Adatkorban élünk, bármi adattá válik, másodpercenként félelmetes adatmennyiség keletkezik. Ez a big data világa. De hogyan dolgozzuk fel az adatokat, hogyan érjük el, hogy a döntéshozáshoz értékes információ ne vesszen kárba?

Az adat vizuális megjelenítését megelőző elemzés az adatok vizsgálatának, megtisztításának, átalakításának és modellezésének a tudománya, célja a hasznos információ kinyerése, következtetések levonása és a döntéshozás támogatása. Sokféle módszerrel, például a statisztikai modellezésre összpontosítható adatbányászattal, vagy a ma különösen népszerű előrejelző analitikával valósítható meg, változatos területeken alkalmazzák. A számítástudomány hőskorától kezdve, mindig fontos volt, a big datával azonban különösen felértékelődött a szerepe.

Az adatelemzési technikák és folyamatok nagy részét automatizálták, a munkát általában gépitanulás-alapú okos algoritmusok végzik.

Gyártócégek gyakran feljegyzik különböző gépeik munkaidejét, hogy mennyi ideig állnak, meddig kell várakozniuk, majd az adatok alapján hatékonyabban megtervezik a munkaterheket, a kapacitások jobb kihasználását. De adatelemzéssel többet is tehetünk, minthogy megmutatjuk a gyártás szűk keresztmetszetét. Játékfejlesztő vállalatok például jutalomütemezési tervek kidolgozására használják, hogy a gamerek minél tovább aktívak maradjanak. Tartalomszolgáltatók szintén ezekkel a technikákkal próbálnak több kattintást, nagyobb látogatószámot elérni.

Az adatelemzés segít a teljesítmény optimalizálásában, üzleti modellbe integrálásával, nagymennyiségű adat tárolásával, eredményesebb megoldások azonosításával csökkenthetők a költségek, növelhető a haszon.

A tényleges adatelemzést több lépés előzi meg. Az elsőben meghatározzuk az adatok változatos szempontok (például kor, demográfia, bevétel stb.) alapján történő csoportosítását. A második a különféle eszközökkel (számítógép, kamera stb.) kivitelezhető és az első lépésben megfogalmazott irányelvek szerinti adatgyűjtés. Ha ezzel végeztünk, az adatokat elemzésre kész formába, például táblázatokba kell szerveznünk. Utána jön a megtisztításuk, a másolatok, hibák és a nem teljes adatok eltávolítása, méretek csökkentése stb.

Az adatelemzés egymásra épülő, időben egymást követő négy alaptípusát különböztetjük meg.

A leíró elemzésből kiderül, hogy mi történik most, vagy történt egy megadott időintervallumban. A diagnosztikai elemzés az okokra összpontosít, ezért több és változatosabb bemeneti adatra van szükség hozzá, és részben feltételezés. Például hiába nőttek egy termék eladási mutatói, valószínűsíthető, de nem biztos, hogy a marketingkampány szerepet játszott benne. Az előrejelző analitika a közeljövőre következtet – mi fog valószínűleg történni? Az előíró elemzés meghatározza a teendőket, hogy mik legyenek a következő lépések. Például, ha öt időjárásmodell alapján, 65 százalék esély van meleg nyárra, célszerű éjszakai műszakkal és újabb tartályokkal bővíteni a sörfőzdét.

Az adatelemzést széles körben alkalmazzák. Az utazási és a vendéglátó szektorban például hamar megtérülhet, mert a fogyasztók adataiból egyszerű kideríteni az utána gyorsan megszüntethető problémaforrásokat. Az egészségügyben, nagymennyiségű strukturált és strukturálatlan adat összekombinálásával, gyors döntéshozásra, a kereskedelemben a fogyasztók folyamatosan változó igényeinek feltérképezésére használják. A technológia egyik korai elfogadója, a pénzügyi szektor adatelemzéssel prognosztizál üzleti trendeket, becsüli fel a kockázatokat, például, hogy mennyire veszélyes hitelt folyósítani valakinek.

Az adatelemzés azonban túlmutat a profit maximalizálásán. Többek között az egészségügyben, a bűnmegelőzésben vagy a környezetvédelemben szolgáltat a világunk jobbá, élhetőbbé tételéhez nélkülözhetetlen, máshogy kideríthetetlen információkat.

Frissítve: 2023. december 26.