Szolgáltatások

Az adattisztítás az adatok előkészítésének egyik legfontosabb fázisa, amelynek célja, hogy a bemeneti adatokat megtisztítsuk és felkészítsük az elemzésre vagy tárolásra.

Tranzakciós adatbázisainkban óhatatlanul tárolunk hibás, hiányzó vagy redundáns adatokat. Ez a tranzakció szemléletű IT-ban nem jelent problémát. 

A nem kellőképpen konszolidált adatok azonban problémákhoz vezethetnek az üzleti riportokban, elemzésekben, illetve még komolyabb problémát generálhatnak előrejelzés vagy matematikai modellezés esetén. 

Az adatok minőségének javítása érdekében számos technikát alkalmazunk (pl. Redundanciaszűrés, normalizálás, hiányzó adat ptólás, stb.) az adatbázis konszolidálása során.

Az adattisztítás mára már részben vagy egészben automatizált folyamat. Mivel a statisztikai riportáló-elemző rendszerek döntően már API-kon keresztül kapcsolódnak a tranzakciós adatbázisokhoz, fontos, hogy az adattisztítás is valós idejű folyamat legyen. 

Az adattisztítás – még inkább konszolidáció – feladatai közé tartozik az adatok értelmezésének karbantartása is. Ha pl. 1990. és 2000. között az országot 5 régióra osztottuk, de ez 2000. és 2010. között 6 régióra módosult, akkor a régi kódrendszert valamilyen módon meg kell feleltetnünk az új kódrendszernek és viszont. 

Az adattárház építése egy olyan folyamat, amelyben a különböző forrásokból származó adatokat egyetlen helyen gyűjtik össze, hogy könnyen hozzáférhetők legyenek a döntéshozók számára.

Az adattárházak építése során fontos, hogy a tervezési fázisban alaposan átgondoljuk a következőket:

• Milyen adatokkal dolgozunk?
• Hogyan strukturáljuk azokat?
• Milyen lekérdezésekre van szükségünk?
• Hogyan tudjuk ezeket a lekérdezéseket hatékonyak és gyorsan elkészíteni?

Az adattárházakban az adatokat tematikus, adott, a vállalatra szabott tárgykörök szerint rendezzük.

Az adattárházakban lévő adatok több forrásból származhatnak, mint például tranzakciós rendszerek, ügyfélkapcsolati rendszerek és egyéb külső adatforrások. Az adatok az adattárházba jellemzően adatfolyamokon keresztül juttatnak el, amely folyamat  lehetővé teszi, hogy az adatok valós időben kerüljenek át a vállalati rendszerbe.

Az adattárházakban az adatokat általában kimutatások, jelentések és BI dashboardok révén vizualizálják, ami megkönnyíti a döntéshozók számára az adatok értelmezését és a trendek azonosítását. Az adattárházak előnye, hogy az adatok konszolidáltak, strukturáltak és könnyen hozzáférhetők, ami segíti a hatékonyabb döntéshozatalt.

Az adattárház az adatokat szabványosított formára alakítva, egy helyre gyűjti és egységbe rendezve kezeli.

Az adattárházak építése komoly erőforrásokat igényel, beleértve az időt, a pénzt és az emberi erőforrásokat. A megfelelő tervezés és az adatmodell elkészítése azonban segíthet csökkenteni a költségeket és javítani a hatékonyságot.

Az adattárházak építése és karbantartása dinamikus folyamat, amely folyamatosan fejlődik az adatok és az üzleti igények változásainak megfelelően. Az adattárházak felépítése és működése azonban jelentősen javíthatja az üzleti döntések megalapozottságát és hatékonyságát.

Jó példa erre a folyamatra egy vállalat által épített adattárház, amelyben az összes ügyféladat, pénzügyi tranzakció, értékesítési adat és egyéb releváns információ tárolódik. Az adattárházat felhasználhatják az üzleti döntéshozatal során, például az értékesítési trendek elemzésére, a piaci igények felmérésére és a jövőbeli stratégiák kidolgozására.

Az adatbázis migráció az adatok átmozgatása egyik adatbázisból a másikba. A migráció célja lehet szoftverfrissítés, az adatbázisok összevonása vagy a nagyobb teljesítmény elérése.

A migráció folyamata magában foglalja az adatok alapos ellenőrzését és biztonsági mentését is. Az adatok migrálása során az adatbázisok közötti eltéréseket is figyelembe kell venni, mivel az adatok típusa és formátuma is eltérhet a két adatbázisban.

Az adatok migrálása a tervezés, a tesztelés és az implementáció fázisait foglalja magában. Időigényes folyamat lehet, amely hatással lehet az üzleti folyamatokra is, így sikeres végrehajtása érdekében fontos a tervezési fázis alapos kidolgozása és az adatok átadása utáni ellenőrzések végzése.

Az adatbázis migráció során szakértőink segítenek a felmerülő problémák megoldásában és gondoskodnak az új adatbázis minden szempontot kielégítő kiépítéséről is.

Mikor van szükség adatbázis migrációra? Például egy vállalat átköltözése egy új adatbázis-kezelő rendszerre, vagy a felhőalapú szolgáltatásra való áttérés esetén szükség lehet az adatok átköltöztetésére az eredeti adatbázisból. Az adatok átvitele során fontos a biztonság, az adatintegritás és az adatok pontos átvitele. A sikeres adatbázis migráció biztosítja a vállalat számára a folyamatos működést az új rendszerben, és adatainak biztonságos, hatékony kezelését.

Az API (Application Programming Interface) egy olyan eszköz, amely lehetővé teszi az alkalmazások közötti kommunikációt és az adatok megosztását. Az API-kat gyakran használják az adatok kezeléséhez, az adatok betöltéséhez és az adatok továbbításához.

Használatuk nagymértékben javíthatja az adatok menedzsmentjét, mivel lehetővé teszi az adatok egyszerűbb és hatékonyabb kezelését. Az API-k használatával az adatokat az alkalmazások közötti átjárhatóság növelhető, valamint lehetővé teszik az adatok automatikus szinkronizálását is.

Az API-k fejlesztése és használata fontos szerepet játszik az üzleti életben is. Az API-k lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy könnyen és hatékonyan oszthassák meg az adatokat az alkalmazásaik között, ezáltal javítva a hatékonyságot és a termelékenységet.

Az API-kkal kapcsolatos biztonsági kérdések megoldása érdekében fontos az adatok megfelelő titkosítása és az API-k hitelesítési eljárásainak megfelelő kezelése.

Fontos, hogy az API-kat megfelelően dokumentáljuk. Az API-kat rendszeresen tesztelni és frissíteni is szükséges, hogy biztosítsuk az optimális működést és a magasabb szintű adatbiztonságot.

Az API-k jelentős szerepet játszanak a vállalkozások digitális átalakulásában is. Az API-k segítségével a vállalkozások különböző alkalmazásokat és szolgáltatásokat integrálhatnak, ami segíti az üzleti folyamatok hatékonyabbá tételét és a rugalmasabb működést. Az API-k egyre fontosabb szerepet játszanak az adatbiztonság területén is.

Az API  lehetővé teszi, hogy más alkalmazások kapcsolódjanak az adatokhoz vagy szolgáltatásokhoz. Például egy cég létrehozhat egy API-t, amely lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy hozzáférjenek az adatbázisukhoz, például az ügyfél- vagy a termékadatokhoz. Az API lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy az adatokat integrálják az saját alkalmazásaikba, például a weboldalakra, az okostelefonos alkalmazásokra vagy a chatbotokra. Az API fejlesztésének célja a nyílt kommunikáció és az interoperabilitás biztosítása a különböző alkalmazások között, hogy javítsa az ügyfélélményt és növelje a hatékonyságot.

Az információ megléte önmagában nem elég, fontos hogyan használjuk fel a birtokunkban lévő adatokat, és az azokból megszerezhető tudást.

Még a legegyszerűbb oszlop vagy kördiagram is sokat segíthet az adatok eloszlásának vagy interakcióinak megértésében. „Egy kép többet mond 1000 szónál” tartja a közmondás.

Amíg 2000-ben még átlagosan 12,5 másodpercig tudtak egy dologra figyelni az emberek, a Microsoft egy új tanulmánya szerint napjainkban már csak átlagosan 8,25 másodpercig kötik le a figyelmünket egyes tartalmak.

A befogadási idő, és koncentrációcsökkenés miatt is fontos, hogy vizuálisan is megjelenítsük az adatokat, melyek így sokkal gyorsabban, és eredményesebben fogyaszthatóak a célközönségünk, munkatársaink, partnereink számára.

A vizualizációnak két fontos felhasználási területe van: az adatok feltárása, interpretálása és az eredmények – pl. matematikai modellezés eredményeinek – megjelenítése.

A módszer eredményessége annak köszönhető, hogy eltérő adatforrásokból, mint például a Google Analytics, közösségi média platformok, CRM rendszerek, céges belső rendszerek, saját adatbázisok, stb.  képes felépíteni dinamikus riportokat.

A data science alapú vizualizáció segítségével az adatokat érthetőbbé és könnyebben áttekinthetővé tehetjük. Például egy cég, amely adatokat gyűjt a termékeiről és értékesítési folyamatairól, létrehozhat egy interaktív dashboard-ot adataik megjelenítésére. Ez lehetővé teszi az értékesítési csapatok számára, hogy az adatokat különböző nézőpontokból vizsgálják meg, mint például az idő, a terület vagy az értékesítési csatornák szerint. Az interaktív vizualizáció segítségével az értékesítési csapatok könnyen azonosíthatják az értékesítési lehetőségeket és a trendeket, amelyek segíthetnek a döntéshozatalban. A data science alapú vizualizáció lehetővé teszi az adatok közötti összefüggések, trendek és minták felfedezését, amelyek segíthetnek a vállalatoknak hatékonyabbá tenni a működésüket.

Az előrejelzések szerepe a data science terén különösen fontos, mivel lehetővé teszik az üzleti döntések megalapozását a jövőre vonatkozó információk alapján. Az előrejelzések segítenek a vállalatoknak tervezni és felkészülni az esetleges jövőbeli kihívásokra.

Elkészítésük azonban bonyolult folyamat, amely statisztikai és matematikai módszereket igényel. Adatainkat alaposan fel kell készíteni, és megfelelő adatmodelleket kell kialakítani. Az előrejelzések hitelessége nagyban függ a megfelelő adatforrások kiválasztásától és az adatok megbízhatóságától.

Az előrejelzések elkészítésekor  többféle technikát lehet alkalmazni, mint például a regressziós analízist, az idősorok elemzését, a szimulációt és a gépi tanulást. A gépi tanulás az utóbbi időben különösen nagy előrelépést jelentett az előrejelzések területén, mivel lehetővé teszi a rendkívül bonyolult adathalmazok elemzését és előrejelzését. Ráadásul a gépi tanulás során az előrejelzés további emberi beavatkozás nélkül lesz napról-napra pontosabb. 

A matematikus által készített előrejelzés fontos attribútuma a becslés hibájának megadása. Az előrejelzés – a megadott megbízhatósággal együtt – már alkalmas a tényleges döntéstámogatásra. 

Előrejelzés szektorsemlegesen, választékos célokra készíthetők. Megbecsülhetjük az adott pillanatban rendelkezésre álló cashflowt, a várható selejtarányt, a lemorzsolódási rátát, egy beruházás várható megtérülését, vagy akár egy adózási lehetőség választásából várható előnyöket különböző fejlődési scenariók mellett. 

A vállalati előrejelzések segíthetnek a termelés optimalizálásában és a hatékonyság növelésében. Az adatokat felhasználva a vállalatok képesek előrejelezni a készletek mozgását és a beszerzési költségeket, amelyek segíthetnek a pénzügyi tervezésben. Adataik alapján a vállalatok könnyen azonosíthatják az erőforrásokat, amelyek a leginkább befolyásolják a vállalkozás sikerességét, és ennek megfelelően tervezhetik a befektetéseiket. Adataik elemzésével a vállalatok időben felismerhetik az esetleges problémákat, és megelőzhetik azok kialakulását, így javítva az üzleti eredményeiket.

Az adatok mennyisége és változatossága növekedésével a data science alkalmazása kulcsfontosságúvá vált az üzleti hatékonyság javítása szempontjából. Az adatok elemzése révén megválaszolható egyik legfontosabb kérdés: optimális-e az erőforrások kihasználása? 

Data science megoldások számos területen bevezethetők, de mind közül legfontosabb a fenti kérdés megválaszolása után az erőforrások optimális kihasználása érdekében elvégzett optimalizációs elemzési munka és az annak az eredményét a folyamatokba ütető automatizálás, folyamatvezérlés. 

A data science-ben az optimalizáció több területet is érinthet, beleértve az adatgyűjtést, az adatfeldolgozást, a modellezést és az eredmények értelmezését. Az adatok gyűjtése és előkészítése során az optimalizáció javíthatja a folyamat hatékonyságát, és csökkentheti a hibák és redundanciák előfordulását. Az adatfeldolgozás során a legmegfelelőbb algoritmusok és modellek kiválasztása révén az optimalizáció javíthatja az adatelemzés sebességét és pontosságát.

A modellek kiválasztása és finomhangolása is jelentős hatást gyakorolhat az optimalizációra. A megfelelő modellek kiválasztása és a paraméterek finomhangolása lehetővé teszi az algoritmusok hatékonyabbá tételét, és növeli az eredmények pontosságát és megbízhatóságát. Az eredmények értelmezése segíthet a döntéshozatalban, amely hatékonyabbá teszi az üzleti folyamatokat. 

Az optimalizáció számos előnnyel jár a vállalkozások számára, beleértve a hatékonyság javítását, a költségek csökkentését és a versenyelőny megszerzését. A data science területén az optimalizáció számos technikáját alkalmazzák, beleértve a lineáris programozást, a szimulációt, az optimalizálási algoritmusokat és a mesterséges intelligenciát.

Az optimalizációra számtalan példát lehet felhozni. Ide tartozik egy call-center hivás optimalizálás, amikor az operátorok múltbeli mutató alapján rendeljük az egyes kimenő hívásokat adott operátorhoz. Ugyancsak optimalizációs eljárás a rendelkezésre álló gépi és humán erőforrások összerendelése, szintén a múltbeli hatékonysági vagy minőségi mutatók alapján. Ugyancsak optimalizációról beszélünk, amikor folyamatainkat úgy szervezzük és vezényeljük, hogy a gyártási elemek mozgatása / raktározási időtartama minimális legyen. 

• A data science az adatok felhasználásával a valóság elemzésének és modellezésének tudománya. Az adatszimuláció a data science egyik legfontosabb eszköze, amely lehetővé teszi a valóságban előforduló események modellezését, mielőtt azok bekövetkeznének.
• Az adatszimuláció során az adatokat olyan modellekbe illesztjük, amelyek a valós világot reprezentálják. Ezek a modellek lehetnek matematikai egyenletek, szimulációs programok vagy mesterséges intelligencia algoritmusok.
• Az adatszimuláció lehetővé teszi az adatok felhasználását olyan kérdések megválaszolására, mint például „Mi történne, ha…?” vagy „Milyen hatással lehet egy változás az adott rendszerre?”. Ez a tudományág hasznos lehet számos területen, mint például a közlekedés, a gazdaság, az egészségügy és a környezetvédelem.
• Az adatszimuláció fontos szerepet játszik a döntéshozatalban is. A valós világ modellezése és az alternatív döntési lehetőségek tesztelése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy előre lássák, hogyan reagálnak a piac változásaira, és hogyan javíthatják a működésüket.
• Az adatszimulációhoz szükség van nagy mennyiségű adatokra, amelyek segítségével a modellek pontosabbá tehetők. Az adatok elemzése és azok megfelelően formázott felhasználása lehetővé teszi az adatszimuláció eredményeinek megbízhatóságát.
• Az adatszimulációhoz szükséges szoftverek és eszközök folyamatosan fejlődnek, és a számítási teljesítmény növekedése lehetővé teszi a bonyolultabb modellek futtatását. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fejlődése további lehetőségeket kínál az adatszimulációban, és lehetővé teszi a modellek még pontosabbá tételét.
• Az adatszimuláció használata azonban nem korlátozódik csak az üzleti világra. Az egészségügyben például lehetővé teszi a betegségek terjedésének modellezését, és segít a járványokkal szembeni védekezésben.
• Az adatszimuláció tehát egy rendkívül hasznos eszköz az adatok elemzésére és a valóság modellezésére. Az általa nyert eredmények segítségével jobban megérthetjük a világunkat, előre jelezhetjük a jövőt és hatékonyabban hozhatunk döntéseket.
• Az adatszimulációhoz szükséges adatok és modellek sokfélesége lehetővé teszi annak alkalmazását számos területen. Az üzleti világon kívül használják például a meteorológiai előrejelzéseknél is, hogy modellezze a jövőbeli időjárási viszonyokat, és segítsen előrejelzéseket adni.

Dashboardok tervezése során több szakmai szempontot kell összehangolni.

A tervezés az igény-oldalról indul, ami a probléma üzleti szintű megértését és az IT nyelvére való lefordítását jelenti. Ezen a ponton az üzleti elemzőké a fő szerep.

A rendelkezésre álló input adatok értelmezése és rendszerszintű megértése nélkül nem építhető fel az igényeket kiszolgáló riportáló környezet. A data architect és ETL fejlesztő felel ezekért a területekért.

Az input adatok kapcsán képet kell alkotnunk az adatok minőségéről, elérhetőségéről, frissítési gyakoriságáról, illetve a legfontosabb fordító és kapcsoló táblákról. Ezeken a feladatokon az adatbázis adminisztrátorok az ETL és BI fejlesztők közösen dolgoznak.

A dashbord-nak nemcsak funkcionálisan kell teljesnek lennie; eleget kell tenni esztétikai vagy éppen cégprofil követelményeknek; ki kell szolgálnia a felhasználói igények széles skáláját. A designer és user experience csapat felelőssége a dashboard ezen szempontok szerinti kialakítása.

A dashboard implementációja során lényegében alkalmazást fejlesztünk egy megfelelő szoftverkörnyezetben. Alapvetően két dashboard környezetet szolgálunk ki.

1. Microsoft Power BI: elsősorban adatvizualizációs eszköz, amely az integrálható R (és Python) alkalmazások révén lehetővé teszi modellezési eredmények megjelenítését is. Az MS Power BI négy hallatlanul nagy előnnyel rendelkezik
   1. Az MS-környezet miatt az autentikáció magától értetődő
   2. Szintén az MS környezet miatt a hihetetlen egyszerű az adatkapcsolat más MS adatforrásokkal (pl. Excel) vagy alkalmazásokkal (pl. Power Automate)
   3. A mobil eszközön való használhatóság nem igényel addicionális fejlesztést vagy költséget
   4. Az ár: ha egy cég Office 365-felhasználó, akkor a Power BI – jelenleg – minden további licensz-díj megfizetése nélkül rendelkezésére áll.
2. Shiny/R: adatelemző és –vizualizációs eszköz. Bármilyen data science feladat megoldható az R keretei között (néhány példa itt: (https://shiny.rstudio.com/gallery/). Az R-megoldások könnyen integrálhatók külső rendszerekhez, ezért kiválóan alkalmazhatók akár egyetlen modellezési probléma megoldására is.

A létrehozott dashboardok üzemeltetése során számos feltételt kell biztosítani.

Szükség van vagy lehet:

• Egy megbízható tudással és szerverparkkal rendelkező szolgáltatóra
• A szoftveres környezet megfelelő biztonsági szintű beállítására
• A mindig megfelelő – skálázható – sávszélességre. Röviden, egy legalább 99%-os rendelkezésre állásra
• A logfile-ok folyamatos monitorozására, szükség esetén a haladéktalan beavatkozásra
• A szükséges szoftver frissítésekre – a folyamatos üzemeltetés fenntartása mellett
• A megbízható és dokumentált mentésre és archiválásra, illetve esetenként:
• A Business Continuity Plan keretében tartalék rendszer biztosítására.

Több mint 20 éves üzemeltetési gyakorlattal a hátunk mögött számos Megbízó és Megbízott közötti üzemeltetési módozatot végig próbáltunk és alkalmaztunk sikeresen.

Az egyik legnagyobb ügyfelünket például – kérésére – a frankfurti Amazonon keresztül szolgáljuk ki, de képesek vagyunk dashboard megoldásainkat a legolcsóbb – ám a fenti elvárásokat ugyanúgy teljesítő – virtuális szerver környezetben is üzemeltetni.