Category

Data Visualization

Dél-Korea vagy Olaszország sorsára jutunk? Nem csak rajtunk múlik!

By | Big Data, Cloudera, Data Visualization, Machine Learning, Python, Spatial data | No Comments

A kezdeti nehézségek ellenére meglehetősen jól alkalmazkodtunk a körülményekhez és – bár a többség számára nehezen érzékeltethető – de az IT világában igenis folyik a munka. Sok esetben meglehetősen hatékonyan. Egyik véglet, amikor munka közben négy gyereket kell menedzselni egy 80 nm-es lakásban, ahol a 2 nm-es erkélyre lehet maximum kimenni, a másik végleg a szingli életmód egy belvárosi lakásban, ahol hetek óta senkivel sem találkozol. Mindkettőre könnyű példát találni. Meggyőződésem, hogy egyik sem tartható fenn huzamosabb ideig anélkül, hogy valakinek az idegállapota ne változzon jelentős mértékben. Az erőjelzések alapján azonban a jelenlegi állapot hosszú hetekig még fenn marad, hiszen ha lazítanak a szabályokon, akkor a vírus terjedése elindul. Idén tehát valószínűleg sokaknak elmarad a nyár vagy a saját lakás/kertre, esetleg nyaralóra, de mindenképp szűk családi körre koncentrálódik.

Hatékony járványkezelés, lehetséges?

A híreket olvasva kerestem példákat, hogy más országokban mi a helyzet. Azt már tudjuk, hogy hogyan ne kezeljük a helyzetet, látva az olaszországi, spanyol és francia példákat, ahol százak halnak meg naponta a vírustól. Vajon azt tudjuk hogyan lehetne másképp, jobban kezelni, hogy a vírus ne terjedjen, ugyanakkor a korlátozások se legyenek ilyen drasztikusak? Van erre példa, méghozzá Dél-Korea.

Dél-Koreában ugyan több, mint 9200 fertőzést regisztáltak (2020. március 26-dikai adat), a lakossághoz és a népsűrűséghez mérten ez egyáltalán nem sok. A megdöbbentő azonban, hogy milyen gyorsan úrrá lettek a vírus terjedésén: február 20-dikán regisztálták hivatalosan az első fertőzötteket és március 4-dikén már meg tudták törni a lendületet, majd 8-dikán újra egy törés, március 12-dike óta pedig átlagban, kevesebb, mint 100 új esetet regisztrálnak naponta.

Sum Cases South Korea COVID-19
Daily Increase South Korea COVID-19

A Wikipédia szerint Dél-Korea lakossága körülbelül 51 millió fő, 1960 óta megduplázódott. (Érdekesség, hogy eközben, a hasonló népességű Irán lakossága majdnem megháromszorozódott.) Földrajzilag szomszédos Kínával (ahonnan a vírus elindult), de közvetlen szárazföldi kapcsolata Kínával nincs. Szárazföldi kapcsolata Észak-Koreán keresztül van, Észak-Korea zártsága miatt arra viszonylat kevesen járnak. Így a határai jól kontrollálhatóak, vizi és légi kikötőkre korlátozódnak. Azonban nem ennek a sajátos helyzetnek köszönhetik, hogy ilyen jól kordában tudták tartani a vírus terjedését. A háborút még ők sem nyerték meg, de sok csatát már megnyertek és jók a kilátásaik a végső győzelemre.

A Max Fisher NYT újságírójának beszámolója alapján Dél Korea a felkészültségének és a hihetetlen professzionizmussal végrehajtott “hadműveletének” köszönheti a hatékony védekezését. A “hadművelet” négy fontos részből áll:

  • Gyors beavatkozás, még a krízishelyzet kialakulása előtt (Lee Sangwon, an infectious diseases expert at the Korea Centers for Disease Control and Prevention said: “We acted like an army,”)
  • Korai tesztelés, gyakran és biztonságosan (hogy nehogy az orvos/nővér is megbetegedjen)
  • Kapcsolatok követése, izolálása és megfigyelése
  • Lakosság segítségül hívása, bevonása

Ezen pontok egyike sem egyszerű önmagában, de mind a négy pont hatékony végrehajtása és összehangolása nagyon komoly felkészültséget feltételez. Dél Koreában valószínűleg tanultak a 2002-2004-es első SARS hullámból. Sajnos vagy szerencsére abból Magyarország, de még a teljes Európa is majdnem kimaradt, az EU-ban mindössze Franciaországban volt halálos áldozata és a legtöbb országban hivatalosan nem is jelent meg a fertőzés. Dél-Koreában viszont igen, igaz csak 3 igazolt esetben.

Ennél is talán fontosabb a 2012-ben kirobbant Közel-keleti légyúti szindróma (MERS) járvány, ami Dél Koreát 2015-ben érte el és “küldött” közel 6800 főt karanténba.

MERS Worldwide
MERS in South Korea

Forrás: https://en.wikipedia.org/wiki/2002%E2%80%932004_SARS_outbreak

Feltehetőleg ez készítette fel az koreai hatóságokat, hogy hogyan kell védekezni egy világjárvány ellen, hogyan védjék meg a lakosságot, főként az a ~13,6%-ot (~7 millió embert), aki 65 éven feletti.

Az első két pont (gyors beavatkozás, gyors döntéshozatal, jó stratégia megalkotása és a korai tesztelés) abszolút a felkészültségről szól. (Van-e például a raktárban tömegesen olyan teszt, ami kimutatja a vírust.) A negyedik pont számomra evidens egy hatékonyam működő társadalomban a tájékoztatás, a kommunikáció nagyon fontos, hiszen bármit kitalálhatsz, ha az embereket nem tudom magad mellé állítani, akármilyen jó is az ötlet, nem fog működni.

Technológia jelentősége a járványkezelésben

A harmadik pont az ami engem érdekel, technológiai szempontból ez a legérdekesebb. Hogyan tudunk egy 51 millió fős lakosságot hatékonyan lekövetni, izolálni és megfigyelni?

A válasz nem is olyan bonyolult az adatok világában. Egyrészt nem 51 millió embert kell egyszerre megfigyelni, csak azt, aki közvetlen kapcsolatba kerül olyan emberrel, aki fertőzött. Miután a tömeges teszteléssel hatékonyan beazonosították egy adott területen, hogy ki a fertőzött és ki nem, már csak azokra kellett koncentrálniuk, aki fertőzött. A mobil telefonok világában nem technológiailag nem túl bonyolult lekövetni, hogy ki merre jár. A Google Maps Timeline-on például most is meg tudom nézni, hogy két éve március 15-dikén éppen merre jártam. Sőt még azt is, hogy mivel közlekedtem: gépkocsi, kerékpár vagy gyalog. Persze ez nem mindenkinél engedélyezett és egy más kérdés az, hogy kivel osztom meg, de a mozgás követése évekre visszamenőleg adott, hiszen egy globális helymeghatározó eszközt hordanak az emberek a zsebükben, aminek neve: okostelefon. Mindegy, hogy Android vagy iOS, legfeljebb az a különbség, hogy melyik gyártó szerverére küldi az adatokat, ha nincs ez a funkció letiltva.

Maps Timeline Example

Magyarországi helyzetkép

Jelenleg 5,3 millió (~57,4%) okostelefon használó van Magyarországon, úgyhogy ezzel még nem oldottuk meg fertőzöttek követését, csak nagyjából minden másodikét, feltételezve, hogy megkapjuk az engedélyt az adatok beszerzésére.

A GPS korrdináták követésén kivül van azonban egy nem közismert, de más kontextusban gyakran használt megoldás. Bárkinek a mozgása, aki mobiltelefont használ a mobil hálózaton keresztül, ha nem GPS pontossággal, de lekövethető. Az adatok magyarországi használata nem is példa nélküli, a Nemzeti Turisztikai Ügynökség például vásárolt és elemzett ilyen adatokt nem is olyan régen.

A pontosság a hálózat sűrűségétől és a beállításaitól persze nagy mértékben függ, de a célnak megfelelő és azt a tévhitet is el kell vetni, hogy csak azok a mobil telefonok követhetőek le, amelyek éppen hívásban vannak. Minden bekapcsolt állapotú mobiltelefon lekövethető. Erre egyébként a hazai mobilszolgáltatók céges gépjárműflotta követésére már több, mint 10 éve nyújtanak szolgáltatást (Mobil Flotta, Flotta Helymeghatározó vagy Flottakövetés).

Itt jön képbe a BigData

Tegyük fel, hogy az adatok elérhetőek. Innentől egyszerűen csak össze kell vetnünk a koordinátákat időben és térben és le kell fejlesztenünk az algoritumust, ami akár valós időben megmondja, hogy egy kiválaszott időpontban ki találkozhatott az útja során fertőzött személlyel. Ha ezt a megfigyelt körnél automatikusan végezzük az elmúlt két hétre, akkor az eredmény a másodperc töredéke alatt lekérdezhető.

Az adatok hatékonyt tárolását számos Big Data megoldás támogatja, a kapacitáshiányban nem szenvedünk a felhőmegoldásoknak (például AWS, Azure, GCP) köszönhetően, de ha például ez nemzetbiztonsági kockázatot jelent, akkor építhetünk magunknak Hadoop rendszert, például egy on-prem Cloudera clustert, amit “olcsó” hardveren üzemeltethetünk és tárolhatunk benne akár petabyte (10^15 byte) méretű adathalmazt is, amelyet másodpercek alatt fel lehet dolgozi.

Megtalálni a megfigyelt személy útját keresztező személyeket nem triviális. Számos oldalról meg lehet közelíteni és kis kutatással, kész algoritmust is találhatunk az Interneten, például itt. Az algoritmus (akármilyen hatékony is) feldolgozókapacitást igényel, de ez 2020-ban szintén nem lehet akadály. Megfelelően méretezett on-prem clusteren vagy a felhőben elérhető a megfelelő “processing capacity”. Sőt manapság már a tárolás és a feldolgozás nem feltétlenül kell egy helyen legyen, “csak” a két hely között mozgatott adatmennyiségre kell figyelni, hogy a hatékonyság ne vesszen el. Költséghatékonyan megoldani persze semmit sem egyszerű, de nem is lehetetlen. Minden technológia és tudás is adott hozzá a csapatunkban.

Az algoritmus eredménye birtokában, akár a fertőzési valószínűséget számító Machine Learning modellekkel, SMS formájában értesíthető minden potenciálisan éritett személy és beirányítható egy tesztközpontba.

Személyiségi jogok

A járványkezelés kapcsán sokszor felmerül a személyiségi jog kérdésköre, úgy ahogyan bármilyen üzleti célú adatgyűjtés, BigData és Machine Learning alkalmazása kapcsán is.

Véleményem szerint a járványkezeléssel kapcsolatban, ahol a hatékonyság elmaradása emberéleteket követelhet – szemben mondjuk egy üzleti alkamazással, ahol “egyedül” a profit áll szemben a jogokkal – a társadalomi igény magasabb szintent kell, hogy képviseljen, mint az egyén személyiségi joga.

Ettől a morális vitától függetlenül, a vázolt technológiai megoldás, a cellainformációkon alapuló kontakt kutatás anonimizált módon tudna zajlani. A szolgáltatók az adatvagyonnal jelenleg is rendelkeznek és úgy vélem, hogy az adotok anonimizált “átadása” egy központi járványkezelő szerv számára semmilyen törvényi akadályt nem sértene, de ennek a kérdésnek a megválaszolása természetesen már a szakjogászok feladata.

Hogyan tovább?

A koronavírus kapcsán talán már késő egy ilyen megoldás megvalósítása, de addig érdemes a témát napirenden tartani, amíg forró, hiszen egy esetleges következő járvány során a megvalósításba fektetett költségek elenyészőek ahhoz képest, hogy akár a társadalom az emberéleteken keresztül, akár a gazdaság a szigorú és hosszan tartó korlátozások határása mekkora károkat szenvedhet el. 

A dél-koreai példából is jól látható, hogy ha erre valaki fel van készülve és tömegesen, hatékonyan tudja végrehajtani a védekező intézkedéseket, akkor a járvány komolyabb korlátozások nélkül, meglehetősen rövid idő alatt kordában tartható.

Azt hiszem egyik ország sem kezelheti másként a helyzetet, legfeljebb ellaposíthatja a szigorú intézkedésekkel a vírus terjedésést, és elodázhatja ezeket a feladatokat. Hosszú távon – véleményem szerint – ez a rendkívüli állapot nem fenntartható anélkül, hogy komolyabb – nem feltétlenül közvetlenül a vírus okozta – károkat szenvedjünk. Így vagy úgy, mindenesetre jobb ha megtanulunk mindezzel együtt élni.

Megjósoljuk, hogy megjósolják – Facebook Prophet

By | Big Data News, Business, Data Science, Data Visualization | No Comments

Az elmúlt hetekben alapjaiban forgatta fel társadalmunkat és világról – különösen annak biztonságáról – alkotott képünket a Kínából indult koronavírus-járvány, és persze a globális felmelegedés témája is folyamatosan foglalkoztatja a közvéleményt.

A 21. században egyre nagyobb jelentőséggel bírnak és egyre pontosabbak a különböző prognózisok. Vajon az ezek mögött álló előrejelző algoritmusok tényleg alkalmasak arra, hogy megbízható információkkal szolgáljanak például az időjárásról, a közúti forgalom, esetleg a részvényárfolyamok alakulásáról, vagy akár a járványok terjedéséről? Erre is választ keresünk a Facebook Prophet gyakorlati bemutatásán keresztül.

Nem kérdés, hogy mindennapi életünket egyre jobban befolyásolják a különböző előrejelző algoritmusok. Elég, ha csak az időjárás-előrejelzésre, a forgalmi prognózisokra vagy a részvényárfolyamok előrejelzésére gondolunk. „Vajon milyen idő lesz holnap? Ha holnap arra indulok kocsival, vajon dugóba kerülök? Vajon most érdemes beszállni ebbe az üzletbe?” – annyira gyakorlatias kérdések ezek, hogy akár az elmúlt fél órában is hallhattuk volna valakitől, vagy akár mi magunk is feltehettük volna bármelyiket.

Még ha nem is tudatosul bennünk, számos előrejelzést „futtatunk” magunk is: korán indulunk, hogy legyen hely a munkahelyi parkolóban, hogy ne kelljen sorba állni a menzán; esetleg megpróbáljuk egy korai vagy éppen késői hazaindulással a dugót elkerülni; és így tovább. Mindez tapasztalataink alapján az esetek többségében működik is, ha pedig tévedünk, olyan nagy kockázattal jellemzően nem jár.

Amikor az adatok jóslásának következménye van

Az üzleti életben az előrejelzések ennél sokkal racionálisabban működnek, és persze nagyobb téttel is bírnak. A forgalmi adatok előrejelzése például egy rendszerüzemeltetéssel foglalkozó vállalatnál kulcsfontosságú. Még ha tudnák is úgy méretezi a rendszereiket, hogy azok az elképzelhető legnagyobb forgalmat is elbírják, nem lenne költséghatékony azt mindig a maximális kapacitáson üzemeltetni. Ehelyett inkább a korábbi minták alapján próbálják megbecsülni a várható forgalmat, és az IT-infrastruktúrát az előrejelzéshez méretezni. Szerencsére az elasztikus skálázhatóság ma már nem probléma.

Egy call centernél sem mindegy, hogy mikor hány operátor dolgozik. Az sem volt mindegy, hogy a 2000-es évek derekán a telekommunikációs vállalatok mekkorának becsülték az év végi SMS-forgalmat, hiszen köztudott volt, hogy akkortájt az rövid szöveges üzenetek nagy része karácsonyra és szilveszterre koncentrálódott.

Az előrejelzés-automatizálás előretörése minden területen törvényszerű, így ma már az interneten is számos algoritmus elérhető. Egyikre sem tekinthetünk természetesen mindent tudó varázsgömbként, de van egy-két említésre méltó közöttük. Ebben a bejegyzésben a Facebook által publikált generikus prediktív elemzési megoldást vizsgáljuk: kipróbáltuk a Mark Zuckerberg és fejlesztői csapata „prófétáját”.

A Facebook Prophet egy Python és R nyelven használható előrejelző eszköz, melyet Facebook data science csapata fejlesztette ki a Stan fejlesztőeszköz használatával. Szükséges bemenete egy timestamp típusú attribútum és egy hozzá tartozó numerikus érték. Ebből adódóan ez az eszköz azokra az esetekre hasznos,  mikor az adatnak szezonális tartalma van. Tapasztalataink alapján leginkább napi bontású, legalább egy évet tartalmazó adatok elemzésére alkalmas. Az implementációja követi az sklearn fit és predict függvények struktúráját.

A Prophet paraméterezhetősége

A Prophet erőssége a paraméterezhetőség, a lehetőség olyan információk átadására a modellnek, amelyek alapvetően az adatból nem következnek, de szeretnénk azokat figyelembe venni egy megbízhatóbb előrejelzés létrehozásakor.

  • Saturating Forecasts: minimum(floor), maximum(cap) érték meghatározása a perdiktálás keretek között tartása érdekében. Valamely konstans keretérték megadása, ami az adott előrejelzés logikája alapján szükséges lehet.
  • Trend Changepoints: az emberi ismeretekkel előre sejthető, jövőbeli trendben számíthatóan bekövetkező váltópontok számának meghatározása (n_changepoints), trend flexibilitásának beállítása (changepoint_prior_scale) vagy a váltópontok helyének meghatározása (changepoints). Ilyen lehet például a labdarúgó-világbajnokság fináléja.
  • Seasonality and Holiday Effects: szezonalitás meghatározása (add_seasonality), alapvetően heti és éves intervallumokkal számol a modell. Ünnepek meghatározása (holidays). Abban az esetben, ha szeretnénk meghatározni ilyen ünnepi dátumokat, akkor azt a múltra és jövőre vonatkozóan is meg kell tenni, különben nem veszi figyelembe a modell. A különböző ünnepek között meghatározható prioritás (prior_scale) és az ünnepi hatások csillapítása is lehetséges (holidays_prior_scale).
  • Outliers: Az outlier adatok kezelésére azt javasolják, hogy egyszerűen csak cseréljük le nem létező adatra, mert a Prophet jól kezeli a hiányzó adatokat.
  • Non-Daily Data: Abban az esetben, ha nem éves adatokra tanítjuk be a modellünket, akkor az előre jelzésre is olyan intervallumot használjunk, mint amit a tanító halmazban.

Időjárás-előrejelzés

A Prophet eszköztárának kipróbálására Budapest egy kerületének a hőmérsékleti adatait használtuk fel, mint erősen szezonális adatokat. Az adathalmazunk 1901. 01. 01-tól 2010. 12. 31-ig tartalmaz hőmérséklet adatokat napi bontásban. Az utolsó 2010-es évet vettük ki a tanító halmazból és használtuk fel az előrejelzés visszamérésére.

# Eredeti adathalmaz oszlopainak átnevezése
df = df.rename(columns={'#datum': 'ds', 'd_ta': 'y'})
data = df[['ds', 'y']]
# Dátum formátum megváltoztatása
training = data[data['ds']<'2010-01-01'] test = data[data['ds']>='2010-01-01']
# Modell létrehozásda és tanítása
m = Prophet(changepoint_prior_scale=0.5)
m.fit(training)
# Jövőbeli dátum intervallum létrehozása
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = m.predict(future)
# Vizualizáció
plt.plot( forecast_2010['ds'], forecast_2010['yhat']
         ,forecast_2010['ds'], forecast_2010['yhat_lower']
         ,forecast_2010['ds'],forecast_2010['yhat_upper']
         ,forecast_2010['ds'],test_2010['y'] )
plt.show()

 

Időjárás 2010A fenti ábrán a 2010-es év valós időjárása piros vonallal látható. A Prophet által illesztett előrejelzés a kék vonal és a hozzá tartozó narancs és zöld színnel ábrázolt y_lower és y_upper, felső és alsó határérték.

 

Decemberre illesztett görbe:


forecast_december = forecast.tail(31)

test_december = test.tail(31)

plt.plot( forecast_december['ds'], forecast_december['yhat']

         ,forecast_december['ds'], forecast_december['yhat_lower']

         ,forecast_december['ds'],forecast_december['yhat_upper']

         ,forecast_december['ds'],test_december['y'] )

Időjárás 2010 december

Az decemberre vonatkozó előrejelzés megmutatta, hogy kisebb intervallumok kiemelése esetén sokkal nagyobb arányban esik a prediktált felső és alsó határértékeken is kívül a valós hőmérséklet. Mint láttuk, az éves előrejelzésnél lévő körülbelüli +/– 5 fokos felső és alsó határon belülre kerülnek az akkori valós hőmérsékleti adatok túlnyomó többsége.

Októberre illesztett görbe:


forecast_oct= forecast[forecast['ds']>='2010-10-01']

forecast_oct = forecast_oct[forecast_oct['ds']='2010-10-01']

test_oct = test_oct[test_oct['ds']<'2010-11-01']

plt.plot( forecast_oct['ds'], forecast_oct['yhat']

         ,forecast_oct['ds'], forecast_oct['yhat_lower']

         ,forecast_oct['ds'],forecast_oct['yhat_upper']

         ,forecast_oct['ds'],test_oct['y'] )

plt.show()

Időjárás 2010 október

Az októberi adatok vizsgálatakor látható, hogy egy hőmérsékletben kevésbé ingadozó hónap esetén meglehetőségen pontos előrejelzést kapunk a modelltől. Ebben az esetben például a prediktált és alsó határérték közé esik – kevés kivétellel – az összes valós hőmérsékleti érték.

Prophet a globális felmelegedésről

Érdekességképpen kipróbáltuk, milyen következtetést von le a jövő időjárásra vonatkozóan a Prophet. Megnéztük, milyen előrejelzést ad száz év hőmérsékletadatait figyelembe véve a 2039-es évre vonatkozóan.


future_forecast = forecast[forecast['ds']>='2039-01-01']

future_forecast.head()

future_forecast.tail()

test_2010_cut = test_2010[test_2010['ds']<='2010-12-24']

future_forecast.tail()

test_2010_cut.tail()

plt.plot( future_forecast['ds'], future_forecast['yhat']

         ,future_forecast['ds'],test_2010_cut['y'] )

plt.show()

Időjárás 2039 előrejelzés

Ebben az esetben a teljes adathalmazt felhasználtuk a tanításra  1901.01.01-től 2010.12.31-ig és a következő 30 évre illesztettünk egy görbét a Facebook Prophet segítségével. A kékkel látható a 2039-es évre prediktált görbe és sárgával az adathalmazunk utolsó 2010-es évének hőmérséklete. Alapozva az elmúlt 100 év hőmérsékleti trendjére, szinte az év minden napján jó pár fokkal magasabb hőmérséklet várható.

A Facebook Prophet alapvetően egy újabb nem-lineáris regresszióval dolgozó előrejelző eszköz, ami specifikus esetekben, leginkább a benne implementált paraméterezhetőségével tud hasznos segítséget adni.

via facebook.github.io/prophet/

 

Tekintsd meg a legfrissebb adatokkal kapcsolatos előrejelzéseinket:
https://datandroll.hu/2020/02/12/adatelemzes-trend-bizni-az-adatokban/

https://datandroll.hu/2020/01/29/2020-az-adatok-eve-lesz/

Nézz körbe a Big Data szolgáltatásaink között:

https://thebigdataplatform.hu/big-data-uzleti-megoldasok/

Ha érdekel a cégünk, csapatunk, esetleg csatlakoznál, látogass el a főoldalunkra:

https://united-consult.hu/

 

 

2020 az adatok éve lesz

By | Big Data News, Business, Data Science, Data Visualization | No Comments

Az idei igazán különleges év lesz. A számmisztikával foglalkozó numerológusok szerint 2020-ban ugyanis az anyagiakkal összefüggő energiák uralják a mindennapjainkat, az évszámban szereplő két nulla azonban nehézségeket, komoly kihívásokat jelent majd. Mi magunk is izgalmas esztendőre számítunk, de az efféle okkult tanok helyett továbbra is a tudományos alapokon nyugvó adatelemzés segítségével tekintünk a jövőbe.

Mi már a tavalyi esztendőt is ennek szellemében zártuk, 2019 év végén kollégáink ugyanis előadóként vettek részt a Budapest BI Fórumon, mely a legnagyobb magyar, analitikával foglalkozó, független szakmai rendezvény. Az eseményen egyebek mellett szó volt a BI- és analitikai trendekről, az adatvizualizációról, a mesterséges intelligenciáról, az érdeklődők konkrét esettanulmányokat is megismerhettek az üzleti élet több területéről, Borbély Zsolt és Fodor Szabolcs kollégáink pedig a kiskereskedelemben használatos adatalapú optimalizációról tartottak előadást.

Még tartanak az ismeretlentől

Bevezetésként körüljárták a szakmai berkekben sokakat foglalkoztató kérdést, hogy az adatalapú döntéshozatal vajon csak „win-win” szituációkat eredményezhet-e. Kollégáink úgy vélik, hogy az emberi tényezőktől független folyamatok, valamint az azok eredményeképpen megszülető vagy éppen az azok hátterében álló objektív mérőszámok kétségtelenül pozitív megítélés alá esnek; ugyanakkor a titokzatos „black-box” technológia jelenlétét és a döntések feletti kontroll csökkenésének érzetét negatívan élik meg a cégvezetők és döntéshozók. 

A bizalom azonban jelentősen erősíthető, ha jól előkészített, szakmailag kifogástalanul kivitelezett projekteket adunk át a megrendelőknek, illetve a potenciális ügyfelek kizárólag ilyeneket látnak a referenciáink között. Ehhez azonban feltétlenül szükséges – mondhatni: a sikeres projekt kulcsa –, hogy az ügyféllel közösen helyesen fogalmazzuk meg az üzleti problémát, melyre megoldást keresünk; hogy megbízható és széles körű adatforrásokkal rendelkezzünk; illetve, hogy nyitottságot tapasztaljunk az ügyfél részéről is.

Szabolcs ezzel kapcsolatban úgy vélekedik: „Ma Magyarországon az adatgyűjtés már kellő fókuszban van, és azon KKV-k, amelyek erre hangsúlyt fektetnek, többnyire megfelelő adatforrásokkal is rendelkeznek. Az adatok közvetlenül az üzleti döntéshozatalban, termékfejlesztésben való felhasználásában azonban van még teendő. Itt a nyitottság, az ismeretlentől való félelem, de egyes esetekben az ellenérdekeltség is gátat szab az adatok felhasználásának. Ezen edukációval, pilot projektekkel lehet a legkönnyebben segíteni.”

Komplex szolgáltatásoké a jövő

Ha a nyitottság és a bizalom megvan, az ügyfél csak jól járhat az adatelemzéssel és az adatalapú döntéshozatallal. Kollégáink szerint ugyanis az adatelemzés alapja – némileg leegyszerűsítve –, hogy az üzleti kérdést az adatok nyelvére fordítjuk. Mindez lényegében azt jelenti, hogy az emberi vagy üzleti logika diktálta intuíciókat a meglévő adatokkal támasztjuk alá vagy cáfoljuk meg indokolt esetben; az elvárások alapján felépítjük a modellt; összevetjük a tényeket és az elvárásokat; végezetül pedig forintosítjuk az eredményt.

Egyszerűnek tűnik, a háttérben azonban idő- és energiaigényes feladatok állnak. Kollégáink szerint egy-egy projekt esetében a munka 30%-át az üzleti megértés, 50%-át az adatgyűjtés és előkészítés, adja, és csupán 20%-ot tesz ki maga a modellfejlesztés, mely önmagában is igen komoly és felelősségteljes szakmai kihívás. Ide tartozik ugyanis a Feature Engineering-gel, az ML tanítással és a modell teszteléssel kapcsolatos összes feladat, mely a jövőbeni, működő rendszer motorjául szolgál.

Zsolt és Szabolcs előadásában szó volt arról is, hogy míg sok piaci szereplő csak bizonyos részfeladatokat vállal az előbbiek közül, addig a United Consult komplex megoldásokat kínál az ügyfeleknek. Ezek alapját képezi az imént részletezett adatbányászat és -elemzés, majd a modellfejlesztés. Ezeket követően a modell rendszerbe állítása és a rendszeres modellpredikció vesz még részt a folyamatban. A projekt csúcsa a felhasználói dashboard kialakítása és maga az adatvizualizáció.

Utóbbival kapcsolatban Szabolcs úgy fogalmazott: „Maga az adatvizualizáció lehet egy adatalapú projekt végterméke, ebben az esetben a döntéshozatal közvetlen támogatásában, a működés átláthatóbb áttekintésében van szerepe. De természetesen nem szükséges végterméke az adatvizualizáció egy adatalapú projektnek, de mindenképp támogató szerepe van az adatok megértésében.” Végezetül tehát, a bevezetőben említett számmisztikára visszatérve: 2020 valóban különleges évnek ígérkezik, és ahhoz sem fér kétség, hogy a számok valóban megmutathatják a jövőt, akár üzleti értelemben is. Mi, a United Consultnál azonban abban hiszünk, hogy terveinket nem alapozhatjuk az aktuális csillagállásra. A bigdata-technológiában rejlő lehetőségeket – megfelelő szakértelemmel – azonban bárki a saját javára fordíthatja.

További adatokkal kapcsolatos bejegyzéseinket itt találod:
https://datandroll.hu/

Itt pedig cégünk más témában megosztott tartalmait tekintheted meg:
https://united-consult.hu/category/cikkek-rolunk-es-masrol/