Az adatvezérelt döntéshozatal a szervezetek működésének elengedhetetlenné részévé vált, illetve szükségszerűen azzá kell válnia. A megfelelő módon kialakított szervezeti szintű adatstratégia, illetve adatelemzés növelheti a működés és a döntéshozatal hatékonyságát. Ennek következtében az adatalapú döntéshozatalt eredményesen kihasználó szervezetek a közigazgatás szintjén hatékonyabb közpolitikai döntéseket hozhatnak, míg a versenyszféra szervezetei számára versenyelőnyt jelenthet.
Az adatvezérelt jelleg a döntéshozatal és a szervezet különböző szintjein megjelenhet, amely támogathatja a mindennapi munkafolyamatokat, illetve a stratégiai döntéseket is. Az adatalapú döntéshozatal azonban eltérő jelentéstartalommal bírhat, amely befolyásolhatja az adatstratégiát és az adatelemzés módszereit, s ezáltal a pozitív hozadékok mértékét is. A jelenlegi technológiai forradalom közepette már elengedhetetlen, hogy a döntéshozatal elemei számottevően támaszkodjanak a modern adattudomány adta lehetőségekre.
Az adatalapú döntéshozatal (data-driven decision-making, DDDM) időben megelőzte a modern értelemben vett adattudományt, illetve a big data és mesterséges intelligencia korszakát. Eltérő megnevezéssel és kontextusban, illetve különböző technológiai környezetben ugyanis az adatvagyon jelenleg is tapasztalható permanens növekedése előtt is beszélhettünk adatvezérelt döntéshozatalról. Amennyiben az adatok és a statisztika történeti fejlődéstörténetének oldaláról tekintjük át a kérdéskört, akkor már a modern statisztika és adatfelvétel megjelenésével (pl. népszámlálások, állami statisztikák) a XIX. és XX. században is megjelent az adatalapú döntéshozatal. Ez a szó egzakt értelmében az adatgyűjtés során keletkezett adatokon alapuló statisztikai döntéshozatal volt, a kvantitatív modellezés és az adattudomány nem jelent meg.
Az operációkutatás és a lineáris programozás megjelenésével, illetve annak globális elterjedésével párhuzamosan az adatalapú döntéshozatal is átalakult és az 1940-es évektől már a kvantitatív modellezésre épülő mechanizmusról volt szó. Ezt fejlett ipari országokban a különböző információs rendszerek elterjedése, az informatika fejlődése, valamint a vállalati riportok és kulcsindikátorok (KPI-ok) intézményesülése követte. A digitalizáció fejlődésével azonban az adatgyűjtés is átalakult. Egyre több és jobb minőségű adat állt rendelkezésre, amely a 2000-es évek elejére nemzetközi szinten elvezetett az empirikus adatok felhasználásán alapuló döntéshozatali folyamatig, amikor is széles körben elterjedtek a dashboardok, kimutatások (az adatvizualizáció egyre szofisztikáltabb szintjei mellett). Megállapítható, hogy az adatokra és empirikus bizonyítékokra alapozott döntések nem tekinthetők új döntéshozatali jelenségnek, az egy folyamatos fejlődési ívet követett, eltérő mögöttes tartalommal. Felmerül azonban a kérdés, hogy a big data és a mesterséges intelligencia által vezérelt technológiai forradalom időszakában milyen adatvezérelt döntéshozatalról szükséges a szervezeteknél értekezni?
A modern értelemben vett adatvezérelt döntéshozatal egy komplex folyamatként írható le, amelynek során a szervezet adatelemzési és empirikus eredményekre alapozva hozza meg különböző szintű döntéseit és alakítja ki stratégiáját. Az adattudomány fejlődésével a folyamat jellege is egyre összetettebbé vált és jelenleg is folyamatos átalakulást reprezentál. Napjainkban is magában foglalja a hagyományos adatelemzésen alapuló döntéshozatali mechanizmust, legyen szó a kimutatások, dashboardok és adatvizualizációk különböző formáiról, valamint a strukturált adatok empirikus elemzéséről. A modern értelemben vett adatvezérelt döntéshozatalban azonban egyre nagyobb részt képvisel a big data alapon működő módszertani eszköztár. Ennek oka kettős, egyik oldalról az adatmennyiség permanens növekedése egyre jobb alapot szolgáltathat a big data alapokon működő modelleknek, s ehhez kapcsolódóan a módszertani háttér is dinamikus fejlődést mutat. Másik oldalról az adathalmazok vizsgálata gyakran megáll a feltáró adatelemzésnél, amely ugyan jól reprezentálja az adatok jellemzőit és trendjeit, s ezáltal a döntéshozatal során jó közelítő lehet a cselekvések kialakításához, azonban a döntéshozó hatáskörébe rendeli az extrapolálási folyamatot. Ezáltal, ha az adattudományi szakértő nem kap betekintést a döntéshozatali folyamatba, úgy nem tudja a tökéletes modellezési keretrendszert és elemzést kialakítani, ez pedig az adatvezérelt döntéshozatal hatékonyságnövekedését mérsékelheti, s a döntésközpontú adatkészletek kialakítását igényelheti. Ezek alapján vannak olyan megközelítések, amely megkülönböztetik:
- az adatok által inspirált döntéshozatalt: a rendelkezésre álló adat csupán inspirációként szolgál a döntés meghozatalához,
- az adat informált döntéshozatal: a korábbi tapasztalatok, információk alapján születik meg a döntés,
- az adatvezérelt döntéshozatalt: az adott döntés teljes életciklusában történik az adatgyűjtés és elemzés, amelyen kizárólag a döntés alapul.
Ettől eltérő elemzési keretek szerint is szükséges megkülönböztetni az adatok használatának különböző szintjeit, s a jelenlegi trendek tekintetében már adattudományi alapú döntéshozatalról szükséges beszélni. Ez három fő tényezőre vezethető vissza:
- az adattudomány kiszélesíti az adatok határát, s a hagyományos strukturált adatszettek mellett hatalmas lehetőséget kínálnak a strukturálatlan adathalmazok.
- Az adattudomány megteremti annak a lehetőségét, hogy a múltbeli adatokon alapuló elemzés és ezáltal döntéshozatali folyamaton túllépve, prediktív adatelemzést és mintázatkeresést végezzünk a beérkező adatokon.
- Az adattudomány lehetővé teszi a komplex üzleti döntések modellezését és automatizálást, azáltal, hogy az összetett elemzési logika mentén képes a döntéshozatali folyamat bizonytalanságát is minimalizálni.
Megállapíthatjuk tehát, hogy az adatvezérelt döntéshozatal folyamata módszertanát tekintve átalakult. Az adattudomány, illetve annak eszköztárának elterjedésével az adatok mennyisége és minősége javult, jellegük kibővült, az adatelemzési perspektívák kiszélesedtek, amely tovább növelte a döntéshozatal adatelemzéssel történő támogatásának lehetőségeit. Szemantikai szempontból kifejezőbb ugyan az adattudomány vezérelt döntéshozatali folyamat, mindazonáltal napjainkban a hatékonyság növekedéséhez az adatvezérelt döntéshozatalnak többségében adattudományi alapokon kell nyugodnia. Az adattudományi alapok pedig magukban foglalják a mesterséges intelligencia folyamatok által támogatott döntéshozatali eljárásokat is.
Nyitókép forrása: Westlight / depositphotos.com
