Big data nyugati és keleti szemléletben

Zsuzsa meglátása szerint az európai kultúrában a gazdaságban megjelenő adatokhoz, az azokban megjelenő összefüggésekhez, a ma big data néven futó jelenséghez külön nyugati és keleti (bizánci) megközelítés tartozik. A nyugati gondolkodásmódban az adatokra támaszkodva növelhetjük a hatékonyságunkat, alkalmazkodhatunk a változó környezethez, versenyelőnyhöz juthatunk – így az adatelemzés célja tipikusan a profitnövelés irányába mutat. A keleti (bizánci) szemléletben az adatok gyűjtésének célja az ellenőrzés, az állami vagy egyéb hatalom felügyeleti tevékenységéhez tartozik – célunk az ellenőrzés, a kitűzött célok végrehajtásának ellenőrzése.

Valóban kézzelfoghatóan különválik ez a két szemlélet, még akkor is, ha egy-egy jól működő szervezeten belül mindkettőnek meg kell jelennie. Ha technológiai szemmel nézzük, a gépi tanulási feladatok előrejelzéshez köthető részei inkább a profitmaximalizáló, hatékonyságnövelő szemlélethez köthető, míg az én látásmódomban kicsit a klaszterezés és nagy mértékben az anomália detekció a felügyelő / ellenőrző látásmódhoz köthető. Egy BI vagy riporting rendszer magában nem köthető egy-egy területhez, de a használatuk mögötti motiváció gyakran az egyik szemlélethez húz.

Az elmúlt héten áttekintettem a fenti szempontból a 2016-os projektjeinket (jó lehetőséget adott erre, mikor az Éviránytű évértékelő munkafüzetét töltöttem ki), és egyértelműen szátváltak erre a két csoportra, még akkor is, ha egyes partnereknél végül mindkét irány megjelent. Az egyik legtipikusabb példa, mikor kamionsofőrök fogyasztási szokásainak elemzését végeztük: elsőként úgy volt megfogalmazva az üzleti kérdés, hogy találjuk meg, mi a különbség a jól fogyasztási adatokkal futó sofőrök és a több üzemanyagot használó kollégáik között. A projekt végkicsengésénél viszont megjelent az az igény, hogy mennyivel jobb lenne a sofőr szokásai, az útviszonyok, az időjárás és a rakomány figyelembevételével olyan útvonaltervezést megvalósítani, ahol a becsült üzemanyagköltséggel és a különböző útdíjakkal egyszerre tudnánk számolni.

Elgondolkodtam azon is, vajon milyen szemlélet jellemző hazai cégekre? Ez cégkultúrától függ, ami alakítható – így talán nem is ez a jó kérdés. Ha az egyének szintjén vizsgáljuk a kérdést, azt mondhatjuk, hogy a magyarok alapbeállítottsága inkább a keleti szemlélethez húz. Jól példázza ezt nekem, hogy mikor egy társaságban elmesélem, hogy egy jó és egy rossz kamionsofőr között 3-4 liter fogyasztás-különbség is lehet 100 km-en, a legtöbben azt a zsigeri választ adják, hogy biztos lopják az üzemanyagot. Az adatokból látszik, hogy rengeteg oka lehet a különbségnek (például mennyit használja a tempomatot a vezető), de az alap asszociációnk oda mutat, hogy az adatok valami kis stiklit, csalást, trükközést fognak felfedni.

Fontos kiemelni, hogy ez a kettősség nem a személyes adatokról vagy privacy védelméről szól – de mégis van ide vágó aspektusa. Képzeljük el, hogy a munkahelyünkön minden eddiginél pontosabb és jobb adatgyűjtést vezet be a főnökség, például pontosabb képet fognak kapni az egyes kollégák teljesítményéről. A változást lehet pozitívan látni (“végre látni fogják, milyen sokat tettem a cégért”), vagy negatív módon viszonyulni hozzá (“ki fogják szúrni, hogy pénteken hamarabb szoktam lelépni”), és utána ennek megfelelően lehet támogatni vagy szabotálni a bevezetést. Mindenkire rábízom, hogy mit tenne ő egy ilyen szituációban.

Bármilyen is az alapbeállítottságunk, erre rálátva tudatosan tudjuk integrálni a kétfajta szemlélet előnyeit. Izgalmasabb kérdés számomra, hogy mennyire más módon kell a különböző szemléletű cégeknél egy-egy megoldást bevezetni, mennyire más motivációk és félelmek uralják a gondolkodást a két esetben.