Elemzési lépések és a hozzájuk használt eszközök
Stílusos külső, összetett belső – felhasználóbarát adatelemzés – 2. rész
Előző cikkünkben a BI eszközök előnyeit vettük sorra, ebben az írásban pedig essen néhány szó az elemzések típusairól és lépéseiről – és arról, hogy az egyes jelenleg elérhető eszközök hogyan segítenek nekünk ezekben.
Irodai környezetben az adatelemzés célja az adat alapú döntéshozás támogatása. Nem elég azonban elemezni az adatainkat, az eredményeket be kell tudnunk mutatni a döntéshozóknak. Lehetőleg könnyen értelmezhető, átlátható formában, összefoglalva a találatainkat. Ad-hoc elemzésnél pedig érdemes nagy vonalakban képet adni az elemzés lépéseiről is, hogy jól láthatóvá váljon, hogy milyen adatokból és hogyan vontuk le a következtetéseket. Új eszközök és módszerek bevezetésekor a bizalom nagyon fontos építőelem.
Az üzleti adatelemzésről keresve sem találnánk jobb összefoglalást a Deloitte által készítettnél:
Az ábra nem egy fejlődési folyamatot mutat be. A reporting-ra minden szervezetben szükség van. Folyamatosan nyomon kell követnünk, hogy mi történt és ezt kontextusba kell helyeznünk. Erre a monitoring tevékenységre tudjuk felépíteni a jövőbeni döntéseinket, így tudunk a múlt eseményei alapján a jövőben bekövetkezőkre következtetni. Ahhoz viszont, hogy lehetséges kimeneteket határozzunk meg, prescriptve és predictive analitikára van szükségünk. Erre lehetőséget biztosítanak nekünk a BI eszközök.
Minden elemzés adatelőkészítéssel kezdődik. Legyen szó adatforrások összekapcsolásáról vagy éppen adatátalakításról, adattisztításról ezeket a lépéseket az eszközök adatelőkészítő felületén / termékével végezhetjük el. Vagy akár segítségül hívhatunk független eszközt is. Ilyen például a Dataiku, ami lehetőséget ad a felhasználóknak, hogy drag&drop módszerrel - programozási alapismeretek nélkül - akár az adatbázis-struktúra megváltoztatásával állítsák elő a szükséges adatminőséget.
Ennél valamivel kisebb a mozgásterünk, de az üzleti adatelemzéshez a legtöbb esetben tökéletesen elegendő funkciót tartalmaz a Power BI adatelőkészítő felülete és a Tableau Prep (mint a Tableau család külön adatelőkészítő terméke).
Gyakran találkozhatunk viszont azzal a tévúttal, hogy a BI eszközök vizualizációs felületén készülnek olyan táblázatok, amiket az üzleti felhasználók letöltenek és tovább elemeznek Excel segítségével. Ez valószínűleg azért fordul elő, mert az igénylők nem ismerik a BI eszközök lehetőségeit. Sokszor csak arra lenne szükségük, hogy valaki előkészítse az adatokat, hogy azután ők tovább elemezhessék, és információkat nyerjenek ki belőle.
Ha a szervezeti felépítés szerint (ezzel bővebben foglalkozunk a következő posztban) elemző csapat kivitelezi az üzlet által kért riportoket, érdemes már a folyamat elején tisztázni, hogy mire van szükségük a felhasználóknak pontosan. Ha pedig ragaszkodnak ahhoz, hogy az elemzést (vagy akár az adatfelfedezést) maguk végezzék, érdemes egy biztonságos környezetben rendelkezésre bocsátani az adatot és megismertetni velük az elemzőeszközöket, mert hatalmas előnyök származhatnak az ilyen működésből. Nagy előrelépéseket lehet ilyen módon az adatvezéreltté válás felé tenni.
Az adatelemzés első, és egyik legfontosabb lépése a megfelelő adatelőkészítés, melyet napjainkban már számos, könnyen használható BI eszköz támogat. Az adatok előkészítése után következhet az elemzés. Azonban ezt a fázist nem csak technológia, de szervezeti oldalról is érdemes megvizsgálnunk, ugyanis hiába áll rendelkezésre a csillagromboló, ha nincs mögötte megfelelő vállalati felépítés. Részletek hamarosan a soron következő, harmadik cikkünkben.
