A Clementine megmenti a Torkos Csütörtököt

2017-ben a Magyar Turisztikai Ügynökség 12 év után először nem rendezi meg a Torkos Csütörtök nevű közkedvelt éttermi rendezvényt. A hamvazószerda előtti csütörtököt a néphagyomány is torkos csütörtöknek nevezi, erre alapozva igyekezett az étterembe járást népszerűsíteni az Ügynökség, hiszen ilyenkor a résztvevő helyeken féláron lehetett fogyasztani. Idén spontán módon folytatódik a kezdeményezés, azonban a vendéglátóhelyek ajánlatait nem rendezik központi oldalra, hanem mindenhol külön kell érdeklődni a március 2-án elérhető akciókról.

A Clementine elemzői viszont nem akartak lemaradni az akcióról, és úgy döntöttek, nem hagyják cserben a torkoskodásra vágyókat sem. Az SPSS Modeler szöveganalitikai modulja segítségével kigyűjtötték a „torkos csütörtök” keresőszóra megjelenő találatokat a Google-ből, szintén szöveganalitika segítségével kiszűrték a releváns találatokat – amelyekben valóban éttermi ajánlatot találtak, és az oldal dátuma is idei volt –, majd ez alapján létrehoztak egy kisebb éttermi adatbázist a résztvevő helyekből. Jó böngészést és jó étvágyat kívánunk!

Térképes nézet IDE kattintva.

Éttermek saját honlapjai:   Egyéb gyűjtőoldalak:

Hol legyek data scientist? Hát a Telcoban! – Meetup összefoglaló

Január 24-én, kedden egy jó hangulatú és nagy érdeklődésre számot tartó rendezvénnyel indítottuk a 2017-es évet és egyben a tavaszi meetup sorozatunkat, amely a Ha nagy leszek data scientist leszek! De hol? címet kapta. A meetup sorozat célja, hogy bemutassuk azon szektorokat, amelyek egy adatbányász számára a legizgalmasabbak, leginspirálóbbak lehetnek.

A rendezvénysorozatban elsőként a telekommunikációs szektor képviseltette magát, többek között abból az okból kifolyólag, amelyre bevezetőjében Körmendi György is hivatkozott: szinte mind a telco-ból indultunk, vagy legalábbis igen releváns tapasztalatokat szerezhettünk ezen a területen.

A délután két előadója, izgalmas módon, két nagy, konkurens telco vállalattól érkezett. Először Dunai Albert a Magyar Telekom Business Intelligence és Analytics Senior menedzsere mutatta be számunkra, hogy milyen kompetenciákra, képzettségre vagy ismeretekre van szüksége annak, aki egy jelentős telekommunikációs cég elemzői gárdájában kíván elhelyezkedni. Szót ejtett arról, hogy milyen kihívásokkal és feladatokkal néznek szembe mindennapi munkájuk során a Magyar Telekom adatbányász munkatársai, továbbá megtudhattuk azt is, hogy miben látják az adatbányászat jelentőségét a vállalatuk életében. Meetup-unk második előadója Halász Gábor a UPC Magyarország Business Intelligence igazgatója volt, aki betekintést engedett számunkra a UPC-nél zajló adatszemléleti átalakítás gyakorlati megvalósításába, emellett megismerhettük, hogy mit takar az ügyfélfókuszú és termékfókuszú elemzési szemlélet, és mit jelent a köztük történő átmenet a vállat adatszakértői számára.

Mindkét előadás kiemelkedően informatív és izgalmas volt, különösen azért, mert lehetőségünk volt megismerni konkurens telekommunikációs cégek business intelligence gyakorlatait, találhattunk hasonlóságokat és különbözőségeket az eltérő, de egyaránt jól működő és sikeres logikák mögött. Mindkét előadó számos gondolatot ébresztett a résztvevőkben, amely gondolatokat az előadások utáni közvetlen, kötetlen beszélgetés formájában meg is oszthattak egymással.

A meetup sorozatunk hamarosan folytatódik az ipari, mezőgazdasági és pénzügyi szektorok képviselőivel. További információ: clementine.hu/datastream

Máté Anna, Clementine Consulting

Hogyan legyek data scientist - meetup összefoglaló

Szeptember 22-én folytatódott a 2016 tavaszán elkezdett meetup sorozat, amelynek következő alkalmát a korábban felmerült igénynek megfelelően az adatbányász, üzleti elemző, data scientist képzések bemutatásának szenteltük. Az előadók között az akadémiai és az üzleti szféra egyaránt képviseltette magát a kb. 50 fős érdeklődői kör előtt.

Csabai István, az ELTE Fizika Intézetének oktatója „Life, universe and everything” című előadásában arról beszélt a hallgatóságnak, hogy voltaképpen minden adattudomány – hiszen tulajdonképpen már maga az ősember is modelleket épített a túlélés érdekében, később a modellek a fejlődés szolgálatába álltak, amely azóta exponenciálisan növekszik. Az adattudomány fejlődése megteremti a többi tudomány fejlődésének alapjait, elég, ha csak arra gondolunk, hogy a 80-as években 1GB adat még egymillió dollárba került, ma pedig körülbelül 1 centbe. Ugyanakkor emlékeztette a hallgatóságot arra, hogy nem csak a technika, hanem maga az ember is komplex rendszer, ahol a fejlesztés célja a több egészség, a több szórakozás és a kevesebb halál.

Ezután Kovács Domicián a Clementine gyakornoka adott hasznos tanácsokat azoknak, akik data scientistekké szeretnének válni. Meglátása szerint sokféleképpen értelmezhető, hogy mi a data scientist feladata és milyen képességek szükségesek hozzá; kettőt emelt ki közülük: egyrészt a kreatív problémamegoldás képességét, hogy a kezünkben lévő eszközökkel korábban még nem látott problémákat is orvosolni tudjunk. Másrészt a statisztika ismeretét, amelyről viszont jó hír, hogy megtanulható. Ebben számos online kurzust kínáló weboldal is segíthet, többek között a Coursera, eDX vagy az O’Reilly.

Szintén az üzleti szférából, az OTP Banktól érkezett Gozlán Illés, aki hasznos tanácsokkal látta el a jelenlévőket arról, hogy hol miért érdemes – tanácsadó cégnél vagy multinacionális vállalatnál – a data scientist karriert elkezdeni, illetve arról, hogy miképp kell elképzelni egy állásinterjút az OTP Banknál. Kiemelte a versenytapasztalatok hasznosságát, arra bátorítva a jövő data scientist-jeit, hogy minél több alkalommal méressék meg magukat, indítsanak kis önálló projekteket, amelyek legjobb háttere az egyetemi környezet.

A következőkben Kő Andrea mutatta be a Budapesti Corvinus Egyetem idekapcsolódó képzéseit, az Üzleti Adatelemző szakirányú továbbképzést valamint a Gazdaságinformatika Doktori Programot. Megtudhattuk, kiket várnak ezekre a képzésekre, illetve betekintést nyertünk a tematikába is. A BCE után az ELTE két oktatója beszélt a Természettudományi és az Informatikai Kar nyújtotta lehetőségekről.

Laki Sándor Az ELTE Informatika Karán folyó kutatásokról és a Kar oktatási profiljáról beszélt, amelynek részei a Big Data architektúrák és elemző módszerek, illetve Big Data hallgatói laborral is rendelkeznek. Céljuk, hogy a hallgatóik megismerhessék a Big Datában rejlő határtalan és eddig csak részben kiaknázott lehetőségeket. Fontosnak tartják, hogy a hallgatóik gyakorlatban sajátítsák el a különböző adatbányász technológiákat, az elméletet minél korábban összekötve a gyakorlatai hasznosítással, például előrejelzések készítésében, legyen szó akár egy rendezvény lefolyásának, akár a közlekedés irányítás problémáinak prognosztizálásában.

Lukács András az ELTE TTK Matematikai Intézet oktatója az adatbányászattal foglalkozó kurzusok mellett bemutatta a Kar Adatvizualizációs Műhelyét, ahol kiscsoportos feladatokon keresztül fejleszthetik a hallgatók kognitív feldolgozási képességeiket, amit Lukács András elengedhetetlennek lát ezen a tudományterületen. Ugyanakkor arra is felhívta a hallgatóság figyelmét, hogy a komplexebb nem mindig jobb: az eljárások kiválasztásánál arra kell törekedni, hogy a befektetett energia megtérüljön - nem minden esetben éri meg a komplexebb eljárást részesíteni előnyben az egyszerűbbekkel szemben.

Végül Salló Lászlótól hallhattak összefoglalót a jelen lévők a CEU Business Analytics angol nyelvű, 1 éves Msc képzéséről. Az Egyesült Államokban akkreditált képzésen több mint 15 ország hallgatói vesznek részt, akik a specifikus szakterületek, technológia, management hármasából álló tematikán belül a kurzusok negyedét szabadon választható tárgyakból állítják össze. A hallgatók bevonása a munkába, illetve a nemzetközileg is elismert szaktekintélyek oktatói tevékenysége a garancia egy a gyakorlatban is magas szinten hasznosítható tudás megszerzésére.

További rendezvényeinkről információk érhetők el az Oktatás és rendezvények menüpontban.

Máté Anna, Clementine Consulting

Bepörög a ketyegő - 1. rész

Jó munkabírás, terhelhetőség, magas stressztűrő képesség. Ismerősen csengenek az iménti kifejezések? Majd minden álláshirdetés elengedhetetlen szófordulatai ezek. Olyannyira általános szempontról van szó, hogy az egyik állásközvetítő portál külön stressztűrő állások, munkák címkével teszi szűrhetővé az ilyen igényű ajánlatokat. Persze még mielőtt azt gondolnánk, hogy ez az elvárás főként a vezetői pozíciók velejárója, nagyot tévedünk, hiszen ugyanúgy megtaláljuk az IT gyakornokkal, a részmunkaidős bolti eladóval, a személyügyi referenssel, vagy akár a villanyszerelővel szemben támasztott követelmények között is.

Jogosan merül fel ugyanakkor a kérdés, hogy egy szervezet működése szempontjából miért ilyen magától értetődően természetes dolog, hogy a leendő munkatárs érlelgesse csak a gondolatot, hogy a napi munkafeladatai közben a stressz mindig hű társa lesz. Egyáltalán mi okozza, és ki hogyan reagál a mára olyan általánossá váló túlzott munkahelyi stresszre, kinek a felelőssége a helyzet kezelése, tud-e tenni ellene a munkáltató, vagy a helyes megküzdési stratégiák elsajátítása és fejlesztése főként a munkavállalók egyéni hozzáállásán múlik?

Évek óta kiemelt területként foglalkozunk az ügyfélszolgálatok működésének különböző adat- és szövegbányászati technikákra támaszkodó támogatásával, így az azóta külön programmá nőtt szervezeti- és egészségmenedzsment irányultságú fejlesztéseinket is erre a szegmensre alapoztuk. Közel 100 fő bevonásával indítottunk kísérleti kutatást annak érdekében, hogy megtudjuk, hogy milyen a Front-end területen dolgozók stressznek való kitettsége, hogyan kezelik a rázós helyzeteket. A kutatásban résztvevők 3 napon át egy apró testszenzort viseltek, ami folyamatosan rögzítette élettani paramétereiket, ők pedig végig naplózták a mérési időszak alatt velük történt eseményeket. Az adatok alapján így nemcsak mérhető volt az egyes munkafázisokkal járó stresszszint, a stressz-reakciók intenzitása vagy a regenerációs képesség eredményessége, hanem pontosan össze lehetett azokat kapcsolni a mérési időszak alatt végzett tevékenységekkel.

Érdekes eredményként szolgál például, hogy az ügyintézők nagy részénél nem feltétlenül az adott munkakör bizonyára sokak által a legnehezebbnek tartott része az ügyfelekkel való konfrontáció, vagy a problémás ügyek kezelése jelentetik a legnagyobb stresszforrást. Bár az egy-egy durva hangnemet megütő ügyféllel folytatott beszélgetés, vagy a hosszas, bonyolult ügyintézés jelentette feszültség pillanatnyi hatását valóban ki lehetett mutatni az operátoroknál, ugyanakkor a rutinos, nagy tapasztalattal rendelkező ügyintézőkre az ilyenfajta telefonhívások nem sok hatással voltak.

Ha a sok egyéni adatsort összevetjük, akkor egy izgalmas csoportosítása rajzolódik ki az operátoroknak. A munkatársak egy része – az előbb leírtakkal összhangban – nem csak a problémás helyzeteket kezelik nagy higgadtsággal, hanem a teljes munkavégzésüket érzelmi kiegyensúlyozottság jellemzi. Munkáltatói szemmel minden bizonnyal mindenki őket írná le ideális munkatársnak. A látszólagos idilli kép azonban gyorsan változik, ha nem csak a munkaidőt vesszük alapul. A munkavégzés során félretett feszültség nagyon gyakran köszön vissza a szabadidőben, például a gyerekekkel kapcsolatos teendők közben mérhető türelmetlenségben, vagy a zaklatott éjszakai alvásban. Míg azok a kollégák, akiknek munkaidei stressz profilja erőteljes, de gyorsan lecsengő fiziológiás stresszt mutat, akiket a hétköznapokban általában lobbanékonynak jellemeznénk, hatékonyan lépnek túl egy-egy feszültebb szituáción, ami az éjszakai kiváló alvásminőségben is megmutatkozik.

Szintén tanulságos, hogy a munkaterhelés szempontjából az eltérő munkacsoportok eltérő stratégiákat dolgoztak ki a többletfeladatok elvégzésre. Egyfelől azonosítható egy „gyorsan ezt is tudjuk le” norma, még azon az áron is, ha ez több feladat szimultán megoldásával jár együtt, másfelől viszont működik egy „később ezzel is foglalkozunk” hozzáállás is, ami a nap végére a feladatok feltorlódását eredményezi. Ugyanakkor sem a multitasking – aminek mesteri szintű űzésére sokan olyan büszkék – sem pedig a feladatok végletekig történő halogatása nem kedvez a stresszszintnek, csak felesleges és elkerülhető frusztráció érzetet generál.

A stresszhelyzetek kezelése persze, ahogyan az sejthető, erősen összefügg a személyiségjegyekkel, vagyis, hogy a jellemvonásokból fakadóan ki milyen megküzdési képességekkel rendelkezik. Ezekkel a pszichológiai profilokkal – amelyek meghatározásához külön pszichológiai teszt szolgált alapul – és a fiziológiás mérés eredményeivel együttesen világosan rá lehet mutatni, hogy munkaadói szemmel sem feltétlenül a terhelést végletekig higgadtan tűrő kollégák keresése a legjobb megoldás, hiszen náluk a munkaidőn túli rossz rekreációs képességek miatt nagy a kiégés kockázata. Persze a kissé lobbanékonyabb természetű kollégát sem feltétlenül szükséges minden hónapban stresszkezelő tréningre küldeni, ameddig az ingerültsége nem érzékelhető az ügyfelekkel folytatott beszélgetésen, és azt könnyedén fel tudja oldani például a feszültséget okozó helyzet kollégákkal történő kibeszélésén keresztül.

Kovács-Ördög Zita
Clementine Consulting

Fiatal adatelemzők segítik a BKK-t a Bubi fejlesztésében

A Budapesti Közlekedési Központ az MTA SZTAKI-val együttműködve hirdette meg a MOL Bubi adatelemzési versenyt a kerékpáros közösségi közlekedési rendszer üzemelése során összegyűlt adatok elemzésének céljából 2015 szeptemberében. A verseny három feladatból állt, és ebből az egyiket a Clementine Consulting által elemző szoftverrel támogatott Bubilyze! csapat nyerte meg.

A kiírás egyetemi hallgatóknak, adatbányászati szakembereknek és lelkes adatkedvelőknek szólt. A résztvevők 5 hónapnyi adathalmazt kaptak meg a kiinduló- és célállomásokról, a használat kezdetének és végének idejéről, valamint további adatokat a dokkoló állomásokra és az időjárásra vonatkozóan. Ezek szakszerű feldolgozása során olyan érdemi következtetésekre juthattak, amik a jövőben a BKK hasznára válhatnak a MOL Bubi szolgáltatás fejlesztésekor.

A három feladat közül kettő prediktív analitikai megoldásokat kívánt: az elsőben a MOL Bubival használt legnagyobb forgalmú útvonalakat kellett megjósolni, a másodikban pedig az egyes gyűjtőállomásokon az adott napon belüli legnagyobb kerékpárfogyást. A harmadik feladat során a csapatok szabadon dolgozhattak az adatokkal, és a leginnovatívabb kutatási eredmények felmutatása volt a cél.

A Bubilyze! csapat (Badics Milán – Corvinus Egyetem Befektetések és Vállalati Pénzügy Tanszék, Balogi Csilla – Clementine Consulting, Bíró Márton – i-insight, Fülöp Árpád – Balabit, Windhager-Pokol Eszter – Balabit) az első feladatban teljesített a legeredményesebben, és ezzel 100 000 Ft-os pénzjutalmat illetve egy egyéves MOL Bubi bérletet nyertek. A feladat során kapott eredményeiket 2016. január 13-án a verseny záró rendezvényén prezentálták a BKK képviselői és a többi résztvevő előtt.

A csapat a Clementine Consulting jóvoltából az IBM SPSS Modeler szoftvercsaládot is használta az előrejelző modellek elkészítéséhez, amelyről így nyilatkoztak: „Azért az SPSS termékekre esett a választás, mert ezt találtuk a leghatékonyabb eszköznek. Rendkívül gyorsan lehet az adattisztítási, adattranszformálási lépéseket előállítani, és kellő rugalmassággal rendelkezik ahhoz, hogy a modelleket szabadon paraméterezhessük. Rengeteg automatizált döntést-segítő funkciója révén (pl. automatikus statisztikák, összehasonlítások a különböző modellekről) nagyon gyorsan ki tudtuk választani a legjobb eredményt adó módszereket. Így maradt időnk sörözni is.”

A Clementine Consulting ügyvezetője, Körmendi György elmondta, hogy büszke a nyertes csapatra, és úgy gondolja, külön köszönet illeti az MTA SZTAKI Adatbányászati és Webes Keresés Kutatócsoportot, amiért lehetővé tette egy ilyen verseny létrejöttét. Továbbá megjegyezte azt is, hogy a Clementine Consulting számára is pozitív megerősítés az, hogy a Modeler nem csak üzleti területeken, de laboratóriumi körülmények között is ilyen jól teljesít.

Együttműködés a Pannon Egyetemmel

2015. november 26-án a Clementine Consulting és a Pannon Egyetem mindkét fél számára előnyös együttműködési megállapodást kötött.

Cégünk képviseletében Körmendi György ügyvezető, az egyetem részéről pedig Dr. Gelencsér András rektor valamint Dr. Kovács Gyula kancellár közösen megállapodtak egy határozatlan idejű együttműködési kapcsolat kialakításában, ami az alábbi területekre terjed ki:

  • Az egészségügyi ellátó rendszerrel kapcsolatos adatok elemzése, új adatelemzési módszertanok kidolgozása
  • Új adattárolási, adatfeldolgozási illetve -megjelenítési módszerek kidolgozása az egészségügyi informatika és egyéb területeken, a nyilvánosságra hozható eredmények publikálása
  • Fenti témákban közös kutatás-fejlesztési pályázatok kidolgozása és benyújtása

Az együttműködés nyomán a Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Karának Egészségügyi Informatikai Kutató-fejlesztő Központjával folytatunk majd közös munkát.