Computerworld magazin 2022.01.26. LIII. évfolyam 02. szám
A Computerworld magazin 2022. január 26-án megjelent száma.
A Computerworld magazin 2022. január 26-án megjelent száma.
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
TRENDEK<br />
összesített módon, milyen mozgások történnek.<br />
Például kijelölünk egy útszakaszt, és azt figyeljük,<br />
hogy reggel 6 és 8 óra között ezen a szakaszon<br />
milyen az összesített forgalom, milyen irányokba<br />
haladnak tovább az adott útszakaszt használók.<br />
Így rengeteg elemzés készíthető, és komplex<br />
megoldások születhetnek. Többek között megállapítható,<br />
hogy hol túlterheltek az utak, vagy<br />
hova kellene P+R parkolókat építeni – fogalmaz a<br />
specialista.<br />
Aldi, Lidl, Tesco és a többiek<br />
A SIM kártyák mozgásának elemzésével megállapítható,<br />
hogy például egy adott kerületben lakók hova<br />
járnak vásárolni.<br />
– Tételezzük fel, hogy egy körülhatárolt földrajzi<br />
területen három nagy áruház működik. Meg tudjuk<br />
nézni, hogy az ott lakók milyen arányban választják<br />
az egyes áruházakat. A kapott értékek alapján<br />
csoportokat, illetve kategóriákat képezünk, és<br />
azokat adjuk meg a megbízónknak. Az anonimitás<br />
garantálása érdekében bizonyos értékhatár alatt<br />
nem adunk meg pontos vásárló<strong>szám</strong>ot (helyette:<br />
kevesebb, mint...). Új kiskereskedelmi egység<br />
nyitása előtt is célszerű elemezni a vásárlói<br />
mozgásokat, szokásokat. Ha például az üzletlánc<br />
három helyszínről gondolkozik, meg tudjuk vizsgálni,<br />
hogy a nap folyamán a megadott helyeken<br />
milyen forgalom jelenik meg, az ott megfordulók<br />
milyen irányokban mozognak. Mindebből következtetni<br />
lehet arra, hogy az áruház hol <strong>szám</strong>íthat a<br />
legnagyobb forgalomra – mutat rá Hodosán-Hartai<br />
Anita.<br />
Jövőkép: adatbázisok<br />
összekapcsolása<br />
Ha a városfejlesztésre, a közlekedés-optimalizálásra<br />
gondolunk, könnyen belátható, hogy az<br />
önkormányzatok is hasznosíthatják lakóik, illetve<br />
az oda látogatók mozgását mutató adatokból készített<br />
elemzéseket. A potenciális felhasználói körbe<br />
tartoznak az ingatlanberuházással foglalkozó társaságok<br />
is.<br />
– Ami az alkalmazás jövőjét illeti, ereje leginkább<br />
abban rejlik, hogy bizonyos adatbázisok<br />
összekapcsolásával egyre komplexebb elemzések<br />
készíthetők. Ingatlanfejlesztések során például<br />
a KSH-adatok és a mobiladatok kombinációjával<br />
olyan következtetéseket lehet levonni, amelyek<br />
máshonnan nagyon nehezen lennének elérhetőek,<br />
vagy nagyobb költséggel járnának. Illetve hiszünk<br />
abban, hogy a termék az európai szintű termékfejlesztésben<br />
és értékesítésben tud kiteljesedni,<br />
hiszen rengeteg európai szintű vállalatnak nyújthat<br />
majd költséghatékony megoldást az országokon<br />
átívelő elemzések használata – teszi hozzá<br />
a Telekom specialistája.<br />
Degresszív árazás<br />
Öt fős csapat – két adattudós (data scientist), két<br />
adatmérnök (data engineer) és egy termékgazda<br />
(product owner) foglalkozik a geolokációs adatok<br />
feldolgozásával és az aggregált, anonim adatok<br />
harmadik félnek történő értékesítésének támogatásával.<br />
A szolgáltatás díjazásának megállapításakor<br />
alternatív megoldásokat kerestek, és megvizsgálták<br />
azok árazását. Mivel azonban itt hatalmas adatmennyiségről<br />
van szó, kiderült, hogy nagyon nehéz<br />
összehasonlítást tenni. – Attól függően, hogy egy<br />
ügyfél 1 hónapra, 1-2 évre kér adatot vagy havidíjas<br />
szolgáltatásra fizet elő, az árazás erősen degreszszív<br />
jellegű. Figyelembe vesszük a költségeket, az<br />
alternatív szolgáltatásokat és az adat értékét is. Az<br />
is befolyásolja az árat, hogy milyen területi, illetve<br />
időfelbontásban kéri az ügyfél az adatokat. Elképzelhető,<br />
hogy valakinek órákra lebontott, napszakos<br />
vagy napi adat a legmegfelelőbb, de előfordulhat,<br />
hogy heti vagy akár havi bontást használva is értékes<br />
információkat tud kinyerni egy-egy elemzésből.<br />
Területi bontásban pedig leginkább kerületi, körzeti<br />
vagy településszintű adatokra mutatkozik igény, de<br />
előfordulhatnak ennél kisebb vagy akár nagyobb<br />
területi egységek is. Van olyan elemzésünk is, ahol<br />
járások közötti mozgásokat vizsgálunk. A lényeg,<br />
hogy mindig az egyedi igény alapján határozzuk<br />
meg a vizsgált egység méretét – tájékoztat Hodosán-Hartai<br />
Anita.<br />
Demográfiai adatok is<br />
A geolokációs adatokon alapuló vizsgálatokat,<br />
elemzéseket tehát gyakorlatilag két irányból lehet<br />
megközelíteni. Az egyik, amikor nagyobb területeken,<br />
például nagyvárosokban vagy akár az egész<br />
országban nézik meg az emberek összesített<br />
előfordulását, mozgását. A másik lehetőség az<br />
úgynevezett PoI, azaz Point of Interest elemzés,<br />
amikor konkrét helyszíneket, például valamilyen<br />
látványosságot vagy üzlethelyiséget vizsgálnak. –<br />
Érdekesség ezzel kapcsolatban, hogy nem csupán<br />
azt tudjuk elemezni, hogy milyen irányú mozgások<br />
tapasztalhatók egy adott területen, hanem az egyes<br />
helyszínek kategorizálásával arra is következtetni<br />
lehet, hogy jellemzően hogyan következnek egymás<br />
után a különböző tevékenységek. Például: munka<br />
után hányan, illetve milyen sűrűn járnak vásárolni,<br />
sportolni vagy éppen szórakozni. Az elemzéseket<br />
– természetesen továbbra is anonim, aggregált<br />
módon, csoportonkénti bontásban – demográfiai<br />
adatokkal (a nemek aránya, korösszetétel stb.) is<br />
végezhetjük. Mindezen adatokat és elemzéseket<br />
– például az 5G hálózat terjedésével, és így kisebb<br />
területi egységek vizsgálatával – tovább lehet<br />
finomítani, ezáltal a jövőben még pontosabb eredményeket<br />
kaphatunk – hangsúlyozza a Telekom<br />
nagykereskedelmi üzletfejlesztési specialistája.<br />
20 | | <strong>2022.01.26.</strong>
Change language