Itthon is megkerülhetetlen téma a big data
Küszöbön az „Analitika 3.0"
A hagyományos adatelemzést takaró „Analitika 1.0" korszakot a big data megjelenésével a közelmúltban felváltotta a 2.0 éra, s a jelen, illetve hazai viszonylatban a közeljövő az „Analitika 3.0", amikor is a big data-ból elemző eszközök segítségével még pontosabb, még jobb minőségű információkat állíthatnak elő a szervezetek - mutatott rá Musza István, a Magyarországon idén 20 éves SAS hazai cégvezetője. Hozzátette: a big data projektek egyik legjelentősebb megtérülési faktora az idő, hiszen a nagy teljesítményű analitikai megoldásokkal percek, vagy akár másodpercek alatt lehet elvégezni olyan elemzéseket, amelyek korábban napokig vagy órákig tartottak, és ez más szintre emeli a döntéshozatalt.
A nagy teljesítményű analitika egyik súlyponti területe napjainkban az adatok képi megjelenítését biztosító adatvizualizáció, amellyel könnyebben értelmezhetővé válnak az adatok, és egyszerűbb felismerni a közöttük lévő rejtett összefüggéseket. A SAS vizuális adatfeltáró eszközét, a SAS® Visual Analytics-et ma már több mint 200 szervezet alkalmazza világszerte - például az olasz közszférában a CSI-Piemonte ennek segítségével fejlesztett ki egy döntéstámogató rendszert a városi hulladék életciklusának monitorozására.
A big data kérdés itthon is releváns
Komáromi Zoltán, az IDC Magyarország ügyvezető igazgatója egy idei közép-európai régiós kutatásukra hivatkozva rámutatott, hogy itthon is „megkerülhetetlen téma a big data - a jövő informatikája". Az adattárházzal rendelkező cégek körében végzett felmérésük szerint a vállalatok 17%-a foglalkozik aktívan a big data-val, 19%-uk most kezdett tájékozódni a témában, és 7%-uk állította, hogy már volt ilyen jellegű beruházása.
Sanjay Gupta, a T-Systems Magyarország Üzleti Intelligencia és Tanácsadás üzletágának igazgatója kifejtette, általában az ügyfélélmény árulkodik arról, hogy big data technológiát alkalmaz egy vállalat. Erre példa, ha egy felhasználónak gondja támad az internetes banki ügyintézés során, és azonnal telefonhívást kap a pénzintézettől a problémamegoldás érdekében. Sanjay Gupta szerint 3 területen tapasztalunk majd jelentős változást a közeljövőben: egyrészt új technológiák fognak elterjedni - például nagy teljesítményű analitikai vagy vizuális elemző eszközök. Szintén várható, hogy új kérdésekre, új igényekre adnak majd választ ezek a megoldások, ahogy a szervezetek felismerik, mire is tudják használni a big data-t. Új szerepkörök megjelenésére is számíthatunk, amilyen például az üzleti rálátással is rendelkező data scientist (adattudós).
Kapcsolati hálózatelemzéssel a csalók ellen
Napjainkban a szervezetek egyre több csalással kénytelenek szembenézni világszerte - főként a kormányzati, banki és biztosítási szektorban -, amelyhez többek között a jelenlegi gazdasági környezet is hozzájárul. A becslések szerint például csak az Egyesült Királyságban évente mintegy 73 milliárd font veszteséget okoznak a csalások1. Laura Hutton, a SAS csalásfelderítés és pénzügyi visszaélések elleni igazgatója a konferencián kiemelte, hogy a csalók egyre szofisztikáltabb módszerekkel dolgoznak: ma már technológiai eszközöket is bevetnek - elég ha csak az online visszaélésekre gondolunk. Növeli a probléma komplexitását, hogy a csalások országhatárokon is átnyúlhatnak, az elkövetők magatartása folyamatosan változik, valamint sokszor bevonnak egy belső személyt, vagy akár saját embert építenek be a megtámadni kívánt szervezetbe.
Csupán hagyományos eszközökkel ma már szinte lehetetlen felvenni a kesztyűt az egyre kifinomultabb csalásokkal szemben. Ehelyett holisztikus megközelítésre van szükség, vagyis meg kell érteni a csalót, és a környezetét is meg kell vizsgálni - például hogy az egyén hol dolgozik, hol él, vagy egy szervezet kikkel áll kapcsolatban. Erre alkalmasak a kapcsolati hálózat elemzését lehetővé tévő analitikai eszközök (Social Network Analysis), amelyek támogatják a szervezeteket abban, hogy a lehető legkorábbi időpontban és a lehető legpontosabban derítsék fel a csalásokat. A hagyományos analitikát a kapcsolati hálózatelemzéssel kiegészítve az adott vállalatnak kevesebb, de megalapozottabban kijelölt csalásgyanús esetet kell megvizsgálnia, és jóval magasabb találati arányt érhet el a véletlenszerű kiválasztáshoz képest. Ennek hátterében az áll, hogy egy csaló környezetében (részhálózatában) lévő emberek, szervezetek általában nagyobb valószínűséggel követnek el maguk is csalást. Többek között a kapcsolati hálózatelemzést vetette be a csalók ellen a belga adóhivatal is, amely 98%-kal csökkentette az áfacsalásból eredő veszteségeit és szinte teljesen felszámolta a körhintacsalást.
Kapcsolódó cikkek
- HP-SAP: Valós idejű felismerések az azonnali üzleti eredményhez
- Új Cisco adatközpont stratégia: központban az alkalmazások
- Bővült a Cisco és a NetApp FlexPod portfóliója
- A SAS „úttörő a vizuális technikák alkalmazásában"
- Világrekord a big data kezelésben
- Megújult a SAS ügyfélintelligencia eszköze
- Adattárház Fórum 2013
- Már a big data sem akadály- új verziójú csalás elleni megoldással lép a piacra az SAP
- Flash technológiával gyorsítja az adatfeldolgozást az IBM
- Stratégiai prioritás lesz a Big Data a következő öt évben
Megoldás ROVAT TOVÁBBI HÍREI
A MOL nyerte a funkcionális átalakítás nagydíját az SAP Quality Awards versenyen
Az üzleti transzformáció a folyamatosan változó környezetben elengedhetetlen. Az SAP éppen ezért immár tizennegyedik alkalommal díjazza azokat az üzleti átalakítást megvalósító vállalatokat, amelyek élen járnak a változásban, és jó példaként szolgálnak a sikeres bevezetésben. Az SAP Quality Awards egyik nagydíját idén a magyar MOL nyerte el.
K&H: ismét a legjobb digitális bank Magyarországon
A K&H Csoport az egymást követő második évben, 2024-ben is elnyerte a neves brit pénzügyi szaklap, a Global Banking and Finance Review „Legjobb Digitális Bank Magyarországon” díját. Az indoklásban a K&H innovatív digitális pénzügyek terén játszott úttörő szerepét emelték ki, különös tekintettel a világszínvonalú és könnyen kezelhető mobilbankra, valamint a hozzá kapcsolódó, a szektorban itthon elsőként beszédhanggal is és magyarul kommunikáló digitális pénzügyi asszisztensre, Kate-re.
Az AI kutatja a kritikus ásványkincseket is
Közel 1 millió amerikai dollárral zárta az újabb befektetési körét a Beholder. Ennek köszönhetően lett az AI-alapú, kritikus ásványkincsek feltárásában élenjáró ukrán startup finanszírozója az EIT InnoEnergy, a Rockstart Energy és az STRT. A friss források bevonásával a vállalat felgyorsíthatja a kutatómunkáját és a mesterséges intelligencia-eszközeire alapozva segítheti a zöld energiaátmenethez szükséges kritikus nyersanyagok kitermelését.