Adattudomány és az ideális ügyfél

A jelen kihívásai

Az üzleti intelligencia (business intelligence, BI) két, az intelligencia szó eltérő használatán alapuló jelentéssel bír.

Az első a ritkább: kognitív adottságaink és a mesterségesintelligencia-technológiák kereskedelmi tevékenység során történő alkalmazására (Intelligence of Business), a második az információ értékére és meghatározó szerepére vonatkozik. Utóbbihoz tartoznak a vállalati döntéshozáshoz szükséges adatok eléréséhez, összegyűjtéséhez, tárolásához és elemzéséhez használt széleskörű alkalmazások és technológiák is: az adattárolási, valósidejű lekérdezési, analitikai, adatbányászati stb. eljárások mai formái.

Mivel a big data, a közösségi hálózatok és a számítási felhő korában az információmennyiség másfél év alatt megkétszereződik, és az adatbázisok száma, mérete még gyorsabban növekszik, egyre nagyobb kihívás a BI működőképes alkalmazásokkal való integrálása, valóban adatalapú döntések meghozása.

Az alkalmazásoknak kompatibiliseknek kell lenniük a vállalati erőforrás-tervező, ellátási/beszerzési láncokat, ügyfélszolgálati kapcsolatokat kezelő megoldásokkal. Az információ adattárházakban történő összegyűjtéséhez (és biztonságos tárolásához) gondosan ki kell választani az alkalmazásintegrációs programokat és middleware-t (az adott operációs rendszer és az alkalmazási közötti szoftverrétegeket) is.

BI és MI

Az üzleti intelligencia megoldásoknál egyre többször használnak mesterségesintelligencia-módszereket: statisztikai, nemcsak igen és nem, hanem közbülső valóságértékekkel is dolgozó fuzzy, valamint idegháló-eljárásokat, ezek kombinációit, szövegbányászatot, továbbá a népszerű és ígéretes gépi tanulással fejlődő, adatokból ismeretet kinyerő, új környezetekhez alkalmazkodó szoftverrendszereket.

A BI egyszerre üzleti stratégia és IT-alkalmazás – IT, mint üzleti stratégia, ide tartoznak az olyan gigantikus szoftverrendszerek, mint például az SAP. A BI-elemzések új üzleti befektetésekre ösztönöznek, az ilyen jellegű rendszerek, programok bármilyen szektorban alkalmazásra kerülnek. Az orvosokat például a járványok korai, terjedés előtti azonosításában segíthetik.

Érdekes, hogy a BI ugyan már hosszú évek óta népszerű téma, a legtöbb vállalatnál azonban csak az utóbbi években kezdték el intenzíven használni, alkalmasint a dolgozók eltérő munkamódszereinek, az információtovábbítás csatornáinak jobb megértéséhez. Több helyen például így jutottak arra a következtetésre, hogy a célok, tervek és előrejelzések kivitelezéséhez elektronikus levelezést, közösségi oldalakat és üzletiintelligencia-alkalmazásokat valamilyen szinten integrálni kell.

Hatékonyság

A BI se nem mágia, se nem matematikai modell: viselkedésminták elemzésével segít a fogyasztói magatartás megértésében, és az ennek megfelelő, jól megalapozott döntéshozásban, optimális stratégiáról azonban mégsem beszélhetünk. Ugyanakkor a BI-módszerek már most lehetővé teszik, hogy az alkalmazottak az IT-részlegre való várakozás nélkül is hatékonyan, az ügyfelek megelégedésére végezzék infokommunikációs munkájukat.

A módszereket különböző területeken hasznosítják: többek között bankokban és általában a pénzügyi szektorban, gyógyszeriparban, medicinában, hajózási és szállítási cégeknél és így tovább. Hatékonyságuk öt tényezőtől függ: ügyfelek, versenytársak, üzleti partnerek, gazdasági környezet, a cég belső üzemeltetése (a mindennapos tevékenységek sora, azok tökéletes ismerete).

És persze az adatminőségtől, az adatokkal folytatott hatékony interakcióktól és a biztonságtól is.