A fiúk az adatbányában dolgoznak

Az üzleti intelligencia hagyományos megközelítései passzívak. Olyan egyszerű kérdésekre adnak választ, mint "mi történt", "hányszor", "hol" és "mikor" A hagyományos statisztikai alkalmazásoknál feltételezésekkel, hipotézisekkel kell a problémát megközelíteni: "van-e szoros összefüggés a két dolog között" vagy "ez azért történt-e, mert...". Az adatbányászati eszközök ellenben sokkal aktívabb szerepet töltenek be, sokkal bonyolultabb kérdések megválaszolásában segítenek: "mi fog történni legközelebb", "miért", "mi történt volna, ha...".
Az adatbányászatot az üzleti problémák, kérdések hívták életre. A kérdések megválaszolása során az adatbányászat a vállalati élet legtermészetesebb és legfontosabb folyamatának részévé válik - ez a folyamat pedig nem más, mint a tapasztalatokból való okulás. A vállalatok mindennap újabb és újabb adatokat halmoznak fel tevékenységükről: úgymint ügyféltranzakciók, belső folyamatok, promóciók. Adatok keletkeznek az eredményekről: ügyfelek elégedettsége, pénzügyi teljesítmény, termékek és szolgáltatások minősége. Ezek az adatok magukban hordozzák a tanulságokat. A jó üzletemberek levonják ezeket a tanulságokat és a múlt adataiból megtanulják miképp döntsenek a jövőben. Ez a folyamat a siker kulcsa az információtechnológia korában. Összefoglalva az adatbányászat kifejezés jelentése: hatékony modellezőtechnikák alkalmazása a nagy adatbázisokban rejlő összefüggések, döntéshozáshoz szükséges információk kinyerése céljából, hogy azokat a gyakorlatban, az osztályozás, előrejelzés, becslés, szegmentálás, egyszóval döntéstámogatás területén alkalmazzuk az üzleti sikerek elérése érdekében - állítja Dévényi Edit, a Novosys Kft. vezető konzulense.
Az adatbányászat alkalmazási területeinek köre igen széles.
Direktmarketing. Az ezzel kapcsolatos adatbányászati alkalmazásra példa annak a telefontársaságnak az esete, amely új szolgáltatás promócióját tervezi, s ennek fogadtatását szeretné előre jelezni, vagy az a gyógyszergyártó vállalat, amely előre kívánja jelezni, hogy ki fog válaszolni egy új gyógyszer reklámakciójára. Egy pénzügyi társaság egy új részvénycsomag vagy egy önkéntes kölcsönös pénztár piaci bevezetésének tervezésekor használhat adatbányászatot, hogy előre lássa a reakciókat. Az adatbányászat segítségével e vállalatok komoly összegeket takaríthatnak meg, mert csak a legjobb, legkedvezőbben reagáló ügyfélcsoporto(ka)t fogják megcélozni.
Kockázatelemzés. Valamely bank tudni szeretné, hogy jóváhagyjon-e egy hitelkérelmet, vagy jelzáloghitelt nyújtson, vagy mint hitelkártya-szolgáltató be akarja állítani a hitellimiteket. Egy biztosító társaság tudni szeretné, vajon kibocsásson-e egy adott biztosítási kötvényt, és ha igen, milyen díjszabást alkalmazzon. Az adatbányászat segít a kockázati paraméterek megállapításában és támogatja a körültekintő döntéshozatalt.
Keresztértékesítés. Egy telekommunikációval foglalkozó cég előre kívánja jelezni, mely ügyfelek fogják igénybe venni a sajátos díjszabással kínált termékcsomagokat, mint például az egy csomagban kínált helyi, távolsági és internetszolgáltatást. Valamely hitelkártya-szolgáltató tudni szeretné, kik reagálnak majd kedvezően egy kapcsolt termékakcióra vagy egy biztosító több különböző biztosításformát együtt kínál ügyfeleinek. Az adatbányászat segít adott ügyfeleket (tulajdonságaik, már megvásárolt termékeik stb. alapján) adott szolgáltatásokkal, termékekkel társítani, azonosítva a valószínűleg kedvezően reagálókat.
Visszaélések felderítése. Egy biztosító tudni szeretné, hogy adott kárigény megalapozott-e vagy csak egy visszaélési próbálkozás. Egy telefontársaság problémája: adott hívásminták csalás gyanújára adnak-e okot. A hitelkártya-kibocsátó szeretné megállapítani, vajon egy adott kártya használati szokásaiban bekövetkező változások visszaélésre utalnak-e. Ezeket a kérdéseket is az adatbányászat segít megválaszolni, megtalálva és azonosítva a csalásra, visszaélésre utaló jeleket.
(NAPI)