A VIR Vezetői Információs Rendszerek Zrt. (továbbiakban: VIR Zrt) megoldása kiaknázza az IBM Statisztikai Adattárház lehetőségeit a döntéshozatalokhoz szükséges adatok jövőbeni előrejelzéséhez (stagnálás, változások és azok várható mértéke).
Az adatforrásként szolgáló IBM Statisztikai Adattárház ismertetője a www.virzrt.hu/stat linken olvasható.
Az előrejelző (Forecast) megoldás robosztus, nagy teherbírású, megbízható környezet, melyben klasszikus IBM szoftver termékek kapcsolódnak össze:
Az adattárházakat építő Ügyfelek számára kiemelten fontos, hogy a tendenciákról a jövőre vonatkozóan előrejelzések készüljenek, amelyek alapjául szolgálhatnak proaktív stratégiai döntések meghozatalának.
Ezen stratégiai célkitűzés megvalósításának támogatására szükségessé vált egy olyan informatikai rendszer létrehozása, amely képes az ágazattal kapcsolatos múltbéli és jelenlegi összegyűjtött adatok elemzésére, és azok alapján mesterséges intelligencia és gépi tanulás képességekkel támogatott, célzott előrejelzések készítésére a jövőre vonatkozóan.
A VIR Zrt ezen igény kielégítésére hozott létre egy, az Ügyfelek által is egyszerűsítve, intuitívan kezelhető előrejelző (Forecast) rendszert, az IBM Statisztikai Adattárház letisztított adataira támaszkodva, a mesterséges intelligencia lehetőségeit beépítve.
A rendszer képes az adattárházban eltárolni az elkészült előrejelzéseket. Az előrejelzések verziózva kerülnek tárolásra, a korábbi változatok folyamatosan hozzáférhetőek, és összevethetők az aktuális verzióval. Leíró narratíva csatolásának lehetősége az előrejelzésekhez.
Az előrejelzéseket és a tényleges adatokat összehasonlító kimutatások készíthetők a rendszerrel.
Az előrejelzés és tervezés alapján a kampányok hatékony végrehajtása az Ügyfeleink és a Partnereik számára egyaránt kiemelt fontosságú. Például külső tényezők, mint az időjárás, egészségügyi vészhelyzet nagy mértékben befolyásolhatják egy-egy kampány sikerességét, eredményességét. A döntéstámogatási modellek alkalmazásával, illetve mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével az adott időpillanatban rendelkezésre álló ismeretek alapján meghozható az optimális végrehajtási stratégia.
A teljesség igénye nélkül a következő szolgáltatások során javasolnánk ezen modellek alkalmazását: a dinamikus árazás, szolgáltatási szektorban dolgozók időbeosztásának finomhangolása, erőforrások kihasználtságának és raktárkészlet optimalizálása, események esetén közlekedés finomhangolása.
Az előrejelző rendszer megvalósításához az IBM adatelemzési eszközkészletét, a DB2 adatbázist, IBM Planning Analytics (TM1) és IBM Decision Optimization eszközét használtuk. Ezen eszközök telepítését az egyszerűbb bevezetés és üzemeltetés érdekében egy közös, szolgáltatásorientált platformra, az IBM Cloud Pak for Data-ra telepítettük.
Az imént említett három eszköz egymással integrált és egy folyamatba illesztett.
A neurális hálózat alapú mesterséges intelligencia hatékony eszköz az összetett statisztikai elemzések, rejtett összefüggések feltárásának és gépi tanulás alapú előrejelzési modellek elkészítésének támogatásában. Ez a típusú előrejelzés a tényalapúnál általában pontosabb, mivel több külső eseményt figyelembe vesz és a múltbéli adatok alapján tesz a jövőre vonatkozó következtetéseket.
A DB2 for IBM Cloud Pak for Data egy relációs adatbázis, amely teljes integrációt kínál a környezetével, ezáltal könnyű használni és menedzselni. Hasznos funkciói között megtalálhatóak például a triggerek, tárolt eljárások és dinamikus bitmap indexelés, amely alkalmazás típusok széles körét tudja kiszolgálni.
Az IBM Planning Analytics a többdimenziós tervezés és tény alapú előrejelzés eszköze. Végfelhasználói Excelbe épülő modulként vagy Webes alkalmazásként is elérhetik.
Keretrendszerként funkcionál, olyan modellt lehet benne összeállítani, amely az adott vállalatra és a kívánt funkció lefedésére egyedileg kifejlesztett, testreszabott. Adattároló egysége a kocka, mely leíró és mérőszám dimenziók együtteséből állnak. Az adattároló egységekre nézetek definiálhatók, melyek segítik a felhasználók könnyített adatrögzítési és paraméterezési feladatait.
ETL eszközével lehetőség van a rendszerek közti, nagy mennyiségű adat be- és kitöltések elvégzésére. Ugyanezzel a technológia használatával van lehetőség az adatok valamilyen vetítési alap szerinti allokációjára, amellyel a felhasználói terv adatokat további szintre lehet mélyíteni. Ezzel a tervező felhasználók kímélhetők meg az elaprózott, túlzott részletességű kalkulációktól, mert azt a feladatot gépi eljárások végzik el helyettük. Hasonlóképpen osztható, allokálható például egy esemény (rendezvény) hatása kisebb-nagyobb területekre (egy vagy több település, régió vagy kiemelt térség), tetszőleges dátum intervallumra vonatkozóan.
Az eszközben az üzleti kalkulációk és jellegzetességek szabályok formájában jelennek meg, amelyek valójában a többdimenziós képletezésnek felelnek meg. Ezek segítségével kaphatnak prioritást bizonyos időszakokon a tény adatok, míg az előre mutató hónapokon az alap előrejelzés (bázis vagy kiinduló terv) adatok.
Az IBM fejlett döntés optimalizáló technológiája, az IBM Decision Optimization segítséget nyújt bármilyen üzleti folyamat összetett döntéseinek előkészítésében. A kampányok optimalizált végrehajtása, a személyzeti munkarendi tervének elkészítése, a raktárak ellátási láncának finomhangolása vagy a közlekedési menetrendek optimalizálási területén már sok helyen bizonyított.
Az imént bemutatott komponensek egy egységes, szolgáltatásorientált Cloud Pak for Data platformon szoftveres és appliance verzióban is elérhetők. Utóbbi legnagyobb előnye, hogy a szükséges szoftveres és hardveres komponensek egyben kerülnek leszállításra, beüzemelésre és felkonfigurálásra, ezáltal jelentősen csökken a bevezetési és üzemeltetési kockázat. Az IBM support aktívan segít az üzemeltetésben, mint az upgrade és vagy bármilyen szoftveres vagy hardveres meghibásodás megoldásában.
Kapcsolat:
Bánki Zsolt, +36 20 823 5807
banki.zsolt@virzrt.hu