A modern pénzügyi környezetben, ahol a vállalatok valós időben hoznak stratégiai döntéseket, az adatok integritása és minősége már nem csupán technikai követelmény, hanem üzletmenetet meghatározó tényező. Egy vállalat pénzügyi igazgatójaként a negyedéves jelentések lezárásának idején különösen élesen merül fel ez a kérdés: az adatok pontossága közvetlen hatással van a befektetői bizalomra, a szabályozói megfelelésre és a piaci megítélésre.

A hagyományos módszerek – manuális ellenőrzések, táblázatok, kézi auditok – nemcsak időigényesek, hanem emberi hibáknak is fokozottan kitettek. Egy elgépelés, egy hibás adatbevitel vagy egy nem észlelt ellentmondás elegendő lehet ahhoz, hogy a pénzügyi jelentés torzuljon, hibás következtetésekhez vezessen, vagy akár jogi következményeket vonjon maga után.

A Business Intelligence (BI) eszközök bevezetése ebben a közegben nemcsak technológiai innovációt jelent, hanem alapvető szemléletváltást is. Ezek az eszközök képesek az adatok strukturált és nem strukturált feldolgozására, valós idejű hibadetektálásra, és szabályalapú validációra, amelyek automatizáltan cserélik le a korábban manuálisan végzett, repetitív folyamatokat. Egy olyan rendszer, amely nem csupán adatokat fogad be, hanem értelmezi is azokat a megadott üzleti szabályok szerint, lehetővé teszi az anomáliák, duplikációk, és inkonzisztenciák gyors azonosítását.

A pénzügyi adatintegritás kezelésére leginkább alkalmas BI-eszközök közé tartozik például a Power BI, a Tableau, az Alteryx, valamint ezek kiegészítői, mint a Tableau Prep vagy a Tableau Cloud. Ezek a rendszerek fejlett adatprofilozási és adat-vonal követési (data lineage) funkciókat is tartalmaznak, amelyek lehetővé teszik, hogy a pénzügyi csapat pontosan lássa, honnan származnak az adatok, milyen átalakításokon estek át, és hol történt esetleg torzulás vagy veszteség az adatfolyamban. A BI-eszközök nem csupán adatminőségi problémák detektálására alkalmasak, hanem segítenek azok kontextuális értelmezésében is.

Képzeljük el egy gyártóvállalat pénzügyi controllerének szerepét, akinek csapata havonta több száz beszállító számláját egyezteti. Korábban a számlák, megrendelések és szállítólevelek manuális összevetése napokat vett igénybe, és a hibák – például duplikált kifizetések, elveszett kedvezmények vagy téves összegek – rendszeresen megjelentek. Egy megfelelően implementált BI-rendszer ebben az esetben nemcsak automatizálja az egyeztetési folyamatokat, hanem valós időben figyelmeztet az eltérésekre, az előre beállított üzleti szabályok alapján vizsgálja a tranzakciók hitelességét, és akár gépi tanulási algoritmusokkal is képes előre jelezni a potenciális szabályszegéseket.

Az adatintegritás biztosítása nem ér véget a detektálással. A hatékony BI-rendszerek adatirányítási (data governance) keretrendszert is kínálnak, amely meghatározza az adathozzáférések jogosultságait,

Hogyan kezeljük az adatbeli hibákat a Tableau Desktop használatával?

Amikor a Tableau Desktopot használjuk adatelemzésre, gyakran találkozunk a dátumok formátumával kapcsolatos problémákkal, amelyek könnyen zűrzavart okozhatnak a különböző nemzetek és kultúrák közötti adatcserében. A számok formátumban megjelenő dátumok első pillantásra nem biztos, hogy egyértelműek, és könnyen félreérthetők lehetnek. Ezt a problémát elkerülhetjük, ha a dátumok megfelelő formátumát választjuk, és azt következetesen alkalmazzuk minden adathalmazunkban. A Tableau-ban ehhez elég, ha a „Dátum” legördülő menüt a „Data” panelen kiválasztjuk, majd az „Alapértelmezett tulajdonságok” menüpontban a „Dátum formátum…” lehetőséget választjuk.

A megfelelő dátumformátum kiválasztása nem csupán esztétikai kérdés. Az egyes országok különböző dátumformátumokat használnak, amelyek könnyen zűrzavart okozhatnak, ha nem tartjuk őket következetesen. Az Egyesült Államokban például a hónap/nap/év (mm/dd/yyyy) formátumot használják, míg az Egyesült Királyságban és Ausztráliában inkább a nap/hónap/év (dd/mm/yyyy) formátumot alkalmazzák. Ha nem figyelünk erre, akkor a különböző területekről származó adatok összekapcsolása helytelen elemzésekhez vagy torzított információkhoz vezethet. Ennek elkerülése érdekében a helyes beállítások kiválasztása elengedhetetlen. A „Workbook Locale” menü segítségével bármikor módosíthatjuk a munkafüzetünkhöz tartozó helyi beállításokat, hogy az adataink mindenki számára világos és egyértelmű legyen.

A dátumok és adatok egyértelmű kezelése nemcsak a bizalom fenntartásában segít, hanem alapvető a hatékony adatkezelés szempontjából is. Az adatok megfelelő formátumban való bemutatása lehetővé teszi a pontosabb elemzéseket és elkerüli a potenciális félreértéseket, amelyek az üzleti döntéseket is befolyásolhatják.

Az adatvizualizációk szerepe az adatok elemzésében nemcsak esztétikai szempontból fontos. A vizualizációk segítségével az üzleti elemzők könnyebben azonosíthatják az adatkiugrásokat, amelyek alapvetően befolyásolhatják a döntéseket. Az adatkiugrások gyors észlelése különösen hasznos lehet, ha meg akarjuk vizsgálni, hogy egy adatpont helyes-e, jelentőséget hordoz-e, vagy esetleg csalásra utalhat. A kiugró értékek azonosítása nemcsak hibák és pontatlan adatok kiszűrésére szolgál, hanem arra is, hogy felfedjük azokat a rendellenességeket, amelyek a cég működésében változásokat vagy potenciális problémákat jelezhetnek.

A vizualizációk segítségével könnyedén felfedezhetők a kiugró adatok, és számos kérdést vethetnek fel. Például: vajon ez az adat valóban helyes? Mit árul el számunkra ez a kiugró érték? Lehet, hogy valamilyen csalás történt? A következő példában a Power BI és Tableau eszközöket használjuk az adatok vizualizálására, hogy könnyebben azonosíthassuk a kiugró értékeket.

Az adatok vizualizálásának egyik legelterjedtebb módja a szórásdiagram, amely lehetővé teszi számunkra, hogy vizuálisan észleljük azokat a pontokat, amelyek nem illeszkednek a többi adat közé. A szórásdiagramok segítségével könnyen nyomon követhetjük az egyes hónapok eladási mennyiségét, és gyorsan észlelhetjük azokat a hónapokat, amelyek kiemelkednek a többi közül. Ha például egy hónapban rendkívül magas értékek jelennek meg, akkor azt kiugró értékként azonosíthatjuk, és további vizsgálatot folytathatunk annak megértésére, hogy mi okozta ezt.

Az egyik legfontosabb dolog, amit az ilyen típusú adatvizualizációk segítségével megtanulhatunk, az, hogy mindig szoros kapcsolatban kell állnunk az adataink forrásával. A kiugró adatokat gyakran valamilyen hibás bevitel vagy adatfeldolgozás okozza. Ha a kiugró adatot nem megfelelően rögzítették, akkor azt mindenképpen korrigálni kell. A Power BI-ban a "Transform Data" funkcióval könnyedén módosíthatjuk az adatokat, hogy biztosítsuk azok helyességét. Az adatok módosítása előtt azonban mindig alaposan ellenőrizzük, hogy az adatkezelési konvenciók érvényesek legyenek, és hogy a beállítások helyesek legyenek az adott régióban.

A megfelelő adatelemzési és -vizualizálási technikák alkalmazása nemcsak az adatok tisztaságát biztosítja, hanem lehetőséget ad arra is, hogy mélyebb betekintést nyerjünk a vállalat működésébe, és felismerjük azokat az esetleges hibákat vagy rendszerszintű problémákat, amelyek hatással lehetnek a cég teljesítményére. Az adatvizualizáció tehát nemcsak esztétikai szempontból hasznos, hanem fontos üzleti eszközként is funkcionál.

Az adatkezelés során érdemes figyelmet fordítani arra is, hogy az adatok egyes forrásaiból származó adatok összekapcsolása során nemcsak a dátumformátumra kell figyelni. Az adatváltozások és azok konzisztenciája kulcsfontosságúak lehetnek az üzleti elemzésekben, ezért mindig ügyelni kell arra, hogy az adatokat helyesen és megfelelően rendszerezzük.

Hogyan végezzünk adatellenőrzést és anomáliák észlelését pénzügyi tranzakciós adatokban mesterséges intelligenciával?

Az adatok validálása alapvető szerepet játszik minden olyan elemzésben, amely pénzügyi tranzakciók vagy üzleti adatkezelés területén zajlik. Az adatok helyes validálása biztosítja, hogy az adatkészletek pontosak és megfelelnek a meghatározott kritériumoknak. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan végezhetünk adatellenőrzést, valamint hogyan észlelhetünk anomáliákat pénzügyi tranzakciós adatokban, mesterséges intelligencia (MI) eszközök, mint például a ChatGPT alkalmazásával.

Első lépésként fontos megérteni, hogy az adatellenőrzés célja nem csupán a hibák azonosítása, hanem az adatok minőségének javítása is. Például, ha a tranzakciós adatok között elírások vagy helytelenül rögzített információk találhatók, akkor azokat korrigálni kell a későbbi elemzés és döntéshozatal érdekében.

A következő példában, amelyben a Dealing with large financial datasets using data validation című fejezet példáját alkalmazzuk, bemutatjuk, hogyan végezhetünk adatellenőrzést egy pénzügyi tranzakciós adathalmazon. A példában két fájlt használunk: az egyik a "Sales_Transactions.xlsx", amely tartalmazza az ügyféltől származó tranzakciós adatokat, míg a másik a "NSW_Post_Code.xlsx", amely egy belső adatbázis a helyes irányítószámokkal. Az adatok validálása során a célunk az, hogy összehasonlítsuk a két fájlt és azonosítsuk az esetleges eltéréseket, például a helytelenül rögzített külvárosok nevét.

A lépések a következők:

  1. Az első lépés, hogy új csevegést hozunk létre a Data Analysis GPT használatával. Ehhez kattintsunk az oldalsávban az "Explore" lehetőségre, majd válasszuk ki a "Data Analysis" eszközt. Ezen kívül alternatívaként a GPT-4 Advanced Data Analysis funkciója is használható, amely szintén képes az adatok elemzésére.

  2. Ezután feltöltjük a "Sales_Transactions.xlsx" és a "NSW_Post_Code.xlsx" fájlokat. A fájlok feltöltése után adjuk meg a következő kérdést: "Kérem, vizsgálja meg e két fájl tartalmát és adjon információt az adatok típusáról és struktúrájáról". A válaszban részletes információkat kapunk a fájlok tartalmáról, így megérthetjük, hogy mi található bennük, és hogyan szerveződnek az adatok.

  3. Miután az elemzés befejeződött, a következő lépés az, hogy validáljuk az adatokat a külvárosok összehasonlításával. Ehhez a következő kérdést tehetjük fel: "Kérem, ellenőrizze a Sales_Transactions.xlsx fájl külváros oszlopát a NSW_Post_Code.xlsx fájl alapján, és azonosítson minden olyan eltérést, amely nem egyezik a két fájl között." Az eredmény egy lista lesz, amely tartalmazza az összes eltérést, és segít minket a helytelen adatpontok megtalálásában.

  4. Miután az eltérések azonosítva lettek, a következő lépés, hogy a legjobban illeszkedő külvárosokat keressük a két fájl között. Ehhez a kérdéshez a következő promptot adhatjuk meg: "Kérem, találja meg a legközelebbi egyezést az eltérő külvárosok között a NSW_Post_Code.xlsx fájl alapján, és adja meg az eredményt táblázatos formátumban." A válasz segít abban, hogy azonosítsuk a legjobb egyezéseket, és kijavítsuk a helytelen adatokat.

  5. Az utolsó lépés, hogy frissítsük a "Sales_Transactions.xlsx" fájlt a helyes külvárosokkal. Ehhez a következő kérdést tehetjük fel: "Kérem, frissítse a helytelen külvárosokat a Sales_Transactions.xlsx fájlban a legközelebbi egyezés alapján." A rendszer a módosított adatokat táblázatos formában fogja megjeleníteni, amely lehetővé teszi, hogy átnézzük az adatokat, és megbizonyosodjunk a frissítések helyességéről.

  6. Miután az adatokat ellenőriztük és frissítettük, az utolsó lépés a fájl exportálása a javított adatokkal. Ehhez elegendő, ha a "Download Updated Sales Transactions File" gombra kattintunk, és az exportált fájl készen áll további elemzésre vagy jelentéskészítésre.

Ez az egyszerű folyamat segítséget nyújt abban, hogy a ChatGPT segítségével gyorsan és hatékonyan végezhessük el az adatellenőrzést és a helyes adatokat állíthassuk vissza. Az adatok tisztítása ebben az esetben nemcsak a munka megkönnyítését szolgálja, hanem megelőzi a későbbi problémákat, amelyeket a helytelen adatkezelés okozhat.

Ami különösen fontos a fenti példában, hogy a postai irányítószámok nem mindig egyediek egy-egy külvárosra, és előfordulhat, hogy egy adott irányítószám több külvárost is lefedhet. Ezért érdemes más adatokat is figyelembe venni a validálás során, például a külvárosok neveit, hogy biztosak legyünk abban, hogy az adataink megfelelőek és pontosak.

A gépi tanulás és az MI-alapú eszközök használata lehetővé teszi számunkra, hogy egyszerűsített, de hatékony adatellenőrzési folyamatokat hozzunk létre, amelyek a manuális munka elvégzése nélkül is képesek megtalálni a hibákat és biztosítani az adatok minőségét.

J. Edgar Hoover: A Controlling, Lonely Leader of the FBI
Miként formálták az írek hősi kultúráját és mit jelentettek a legendák a társadalom számára?
Hogyan alakította Nixon a fehér etnikai identitás politikáját?
Miért fontos megérteni a filmek és történetek mögötti kultúrát?