“Felfedezni valamit annyit tesz, mint látni, amit mindenki lát, és közben arra gondolni, amire még senki”
- Szent-Györgyi Albert
Mindannyian ismerjük a szókereső játékot, de vajon hányan voltunk sikeresek benne gyerekként? Van egy jó hírünk azok számára, akik könnyedén tudják a lényeges információt megtalálni és hatékonyan tudják prezentálni az üzenetet: az adatvizualizációt pont nekik találták ki. A modern üzleti intelligencia-szoftverek átalakítják a nyers adatokat könnyen értelmezhető információvá a szervezet és a döntéshozók számára. Az adatelemzés, a vizualizáció és a data storytelling megteremtik a végső döntéshozatali lépés előfeltételeit.
Török Péterrel, a Stratis Vezetői és Informatikai Tanácsadó Kft. alapító tulajdonosával és Gáspár Sándorral, a Stratis Kft. data science területének vezetőjével beszélgettünk a KÜRT Akadémia Adatvizualizációs képzéséről. Mindketten több mint 20 év tapasztalattal rendelkeznek informatikai és kifejezetten adatelemzési területen. Számos adatvezérelt megoldást láttak és segítettek megvalósulni nagyvállalati környezetben, így az általuk kidolgozott tananyag rendkívül értékes szakértelmet és tapasztalatokat tartalmaz.
Mit kell tudni az adatvizualizációról és a PBI (Power BI) használatáról általánosságban? Hogyan mutatnátok be egy teljesen laikus számára?
Péter: Az adatvizualizáció elnevezés alapvetően nem pontos. Nem a milliónyi adatot próbáljuk grafikusan ábrázolni, hanem azt a morzsányi információt, amelynek már üzenetértéke van az olvasó számára. A mi feladatunk, hogy a nagy mennyiségű adatból megtaláljuk és kiemeljük azt a többletinformációt, amit át akarunk adni az ügyfélnek, és ezt egyfajta vizuális élményként prezentáljuk.
Sándor: Az angol business intelligence kifejezés valójában inkább üzleti hírszerzést, mint üzleti intelligenciát jelent. Az BI lényege, hogy értékes visszajelzéseket szolgáltassunk a kollégák számára az üzlet működéséről és teljesítményéről és ennek egyik eszköze az adatvizualizáció. A képzés arról is szól, hogy milyen eszközök és elemzési módszertanok léteznek, és hogyan tudnak ezek a vállalat segítségére lenni. Azt is megtudhatjuk, hogy döntéshozóként hogyan építsük üzleti döntéseinket az adatokra, vagy elemzőként hogyan tudjuk az üzeneteinket hatékonyan átadni, eredményeinket úgy tálalni, hogy azok valóban cselekvésre ösztönözzenek.
Ha jól értem, két nagyon fontos részlete van a folyamatnak. Az adatbázisunk konstruktív elemzése és feldolgozása, majd olyan formába öntése, hogy az üzleti nyelven értelmezhető legyen.
Sándor: Én három aspektusra szoktam felhívni a figyelmet. Az első a megfelelő adatok kiválasztása, amelyek elemzésével megtalálhatjuk a választ az üzleti kérdésekre. A második aspektus maga a vizualizáció. A folyamat, amikor a hallgatóság számára befogadható, emészthető és látványos módon vizuális reprezentációkat készítünk. A harmadik a narratíva, ami a legtöbb hallgató számára újdonság. Rendkívül fontos, hogyan csomagoljuk be az üzeneteket, és hogyan adjuk át a tartalmat a döntéshozók, vezetők számára.
Ha ez a technológia ilyen sikeres, miért nem használja még mindenki? Mik az általános akadályok, kétségek egy ilyen fajta adatvezérelt szemléletre való váltás során?
Péter: Az adatelemző és vizualizációs eszközök terén hatalmas előrehaladás történt az elmúlt 10 évben. Jó analógia erre az autó fejlődése. Az 1910-es években egy kocsinak az alapfunkciói ugyanazok voltak, mint ma. Kerekeken gurul, valamilyen motor hajtja, embereket szállít. De például manuálisan kellett szabályozni a levegő-üzemanyag keverék arányt. Egy mai autó jelentősen komplexebb, mégis a használhatósága leegyszerűsödött. Az a fejlődés, ami az autóiparban az elmúlt 110 év során történt, az az informatikában – különös tekintettel az adatmenedzsmentre – 10 év alatt robbanásszerűen következett be. Olyan emberek is, akik korábban nem kifejezetten erre a területre szakosodtak, gyors betanulással, nagyon jó hatékonysággal, látványos eredményekkel tudják ezeket az eszközöket használni. Ez a technológia eddig nem terjedt el széles körben a vállalatoknál, mert még nem volt azon a fejlettségi szinten, hogy a cégek hatékonyan tudják alkalmazni. A közeljövőben eljutunk arra a szintre, ahol bárki tudja majd az adatelemző- és vizualizációs eszközöket használni.
Ezek szerint nincs szükség mély, előzetes szaktudásra ahhoz, hogy az ember részt vegyen a képzésen?
Péter: Ma egy ilyen adatvizualizációs eszköz úgy van kitalálva, hogy aki még soha nem látott ilyen programot, az könnyebben és gyorsabban megtanulja használni, mintha soha nem látott volna Excelt, és ott kellene megtanulnia programozni. Kifejezetten kódmentesre van kialakítva a felület, és a folyamat a végeredményből (például előre megfogalmazott üzleti kérdésből) indul el az adatforrás felé. Ma sokkal inkább azt döntjük el először, hogy hogyan és milyen üzenetet szeretnénk kommunikálni, és csak azután szerzünk hozzá adatot.
Sándor: A képzés egyébként kifejezetten kezdőknek szól. Így építettük fel a tananyagot. Ha azonban egy Excel-diagram elkészítése és a mögöttes logika megértése problémát okoz, akkor azért nehézkes lehet a Power BI megtanulása is. Egy alap numerikus háttértudásra szükség van. A képzés ugyanakkor nem csak elemzőknek és fejlesztőknek szól, hanem olyan üzleti felhasználóknak is, akik szeretnének szintet lépni az adatvezérelt döntéshozatalban. A képzés hozzásegít, hogy jobban meg tudják fogalmazni igényeiket, megérteni az elemzések eredményeit és így alaposabb rálátást nyerhetnek az adatos kollégák munkájára.
Hogyan épül fel a képzés?
Péter: A képzés első két alkalmával igyekszünk nem elijeszteni a hallgatókat… Ott kifejezetten az alapokkal foglalkozunk. Választunk egy adatvizulaizásciós eszközt, amelynek bemutatjuk a használatát, és gyakoroljuk. A képzés nehézsége óvatosan felfelé ívelő útként jellemezhető, a tananyag egyre bonyolultabbá válik.
Sándor: Az nagyon szokott tetszeni a hallgatóknak, hogy ezek az adatvizualizációs eszközök egyre több alapértelmezett, fejlett elemzesi funkciót tartalmaznak. Valójában anélkül, hogy programozni tanulnánk, a Power BI segítségével nagyon felhasználóbarát módon készítjük az elemzéseket. Egy másik jelentős előny, hogy végig valós adathalmazokon dolgozunk, például a Walmart több éves tranzakciós adatain, illetve a Starbucks marketing-adatbázisán végzünk fejlett elemzéseket. Ez is segíti a hallgatókat abban, hogy el tudják képzelni, hogy ezek az elemzések miért hasznosak és milyen potenciál van az adatokban.
Mi a helyzet a storytellinggel? Hogyan lesz a statisztikából történet?
Sándor: Az elméleti rész elején egy bizonyos szemléletet próbálunk kialakítani, mivel a data storytelling a legtöbb ember számára ismeretlen terület. Utána gyakorlati példaként megnézünk egy konkret adatbázist, mint egy esettanulmányt. Ennek az adatait kielemezzük, és közösen összerakunk egy data storyt. A tanulás fontos eleme, hogy mindig hozunk pozitív és negatív példákat is. Ezek szemléltetik a legjobban, hogy mi az, ami data storytellingben működik, és mi az, ami nem. Valamint házi feladatot is kapnak a hallgatók, amiben egy teljes folyamatot kell végigvinniük. Mindent önállóan csinálnak, az adatok beolvasásától az alap adatellenőrzésen és adattisztításon keresztül egészen az adatvizualizációig. A végén van egy összefoglaló prezentáció, amiben data storyként adják elő az eredményeiket. Ennek elkészítésében természetesen végig segítjük őket, konzultálhatnak velünk, és minden támogatást és információt megkapnak ahhoz, hogy a jövőben alkalmazni tudják az itt megszerzett tudást.
Ez rendkívül gyakorlatiasnak hangzik. Milyen gyakran konzultáltok velük?
Péter: Alapesetben három konzultációs alkalom van, de természetesen a képzéseken vagy e-mailben mindig rendelkezésre állunk. Ha valakinek kérdése vagy problémája akad, akkor odajön és válaszolunk. A prezentáció készítésének folyamata során tartunk egy nyitott konzultációs alkalmat, amikor be lehet jelentkezni, jönnek a hallgatók, kérdeznek, és ezt a többiek is figyelemmel kísérhetik. Mikor elkészülnek a prezentációval, értékeljük őket és egyénileg visszajelzést adunk mindenkinek.
Milyen visszajelzéseket kaptok a végzett hallgatóktól? Hogyan növeli a hatékonyságot, a versenyelőnyt és a bevételt az, ha jól tudjuk szemléltetni az adatainkat?
Péter: A képzésnek létezik jól forintosítható eredménye, amihez természetesen hosszabb időre van szükség. Kevésbé jól számszerűsíthető eredmény az, hogy aki elvégzi a képzést, annak a mindennapi munkáját nagyban megkönnyíti az elsajátított tudás. Ez szépen lassan elterjed a cégben és egyre többen átveszik ezt a szemléletet, megtanulnak adatalapon dolgozni. Ezek az eszközök a jövő “Excel”-jei. Ahogy most nem tudunk elképzelni egy olyan irodai számítógépet, amire ne lenne táblázatkezelő telepítve, úgy a jövőben nem lesz olyan irodai gép, amin ne lehetne valamilyen adatvizualizációs kimutatást létrehozni.
Ez egy megkerülhetetlen technológiának tűnik, melyet ha a cég nem alkalmaz, valószínűleg valamiféle hátránnyal fog indulni a piacon.
Péter: Ha ma egy vállalatnál mondjuk külön szervezeti egységet hoznának létre a matematikai feladatok elvégzésére, akkor azt mindannyian érezzük, hogy nem lenne hatékony. Mi abban hiszünk, hogy valahol tudat alatt kell, hogy beépüljön az adatvezérelt szemlélet a vállalati működés mindennapjaiba. Ma már alapvetés kellene hogy legyen, hogy egy vállalat használja az adatait és az ezekből kinyert információt, illetve hogy a megfelelő helyre a megfelelő időben és minőségben eljuttassa azokat. Hiszen az sem tudatosul bennünk, hogy matematikai számításokat használunk nap mint nap, egyszerűen zsigerileg van jelen a hétköznapjainkban.
Tehát minden üzleti területen szükség van egy adatelemző szakemberre?
Péter: Véleményem szerint jön most egy új generáció, amely ezt otthonról fogja hozni. Régen kihívást okozott a számítógépek egyszerű használata is, és alapvető számítástechnikai oktatásra kellett küldeni az újonnan belépő munkatársakat. Azóta eltelt 20 év, és ma már elvárás, hogy egy notebookot mindenki készség szinten használni tudjon. Pont így el fog telni még 20 év, és ezek az adatfeldolgozáshoz kapcsolódó képességek már maguktól értetődőek lesznek.
Milyen képességeket fejleszt a képzés? Milyen tudással lesz gazdagabb a képzés végén a hallgató?
Sándor: A nagyvállalati környezetben az egyik legfontosabb képesség az üzleti kérdések elemzési és adatvizualizációs feladatra való lefordítása. Erre készít fel a képzés, melynek során végig üzleti perspektívával dolgozunk. A résztvevők megtanulják, hogy hogyan érdemes az adatokat megközelíteni, hogyan lehet a kulcsinformációkat kiemelni, hogyan tudunk következtetéseket levonni, javaslatokat megfogalmazni, és hogyan tudjuk a vezetőket akcióra ösztönözni. Összességében megtanít hatékonyan bánni az adatokkal, és egy szoftver segítségével feldolgozni és látványosan bemutatni azokat.
Érdekel a jövő leghasznosabb üzleti intelligenciája? Jelentkezz Adatvizualizáció képzésünkre!
Hozzászólások