Smart, clean, safe

Közeledik az IQsymposium napja.

Ez az esemény köztudottan az üzleti intelligencia (BI) nagy tavaszi seregszemléje az IQSYS rendezésében. A programból látom, hogy rengeteg téma és előadás lesz, de az ember ilyenkor természetesen elsősorban a nagy képre kíváncsi, vagyis azt reméli, megérti majd, mi történik a világban, merre megy a hajó, mire kell figyelni.

Ez nehéz feladat, mivel a világ rendkívül tarka, ezernyi újdonság, érdekesség van benne, nem könnyű a fáktól meglátni az erdőt. Azt sem szabad elfelejteni, hogy egy szokatlanul hosszú és mély világgazdasági válság van (remélhetőleg) mögöttünk, de az sem kizárt, hogy gyors léptekkel közeledünk a következőhöz (vessünk csak egy pillantást az olaj árát mutató grafikonokra), a válságok pedig lelassíthatnak, de fel is gyorsíthatnak eseményeket, átrendezhetik a célokat és a prioritásokat.

Lépjünk hátra kissé, és próbáljuk meg a szemünkkel befogni az erdőt, vagyis a nagy képet! Mit várhat manapság a világ az informatikától? Mit várhat úgy általában? Milyenné kellene válnia a világnak az informatika segítségével?

Három jelzőt emelnék ki, angolul írva őket, és a jelentőségükre való tekintettel csupa nagybetűvel: SMART, CLEAN és SAFE.

Smart, vagyis okos, intelligens, racionális, clean, vagyis takarékos, fenntartható, környezettudatos és safe, vagyis biztonságos. Ez így meglehetősen romantikusan hangzik, de sebaj, akkor is ez a lényeg. Ha valaki megbarátkozik ezzel a három jelzővel, jó kérdéseket tehet fel, amikor valamilyen informatikai újdonságról hall. Minél erőteljesebben és minél direktebben hat ez az újdonság a három tényező közül legalább az egyikre, annál jobb.

A sokféle trend és jelenség közül valószínűleg azok lesznek tartósak és jelentősek, amelyek képesek erre. Ha elénk kerül valami, nem árt, ha megkérdezzük: segít ez nekem abban, hogy okosabb döntéseket hozzak? Hogy pont úgy és pont akkor cselekedjek, ahogy és amikor kell? Hogy kevesebb befektetéssel érjem el ugyanazt a célt? Hogy kevesebb nyersanyagot, energiát használjak, kevesebb kárt okozzak? Hogy biztonságban érezzem magam, hogy meg tudjak előzni valamilyen kisebb-nagyobb katasztrófát, hogy elhárítsak veszélyes helyzeteket?

Ezeket a kérdéseket természetesen az üzleti intelligenciával kapcsolatban is felvethetjük. Vajon merre tart a BI világa? Nagyon tág és összetett világ ez, a határvonalai homályosak és gyakran átrendeződnek. Mit tehetünk ilyen helyzetben? Például kereshetünk valamilyen hasonlatot, egy találó metaforát. Keressünk hát egy olyan dolgot, ami informatikai eszközöknek köszönhetően egyre intelligensebbé válik!

Itt van például az autó, és azon belül a navigáció rendszere a maga eszközeivel. Az autós navigáció ember-gép rendszer, akárcsak az üzlet. Ember hoz benne döntéseket eszközök segítségével.

Beszállok az autómba, mert el kell jutnom valahová. A lehető leggyorsabban (smart), a legkevesebb benzinnel (clean) és a legbiztonságosabban (safe) szeretnék célba érni. Ha nincs modern navigációs eszközöm, múltbeli tapasztalataimra, múltbeli adatokra és saját korlátozott felfogóképességemre vagyok utalva. Tapasztalatból tudom, merre vezetnek a főutak, hol szoktak dugók kialakulni, a baleseti statisztikákból megtanulhattam, hol vannak különösen veszélyes kereszteződések. A kocsiból ellátok a következő sarokig, előttem, mögöttem, mellettem látok néhány autót. Mindezek alapján döntéseket hozok, próbálok alkalmazkodni a mindenkori helyzethez, a döntéseim azonban gyakran rossznak bizonyulnak (nem smart), hiába szeretnék, nem tudok elég okos lenni: rossz irányt választok, tévelygek, dugókba futok, nem tudok alternatívákat értékelni, kiderül, hogy ami tegnap igaz vagy jó volt, ma már nem az, döntéseim következményeit csak nagyon pontatlanul tudom felmérni. Pocsékolom a benzint (nem clean), ideges leszek, mivel fogy az időm, egyre kockázatosabb megoldásokat választok (nem safe).

Valahogy így viselkedik egy üzleti vezető is, ha nincsenek megfelelő eszközei: múltbeli adatokból próbál következtéseket levonni, a tapasztalataira és az ösztöneire hallgat, mindenfelől érkező, rendezetlen, korlátozott, nehezen felfogható információk alapján hoz döntéseket. Tudja, hogy mi történt a múltban, esetleg azt is, hogy miért történt, de jóval kevesebbet tud arról, hogy mi történik éppen most, várhatóan mi fog történni legközelebb, és milyen döntésekre, akciókra lenne szükség a legjobb eredmény elérése érdekében.

Az autósokon a navigációs rendszer segíthet. Az üzleti döntéshozókon az üzleti intelligencia.

Az autós navigációs eszközök rendkívül sikeresek és népszerűek – nyilván nem véletlenül. Lássunk néhány egyszerű okot! A jó navigációs rendszer összhangba hozható a stratégiámmal: kijelölhetem a célt, megmondhatom neki, hova akarok menni. Pontos és aktuális információkkal rendelkezik a világ engem érdeklő részéről, vagyis az úthálózatról és a forgalomról. Tudja, hogy hol vagyok éppen, pillanatok alatt kiszámítja az optimális útvonalat, és a javaslatát könnyen felfogható, érthető formában teszi elém: az én nyelvemen beszél és vizualizál. Nem vész el a részletekben, azt mutatja, ami fontos. Ha másképp döntök, azonnal korrigál, és a döntésem várható következményét is tudatja velem. Mobil, ha kiszállok az autóból, akár zsebre is vághatom. Nem nekem kell odamennem hozzá, állandóan velem lehet, legfeljebb közben hardvert váltok. Bekapcsolom, működik, bárhol, bármikor.

A géppel támogatott navigáció nem válik el a vezetéstől, a vezetés folyamatától: nem először navigálok és utána vezetek, nem állok meg néha navigálni: a navigáció a vezetés szerves részeként, abba beépülve jelenik meg. Haladok, lepillantok a képernyőre, fogadom a javaslatot, döntök, kanyarodok, a gép frissít…

Az eszköz persze lehetne tájékozottabb és okosabb is, megszerezhetne és feldolgozhatna több információt, kifinomultabban optimalizálhatna. Tudhatná például, hol jeges az út, hol várható egy kellemes zöldhullám, kommunikálhatna a szembejövő autókkal, hiszen azok arról jönnek, amerre én megyek, vagyis az autóink kicserélhetnénk az útközben szerzett információinkat, egyáltalán tudhatnának egymásról, figyelmeztethetnének a veszélyes forgalmi helyzetekre. Még azt is el tudnám képzelni, hogy különösen veszélyes helyzetekben a rendszer helyettem döntsön és cselekedjen, ha kell, fékezzen például.

Fejlesztési lehetőség akad bőven, eredmények, megoldások is biztos vannak már, aligha vagyok ezen a téren naprakész, és azt se hinném, hogy bárki más az lehetne, pontosan tudná, hogy hol milyen szenzorokat telepítenek éppen, kik milyen adatokat gyűjtenek és mit csinálnak velük, milyen szoftverek születnek, mik lesznek a legújabb szolgáltatások és funkciók.

Most lépjünk egyet hátrébb, és tegyük fel újra a kérdést: miért jó, miért népszerű a navigációs rendszer? Azért, mert összeáll benne egy folyamat, ami az adatoktól eljut az eredményig. Az adatoktól indulunk el, az adatokból információ lesz, az információból insight, ami magyarul bepillantást, felfogást, megértést, értelmezést, éleslátást, okosságot, bölcsességet jelent, valaminek a mély és alapos megértését; az insightból következik az akció, a döntés és a cselekvés, az akcióból pedig az eredmény, a teljesítmény vagy az érték, kinek hogyan tetszik.

Adat – információ – insight – akció – eredmény: ennek a láncnak kell összeállnia az üzleti intelligenciában is, de beszélhetnénk akár „egészségügyi intelligenciáról”, „államigazgatási intelligenciáról”, „oktatási intelligenciáról”, „energiaellátási intelligenciáról” vagy „környezetvédelmi intelligenciáról” is. Az üzleti vezetőknek ugyanolyan támogatást kell kapniuk az üzleti intelligenciától, az ebbe a körbe tartozó eszközöktől és alkalmazásoktól, mint a sofőrnek a navigációs rendszertől.

A BI körébe tartozó fejlesztések a fenti lánc szemeire, a láncszemek jobb összekapcsolására irányulnak. A figyelem egyre inkább az utolsó három szemre terelődik: insight, akció, eredmény.

Adat és információ rengeteg van, tömegük exponenciálisan növekszik; jóval több van belőlük, mint amennyit hasznosítani tudunk, vagy egyáltalán fel tudunk fogni. 2009-ben állítólag több adat keletkezett, mint a megelőző korokban együttvéve. Az adatok nagy többsége digitalizált, valós idejű.

Az elvárt eredményt az üzleti oldal határozza meg különböző indikátorok, teljesítménymutatók, hányadosok formájában, szervezeti szinttől és területtől függően: növelni kell a forgalmat, csökkenteni kell az anyagköltséget, javítani a megtérülési mutatókat, Bélának egy nap alatt több ügyfelet kell kiszolgálnia, növelni kell a reklámok hatásfokát, a piacon karácsony előtt meg kell jelenni az új termékkel, stb. Az üzleti oldal a teljesítményt szeretné „menedzselni”, amihez jó döntések és akciók kellenek. Az esetek egy részében ezekből az embert akár ki is lehet hagyni, vagyis a döntést és az akciót automatizálni lehet.

Döntsön és cselekedjen akár gép, akár ember, mindkettőnek szüksége van arra a bizonyos insightra, ami az információk és a cselekvés között van. Ma talán ez a legfontosabb láncszem, erre érdemes legjobban figyelni, itt várhatók a legérdekesebb újdonságok. Az insight többféle lehet: leíró, előrejelző, előíró. Az insight az adatok és az információk magas szintű, kifinomult, fifikás feldolgozásából, céltudatos, kreatív hasznosításából ered. Ami az insightból „kijön” – most gondoljunk megint az autóra és a navigációra -, annak kapcsolódnia kell az üzleti stratégiához és célokhoz, könnyen felfoghatónak, érthetőnek kell lennie, és be kell ágyazódnia a szervezeti folyamatokba.

A folyamat nem úgy működik, hogy hétfőn adatokat gyűjtünk, kedden információt csinálunk belőlük, szerdán gondoskodunk az insightról, csütörtökön cselekszünk, pénteken pedig megnézzük az eredményt. Erre ma nincs idő. A sokféle külső és belső forrásból befutó adatokban folyamatosan kell mintákat, kapcsolatokat, függőségi relációkat, előrejelző indikátorokat keresni, forgatókönyveket, szimulációs modelleket kell építeni és működésbe hozni, optimális megoldásokat kell keresni és döntésre felajánlani a gyors és hatásos akciók érdekében; mindezt mindenütt és mindenkor, ahol és amikor a szervezetben döntéseket hoznak és cselekednek, legyenek a döntéshozók bárhol, legyen bármilyen kommunikáció eszköz a kezük ügyében.

A döntéshozók persze emberek, abból, amit a gép eléjük tálal, csak azt fogják az adott idő alatt megérteni, ami könnyen felfogható, megérthető, rugalmas és alkalmazkodóképes. Nem csoda, hogy a felmérések a vizualizálás, a forgatókönyvek és a szimulációk növekvő fontosságát mutatják. A vezetők egyre kevésbé hisznek abban, hogy pusztán a múltbeli adatok elemzésével, hagyományos előrejelzési technikákkal, szabványos jelentésekkel (újmagyarul: standard riportokkal) messzire jutnak.

Tévedés lenne azt hinni, hogy az üzleti intelligencia új generációjának befogadása pusztán technikai kérdés: meg kell venni a szükséges eszközöket, telepíteni kell őket, be kell indítani a motort, és kész. Persze a technikai akadályok sem lebecsülendők, de több gondot okozhatnak a szervezeti és kulturális korlátok. Az insighttal az tud kezdeni valamit, aki megérti, miről is van szó tulajdonképpen, aki kellően felkészült ehhez. Sokaknak nem könnyű elfogadni, hogy személyes tapasztalatok helyett ezentúl adatokra és kifinomult elemzésekre támaszkodunk. Egy szimulációs modell akkor hajt hasznot, ha tudjuk, mit kérdezzünk tőle, majd megértjük, amit mond. Az eszközök és az eljárások fejlődése könnyen megelőzheti a szervezetét, a szervezeti kultúráét és a döntéshozókét.

Adat – információ – insight – akció – eredmény. Megvizsgálhatjuk ezt a láncot a kínálati oldal szemszögéből is.

Nemrég azt a feladatot adtam egy csapat hallgatónak, hogy olvassák el a The Economist „Smart World” című mellékletének cikkeit, és keressenek bennük vállalkozási ötleteket. Sokat találtak. Az is kiderült, hogy a cikkekben szereplő példák mindegyike erre az öt szemből álló láncra épül.

El kell dönteni, hogy ki vagy mi legyen az alany: gyakorlatilag bárki vagy bármi lehet, aminek valamilyen problémája van, akinek vagy aminek segíteni lehet: város, vállalat, ember, tehén, országút stb. Ki kell jelölni az elvárt eredményt: a városnak legyen jobb a levegője, az ember időben kapjon orvosi segítséget, a tehén adjon több tejet, a vállalat találjon több vevőt, és így tovább.

Ez után össze kell állítani a láncot: el kell dönteni, milyen adatokra van szükségünk, hogyan fogjuk azokat összegyűjteni, megfelelő helyre továbbítani, tárolni, feldolgozni, milyen eljárásokkal produkáljuk azt a bizonyos insightot a lánc közepén, annak segítségével ki (ember) vagy mi (gép) fog cselekedi, miként ellenőrizzük az eredményeket. Az újságban rengeteg példa volt minderre, és a felállított séma alapján újabbakat is ki lehetett ötleni.

A hallgatóknak megmutattam egy torinói vállalkozás szórólapját: intelligens sószórás-optimalizáló (SMART) rendszert fejlesztenek, amivel elérhető, hogy a téli fagyok idején az utak jégmentesek legyenek, az autók ne csússzanak meg (SAFE), de mindezt a lehető legkevesebb só kiszórásával érjék el, ne károsítsák feleslegesen a környezetet (CLEAN). Az utakról az adatokat apró rádiós szenzorokkal gyűjtik össze, a sószóró autókat hasonló módon követik, a központi számítógép optimalizál és utasításokat ad ki, a szórók cselekednek. Sokféle eszköz kell ehhez, a torinói vállalkozás csak a központi adatfeldolgozás szoftverével foglalkozik.

Ugyanez a logika figyelhető meg például az Intel által fejlesztett egészségügyi rendszerekben. Ők viselkedési indikátorokkal dolgoznak. A példa kedvéért: adatokat gyűjtünk arról, hogy szólsz bele a telefonba vagy hogyan sétálsz végig egy szőnyegen, ebből insightot csinálunk az egészségedről, ha ez problémát jelez (például feltehetően megindult valamilyen kóros folyamat) a rendszer riaszt, valaki akcióba lép… Az elvárt eredmény: nagyobb személyes biztonság (SAFE), az egészségügyi források és kapacitások jobb kihasználása (SMART), kevesebb kórházi kezelés, fenntartható egészségbiztosítási rendszer (CLEAN).

Az  adat – információ – insight – akció – eredmény lánc sokféle elemből és sokféle tevékenységből áll. A kínálati (szállítói) oldal szereplői adottságaiktól és lehetőségeiktől függően eldönthetik, hány láncszemmel tudnak vagy akarnak foglalkozni. Stratégiai kérdés, hogy adott helyzetben mi a jobb: egy láncszemre, és azon belül is valamire koncentrálni, vagy megpróbálni átfogni a teljes láncolatot. Minden láncszem más-más gazdasági és piaci sajátosságokkal (pl. tömegszerűségi követelményekkel, versenyhelyzettel, belépési korlátokkal, szabályozási háttérrel) bír, mindegyikhez sajátos képességek kellenek, mindegyikben mások a megszerezhető stratégiai pozíciók.

A konkrét láncok körül sokszereplős termelői-szolgáltatói ökoszisztémák alakulnak ki hardvergyártókból, szoftverfejlesztőkből, modellezőkből, tanácsadókból, oktatókból, integrátorokból.

Egyre többször, egyre több helyen találkozhatunk ilyen láncokkal, és azt is nyugodtan kijelenthetjük, hogy számos kiterjedt és égető probléma (egészségügy, energiaellátás, klímaváltozás, versenyképesség…) nem is oldható meg nélkülük. Biztos vagyok benne, hogy az IQsymposiumon is hallunk majd felőlük.

Azt is érdemes figyelni, hogyan fonódik össze az itt vázolt intelligencia-trend más trendekkel, például a cloud computing térhódításával és a mobil eszközök terjedésével, miként teremtenek a párhuzamosan futó trendek lehetőségeket és kényszereket egymás számára.                      

Post a Comment

You must be logged in to post a comment.