A vállalatok pénzügyi folyamatai során gyakran előfordulnak olyan hibák, amelyek jelentős költségeket generálhatnak, például a szállítói túlfizetések. Ha a kézi egyeztetési folyamatokban hibák történnek, azok késlekedéshez és időigényes visszafizetési eljárásokhoz vezethetnek. Mi lenne, ha az egész szállítói kifizetési folyamatot át lehetne alakítani és felgyorsítani üzleti intelligencia (BI) eszközökkel? A BI eszközök képesek automatikusan adatokat lehívni különböző forrásokból, mint például a beszerzés, a számlázás és a készletkezelési rendszerek. Emellett beépített automatizált funkciók és képletek segítségével összevethetjük a számlákat a megrendelésekkel és a szállítási jegyzékekkel, így azonnal kiszűrhetjük az esetleges eltéréseket, amelyeket manuálisan érdemes átvizsgálni.

A BI eszközök lehetővé teszik az adatellenőrzési problémák gyors felismerését, valamint a megrendelések és a hozzájuk kapcsolódó számlák közötti eltérések feltárását. Ez segíthet abban, hogy a pénzügyi csapat gyorsan észlelje és javítsa a hibákat a kifizetések előtt, elkerülve ezzel a későbbi, nehezen visszaszerezhető túlfizetéseket. A globális szakmai közösség egyre inkább elismeri a BI eszközök kulcsfontosságú szerepét és az azokban rejlő lehetőségeket. Az utóbbi években egyre több pénzügyi szakember szerzett különféle tanúsítványokat, hogy demonstrálja szakértelmét a BI eszközök alkalmazásában.

A BI eszközök adatminőség-menedzsment funkciói

A pénzügyi szektorban való alkalmazás mellett a BI eszközök képesek hatékony adatminőség-menedzsmentet biztosítani. Az alábbiakban a legfontosabb adatminőségi funkciókat mutatjuk be, amelyeket a legtöbb BI eszköz kínál. A megfelelő eszköz kiválasztása során ezek a képességek kulcsfontosságúak, különösen akkor, ha adat-integritási problémákkal kell foglalkoznunk.

Adatprofilozás
Az adatprofilozás során az adatokat alaposan megvizsgáljuk és elemzéseket végzünk annak érdekében, hogy megértsük a minőségüket. Ennek célja az adatok potenciális hibáinak, például a null értékeknek, a duplikált bejegyzéseknek, vagy az anomáliáknak a felismerése. A folyamat elősegíti az adatok tisztítását és a további elemzések előtt biztosítja, hogy az adatok pontosak és megbízhatóak legyenek.

Adattisztítás
Miután az adatprofilozás során azonosítottuk az adatproblémákat, a következő lépés az adat tisztítása. Az adatokat töröljük, javítjuk vagy átalakítjuk, hogy azok megfeleljenek a minőségi követelményeknek. Ez az egyik legfontosabb lépés, hogy biztosítsuk a pénzügyi jelentések és elemzések pontosságát. Az adattisztítás eszközei segíthetnek az üres értékek eltávolításában, a nem megfelelő formátumok korrigálásában, illetve a hibás karakterek kiszűrésében.

Adatellenőrzés

Az adatellenőrzés célja annak biztosítása, hogy az adatokat a megfelelő minőségű forrásból gyűjtöttük, és azok helyesek, pontosak. A BI eszközök által kínált adatellenőrzési funkciók, mint például a Tableau Prep eszköze, képesek automatikusan validálni az adatokat, mielőtt azok elemzésre kerülnek. A helyes adatellenőrzési folyamatok növelik az adatok pontosságát és megbízhatóságát.

Adatvonal
Az adatvonal segítségével nyomon követhetjük az adat áramlását az eredeti forrástól kezdve annak célállomásáig. Ez a funkció növeli az adatokat övező átláthatóságot és bizalmat. Az adatok eredete és áramlása segít abban, hogy gyorsan azonosíthassuk a hibákat vagy inkonzisztenciákat, amelyek az adatkezelés során felmerülhetnek.

Adatirányítás
Az adatirányítás folyamata biztosítja, hogy az adatok megfelelően legyenek kezelve az életciklusuk során, a gyűjtéstől kezdve egészen a használatukig és végső eltávolításukig. Az adatirányítás és az adatintegritás szorosan összefonódó fogalmak, és elengedhetetlenek az adatpontosság és -megbízhatóság fenntartásában. A vállalatok számára fontos, hogy gondosan kezeljék az adatokat, hogy elkerüljék a potenciális adatvédelmi problémákat és jogi következményeket.

A fent bemutatott funkciók és eszközök biztosítják, hogy a BI alapú rendszerek hatékonyan támogassák az adatminőség fenntartását, és lehetővé tegyék a pontos pénzügyi döntések meghozatalát. A BI eszközök széles választéka biztosítja, hogy az adatok integritását minden szinten ellenőrizzük és javítsuk.

A BI eszközök alkalmazásával nemcsak hogy időt takaríthatunk meg, hanem jelentősen csökkenthetjük azokat a hibákat, amelyek pénzügyi veszteségekhez vezethetnek. Ahogy a pénzügyi szakemberek és szervezetek egyre inkább felismerik az adatkezelés fontosságát, úgy válik egyre elterjedtebbé a BI eszközök használata. Ezen eszközök alkalmazásával a cégek nemcsak a költségeiket csökkenthetik, hanem a pénzügyi döntéshozatal minőségét is javíthatják.

Hogyan javíthatjuk az adatminőséget BI eszközökkel: A legfontosabb lépések

A megfelelő adatminőség biztosítása elengedhetetlen ahhoz, hogy a Business Intelligence (BI) eszközök hatékonyan támogassák a döntéshozatalt és az elemzéseket. Az adat előkészítése, a helyes adattípusok alkalmazása és az adatok integritásának fenntartása kulcsfontosságú lépések. Ebben a részben az adatok előkészítésére és tisztítására fókuszálunk, különös figyelmet fordítva a Microsoft Power BI eszközök használatára.

Amint az adatokat betöltjük a BI eszközökbe, az egyik legelső feladatunk az adattípusok megfelelő beállítása. A példánkban a Transaction ID és a Product ID mezőket módosítjuk számról (egész szám) szövegre, mivel nem kívánunk számításokat végezni ezen mezőkön. Ez nem csupán esztétikai okokból fontos, hanem azért is, mert az adatok megbízhatóságát és minőségét is javítja. Az adatok helyes előkészítése biztosítja, hogy az elemzések eredményei pontosak legyenek.

A következő lépés az adatprofilozás, amely segít abban, hogy jobban megértsük az adataink szerkezetét. A Power BI lehetőséget biztosít arra, hogy könnyedén elemezzük az adatokat a Power Query Editor segítségével. Itt három alapvető adatprofilozási funkció áll rendelkezésünkre: a mezőminőség, a mezőeloszlás és a mezőprofil.

A mezőminőség mutatók megjelenítése színkódolt formában történik, amely gyors és vizuális módot ad az adatminőség állapotának ellenőrzésére. Például, ha egy oszlop üres cellákat tartalmaz, azt az eszköz kiemeli, így gyorsan felismerhetjük azokat az adatokat, amelyek eltávolításra szorulnak. A Power BI-ban az ilyen oszlopok könnyen eltávolíthatók, akár a kezelőfelületen lévő gombok segítségével, akár jobb klikkel.

A mezőeloszlás mutató azt mutatja meg, hogyan oszlanak el az egyes értékek az oszlopban. Ez segíthet a gyakran előforduló értékek azonosításában, és segíthet az adatok gyors elemzésében. A gyakorisági statisztikák elemzése különösen akkor fontos, ha ritkán előforduló vagy anomális adatokat keresünk, amelyek potenciálisan hibásak vagy kiugróak lehetnek.

A mezőprofil nemcsak az értékek eloszlását, hanem az oszlop statisztikai jellemzőit is bemutatja. Ez segít abban, hogy átfogó képet kapjunk a teljes adatállományról. A Power BI alapértelmezés szerint az első 1000 sor alapján generálja a mezőprofilt, de ez módosítható, ha az egész adatállományra kívánunk alapozni. A mezőprofil segítségével például könnyedén megállapíthatjuk, hogy egy oszlopban milyen arányban fordulnak elő egyedi vagy ismétlődő értékek, valamint megfigyelhetjük az adatok eloszlásának szélsőségeit is.

Miután az adatokat előkészítettük és átvizsgáltuk a BI eszközökkel, a következő lépés az adat tisztítása. Az üres cellák eltávolítása, a hibás adatpontok javítása és az anomáliák kezelése mind hozzájárulnak az adatállomány minőségének javításához. Az üres cellák eltávolítására a Power BI-ban is számos lehetőség kínálkozik, például a "Remove Blank Rows" funkcióval, amely lehetővé teszi az üres sorok gyors eltávolítását.

Ezek a lépések nemcsak az adatminőséget javítják, hanem segítenek az elemzési folyamatok tisztább és megbízhatóbb végrehajtásában is. Az adatok tisztításával biztosíthatjuk, hogy minden egyes adatpont releváns és pontos legyen, amely elengedhetetlen a megbízható üzleti döntések meghozatalához.

Ahhoz, hogy az adatok valóban hasznosak legyenek, fontos megérteni, hogy az adatprofilozás és az adattisztítás nem egyszeri feladatok, hanem folyamatos, iteratív folyamatok. Az adatminőség folyamatos ellenőrzése és fenntartása segít abban, hogy mindig pontos és megbízható információk álljanak rendelkezésünkre. A BI eszközök használata ebben a folyamatban kulcsfontosságú, mivel lehetővé teszik az adatok gyors és hatékony elemzését, valamint a minőségbiztosítási lépések egyszerű végrehajtását.

Hogyan biztosítják a főkönyvi adatbázisok az adatintegritást?

A digitális tranzakciók napjainkban már szinte mindennapossá váltak, és az adatok biztonságának és megbízhatóságának megőrzése kiemelten fontos szerepet kap. Különösen fontos ez a pénzügyi szektorban, ahol minden egyes tranzakció és adatkezelés kulcsfontosságú a megbízhatóság szempontjából. Az ilyen rendszerek egyik legfontosabb eleme a főkönyvi adatbázisok (ledger databases), amelyek biztosítják, hogy az adatok változtatásai átláthatóak és ellenőrizhetőek legyenek. A következőkben bemutatjuk, hogyan valósul meg az adatintegritás megőrzése a QLDB (Quantum Ledger Database) használatával.

A QLDB egy olyan adatbázis, amely az adatok változtatásait egy változtathatatlan és hitelesített naplóban tárolja. A rendszer minden tranzakcióról rögzíti annak történetét, és minden adatbázis-művelet után biztosítja, hogy az adatokat nem lehet visszamenőlegesen megváltoztatni. A QLDB működése alapvetően különbözik a hagyományos adatbázisokétól, mivel a változtatások hitelesítése és az adatok biztosítása érdekében a rendszer kriptográfiai módszereket alkalmaz, mint például a Merkle-fák és a hash láncolás.

Például, amikor egy új ügyfelet adunk hozzá a rendszerhez, mint Jack Kane vagy Winnie Li, akik különböző típusú hitelekkel rendelkeznek, az adatok bekerülnek a főkönyvi adatbázisba. A tranzakciók automatikusan rögzítődnek, és a rendszer generál egy egyedi dokumentumazonosítót (document ID) minden egyes rekordhoz. Így biztosítva van, hogy minden adat változásait nyomon követhessük.

A QLDB támogatja a beágyazott adatstruktúrákat (nesting), amelyek segítenek abban, hogy a különböző típusú adatokat hierarchikus formában tároljuk. Ez jelentősen javítja az adatok kezelésének hatékonyságát és a lekérdezések gyorsaságát. A beágyazás révén könnyen átláthatóvá válik, hogy milyen típusú hitelek kapcsolódnak egy-egy ügyfélhez, miközben csökken a következetlenségek és hibák lehetősége.

A legfontosabb lépés a tranzakciók validálása, amelynek célja annak biztosítása, hogy a rendszerben tárolt adatok hitelesek és változatlanok. A QLDB történeti funkciója biztosítja, hogy minden módosítás teljes és részletes nyilvántartásban rögzüljön, így az adatbázis mindenkor pontosan tükrözi az összes változást, amit a felhasználók végrehajtottak. A dokumentumok hitelesítéséhez két alapvető információra van szükség: a dokumentum azonosítójára és a blokk címére, amely az adott adatot tartalmazó naplórészletet azonosítja.

A hitelesítési folyamat során a rendszer ellenőrzi a dokumentum integritását egy sor kriptográfiai lépés segítségével. A legfontosabb a hash értékek sorozata, amelyeket a rendszer generál a dokumentum módosításai után. A hash láncolás és a Merkle-fa biztosítja, hogy minden változtatás visszamenőlegesen is nyomon követhető legyen. Amikor egy dokumentumot frissítenek, például ha egy új hitelt vesz fel egy ügyfél, a rendszer automatikusan generál egy új verziót, amely tartalmazza az összes előző módosítást, így fenntartva az adatok integritását.

A QLDB tehát nemcsak egyszerűen tárolja az adatokat, hanem minden egyes változást rögzít, és biztosítja azok hitelességét a kriptográfiai módszerekkel. A tranzakciók validálása biztosítja, hogy minden egyes módosítás valóban megerősíti az adatbázis eredeti állapotát, és nem hoz létre inkonzisztenciát a rendszerben.

Az adatintegritás biztosítása érdekében a QLDB folyamatosan nyújt eszközöket a dokumentumok hitelesítésére. A dokumentumok ellenőrzése során a rendszer újraszámolja a hash értéket, és ha ez megegyezik a korábban tárolt értékkel, a rendszer megerősíti, hogy a dokumentum nem változott meg illetéktelenül. Az adatok biztonságának fenntartásához szükséges, hogy az ügyfelek megfelelően kezeljék az adatokat, például a dokumentumok azonosítóit és a blokk címeket megfelelő helyeken tárolják.

A rendszer segítségével az adatok módosítása is könnyen nyomon követhető. Ha például egy ügyfél újabb hitelt vesz fel, mint John Ryan, a rendszer automatikusan frissíti a rekordot a megfelelő adatokat tartalmazó lekérdezés futtatásával. Az ilyen típusú változtatások nemcsak hogy naplózódnak, hanem a hitelesítési folyamaton keresztül garantálják, hogy a módosított adatok helytállóak és megbízhatóak.

A QLDB tehát nemcsak egy adatbázis, hanem egy rendkívül fejlett eszköz is az adatok biztonságának és integritásának megőrzésére, amely különösen fontos a pénzügyi adatok kezelésében. Az adatok hitelesítése és az adatok módosításainak követése lehetővé teszi, hogy a felhasználók biztonságban tárolják adataikat, miközben biztosak lehetnek azok megbízhatóságában.

A tudományos írás félelme és az aranyilvos megoldás keresése
Miért olyan különleges a japán vásárlási élmény?
Hogyan kommunikáljunk étteremben különböző nyelveken?