Partnerünk Közép-kelet-európai, üzleti modell innovációra összpontosító, tanácsadó cég. Úgy határozott, hogy széles körben, tehát kis- és közép-vállalatok számára elérhető analitikus döntéstámogató rendszer prototípusát fejleszti ki. Olyat, amelynek használatához az átlagemberek jártassága is elegendő a statisztikai adatelemzésben és számítástechnikai ismeretekben, de segítségével bonyolult sztochasztikus rendszerek jövőbeni várható kimeneteinek alakulása válik előre jelezhetővé Big-Data alapokon nyugvó, valós idejű statisztikai modellezéssel. A kisbolt példájánál tehát sok év adatait vizsgálva, figyelembe véve akár olyan ritkábban előforduló tényezőket, mint a foci VB, vagy az időjárás esetén a nagy meleg, illetve a hosszú havazás, amikor az emberek tartós élelmiszereket halmoznak fel, ezekre az időszakokra is pontos előrejelzések készíthetők a szükséges készletekről. Így csökken a túlkészletezés miatti felesleges forgóeszköz lekötés, a romló áruk miatti veszteség és a készlethiány miatti bevétel kiesés.
Egyszerű, mint az Excel
A prototípust egy konkrét felhasználói kör igényei alapján fejlesztették ki, és a piaci visszajelzések alapján határozták meg a kialakítás további irányait. A hosszútávú cél pedig egy olyan BigData logikán alapuló szoftvertermék megteremtése, aminek használata olyan egyszerű, mint ma a Microsoft Excelé, így széles körű felhasználást tesz lehetővé anélkül, hogy a felhasználónak el kellene mélyednie a technikai részletekben.
Mint minden K+F projekt esetében, itt is meg lettek határozva a műszaki/tudományos bizonytalanságok. Az adatok elérhetősége, relevanciája és minősége mellett a rendszer konzisztenciája terén. Az algoritmussal kapcsolatban megoldandó probléma a változók megfelelő azonosítása, a szignifikáns változók kiválasztása és a predikció minősége, valamint konzisztenciája. Az IT területén feloldandó bizonytalanság adódott az adattárolási megoldás és a számítások sebessége terén.
Három lépéssel a célig
Partnerünk három részfeladatban látta megvalósíthatónak céljai elérését. A statisztikai modell megépítése a piac kiválasztásával indult, hiszen egy olyan konkrét piacot kell kiválasztani, ami jól reprezentálja a többség problémakörét, azaz később könnyen tudják általánosítani, de elég jól elérhetőek az adatok ahhoz, hogy feltevéseiket bizonyítani tudják. Az adatok begyűjtése és tisztítása után véglegesíthető az elméleti statisztikai modell.
Az IT implementáció a szerverkörnyezet kialakításával kezdődik, ezután lehet kiépíteni az adatbázis szerkezetet, végül következhet az analitikus komponens programozása, amelyben a statisztikai modellt leképezik egy általános analitikai komponensbe. Ennek segítségével fogják elemezni a rendelkezésre álló adatokat, vagyis olyan adatbányászati algoritmusokat futtatnak, amelyek összefüggést keresnek a bemeneti és a megcélzott kimeneti változók között. A számítási motor építésekor az analitikus komponens összefüggésrendszere már csak egy külső input, amit akár máshonnan is megkaphatna. A felhasználói felületek fejlesztése után végül az iteratív tesztelés és véglegesítéssel zárult a tevékenységek sora.
Hogy javítsa a projekt megtérülését, partnerünk a Glósz és Társa Kft. segítségével minősítés iránti kérelmet nyújtott be a Szellemi Termékek Nemzeti Hivatalához (SZTNH). 100%-ban kísérleti fejlesztés minősítést kapott, így a teljes prototípus fejlesztésre igénybe tudta venni a K+F adókedvezményt és a kutatás-fejlesztési támogatást, ezzel is csökkentve a megvalósítás kockázatát.
A társaság saját munkavállalóiból alakított kilenc fős projekt-team majd’ három évig dolgozott a fejlesztésen. A projekt költségeit kizárólag a közgazdász és informatikus csapat munkabére és bérjárulékai képezték. Partnerünk fő tevékenysége korábban nemzetközi nagyvállalatok számára kulcsrakész startupok/vállalkozások építése volt. Több mint százmillió forintos ráfordítással a társaság az óriáscégek kiszolgálása mellett a kis- és középvállalkozások felé is nyitott lett, vagyis hatalmas piacot szerzett magának, alaposan megelőzve ezzel versenytársait.
