BI DIY: Adatelemzés házilagBéres Boróka

Bohony Gergely

SEE your next step

Bevezető

Rövid demó

Módszertanok

Kérdések – válaszok?

Kezdeti lendület, nehézségek

Tanulási görbe

Mérhető változás

Az implementációk általában…

Elemzések hiánya

Elemzések privilégiuma

Hiányos rálátás

Miért nem készítünk „házilag” elemzéseket?

Változik a világ…

Bemutató

BI DIY – A módszertan

Bohony Gergely

SEE your next step

Élelmiszerbolt

$$$$$$$$$$$$$$$$$$

$

$$$$$$$$$$$$$$$$$$

$

>

>

$ $>

$ $>

$

Üzleti adatok

• Aggregált (szezonalitás, naptár hatás)• Totál

• Átlag

• Auto-korrelált (kontextus nélküli értelmezhetőség)

• Mesterséges határértékkel történőösszehasonlítás (SLA, KPI, Üzleti terv, elvárt növekedés, stb.)

A mi jegyeink

Hétfő Kedd Szerda Csütörtök Péntek Szombat Vasárnap

18,44% 24,03% 22,01% 19,50% 15,54 0,29% 0,19%

Hétfő Kedd Szerda Csütörtök Péntek Szombat Vasárnap

19,47% 25,10% 21,08% 19,08% 14,50 0,76% 0,00%

2017

2018

Mikor sikeres a maraton futás?

Hány folyamatunk van?

Hány szolgáltatásunk van?

Ünnepelhetünk? ;-)

Utazási feltételek

szigorítása

Eredmény

Segédvonalak

Átlag

Felső határ

Alsó határ

Felső felező

Alsó felező

Adatokpontok eloszlása

50%+96,5%+

Domináns hatás Domináns hatás

Fokozott hatás

Közepes hatás

Mit hoz a jövő?

• IT termékek (szoftverek), amik támogatják a részletes, és valósidejű adatszolgáltatást

• Igény a gyors folyamat korrekciókra, mert a piac is ezt teszi

• Decentralizálódott adatelemzés –mindenki elemző lesz a saját területén

Kérdések

Az új technológia hatása

Hagyományos autók: ~4 millió km

Önvezető autók: ~200 millió km