Az analitika célja, hogy a vállalatok számára értékes információkat nyújtson a nagy mennyiségű adatból, támogatva az üzleti döntéshozatalt és az automatizációt. Az analitika különböző iparágakban és területeken alkalmazható: a prediktív karbantartástól a csalásfelderítésig, a döntéshozatali folyamatok optimalizálásától az intelligenciaalapú nyomozásokig. Mivel minden vállalat saját adatstruktúrával és iparági sajátosságokkal rendelkezik, az analitikai megoldások gyakran komplex, testreszabott projektek, melyek célja az adatvezérelt megoldások bevezetése az üzleti folyamatokba.
Az analitikai projektek életciklusa több szakaszra bontható:
- Adatok és üzleti környezet megértése: Az analitikai projekt kezdőlépése az adatok és az üzleti célok megértése. Ebben a szakaszban definiálják a projekt üzleti célját és készítik el a business case-t. A projekt komplexitásától függően előfordulhat, hogy Proof of Concept (POC) kerül bevezetésre, amely egy kisebb léptékű tesztprojekt, amellyel a megoldás működőképessége igazolható.
- Adatintegráció és adatmenedzsment: Az analitikai projektek sikeréhez elengedhetetlen az adatok összegyűjtése, integrálása és tisztítása. Az adatok előkészítése során kiemelt szerepe van a minőségellenőrzésnek, az adatbetöltés-automatizációnak és a real-time vagy batch alapú adatfeldolgozásnak.
- Data Discovery és Feature Engineering: Az adatok felfedezése, high-level vizsgálata során az elemzők az adatok legfontosabb jellemzőit tárják fel. A Feature Engineering szakaszában az eredeti adatokból új, értékes információkat képzünk, amelyeket később az üzleti modellek alapjaként használunk fel.
- Modellezés és üzleti automatizáció: Az analitikai projektek során létrehozott adatmodellek segítségével üzleti döntéstámogatási folyamatokat építhetünk fel. A modellek között szerepelhetnek például előrejelzési (Forecasting) modellek, amelyek az adatok alapján a jövőbeni trendeket és eseményeket vetítik előre.
- Implementáció és üzleti folyamatokba illesztés: A létrehozott modelleket és elemzéseket az üzleti folyamatokba integráljuk. Ezzel biztosítjuk, hogy az analitikai eredmények közvetlenül támogassák az operatív döntéseket és az automatizált folyamatokat.
Az analitikai projektek további elemei lehetnek az adatvizualizáció, dashboardok készítése, hálózatelemzés, döntéstámogatás automatizálás és case menedzsment, különösen, ha például egy fraud megoldásról van szó. Agilis megközelítést alkalmazva, az ügyfelet aktívan bevonjuk a projektbe, mivel a domaintudásuk jelentősen hozzájárul a hatékonyabb és pontosabb eredmények eléréséhez. Egy projekt sikeréhez elengedhetetlen a szoros együttműködés az ügyféllel, hiszen ők ismerik legjobban saját cégüket, iparágukat és adataikat.
Az analitikai megoldások típusai között kiemelkednek a következő alkalmazások:
- Predictive Maintenance: Az IoT adatok alapján előre jelzi a gépek meghibásodását, lehetővé téve az időben történő beavatkozást és a költségek csökkentését. Az ilyen típusú analitikai rendszerek leggyakrabban gyártási és ipari vállalatoknál alkalmazottak.
- Fraud Detection and Investigation: Célja, hogy felismerje a különféle csalásokat, például banki, biztosítási és beszerzési csalásokat. Ezek a rendszerek főként pénzügyi intézmények és biztosítótársaságok számára fontosak, ahol a nagy mennyiségű adatból kapcsolati hálóelemzéssel és modellezéssel azonosíthatók a kockázatos ügyfelek és tranzakciók.
- Business Intelligence: Az adattárház építéstől a riportolásig és a dashboardok készítéséig terjed, segítve a vállalatokat az üzleti teljesítmény elemzésében és nyomon követésében. A BI rendszerek gyakran döntéstámogatási eszközökkel és előre jelző modellekkel (pl. bevétel-előrejelzés) bővülnek, amelyek különösen nagy retail ügyfelek számára értékesek.
- Intelligence and Investigation Management: A nyomozást végző szervezetek (pl. rendőrség) számára kialakított rendszerek, amelyek célja a közbiztonság növelése és a bűnüldözési folyamatok hatékonyabbá tétele. Az adatokat elemző modellek segítenek a bűncselekmények felderítésében és a kockázatok minimalizálásában.
Az analitikai projektek sikere szoros együttműködést igényel az ügyféllel, mivel az ügyfelek domaintudása elengedhetetlen a testreszabott megoldások kialakításához. Az analitika összekapcsolódik a software development-tel, hiszen az adatok feldolgozásához és a modellek integrálásához gyakran szükséges interfészek fejlesztése és egyéb programozási feladatok elvégzése. Az analitikai megoldások implementálása és az ezekhez szükséges fejlesztési környezetek fenntartása szerves része a komplex, adatvezérelt üzleti rendszerek működésének.
Mik az Analitika részterületei a Quadronnál?
Intelligence és Investigation Management, IoT, Fraud Detection and Investigation, Forecasting Decision Automation, Predictive Maintenance, és a klasszikus Business Intelligence. Ezek adják az analitika keretét. Az analitika és a mesterséges intelligencia lényege az automatizáció, amely olyan feladatokat vesz át, amelyeket korábban csak emberek tudtak elvégezni. Például a banki hitelbírálati folyamatokban, ahol korábban mindig szükség volt emberi felügyeletre, ma már a mesterséges intelligencia segítségével a folyamatok automatizáltan működhetnek. Az analitikai megoldásokban az érték abban rejlik, hogy a nagy mennyiségű adatból ki tudjuk nyerni a lényeges, értéket teremtő információkat, és erre automatizált folyamatokat építünk. Az, hogy pontosan milyen kérdéseket kell megválaszolni, iparág- és megoldásfüggő, de a közös pont az, hogy az adatok felhasználásával üzleti szempontból releváns eredményeket érjünk el. Az analitikai rendszerek lehetővé teszik, hogy széleskörű kérdéseket tegyünk fel az adatok alapján, különösen összetett környezetekben. Az adatok ilyen mértékű és mélységű gyűjtése lehetőséget ad a rendszer számára, hogy különféle elemzéseket végezzen, nem csupán a meghibásodások előrejelzésében, hanem más minőségi problémák megválaszolásában is. Az analitikai és alkalmazásfejlesztési megoldások nem „dobozolható” típusúak, mint például egy tűzfal vagy egyszerűbb IT-szolgáltatások. Ezek a projektek jelentős komplexitást igényelnek, ami hosszabb sales ciklust és alapos kidolgozást feltételez. Egy-egy megoldási koncepció kidolgozása akár több hónapot is igénybe vehet, mivel a testreszabás, az adatkövetelmények és a konkrét üzleti célok alapján kell egyedi rendszereket tervezni és implementálni. Az ilyen projektek jelentős beruházást jelentenek, de hosszú távú értéket teremtenek a vállalat számára. Minden esetben hatalmas mennyiségű adatot elemzünk, amely mögött komoly technológia és infrastruktúra áll. Az ilyen rendszerek telepítése jelentős beruházást igényel: egy szerver több tízmillió forintba kerülhet, a szükséges szoftverek pedig százmilliós nagyságrendűek lehetnek. Emellett a bevezetésük is összetett folyamat, így ezek nagy volumenű projektek.
Analitika alterületek
Intelligence és Investigation Management
Az Intelligence and Investigation Management területén az Intelligence Use Case-ek kidolgozása zajlik, amely a legtöbb energiát igényli jelenleg. Célunk a közbiztonság javítása, Magyarország megítélésének növelése, kockázatok és fenyegetések felderítése, valamint a bűnügyi incidensek és egyéb gyanús tevékenységek azonosítása. Emellett a nyomozási folyamatok hatékonyságának növelése is fontos cél. A megoldásaink magukban foglalják a kapcsolati hálózatok építését, entitások kiemelését és feloldását, analitikai modellek készítését, esetkezelést, adatvizualizációt, és automatizált riportolást. Ezeket a tevékenységeket az hírszerzés, elhárítás, rendvédelmi szervek és határellenőrzés (border control) területeken alkalmazzuk, ahol nagy mennyiségű nem strukturált adatból nyerjük ki a releváns információkat, és építünk rá hálózatokat, riasztásokat, valamint dashboardokat. Az Intelligence and Investigation Management célja, hogy csökkentse az országot vagy a rendőrséget érintő kockázatokat. Az ilyen rendszerek lehetővé teszik olyan bűnügyek felderítését, amelyek hagyományos módszerekkel esetleg észrevétlenek maradnának, ezáltal megelőzve az ezekből származó károkat. Bár az eredmény kevésbé számszerűsíthető, mint például a biztosítónál fellépő csalási veszteségek, az Intelligence and Investigation Management rendszerek hozzájárulnak a közbiztonság növeléséhez és a kockázatok mérsékléséhez, így hosszú távon védik a társadalmi és gazdasági érdeket.
Business Intelligence
A Business Intelligence területen alapvető feladatok közé tartozik az adattárház építés, adatintegráció, adattranszformáció, adatmenedzsment, riporting dashboardok készítése és az adatelőkészítés. Ezek a tevékenységek biztosítják, hogy a rendelkezésre álló adatokat hatékonyan gyűjtsük össze, feldolgozzuk és vizualizáljuk, így támogatva a döntéshozatali folyamatokat és az üzleti intelligencia szolgáltatásokat. Ez a rész igazán univerzális, szinte mindenféle adattal dolgozunk. Ez magában foglalhat értékesítési, hitelezési, marketing, HR és gyártási adatokat. A klasszikus Business Intelligence főként a múltbeli és jelenlegi adatok elemzésére összpontosít, míg az Advanced Analytics előretekintő elemzéseket végez, hogy megjósolja a jövőbeni trendeket és változásokat. A mesterséges intelligencia szerves része a fejlett analitikának. Az AI lehetővé teszi az automatizációt olyan területeken, ahol korábban emberi döntések domináltak, mint például a hitelezés. Ez jelentős hatással van arra, hogy gyorsabban és hatékonyabban hozzunk döntéseket, ezért fontos, hogy a mesterséges intelligenciát az analitikai részleggel együtt mutassuk be.
IoT, Predictive Maintenance
Az IoT az adatbegyűjtésre, elemzésre, monitorozásra, valamint a gépek és eszközök távoli felügyeletére és vezérlésére összpontosít. Ez a terület nagy mennyiségű szenzoradat és big data kezelését jelenti, amit fejlett analitikai eszközökkel elemezünk. Az IoT adatokra épülő Predictive Maintenance célja, hogy előre jelezze a gépek várható meghibásodását és azok időpontját, ezzel segítve az ügyfeleket a reaktív karbantartásról a prediktív karbantartás felé történő átállásban, hosszú távú költségcsökkentést eredményezve. Az IoT adatintegrációt, elemzést és monitorozást foglal magában, míg a Predictive Maintenance egy IoT-ra épülő fejlett analitikai megoldás. Bár szoros kapcsolatban állnak, a Predictive Maintenance-neek specifikus előnyei és funkciói vannak, ami túlmutat az alap IoT szolgáltatásokon. A Predictive Maintenance egy fejlett analitikai megoldás, amely az IoT-adatokat elemzi annak érdekében, hogy előre jelezze a gépek és berendezések várható meghibásodását. Ez a technológia megmondja, melyik gép fog meghibásodni és mikor, lehetővé téve az időben történő beavatkozást még a hiba bekövetkezése előtt. A cél az, hogy az ügyfeleket átvezessük a reaktív karbantartásról (ahol a javítás csak a hiba után történik) a prediktív karbantartásra. Ezzel a módszerrel az ügyfelek hosszú távon csökkenthetik a karbantartás és az eszközcsere költségeit, mivel elkerülhetők a nem tervezett leállások és javítások. A Predictive Maintenance fő ügyfélköre az ipari és gyártó cégek, amelyek nagy értékű berendezésekkel, például pumpákkal, turbinákkal rendelkeznek. Például egy olajfinomítóban, ha egy nagyméretű pumpa előre nem látott módon leáll, az óránként jelentős veszteséget okozhat a vállalat számára. Az előrejelzés révén megelőzhetők az ilyen leállások, ami jelentős megtakarítást eredményezhet.
Fraud Detection, Investigation
A Fraud Detection and Investigation hasonló az Intelligence and Investigation Managementhez, de itt a különböző fraud típusok azonosítására fókuszálunk. Például hitelezésnél application fraud, biztosításnál igénylési fraud, vagy beszerzési fraud típusokat próbálunk felismerni, és még számos más formája is létezik. Az alkalmazott eszközök itt is kapcsolati háló elemzés, modellezés és egyéb fejlett analitikai technikák. A csalásokból eredő veszteségek csökkentésére fókuszálnak, és jelentős költségmegtakarítást eredményezhetnek. Például, ha egy biztosítónál az éves csalási veszteség 1,2 milliárd forint, egy ilyen rendszer bevezetési költsége 400 millió forint lehet. Ezzel az összeggel a rendszer az első évben megtérülhet, mivel képes felismerni a csalásokat és automatizálni a kivizsgálás egy részét. Ennek fő ügyfélköre pénzügyi szervezetek, amelyek számára kritikus a csalásmegelőzés, így az ilyen rendszerek jelentős értéket képviselnek számukra.
Forecasting és Decision Automation
A Forecasting célja, hogy a rendelkezésre álló adatok alapján előre jelezzük a jövőbeli trendeket és eseményeket, például egy bevétel-előrejelzés (Revenue Forecast) készítése során. Itt az adatelemzés idősorok mentén történik, hogy megértsük, hogyan alakulhatnak a mutatók az időben, és hogyan tervezhetjük a jövőt az adatok alapján. A Decision Automation vagy döntésautomatizálás lényege, hogy bizonyos korábban ember által meghozott döntéseket automatizáljunk. Ez gyakorlatilag a mesterséges intelligencia alkalmazását jelenti olyan feladatokban, ahol a korábbi tapasztalatokra építve automatikusan, gyorsan és hatékonyan hozunk döntéseket.
Application Development
Az Application Development vagy alkalmazásfejlesztés az egyedi fejlesztési projektek kivitelezését, valamint a fejlesztési hibák szűrését és kijavítását foglalja magában. Minden projekthez különböző szakmai csapatokat állítunk össze az adott területre specializálódott szakemberekből. Emellett bemutatjuk, milyen technológiai stackkel dolgozunk, hogy a legmegfelelőbb eszközökkel és rendszerekkel támogassuk az alkalmazások sikeres megvalósítását.
Készen állsz, hogy kiaknázd az adatok erejét?
Legyen szó fejlett analitikáról, AI-alapú döntésautomatizálásról vagy egyedi alkalmazásfejlesztésről, a Quadron segít abban, hogy adataidból valódi üzleti értéket teremts. Építsük együtt a jövőt! Lépj kapcsolatba velünk még ma!