Diagnostic Machine Learning Evaluation: A Business-Oriented Framework for Organizational Contexts: Moving Beyond Technical Optimization to Stakeholder-Aligned Assessment

Abstract

Machine learning model evaluation in organizational contexts presents complex challenges that extend far beyond traditional technical performance metrics. Current evaluation frameworks, including established methodologies such as CRISP-DM and emerging automated machine learning approaches, demonstrate systematic inadequacies in addressing the multifaceted realities of business machine learning adoption. These frameworks predominantly emphasize predictive accuracy and computational efficiency while systematically undervaluing organizational constraints, stakeholder expectations, and contextual factors that determine real-world implementation success. This thesis addresses this critical gap through investigating how machine learning model evaluation frameworks can be adapted to better reflect business-specific needs, constraints, and values. The research employed an abductive methodology involving seven semi-structured expert interviews with participants representing diverse organizational roles (executives and practitioners) across multiple sectors including manufacturing, consulting, and finance. The investigation revealed fundamental disconnections between theoretical evaluation approaches and organizational implementation realities. The empirical analysis uncovered three critical insights that necessitated paradigmatic re-conceptualization of evaluation frameworks. First, organizational context systematically determines evaluation priorities rather than simply providing background conditions. Second, persistent "translation gaps" exist between executive strategic priorities and practitioner implementation realities, requiring coordination mechanisms rather than standardization solutions. Third, competing organizational priorities create permanent trade-offs that require navigation support rather than optimization resolution. These findings led to the development of a three-layer diagnostic framework comprising Strategic Context Assessment, Translation Interface, and Multi-Dimensional Assessment Core. This framework represents a fundamental theoretical shift from prescriptive optimization models toward adaptive diagnostic tools that accommodate organizational heterogeneity while maintaining analytical rigor. The framework employs an innovative color-coded pathway system that connects organizational context assessment to appropriate trade-off navigation and selective dimensional emphasis. The study's theoretical contributions advance machine learning evaluation theory by establishing diagnostic evaluation as organizationally embedded practice, revealing translation gaps as systematic organizational phenomena, and reconceptualizing frameworks as coordination infrastructure rather than decision optimization tools. Practical implications include guidance for strategic leadership, operational management, and cross-functional collaboration in developing context-appropriate evaluation capabilities.

Koneoppimismallien arviointi moniulotteisemmassa organisaatiokontekstissa asettaa monimutkaisia haasteita, joihin perinteiset tekniset suorituskykymittarit eivät aina pysty vastaamaan. Nykyiset arviointikehykset mukaan lukien vakiintuneet menetelmät kuten CRISP-DM sekä uudemmat AutoML-lähestymistavat osoittautuvat järjestelmällisesti riittämättömiksi kuvaamaan liiketoimintalähtöisen koneoppimismallien käyttöönoton moniulotteista todellisuutta. Näissä kehyksissä korostuvat ennustetarkkuus ja laskennallinen tehokkuus, samalla kun ne järjestelmällisesti aliarvioivat organisaation rajoitteet, sidosryhmien odotukset ja kontekstuaaliset tekijät, jotka määrittävät onnistuneen käytännön toteutuksen. Tämä diplomityö keskittyy tähän kriittiseen aukkoon tutkimalla, kuinka koneoppimismallien arviointikehyksiä voidaan mukauttaa paremmin vastaamaan liiketoimintakohtaisia tarpeita, rajoitteita ja arvoja. Tutkimuksessa hyödynnettiin abduktiivista tutkimusotetta, jossa toteutettiin seitsemän puolistrukturoitua asiantuntijahaastattelua eri organisaatiotasoja edustavien osallistujien kanssa. Osallistujat edustivat useita toimialoja, mukaan lukien valmistava teollisuus, konsultointi ja finanssiala. Tutkimus paljasti keskeisen ristiriidan teoreettisten arviointimallien ja organisaatioiden käytännön todellisuuden välillä. Empiirinen analyysi tuotti kolme keskeistä havaintoa, jotka edellyttivät arviointikehysten paradigmaattista uudelleenajattelua. Ensinnäkin organisaatiokonteksti määrittää arvioinnin painopisteet systemaattisesti, minkä vuoksi sitä ei tulisi ajatella pelkkänä taustatekijänä. Toiseksi organisaation eri tasojen erityisesti johdon strategisten prioriteettien ja käytännön toteuttajien realiteettien välillä esiintyy pysyviä "käännösaukkoja", jotka vaativat koordinaatiomekanismeja pelkän standardisoinnin sijaan. Kolmanneksi kilpailevat prioriteetit synnyttävät pysyviä kompromisseja, joita ei voida ratkaista optimoinnilla, vaan ne edellyttävät navigointia tukevia diagnostisia rakenteita. Näiden havaintojen pohjalta kehitettiin kolmitasoinen diagnostinen viitekehys, joka koostuu seuraavista osa-alueista: strategisen kontekstin arviointi, käännösrajapinta ja moniulotteinen arviointiydin. Kehys edustaa perustavanlaatuista teoreettista siirtymää preskriptiivisistä optimointimalleista kohti mukautuvia, diagnostisia työkaluja, jotka huomioivat organisaatioiden heterogeenisuuden ja säilyttävät samalla analyyttisen jäsenneltyyden. Viitekehyksessä hyödynnetään värikoodattua polkujärjestelmää, joka yhdistää kontekstiarvion relevanttiin kompromissien navigointiin ja ulottuvuuksien painotukseen. Tutkimuksen teoreettiset kontribuutiot kehittävät koneoppimisen arviointiteoriaa kolmella tavalla: ne asemoivat diagnostisen arvioinnin organisaatioon kiinnittyneenä käytäntönä, tunnistavat käännösaukot systemaattisina rakenteellisina ilmiöinä ja määrittelevät arviointikehykset uudelleen päätöksenteon optimointityökalujen sijaan organisaation sisäisinä koordinaatioalustoina. Käytännön vaikutukset ulottuvat strategisesta johtamisesta operatiiviseen toteutukseen ja poikkitoiminnalliseen yhteistyöhön tarjoten välineitä kontekstisidonnaisten arviointikyvykkyyksien kehittämiseen.