetelmät, peruslogiikka on säilynyt samana: havaintojen kerääminen, niiden systemaattinen tulkinta ja päätösten tekeminen tämän tiedon pohjalta.
Moderni data-analytiikka ja tekoäly ovat kuitenkin mullistaneet tämän prosessin nopeuden, tarkkuuden ja mittakaavan. Nykyisin organisaatiot voivat analysoida valtavia datamääriä reaaliajassa, tunnistaa monimutkaisia riippuvuuksia ja tuottaa ennusteita, jotka tukevat strategista ja operatiivista päätöksentekoa. Tekoälyjärjestelmät voivat automatisoida analyysia, vapauttaen asiantuntijoiden aikaa tulkintaan ja päätöksentekoon.
Teknologisesta kehityksestä huolimatta dataan perustuva päätöksenteko ei ole ongelmatonta. Jos data ei ole tarkkaa, uskottavaa, virheetöntä tai luotettavaa, niin tällöin mikään analyysi ei voi olla luotettava, vaikka analyysimenetelmä olisi kuinka hyvä (Wang ym. 1996). Samoin organisaatioiden kyky hyödyntää dataa riippuu kulttuurista, osaamisesta ja johtamisesta (Karaboga ym., 2023; Fosso Wamba ym., 2024; Szukits & Móricz, 2024).
Muinaisen Egyptin esimerkki muistuttaa, että data itsessään ei riitä – ratkaisevaa on se, miten sitä tulkitaan ja hyödynnetään. Sama pätee nykyisiin tekoälyratkaisuihin: niiden arvo syntyy vasta, kun ne kytkeytyvät osaksi organisaation toimintaa ja päätöksentekoa. Maanviljely tarjoaa tästä jatkuvuudesta erityisen havainnollisen esimerkin. Se on ollut kautta historian ala, jossa havaintojen, ennusteiden ja ajoituksen merkitys korostuu.
Data maanviljelyn päätöksenteon perustana
Muinaisesta Egyptistä alkanut systemaattinen havainnointi ja mittaaminen näkyy edelleen nykymaanviljelyssä, jossa datan kerääminen, jalostaminen ja analysointi ovat keskeisiä päätöksenteon välineitä. Viimeisten kolmen vuosikymmenen aikana älykkään maatalouden käytännöt ovat kehittyneet merkittävästi (Fragomeli ym., 2024; Islam ym., 2021) hyödyntämällä teknologioita, kuten esineiden internetiä (IoT), anturiverkostoja, big dataa, pilvipalveluita, tekoälyä (AI), kaukokartoitusta ja data-analytiikkaa. Tuore älymaatalouden tutkimus osoittaa, että maataloudesta kerätty monimuotoinen tieto kuten maaperämittaukset, sääaineistot, satelliittihavainnot ja droonikuvaus voidaan muuttaa käytännöllisiksi indikaattoreiksi ja päätöksenteon työkaluiksi (Kuva 2), jotka tukevat viljelijöitä kohti ennakoivampaa ja ilmastoviisaampaa toimintaa (Kukkamäki & Kunttu, 2025).
Tiedolla johtamista hyödynnetään myös HAMKin opiskelijaprojekteissa, joissa kehitetään käytännön ratkaisuja viljelijöiden arjen päätöksenteon tueksi. Esimerkiksi ProAgrian toimeksiantona toteutetussa projektissa opiskelijat analysoivat kauran DON‑toksiinipitoisuuksiin vaikuttavia tekijöitä ja loivat Power BI ‑pohjaisen työkalun, joka auttaa viljelijöitä tunnistamaan riskitekijöitä ja tekemään parempia, tietoon perustuvia valintoja (Jussila ym., 2026). Oppiminen perustuu kokeilemiseen, yhteistyöhön ja aitoihin toimeksiantoihin, joissa dataa käytetään osana ongelmanratkaisua (Järvenpää ym., 2024). Näiden projektien kautta data‑analytiikka ei jää teoreettiseksi ilmiöksi, vaan muuntuu konkreettiseksi päätöksenteon tueksi, joka voi parantaa esimerkiksi viljelyn laatua, turvallisuutta ja tuotantovarmuutta.
Ihminen tiedon keskellä
Muinaisen Egyptin ja nykyisten tekoälypohjaisten ratkaisujen välinen ero ei ole tiedon hyödyntämisen peruslogiikassa, vaan ajassa, mittakaavassa ja teknologisissa välineissä. Siinä missä muinaiset yhteiskunnat saattoivat rakentaa ymmärrystä sukupolvien mittaisen havainnoinnin varaan, nykyinen toimintaympäristö edellyttää yhä nopeampaa reagointia. Tämä herättää kysymyksen siitä, missä määrin ihmisen ajattelun ja päätöksenteon perusrakenteet kykenevät sopeutumaan jatkuvasti kiihtyvään tiedon käsittelyn tempoon. Historia muistuttaa, että tiedolla johtamisen keskiössä on aina ollut ihminen – ei tieto itsessään.
Lähteet
- Biswas, A. K. (1967). Hydrologic engineering prior to 600 BC. Journal of the Hydraulics Division, 93(5), 115–136.
- Fragomeli, R., Annunziata, A. & Punzo, G. (2024). Promoting the transition towards agriculture 4.0: a systematic literature review on drivers and barriers. Sustainability, 16(6), 2425. https://doi.org/10.3390/su16062425
- Fakidouma, P. & Oguara, P. O. (2023). Management Culture and Practice in Ancient Civilizations of Sumerian, Egypt, and Greek. IIARD International Journal of Economics and Business Management, 9, 71–78. https://doi.org/10.56201/ijebm.v9.no7.2023.pg71.78
- Fosso Wamba, S., Queiroz, M. M., Wu, L. & Sivarajah, U. (2024). Big data analytics-enabled sensing capability and organizational outcomes: assessing the mediating effects of business analytics culture. Annals of Operations Research, 333(2), 559–578.https://doi.org/10.1007/s10479-020-03812-4
- Islam, N., Rashid, M. M., Pasandideh, F., Ray, B., Moore, S. & Kadel, R. (2021). A review of applications and communication technologies for internet of things (Iot) and unmanned aerial vehicle (uav) based sustainable smart farming. Sustainability, 13(4), 1821.https://doi.org/10.3390/su13041821
- Jussila, J., Hero, L.-M., Ketola, L., Äikäs, A. & Pyhälämi, A. (in press). Data science meets agriculture: Student individual innovation competence development. RII Forum 2026 Proceedings.
- Järvenpää, A-M., Jussila, J. & Kunttu, I. (2022). Developing data analytics capabilities for circular economy SMEs by Design Factory student projects. In L. Bitetti; I. Bitran; S. Conn; J. Fishburn; E. Huizingh; M. Torkkeli; J. Yang (Eds.) Proceedings of the XXXIII ISPIM Innovation Conference “Innovating in a Digital World” [5-8 June 2022]. International Society for Professional Innovation Management. https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022100761350
- Järvenpää, A.-M., Jussila, J. & Äikäs, A. (2024). Muotoilulähtöistä koulutusta HAMKissa: data-analytiikkaprojektit esimerkkinä. HAMK Unlimited Journal, 30.5.2024.https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024051430647
- Karaboga, T., Zehir, C., Tatoglu, E., Karaboga, H. A. & Bouguerra, A. (2023). Big data analytics management capability and firm performance: the mediating role of data-driven culture. Review of managerial science, 17(8), 2655–2684.https://doi.org/10.1007/s11846-022-00596-8
- Kemp, B. J. (2006). Ancient Egypt: Anatomy of a Civilization. Routledge.
- Kondrashov, D., Feliks, Y. & Ghil, M. (2005). Oscillatory modes of extended Nile River records (AD 622–1922). Geophysical research letters, 32(10).https://doi.org/10.1029/2004GL022156
- Kukkamäki, J. & Kunttu, I. (2025). What is data-driven decision-making in climate-smart agriculture?. In In Proceedings of XXXVI ISPIM Innovation Conference, Bergen, Norway [15–18 June 2025]The International Society for Professional Innovation Management (ISPIM). https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026030518199
- Laihonen, H., Hannula, M., Helander, N., Ilvonen, I., Jussila, J., Kukko, M., Kärkkäinen, H., Lönnqvist, A., Myllärniemi, J., Pekkola, S., Virtanen, P., Vuori, V. & Yliniemi, T. (2013). Tietojohtaminen. Tampereen teknillinen yliopisto, Tietojohtamisen tutkimuskeskus Novi. http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-15-3058-6
- Mayoral, L. & Olsson, O. (2025). Floods, droughts, and environmental circumscription in early state development: The case of ancient Egypt. Journal of Economic Growth, 30(2), 271-305.https://doi.org/10.1007/s10887-024-09243-1
- Nickiforov, M.G. & Petrova, A. A. (2012). Heliacal rising of Sirius and flooding of the Nile. Bulgarian Astronomical Journal. 18(3), 53–62.
- Silver, M. (2022). Tutankhamonin salaisuudet: arkeologinen matka muinaiseen Egyptiin. Gaudeamus.
- Szukits, Á. & Móricz, P. (2024). Towards data-driven decision making: the role of analytical culture and centralization efforts. Review of Managerial Science, 18(10), 28492887.https://doi.org/10.1007/s11846-023-00694-1
- Wang, R. Y. & Strong, D. M. (1996). Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Journal of management information systems, 12(4), 5–33.https://doi.org/10.1080/07421222.1996.11518099
- Wilkinson, T. (1999). Early Dynastic Egypt. Routledge.
Kirjoittajat
Jari Jussila
Leading Principal Research Scientist
HAMK Design Factory
Laura Jussila
Laura Jussila on liiketoiminnan ja operatiivisen johtamisen asiantuntija ja itsenäinen toimija. Hän on koulutukseltaan liiketalouden tradenomi ja ammatillinen opettaja. Hän työskentelee organisaatioiden toiminnan kehittämisen ja johtamisen parissa.