PĮ šachtininkams

Pasaulyje daug konsultacinių firmų, o dar daugiau žmonių, dirbančių šioje paslaugos srityje. Patarėjai, žinoma, patys nepriima galutinių sprendimų, tačiau jie atsako už duotas rekomendacijas. O kad galėtum kitiems (tiems, kurie priima sprendimus, šis procesas angliškai vadinamas "decision making") patarti, turi pats žinoti. Bet juk žmogaus galva - tai ne "kietas" diskas!

Jie turi naudotis "negyvais" kompiuteriais, kurių pagalba "kasa" ("mine" - kasykla, kasti (rūdą); "mining" - (rūdos) kasimas) duomenis. Bet tam jiems reikia gerų instrumentų, kad nepaprastai greitai surastų reikiamą informaciją, dažnai "vadai" negali ilgai laukti.

Dažnai tie patarėjai nėra duomenų analizės ekspertai, nes jų niekas nemokė statistikos ir kitų gudrių mokslų, jie nori, kad naudojami įrankiai patys padėtų atkilti tą "intelektualų" darbą. Svarbiausia nėra laiko užsakinėti šį darbą ekspertams, kad jie ieškotų (stambesnės) įmonės veikloje "juodų dėmių", sparčiau besivystančių šakų ar kitų anomalijų. Jie gali puikiai atlikti darbą, tačiau jų ataskaitos dažnai būna per vėlai. O tada - gaudyk vėją laukuos...

Naujieji "kastuvai" daugiau "užgriebia" veiklos problemų ir vartotojui reikia mažiau rūpintis, kaip tuos duomenis analizuoti. Jie gali rasti, kaip vieni objektai (ar kintamieji) veikia kitus, stebėti pakitimus bėgant laikui ar "surūšiuoti" klientus. Tačiau anksčiau rezultatų pateikimas buvo primityvus ir nepatogus bei sunkiai suprantamas finansininkams. Žinoma, buvo galima išplėsti iki smulkių detalių, bet nespecialistas tada galėjo paskęstiskaičių upėje.

Dabar pagrindinė šių programų šerdis yra duomenų pavaizdavimas. Pvz., "Spotfire" ("IVEE Development", Švedija) kiekvienam dominančiam kintamajui sukuria po "skaidrę" - vartotojas gali greitai perbėgti per jį dominančius kintamuosius ir pamatyti įdomius pakitimus, pvz., kad tam tikrų prekių žymiai daugiau įsigyja tik keli (ar net vienas) klientai. Tai jau prielaida tolimesnėms paieškoms - o kodėl?

"Vizualizuojančias" programas yra lengviau naudoti nei ankstesnes (pvz., neuronų tinklų algoritmais pagrįstas), nes reikia gerai "įsikirsti" ir prisirišti tik prie savo konkrečios duomenų aibės (nėra tokio lankstumo kaip neuronų tinklų algoritmuose). Tačiau, iš kitos pusės, rezultatai anksčiau labai priklausė nuo asmens, kuris mokė naudotis neuronų tinklų algoritmais - buvo labai lengva pateikti nepilną ir subjektyvią nuomonę.

Norėdami pateikti kuo platesnę galimybių gamą, šio tipo programinės įrangos gamintojai stengiasi apjungti abu šiuos principus. Taip yra, pvz., DMINE sistemoje ("SAS Institute", Vokietija). Joje procesas suskaidomas į penkis etapus: skaidymą (siūloma nagrimėti atskiras duomenų dalis, o ne visą jų aibę) tyrimą, apdorojimą, modeliavimą ir vertinimą. Duomenų vizualizacija padeda rasti tinkamus duomenų poaibius, kuriuoss po to galima išskirti papildomam tyrimui, pvz., parduotuvėje tam tikros prekių grupės pirkėjų atranka pagal amžių, lytį, pirkinių dydį ir t.t.

Kiti paminėtini produktai? "ISoft" (Prancūzija) firma metų gale planuoja išleisti "Alice" sistemą, leisiančią statistinių duomenų analizės pagrindu "pranašauti" apie tolimesnį vystymasi. Vartotojui bus pateikiami galimų sprendimų medžiai, kuriame jis galės "nukirsti" arba išplėsti atskiras šakas, sujungti atskiras grupes ir t.t.

"Information Discovery Systems" (USA, Kalifornija) firmos "Intra/Knowledge" sistema pati paaiškina rezultatus "tikrais" žodžiais, pvz., "Trečią ketvirtį XXXXX firmos spausdintuvų pardavimas Klaipėdoje smarkiai šoktelėjo ir pelnas padidėjo dėl Vokietijos markės kurso kritimo". Parodykit man žmogų, kuris nesupras tokios išvados! O jei visa tai dar iliustruojama trimate grafika?

Ir svarbiausia, kad visos paminėtos sistemos veikia ant įprastinių personalinių kompiuterių nereikalaudamos nežmoniškų resursų.

Papildomai skaitykite:
Vilniaus Gaonas
Voratinklis virš mokyklos
Ar Netscape bus kelrodė žvaigždė?
Kaip sekasi, nepažįstamasis?
Vartiklis