KDnuggets data science tool szavazás 2015

.

Analytics, Data Mining, Data Science software/tools used in the past 12 months

Legizgalmasabb változások 2014-hez képest:
- Tableau 12.helyről -> 8.helyre
- Alteryx 29.helyről -> 19.helyre
- 'Jól fogy' az open source :)
- 'Az ár nem számít': SAS elöl (olcsó jó JMP-t előzve), Salford is középmezőny, Matlab is előzi a kompatibilis Octave-ot etc.

Élmezőny:
- R: "2015 Perl-e". Imádja a világ, de a valós szakmai miértet tuti nem tudná megmondani, pláne meg is védeni az álláspontját. ;)
- Rapidminer: nagy ellendrukkere vagyok a v6.0-tól. A világ láthatóan szereti, pedig a visual flow-k közül a legkevésbé triviális (és akkor nagyon finoman fogalmaztam). Egyenszilárdságról, bugmentességről ne is beszéljünk.
- SQL: Knime mellett ennek az előkelő helynek örültem a legjobban. Van még remény a világban, nem érett még meg a pusztulásra :)
- Python: jó látni az előkelő helyét, abszolút imádnivaló pompás nyelve az adatbányászoknak. Egyszer talán az R-et is lekörözi végre valahára... :)
- Excel: a legjobb hír, amit el lehet mondani, hogy folyamatosan visszazorul. A legnagyobb ipari hulladékok egyike. Én értem, hogy "szegény" ember azonnal kéznél lévő toolja, de akkor is.
- Knime: az én top-favoritom, ezzel mindent elmondtam.
- Hadoop tarol a skálázhatóságával, hiába tud sokszor összességében rettenetes performanciát produkálni.
- Spark: ultrabrutál durva az előkelő helye, az elvárások is hajthatják felfele.
- Weka: adatbányászvilág standardje, nagyon sokan támogatják (Rapidminer, Knime, etc.). Ő volt az első igazán komoly open source cucc emlékeim szerint, sokat köszönhet neki a világ, hogy sikerült SAS típusú mamutokat megrengetni.
- SAS Enterprise Miner, el nem tudom képzelni ki ad ki érte brutális pénzeket: mára már teljességgel indokolatlan és védhetetlen a jó helyezése. A tehetelenségi erő tarhatja felszínen?
- Micrsoft SQL-Server: mindig mondtam, hogy nem szabad lebecsülni: kevés választékot ad, de abban jó és talán reális árú is.
- Matlab: brutális árú nagy tudású remek standard eszköz, gondolom az egyetemi szféra tudja leginkább használni.
- sci-kit learn: Python miatt erősödhet.
- AWK antikvitás, mint a Pascal csak az utóbbi nincs fenn a listán. Igazi őskövület, és még egy Perl-t is leköröz. Nagyon durva.

Középmezőny1:
- IBM SPSS Statistics és Modeler, brutális ára ellenére standardként használják mai napig. Meg is tudom érteni, miért imádják a userei.
- Alteryx SPSS-nél csak első évben olcsóbb, gyengébb és mégis mögé került ilyen rövid idő alatt.
- Pig: "gyengébb SQL", de azért védhető :)
- TIBCO, világbajnok cuccokkal(S-Plus, Insightful Miner) elszabott árazás ellenére is jön fel.
- Rattle, open source és R alapú hullagyenge cucc, evvel együtt is indokolatlan ilyen előkelő helyezése: sosem vetemednék rá.
- Qlikview seholsincs, valamit elronthattak nagyon és/vagy a Tableau valamit nagyon jól csinál.
- Revolution Analyítics, fura a helyezése az R ismeretében. Amit kínál pluszban az open source-hoz képest azt reális áron teszi.
- SAS JMP, kedvező árú, brutálisan jó cucc (GUI-ban, használhatóságban, dokumentáltságban). Nem értem a gyengébb szereplését.
- SAP-KXEN, brutális árú átlagos cucc. Olyan mint a Fortran, nem bír kikopni.
- Perl: az informatikai társadalom szégyene, az előkelő helyezése ;)
- Salford: brutális ár (értelmes edition-ben 118.000 USD egy évre), ehhez képest jó a helyezése, azaz tudhat valamit.

Középmezőny2:
- GNU-Octave, open sourcehoz képest le van maradva csúnyán. Ki fog szorulni jobb eszközök miatt?
- Actian (Vectorwise), nemcsak fennvan a listán, de négyszerezett, mondjuk Data Mining alapnak nem rossz, lássuk be.
- H20, érdemes rá nagyon figyelni, főleg, hogy az egyelőre jobban szereplő Mahout ki fog kerülni a képből.
- Orange, Pythonos visual flow-s open source cucc Szlovéniából, stabil jó termék, érthetetlenül hátul.
- Mathematica, jó cucc, sajnos értelmetlenül brutális áron.
- Cognos, semmi keresnivalója a listán, azt gondolom.
- Statistica Data Miner (Dell), én mindig imádtam vele dolgozni, előrébb kéne lennie.
- Stata, jó árú remek cucc, nekem fura, hogy ennyire hátul van.

"Futottak még"
- C4.5 döntési fák ereje (egyetlen algoritmus semmi más).
- Julia, Splunk/Hunk ígéretesen jön fel, még ha kevesen is ismerik/haszálják jelenleg.
- Datameer, eléggé szégyenteljes leszereplés, pláne egy erős kezdés után, némileg érthetően (hiszen túl drága és hozzá túl gyenge,illetve nem is szép a produktuma).
- Microstrategy, lehet, hogy még ennyit sem ér amennyit a helyezése mutat
- Oracle Data Miner, nagyon hátul és szorul is vissza, pedig In-Database Miningja van, igaz a 999 oszlop komoly táblakorlát. Olcsónak sem feltétlen nevezném, bár nem kirívó outlier az ára.
- Amazon nagyon  gyengén muzsikál, némileg érthetetlenül (jó szolgáltatás, security gond sem lehet).
- Clojure, F#, LISP, Felfért a listára (Scala már nem) és inkább nőnek, mint visszaszorulnak.

Alteryx+Tableau kombó nagyszerűsége

.
A téma igényli, sőt követeli a bővebb kifejtést. :)

Először magyarázzuk meg címet:

-  Valljuk meg, hogy minden az "Alteryx-Tableau" sorrend mellett szól (és nem fordítva),* részint az ABC okán,
* részint a determinált tevékenység-sorrend miatt.
- az Alteryx az információ kikritályosítását jelenti a numerikus analitika ösvényén, míg
- a Tableau elsősorban, és ezután következően, ennek kidomborítását, hangsúlyozását, megjelenítését, paraméterezéstől függő többoldalról való megtekintését a legszebb és leggyorsabb formában, legszélesebb széles körben publikálhatóan.

- A "nagyszerűség" köztudottan nagyban függ a feladattól, eszközválasztási hatékonyságtól, de van egy szempont ami mentén élesen kettéosztható a világ (tárgyunk szempontjából is)
* Mi magunk akarunk egy feladatot megoldani és keresünk hozzá erőforrásokat Self-BI keretében
* Szakmai konzultációs szolgáltatás keretében megrendelő-beszállító kontextusában kell egy felmerült feladatot szemlélni megoldani.
A kettő elvi alapokon is teljesen különböző megközelítést igényel. Ebben a posztban most a Self-BI-ra szeretnénk fókuszálni, igazi ügyféloldali értéktermetés perdöntő hányada ebben a körben abszolválható jó valószínűséggel, márcsak ezért is venném előre.

A Self-BI-on belül a kombó "nagyszerűség"-nek milyen mutatói vannak?
- Teljeskörű lefedettség a komponensek által
- Diszjunktivitás (redundancia- vagy más szóval átfedés-mentesség)
- Kötelező=mandatory jelleg a komponensekre, értve ez alatt, hogy van releváns hozzáadott értéke a szereplő komponenseknek: árukapcsolásnak a látszatát is kerülni.
- Magasfokú nagyon szoros integráció a komponensek között
- Üzleti követelmények maximalizálása enterprise feature-k számossága, és szolgáltatott minőségeik
- Technikai követelmények minimalizálása, ne kelljen c-ben, sql-ben programozni tudni ("pokolra alászállni") egy-egy fontos üzleti követelmény teljesíthetősége érdekében.

Nézzük egyesével a fenti szempontokat a kombó kontextusában

- Teljeskörű lefedettség a komponensek által
* A (részben Self-BI)) feladataink leírására a "profitmaximalizált intelligens üzleti analitika" talán a legrövidebb, legáltalánosabb megjelölés. Ezt akarjuk megcélozni és másokkal közös nyelvet beszélve konszenzusra jutni napi feladataink meghatározásában, abszolválásában.
* Állítás: nincs olyan üzleti analitikai kiaknázó funkció amit ez a tárgybeli két eszköz valamilyen formában annyira ne támogatna, hogy egy 3rdparty eszköz bevonása válna releváns mértékben szükségessé.
* Amit ki lehet azt ki tudjuk számolni velük és a legemberközelibben prezentálni is tudjuk. Azaz kijelenthetjük, hogy a kombónk teljeskörűen teljesértékű.

- Diszjunktivitás (redundancia- vagy más szóval átfedés-mentesség)
* A teljes diszjunktivitás illuzió: nem lehet arra építeni, hogy mindenki mindent megvesz. Például egy Alteryxnek fókuszálnia kell külön csak a saját vásárlóira is, nem építve arra, hogy Tableaut is vesznek bizonyosan.
* Az Alteryx adatintegrálásban, számolásban, adatbányászatban, térinformatikában nyújt páratlanul releváns, nehezen nélkülözhető funkcionalitást, míg
* a Tableau a legyorsabb, legszebb, teljesebb körben publikálható adatmegjelenítést.
* Átfedés-mentesség tehát nincs, azaz vannak párhuzamosságok a funkciókészletben, de a jó hír, hogy nem kell sokat tanakodni azon, hogy mely funkciót hol érdemes használni. És végülis ennek a bekezdésnek ez a legfőbb-legfontosabb üzenete.

- Kötelező=mandatory jelleg a komponensekre, értve ez alatt, hogy van releváns hozzáadott értéke a szereplő komponenseknek: árukapcsolásnak a látszatát is kerülni.
* Egy Tableau-felhasználó mindig is fog vágyni egy Alteryx-es funkcionalitásra. Hiszen jobb adatokon, jobban lehet vizualizálni. A "jobb adatok" elérése finoman szólva is problémás Tableauban, a teljeskörűséget illetően.
* De egy Alteryx-felhasználó is mindig fog vágyni arra, hogy minél szélesebb körhöz tudjon eljutni, ne legyen bezárva egy elsősorban numerikus Alteryx-specifikus világba.Márpedig az emberekhez nem numerikus adatsorokon keresztül vezet az út, hanem szép ábrákon át. Kis túlzással ezt már a görögök is tudták az ókorban :)
Idetartozik egyébként a free Tableau Public lehetősége is, aminek nyoma sincs az Alteryxben, jelen állás szerint.

- Magasfokú nagyon szoros integráció, azaz
* Szerver-szemszögből: ne alacsonyszintű típus nélküli csv file-okon keresztül kelljen kommunikálni, ha adatcseréről van szó.
Alteryx-Tableau dialógus történhet
(a) közvetlen natív Tableau TDE-alapon "legmagasabb" szintű (adattípus-megkülönböztetést igen, viszont konverziós követelményt/problémaforrást meg nem támasztóan is magában hordozó) filetípus szintjén. A kombó - by the way - kiváltja az alacsonyszintű Tableau TDE-Api használatának igényét, jóval magasabb szintre emelve az elérhető funkcionalitást. Ennyivel is több a kombó a síma Tableau-nál.
(b) gazdag választékú adatbázis-szervereken is
(c) akár Tableau-szerverre publikálás szintjén is.
* Desktop szemszögből (amennyiben egy ember Self-BI-ozik): egyszerre, könnyen válthatóan lehessen nyitva a komponens-alkalmazások iteratívan lehessen kovergálni általuk a tökéletesebb eredményhez.
* Ne legyen szükségszerű követelmény a teljeskörű nyitottság minden komponensre (csak max. 1-re)

- Üzleti követelmények maximalizálása enterprise feature-k számossága, és szolgáltatott minőségeik
Üzleti "enterprise" környezetben optimálisan és üzemeltethető akkor egy cucc/kombó
- support legyen (ha van free ám support nélküli vagy fizetős ám supportos kiadás, akkor az utóbbi a favorizált)
- authentikáció/authorizáció követelménye, kifinomult jogosultságkezelés követelménye.
- scheduling lehetősége
- monitoring lehetősége, mi halt meg, miért, milyen anomáliák detektálhatók, újraindíthatóság etc.
- támogatott legyen a csapatmunka a részvevők közösbe tudják dobni képességeiket, tudásukat, anélkül, hogy mindenki mindent zöldmezősen nulláról felépít, from scratch.
- oktatás lehetősége
- konzultáció lehetősége

- Technikai követelmények minimalizálása
* Az üzleti tudás kiaknázása, aggregálása, maximalizálása kell a fókuszban legyen, ne olyan technikai részlet, hogy például C-ben hogyan kell jól pointereket használni, memóriaallokációra.
* Ennek folyománya ne kelljen technológiaközelien C-ben, SQL-ben programozni tudni ("pokolra alászállni") egy-egy fontos üzleti követelmény teljesíthetősége érdekében, ha ez amúgy nem teljesíthetetlenül irreális elvárás, mivel hogy tudjuk, hogy vannak, léteznek különféle megközelítésű alternatívák.

Alteryx - új Self-BI versenyző

.
Mivel a címbeli Alteryxről már írtam első (gyors) megközelítésben itt a blogon, Gyorsjegyzet az Alteryx-ről (ETL+Prediktív analitika) , így most egy második lassabb megközelítésben venném górcső alá a terméket, számomra izgalmas hét kérdéskörön keresztül, elfogulatlanságra törekedve, semmiképpen nem sales jellegű írásban.
 
(1) Számít-e az ÁR/Költség (abszolút értéke), szoftverbeszerzéseknél

* Tapasztalat, valóság
- Azt gondolom/valószínűsítem, hogy 100-ból közel 100-an "igen"-t mondanak erre a kérdésre.
- De, ha az lenne a felvetés, hogy a csillagrombolós költségvetésű például SAS, visszamérés alapján milyen megtérülési rátával használódik egy cégben, na ilyet nem volt szerencsém látni 30 év alatt sem.
- Pedig a szoftver-beszerzéseknél is, ahogy csomó más területen is, a tárgyilagos, explicit visszamérés kellene legyen a fejlődés motorjának, új szemléletek mérlegelésének, befogadásának az alapja, azt gondolom.
- Én nem vagyok képes mást konkludálni, minthogy az ár/költség nagyon gyenge magyarázó változó a használhatóság, elterjedtség számszerűsítéséhez.

* Egy józan megfontolás alapján:
- Adatbányászat, azon belül a prediktív analitika nagyon komoly és gyors információ- meg pénztermelésre alkalmas (szemben mondjuk egy adattárház megtérülési görbéjével)
- Kinél csapódjon le az így megtermelt jövedelem milyen arányban?
- Nálam, akinél keletkezik, egyéb befektetéseim révén is, ahol a (A) lokálspecifikus infó adott, (B) legális és jó ár-érték arányú eszközök elérhetők, (C) kiaknázási tudás is vehető a piacról, ha nem lenne (elég).
- Avagy a műszakilag sokszor indokolatlan extrapofitra hajtó eszközgyártó cégeknél, akik licence-t, oktatást, konzultációt, supporttal fejelik meg termékeiket borsos áron, mellette belekényszerítve verzió-upgrade ördögien költséges spiráljába? Előre lehúzva a sáp-ot a konkrét termék után, a vásárló meg futhat a pénze után, hogy kitermelje majd aztán esetleg hasznot is hozzon valamikor.
- Nekem szimpatikusabb az előbbi scenárió, vagyis ha én rakom össze magamnak ami nekem kell (ha tudom), külső impulzusokat szabályozott formában beengedve.
- A józan ész sokszor mondatja azt, hogy nem egy nagy monolitikus, brutális árú eszköz old meg jól problémákat, az idő változásához jól alkalmazkodva.

* Az ártényező mérlegelésének egyik nagy vízválasztója lehet: SUPPORT (fizetős) kell vagy nem kell
- ETL/Prediktív analitikára nagyon jó open source eszközök vannak
- A munkahelyem ügyfeleinél perdöntően igénylik a supportot, hogy van-e ingyenes community-opció
- Üzenet: a fizetős (bár régebben community editionben i elérhető volt) Alteryx nem versenytársa mondjuk egy open source/community edition-ös Knime-nak, csak és kizárlóag a fizetős SUPPORT-os közös nevezőn.

- Ártartomány: 10.000 USD – 100.000 USD(SAS, Salford System), persze lehetnek eltérések, outlierek.

* Árak-Alteryx
- Desktop: 4.000 USD-től megy 40.000 USD-ig, de a legtöbbünknek elég a 4.000 USD (ha nem kell például térinformatika, vagy spéci adatbázisok)
- Szerver: 85.000 USD. Számora kérdés, hogy ennyiért kinek kellhet egyáltalán ilyen funkcionalitás. Évek hosszú sora alatt nem bírtam rájönni erre.

Alteryx: Olcsóbban kicsit többet és jobbat igyekszik ajánlani, mint a versenytársak. A piac majd eldönti mennyire életképes az árszabása, ami elsőre "kicsit" meredeknek tűnik.



(2) Agilitás támogatásának mértéke
* Tetszik nem tetszik, az agilitás mára központi kérdéssé nőtte ki magát. Olyan területekbe is betör, ahol legkevésbé várná az ember.
* Én bár sosem voltam igazán nagy fanja, értem és megértem a motivációit az agilitásnak.Van ahol van helye és/vagy lehet jól is csinálni. Az igazán nagy baj, hogy lehet "szakmai bűnözni" az agilitás során, és sajnos a gyarló ember sokszor esik bűnbe.
* Sokszor elégtelen tervezés jellemzi, érdemi hatásanalízis nélkül, egyik állapotból másik állapotba való eljutás céljával.
* Egyik mellékterméke a dolognak a dokumentáció teljes háttérbeszorulása (szóbeli meetingek javára), pedig szóban az ember sokkal felelőtlenebbül mond baromságokat, gondol végig kevésbé alaposabban tényezőket, egyszerűen a dolog korlátai miatt.
* Van aki odáig megy, hogy idő hiányában semmit sem olvas/értelmez csak kérdez (n-szer), aminek kellemetlen mellékhatásaként tud jutni bődületes következtetésekre, mert hogy annyira "agilis".
* Adatbányászatot is elérte az agilitás: adatdemokratizálás hátszelében nap mint nap versengünk információkért, következtetés levonásáért.
* A címbeli Self-BI utat tör magának, sok szempontból üdvözölhetően. Alapvetően ez is jó dolog, mint az agilitás, ha jól csinálja egy szervezet.
* A jó kis SQL helyett visual workflow a trendi immáron.
"Bezzeg az én idómben, amikor én voltam fiatal" :DDDDDDDD, alapkövetelmény volt az SQL. Kiváló platform volt információcserére üzleti és technikai területek között. Állítom nem nehéz valami az SQL (pl.: with clause intenzív használata mellett), annyival semmiképpen nem nehezebb, mint ártalmasabb sokszor a túlhajtott visual flow-k átláthatatlansága.
Alteryx: mivel perdöntõen Self-BI és nem Enterprise-Ready eszköz, így könnyedén kiszélesíti az eszközpalettát, az agilitás jegyében.


(3) Dinamikus alkalmazkodás lehetősége
* Monolit eszköz korlátai. Még egy Oracle sem volt képes, hogy termékpalettájában minden egyformán a legjobb legyen. Még a céljai között is az volt, hogy mind komponensben legalább az élmezőnyben legyenek. Amilyen jó volt a rdbms-e mindig is, emlékezzünk rá, hogy egy "Procedure Builder" mekkora közutálatnak bírt örvendeni.
* Rugalmasan lehessen eszközpalettát bõvíteni netán komponenseket cserélni, projekt függvényében. Amihez persze tudás kell. De legalább elmondható, hogy tudás a monolit eszköz kiaknázásához is kell: "nincs ingyen ebéd".
* Apache-projektek egyre inkább követelnek maguknak tért, hálistennek.A dinamikus alkalmazkodás csimborasszója, non-plus ultrája.... :)
Alteryx: -
- C-tõl, R-en át, Vizuális programozás lehetõsége.
- Magam részéről monolitikus wing2wing eszköznek mondanám (calgary db + etl + prediktív analitika + vizualizálás + alkalmazásépítés etc), annak ellenére, hogy nyitott platform meg pluginelhető. Vagy hogy egyes komponensei (db, etl, vizualizálás etc cserélhetők), ami alapjaiban kérdőjelezheti meg egyébként a termék koncepcióját.
- De mindebben legalább trendi, meg szeretik az ügyfelei. 
- Én akkor tudom támogatni ezt a monolitikusságot, ha a visual flow-ban értelmesebben helyet kap az SQL-ezés, az ETL-ezés részeként.
- Nekem is be kell látni, reális létező igény van arra is, hogy egy eszközzel oldhasson meg valaki mindent.


(4) Modularizálás-Integrálás
Alternatívák:
(A) Eszköz törekszik rá, hogy wing2wing lefedjen minden üzleti funkcionalitást. Tipikus példa SAS BW-STAT-BI-OPKUT etc.
(B) Eszköz egy konkrét üzleti funkcionalitásban törekszik nagyot dobni (Adatintegráció, ETL vagy vizualizáció), és nyitottsága révén kívülrõl bõvíthetõ. A legjobb komponensek tudjanak együtt dolgozni.
* Lokális specifikumok (igények, adottságok) integrálása vajon mennyire nehéz.
Alteryx: Bár van benne data blending, vizualizáció, egyértelműen az ETL/Prediktív analitika szélekörű támogatása a legnagyobb erõssége. Mint említettem, számomra az Alteryx alapvetően egyébként nagyon kiváló Self-BI és nem Enterprise-Ready eszköz, a tudását tekintve (például a vállalati folyamatok lokális specifikumainak nehéz integrálhatósága miatt is).


(5) Párhuzamosítás
Két véglet:
* Párhuzamos számolások brute force alapon történnek, hardver-alapon, egyébként sokszor jó skálázódási képességekkel. Analógiaként lásd a brutális árazású Oracle Exadata termékvonalat.
* Tudással kiváltani az extreme számítási igények végrehajtását, hogy ne is legyen rá szükség.
* Én természetesen az utóbbit preferálom teljes mellszélességgel, de az értelmes skálázásnak sem vagyok ellene. Én csak az Oracle Exadatát rühellem nagyon, már koncepcionálisan is.
Alteryx: Inkább utóbbit támogatja, saját magán belül: aztán a belőle kieső modelleket már lehet futtatni párhuzamos rendszereken is.


(6) Döntéselõkészítés BI-eszköz vásárlásánál
Két véglet
* Hit az emberben, emberi tudásban, emberi tudás "aggregálásában", a saját csapatban, hogy több ember közös célért egyre jobban hatékonyabban tud dolgozni
* Vallásos eszközáhítat jegyében egybites döntés alapján "igen-nem" használjuk ezt vagy azt az eszközt, csomó inegzakt homályos információra alapozva.
* Én természetesen az előbbit preferálom, míg az utóbbira látok több példát sajnos.
Alteryx: mindkettõre passzolhat, ezáltal lehet jól és rosszul használni. Alapvetõen drága eszköz („isteníthető vallásos eszközáhítat”), de Self-BI-ként használva agilis projektben megtérülhet. Legmagasabb szintû/legátfogóbb Data Scientist tool, modern követelményekkel összhangban.


(7) Alteryx pozicionálása

BI Kombó nagyszerûségének megítélhetőségi ismérvei

* Teljeskörû BI-lefedettség a komponensek által
* Diszjunktivitás (redundancia- vagy más szóval átfedés-mentesség)
* Kötelezõ=mandatory jelleg a komponensekre, értve ez alatt, hogy van releváns hozzáadott értéke a szereplő komponenseknek: árukapcsolásnak a látszatát is kerülni.
* Magasfokú nagyon szoros integráció a komponensek között
* Üzleti követelmények maximalizálása enterprise feature-k számossága, és szolgáltatott minőségeik
* Technikai követelmények, elvárások minimalizálása, ne kelljen C-ben, SQL-ben programozni tudni ("pokolra alászállni") egy-egy fontos üzleti követelmény teljesíthetősége érdekében (akinek ez szempont, ugye).

Alteryx mint a BI-kombó középsõ tagja Tegyük fel van VirtDB-nk (heterogén adatforrásaink SQL-eléréssel) és van R-ünk (VirtDB + SQL + R)

- Data Blending nem árt ha többen többféleképpen, többféle kedvező kimenettel támogatják.
- Térinformatikai analitika
- Olyan további node-ok érhetõk el pluszban, amik nincsenek R-ben
- Alkalmazás-fejlesztés klikkeléssel
- Enterprise üzemeltetheto-supportált folyamatszervezés
- Csapatmunka (Server-verzióban)
- Tökéletes vizualizáció-elõkészítés Tableau irányába

Kedvenc ábrám az Alteryx- doksiból.
Gyönyörűen mutatja meg az SQL-elemek megfeleltetését a visual-flow elemekre.
És mindez azért izgalmas, mert mutatja egyúttal mennyire könnyű lehet az SQL, jó szemlélettel.

BI-Platformok vezetõ szállítói 2015-Február

Fejlett Analitikai Platformok vezetõ szállítói 2015-Február

Alteryx-konklúzió/predikció
Akkor életképes Self-BI termék (jelenlegi árazási modell szerint), ha
* Dörömbölnek az ajtón a data scientist-kandidálók tömege (feladatokkal), de a Python / R / Octave / SQL kombó túl durva számukra
* Kell egy jó eszköz humán tudás-aggregáláshoz.
* Tavalyhoz képest 29-dik helyről jött fel 19-dikre, közvetlenül az IBM-SPSS termékvonal mögé, a kdnuggets data science-eszközök szavazásán. Ez óriási szó egy újonctól, talán kicsit korán jött elismerés. Ráadásul nagyon magas 40%-os aránya a szavazóknak, akik csak ezt használják...


Analytics, Data Mining, Data Science software/tools used in the past 12 months

Alteryx Demo: File Converter
- Csak két node, amihez 100+ nagyságrendben csatlakozik egyéb hasonló eszköz.
- Láthatjuk a legördülõ listában az input és output formátumok széles választékát
- Meg tud jelenni a VirtDB, ODBC-ként, mindenképpen, de késõbb natívan is akár (mint az Oracle).
- Látszik a Tableau-val való szoros integráció (.TDE állományokon keresztül)
- Napi gyakorlatban használható Data Wrangling tool (nagyságrendileg 100+ hasonló van még az Alteryxben)

A magyar gyökerű VirtDB laudációja

.
Bevezetés, motivációk

Azon szerencsések egyike vagyok a magyarországi informatikusok között, akinek volt lehetősége találkozni az adatvirtualizációval, elméleti szinten is és gyakorlatban konkrét eszközhasználat - VirtDB szintjén is.

A világ informatikájának egyik hajtómotorja, hogy user-igényeket próbálnak meg szoftvergyártók implementálni, "pull"-alapon. Ezek aztán előbb-utóbb kitermelik a maguk vadhajtásait, például gyászos véget ért "gemkapcsos" Microsoft Office Assistant. Én kétféle emberrel találkoztam csak eddig pályafutásomban: (1) aki eleve fel sem rakta, illetve (2) aki szerette volna uninstallni. :)

Az adatvirtualizáció az a topik, amit a szoftvergyártók "találtak ki" "push"-útra terelve a témát (ennek minden előnyével és hátrányával), nem egy, nem kettő van a piacon belőlük és jellemzően eladni akarják őket (nem a vásárlók kopogtatnak az ajtajukon, hogy megvehessék). Aminek egyik oka, azt gondolom, hogy komoly informatikai - horribile dictu architect-szintű - szaktudás kell a topik tárgyilagos és pontos mérlegeléséhez, amivel a gazdasági döntéshozók ritkán rendelkeznek.

És máris megkaptuk a 22-es csapdáját. Hiszen, ha már lenne kritikus tömegű eladás az ilyen termékekből, akkor könnyen tudhatna sikersztori lenni maga a szaktopik (vagy éppen ellenkezőleg kudarc esetén más fontosabb fejlődési irányokba lendülni az ügyfélkiszolgálás), de amíg ez a kritikus tömeg nincs, addig exponenciálisan nehéz feladatnak látszik a kritikus tömeg elérése, ha hiányzik az ügyfél-szállító párbeszéd.

A 22-es csapdájának motívumai

Csak a felhasználók tudnák validálni (vagy éppen elvetni) a topikot, de korlátaik (pl.:időhiány) alapvető inicializáló gátja a valamilyen kimenetű kifutásnak. Viszont azt a célraorientált szakmai diskurzust nem lehet lefolytatni, ahol a beszélgető partnerek hallgatnak.
* Túl sok jó(?) termék van a piacon, sokszor (részben és/vagy átfedően/redundánsan) használható is: így aztán sokszor nincs (vagy elhal a) motiváció, új szemléletre váltásra.
* Vállalatoknak éppen elégnek látszik a verzió-upgradeknek is megfelelni, amiben az informatika tudomány/gyakorlata is sokszor bűnös lássuk be.
* Az adatvirtualizáció nem akadémikus/teoretikus tudomány, nincsen, például adatbányászatban megszokott, cikkáradat, nem implikál phd-téziseket. Hanem ellenkezőleg kifejezetten üzleti implikációjú ezért nehezen matematizálható, ugyanakkor jól behatárolható viszonylag szűk szakterület.
* A sales-e meg azért tudhat nehéz lenni adatvirtualizáció témában, mert a viagra-típusú spameléstől a minőségileg ügyfélorientált sales-ig nagyon széles a megtapasztalható skála.
* Az adatvirtualizáció meg nem az a kimondott egybites viagra-értékelést generálja, hanem pont a skála másik végén az alaposabb, időigényesebb ad absurdum konzultációs-alapú végiggondolást igényli.
* Ha analógiát akarnék hozni, ha valaki egy szoftvereszközt akarna megtanulni használni (aka "vállalati folyamatok javítása"), de még a kérdezés is problémába ütközik alapvető információk hiányában.
* A tárgybeli VirtDB-nek, minden eladása mellett is, meg kell küzdenie evvel a démonával.

Mi is az adatvirtualizáció? 

* Ha egy mondatban akarnám megfogalmazni: heterogén környezetben létező adatbázisok virtuális (majd később opcionálisan és teljesen vagy részlegesen materializált) homogenizálási célzatú mountolása egy (vagy több, ámde azonban ellenben viszont legacy adatbázisoknál nagyságrendileg kevesebb) host adatbázisba.
* Egészen konkrétan fogalmazva milyen jópofa tudhat lenni mondjuk egy olyan SQL-fannak mint nekem pl.: Oracle-típusú SQL-t kiadni akár egy NoSql adatbázisra, vagy SAP-ERP, SAP-BW-re (minimális overhead mellett, 100%-ban adatbázisrétegben maradva).

Miért jó az adatvirtualizáció, miért hot topic, ki a célközönség?

1. Vízválasztó: vállalati adatvagyon "big data" mérete és/vagy komplexitása
 
Az egyik jelentős (konkurens) irány, a lambda architektúra. Ez tudomásul veszi, hogy exponenciálisan bővül az adatok tömege (extenzíven és intenzíven egyaránt). Esély nincs a régi módszertanok alapján pénzt nagy tömegben hozó információkat kiaknázni, elsősorban az idő hiányában. A sokféle feldolgozást, sőt még ezek megtervezését is, feladatspecifikusan ennek a ténynek rendeli alá. Az irányzat egyik nagy fájdalma, hogy könnyű káoszba-fulladni, ösvényt téveszteni, nagyon nehéz koherens változás-kezelést implementálni benne. A rugalmassága nagy és adott esetben nem feltétlen jól/könnyen felodható vitákat eredményezhet.

Egy másik, sokkal emberközelibb irányzat (szóbanforgó adatvirtualizáció), teljességgel eliminálni akarja a káoszt, az egyszerűségben, tiszta elvekben, gyakorlatban hisz. Ha már az élet úgy hozta, hogy heterogén legacy rdbms-instance-unk sokasága van, akkor legalább operatív és analitikus/batch üzleti analitikánk szintjén legyen (még ha csak virtuálizáltan is) homogén az adatbázisunk.

2. Vízválasztó: "big data" méretével és/vagy komplexitásával lineárisan vagy progresszíven skálázódik a data science iránti vállalati igény.

Egy szenzoros stream miningos projektben úgy nőhetnek rapid módon a feldolgozást igénylő adatok, hogy a projekt kiált a lambda architektúra után, viszont az adatbányászati aspektust tekintve már nem ekkora horderejű a terület, pontosan a jó behatároltsága miatt.

Egy másik vállalatnál lehet n darab legacy rdbms-instance, ad absurdum n darab különböző technológiai platformon, például részleges vagy teljes lokál specifikummal fűszerezett ERP-funkcionalitással. A feladat méretben lehet elég jól behatárolható, miközben az üzleti intelligencia megfelelő kipréselése felfelé skálázandóan több self-bi-ban erős analitikus egyént igényel. Itt egy adatvirtualizáció jobban tudhat tért követelni magának alternatívaként, hiszen active directory-s jellegű fában lehet hasznos látni a legacy erp-ket, az információkikristályosítási folyamat alapköveként.

Idevágóan egyfajta konklúzió

* Heterogén rdbms-instance-ok integrációjának rengeteg technikája van a világban. Aszinkron message queue (MQ) alapútól kezdve a legkülönfélébb ETL-eszközökön át, most már kijelenthetjük az adatvirtualizációig is. Az előbbi kettőt láthatóan/érzékelhetően szereti a világ, sőt sok pénzt is áldoz rájuk (néha indokolatlanul sokat is).
* Ha megnézzük - nomen est omen - GoldenGate-t, amit az Oracle Corp akvirált, az tényleg aranyárban van. Azaz piacilag is alátámaszthatóan van rés/potenciál a témában. ;)

Az adatvirtualizáció milyen alternatívát tud nyújtani velük szemben? 

* Ár: nyilván nem nehéz a jelzett árszint alá menni, főleg, ha ezen termékek technológiailag nem indokolt extraprofitot tartalmaznak.
* Nem kell újabb minőségileg más - pl. ETL - cucc az architektúrába.
* Akinek tehát fontos az informatikai jellegű erőforrásainak hatékonyabb koncentrálása a információ-kiaknázás útján, kerülve a felesleges overheadeket, erőforrás-diverzifikálásokat.
* Ha szempont, hogy ne exportálódjon semmilyen üzleti logika adatbázison kívülre (ETL,MQ), változás-managementet nehezítően.
* Örökíthetők legyen a legacy-rendszerek beállított-jogosultságai.ETL ide vagy oda, vannak kényes adatok, amik ETL után sem kellenének szabadon "publikálhatók" legyenek.
* Ne legyen heterogenizálódás ETL-ben (is), pláne mint közbülső lépésben, ha már kell ilyen, akkor az üzleti intelligencia lánc végén legyen csak (minimalizálva bármilyen migrálási követelményt / komplexitást is)
* Ha axiómának fogadjuk el, hogy az SQL-nél nem találtak még jobb, explicitebb, egzaktabb, éppen még megtanulhatóbb közvetítő közeget az üzleti és informatikai leképezésekre, naprakész dokumentációk generálásához.
* Ha axiómának fogadjuk el, hogy az SQL bármennyire szimpatikus, van egy nagyon csúnya sajátossága, hogy rengeteg alapjaiban különböző nyelvjárási különbségek vannak köztük.
* Ha axióma, hogy jó csak EGYETLEN (host) metaadattárat kezelni üzleti és informatikai szinten.
* Nem csak "alulról" biztosít legjobb layert, hanem "felülről" is: hiszen a CDC-t és Batch-feldogozást korrekten tudhatja egységes felületen közvetíteni a felhasználó felé.
* Fontos a szinkronitás (minden potenciálisan fontos adat online legyen és minimalizáltan persze) . Ez mindig drágább irány ugyan, gondoljunk arra, hogy (globális) meetinget szervezni mindig fájdalmasabb, mint aszinkron módon levelet váltani. De lássuk be a szinkronitásnak is vannak felbecsülhetetlen hozzáadott értékei. Nemhogy egy MQ, de egy CDC (on demand) batch integrate is aszinkron, miközben egy (adott esetben rosszul megírt) CDC-online (gondolok itt egy HVR-ra) nagyon, értsd nagggggyon fájdalmas is tudhat lenni egy vállalat életében
* Axióma az is, hogy egy vállalat ne egy minden üzleti funkcionalitást valahogy lefedni akaró univerzális kalapáccsal akarja megoldani felmerülő (majd szöggé transzformált) feladatait. Az adatvirtualizáció feladatfelvetése azért tudhat rokonszenves lenni, mert úgy általános célú, hogy kellően jól és szűken behatárolt (ami nagyon ritka az informatikában: nem véletlen, hogy "push" és nem "pull" a termékvonal).
* Létezik optimális feladatdekomponálás, amiben egy adatvirtualizációnak nagyon szépen definiált helye tudhat lenni.Lássuk be a Tableau-t sem R-integrációja miatt szeretjük, ahogy a Tableau ezerszer szebben, gyorsabban jelenít meg komplex vizuális tartalmat, mint egy Alteryx.

Az adatvirtualizció egyik új játékosa a magyar gyökerű/startup-ú VirtDB. Amit volt szerencsém projekt keretében használni.

Mit szerettem a VirtDB-ben?

* Klasszikus fejlesztési elveken alapuló és 100%-ban ügyfél- meg feladat-orientáltan fejlesztett eszköz.Ügyfélhaszon-maximalizálással, látványos overhead-minimalizálással.
* Nincs még egy mégcsak hasonló szoftver sem amiben kevesebbet kell kattintani. Mint egérgyűlölő ennek én nagyon örültem.
*  Végtelenül könnyű és egyszerű elemi és filterezett csoportos legacy-táblák mountolása.
* Hihetetlenül produktív a használata nagy tömegű táblák "importálásánál", az említett projektben egy "nagytudású" agilis projektvezető agresszív hajcsárkodása mellett nehezen túlbecsülhető szempont volt.
* Nem kell dokumentáció az admin-gui-hoz, hiszen egyszerű, tiszta, önmagát adja az intuitiv felülete. Aki nem szereti a böngészős alkalmazásokat (mint én sem), azt is leveszi a lábáról az egyszerűsége, szépsége és hatékonysága.
* Mind felhasználói, mind adminisztrátori szemmel nagyon könnyen kezelhető volt.
* Elképesztő materializálási sebesség: 10GB, 7.2 millió rekordos legacy Oracle-tábla host Greenplum-ba, 100.000 record/sec-kel is tudhat menni (OCI-s data provider hatékonysága miatt).
* Messze legkisebb overheadet jelent a materializált mountolás is, bármilyen ETL-el szemben.
* Egyszerűsége hatalmas előny a supportnál is. Hibajelzés és hibajavítás között elképesztő rövid az átfutási idő a szoftvernél.
* Nagy öröm volt izmosabb SQL-t használni addig sql-lel nem elérhető táblákra is.
* Jogosultság-rendszer nem feltétlen duplikálandó használatával.
* Hihetetlenül elegáns a szoftver. Ami nagy meló nagy érték, azt elrejti a felhasználó elöl teljességgel. Sőt! Inkább a fejlesztésben vállal be többet költség oldalon, csak hogy minél teljesebb legyen a felhasználói élmény.
* Remek ár/teljesítmény aránya van, létezik opex/capex árszabása is a terméknek.
* Úgy általános célú a szoftver, hogy a lokálspecifikumokat szépen tudta mindig is fogadni, mindezt plusz overhead jelentkezése nélkül. Ez csak kiváló szemlélet és architect-tervezés folyamánya lehet csak.

FixDirect Kft: Ügyfelek és önmaga legnagyobb ellensége...

...á lá Asus Support Magyarországon, évek óta háborítatlanul.

Nem tudom hány kretén informatikai cég van az országban, de a címbeli FixDirect Kft. benne Tóth Attilával, nagy valószínűséggel éremesélyes (legalábbis az én szerény véleményem szerint).

Ilyenkor könnyen gondolhatja az ember, hogy biztos benne van a hiba, hiszen az önvizsgálat mindig fontos. Azonban milyen jól jöhet ilyenkor, hogy van a Google-kereső, milyen érdekes találatokat bír kihozni, pedig hány (felesleges, céges eredetű) link próbálja eltakarni a lényeget (pozitív tartamút meg egyet nem sikerült találni). Merthogy, amikor ilyen típusú találatokba ütközik az ember a neten, hogy:

1. Halálba szívat az Asus magyarországi képviselete

2. Fogyasztóvédők Békéltető Tanácsa
BBT/2833/2013 Budapesti Békéltető Testület előtt fenti számon fogyasztó kérelmére a szerviz Fix Direct Kft. (1033 Budapest, Huszti út 34.) és PC Land Online Kft. (1135 Budapest, Jász u. 71.) mint forgalmazó vállalkozással szembeni ügyben a fogyasztói jogvita eldöntése érdekében az eljáró tanács alulírott napon a következő
A J Á N L Á S T
teszi: A szerviz vállalkozás az írásba foglalt ajánlás kézhezvételét követő 15 napon belül javítsa meg a fogyasztó által vásárolt Samsung GT-S 5220 készüléket, ha ez nem lehetséges,a forgalmazó vállalkozás cserélje ki, vagy fizesse vissza annak vételárát 17.247 Ft-ot azaz tizenhétezer kettőszáznegyvenhét forintot.

3. Békéltető Testület - Együtt nem működő vállalkozások
FixDirect Kft. - 1033 Budapest, Huszti út 34. - Kereskedelem

 ...akkor azért könnyebben konkludálható, hogy a hiba nem feltétlenül bennünk ügyfelekben van.

Milyen kísérteties, hogy öt év különbséggel pontosan hasonló élmények átélésében volt részem (más témában, szerencsére jóval kisebb nagyságrendben). Pontosan ugyanaz a hozzánemértő, lelketlen, beképzelt, arrogáns, nagyképű, tisztességtelen hozzáállás, de persze legalább egy dologban, a jóhírük agresszív fenyegető védelmében szakértők.

Öt év alatt, kívülállónak is érzékelhető módon, képtelenek voltak a változásra. És mivel a magyarországi piac kicsi és meggyötört, így bűntetlenül kiskirálykodhatnak, élhetnek vissza a potenciális ügyfelek bizalmával, sőt mitöbb egyre több márka támogatását tudják bekebelezni (A tajvani Asus hallgatólagos jóváhagyásával).

Ami ellen az egyszeri ügyfél úgy tud védekezni, hogy kihasználva a globalizáció előnyeit ő maga a szerencsésebb külföldről szerzi be gyorsabban a szükséges cuccot.

Milyen mázli, hogy az első tapasztalataim megszerzése nem gépjavításra estek, s jótékonyan sikerült megelőznöm  mindezt egy előretekintő kisértékű, részemről óvatlan és abszolúte előítélet nélküli beszerzési kísérlettel.

Mindössze egyetlen plusz töltőt akartam vásárolni (hogy ne kelljen azt is cipelni pluszba), amire:
- úgy van kötelező előlegezés (ilyen pici tételnél, amiből kvázi az egész ország tőlük rendel, mert monopol helyzetben vannak)
- hogy ezen közben 9 napon át, napi rendszerességű oda-vissza levelezés közben sem volt semmi esélyem a megrendelést indító előleget átutalni nekik.Ja hogy el ne feledjem 2-6 hét a rendelés átfutási ideje is (pluszban)

Ha termékért vásárolni, fizetni nem tudok a Kft-nél (az említett 9 napon keresztül), milyen lehet az, amikor meghibásodott gép miatt kerül valaki kiszolgáltatott helyzetbe? Merül fel az emberben óhatatlanul a kérdés.

Az első cikk írójának utolsó mondata ugye nem lesz valóság? :)

„...aki Asust vásárol, sikeres ember nem lehet...”.

Mindezek mellett a hab a tortán az erőszakos, ellentmondást nem tűrő információgyűjtés az ügyfelekről (pontos gyári szám, lakcím stb.). A teljes soklépéses tortúrát, elnézést kérek, de nem írom le. Ha csak rágondolok, újraélem, akkor elfog a harctéri idegesség.

Azt gondolom kapjon nyilvánosságot, legyen mérlegelési lehetősége mindenkinek, aki mérlegelni szeret laptopvásárlásnál ilyen szempontok mentén is.


*********************************

De hogy legyen valami pozitív üzenet is ennyi negatívum után: Magával a vásárolt notebookkal brutális maximalizmussal meg vagyok elégedve. Boldog tulajdonosa vagy két hete a szóbanforgó masinériának.

Asus G751JY
- Intel Core i7-4860HQ processzor (2.4-3.6 GHz), 6MB L3, 128MB L4 cache
- 32GB RAM (4x8GB). Jóljön a lapozófile nélküli és/vagy ramdisk-es életvezetés esetén. Talend OpenStudio két másodperc alatt áll fel, de az agyon SVN-ezett "enterprise"-verzió is feláll 20 másodperc alatt (és ennél lassabb, nehézkesebb, elfuseráltabb, sokezer jar-os szoftvert nem ismerek mást.
- 512 GB m.2 PCI SSD (+1.3GB/s szekvenciális olvasással: emiatt szerettem bele a típusba)
- Geforce 980M videókártya
- 17,3" gyönyörű matt IPS-panel (1920x1080)
- 1+2 TB vinyók
- 8 cellás aksi.
- Kisebb súly mint a G750-es bátynál (könnyebb aluminium hűtőrendszer miatt), így is ~4Kg, töltővel 5-6 Kg
- Meglehetősen vastag (többen dokkolót véltek a noti alatt látni, pedig az is maga a gép volt)
- Hihetetlenül, számomra elképzelhetetlenül csendes és hűvös (játék alatt is).
- Két év garancia.
- Alapmodell nettó 450.000 Ft (+ extrák)
- Nagyon jó, gondosan tervezett hátizsák is érkezett vele
- Továbbá játékok (mondjuk ezek engem nem hoztak lázba (hiszen melóhoz kell), bár a watchdog "kutyamód" nagyon brutális kinézetű és fürgeségű: mondjuk a telepítője próbált becsapni (sikertelenül), hogy (mínusz) -128GB a VRam)
- És a reménység, hogy sosem hibásodik meg, mert, ha valakihez, akkor a FixDirect Kft-hez nem szeretném vinni (érthető módon).

POZITÍVUMOK:
+ Eszeveszett szélvészgyors módon viharsebes a noti, effektíve alkalmazás szinten érzékelhető módon (nemcsak szintetikus tesztek pontszámai alapján). Szoftverek feltelepítése UTÁN is a gépezet (akkor is, ha csak 64-bites WIN7 az oprendszer). Elmondhatatlanul nagy élmény evvel szembesülni.
+ Addiktív, nem tudja a munkát abbahagyni vele az ember, annyira ütős a performancia. Pedig azért már láttam ezt-azt 30+ éves informatikai pályámon.
+ T-én-y-l-e-g a legerősebb gép (aktuálisan), abszolút értéken is, ár-teljesítmény arányban is. Ez azért nagy dolog, azt gondolom. A konkurrens MSI Dominator Pro vagy Aorus X7 Pro/V3 szerintem fasorban sincs összevetésileg (hiába vékonyabb esetleg, ami megbízhatóságnál visszaüthet vagy nem igényel a pci-os ssd extra helyet), ráadásul az utóbbi nettó áfa nélküli ára 685.000, itthon Magyarországon, rákérdeztem a forgalmazónál, kiváncsiságból: ennyi plusz költséget nem ér szerintem semmilyen potenciális/kérdéses extra feature.
+ Business Class notik úgy drágábbak, hogy jóval kisebb teljesítményűek.
+ Mindenképpen érdemes a G751JY-t venni, a G751 családon belül (potenciális lehetőségekben [pl.: m.2 pci ssd] a legerősebbet)
+ A 8GB RAM egyetlen modulban érkezik (Iponosok sem tudják, vigyázni kell velük)

NEGATÍVUMOK (tárgyilagosan és teljességre törekedve):
- Az m.2 PCI-os SSD komplett vinyóhelyet foglal értelmetlenül, szerintem tervezési hibából.
- Tejútrendszer léptékű katasztrófa a magyarországi monopol helyzetben lévő FixDirect Kft (Még a Lenovónál is rosszabbak, pedig őket alulmúlni azért kihívás a javából)
- Matt felület, nagyon érzékeny az ujjnyomokra, de alkoholos Blink úgy tűnik jó rá (originállá varázsolható)
- Plusz töltő (230 W-os és kilós nehézségű!) beszerzése tragikus Magyarországon, csak FixDirecten keresztül megy tudtommal. Ezért is gáz, hogy ilyen monopolhelyzetben ennyire kritikán aluliak.
- Billentyűzet tragikus, komolyan mondom a tervezőjét háromnapi folyamatos herevasalásra ítélném.
* a minden határon túl nagy CAPS LOCK. XXI.században. Kérdem én minek?
* rossz helyen lévő elméretezett STEAM-gomb. Értem én, hogy fontos, meg gamer a notebook. De a legállatabb gamer is hányszor nyomja meg a noti teljes életciklusa alatt?
* brutálisan kicsi ESC (mit használ gyakrabban az ember: STEAM-et, vagy ESC-et, merül fel a kérdés)
* insert eldugása a delete "mögé" (plusz "fn" lenyomásával érhető csak el)
* A NUM LOCK elüntetését már nem is írom. :)

Az Iponos tesztben van pár félrevezető infó (szvsz).
- SSD Performancia képen GB/s látszik a cikk szövege szerint meg TB/s.
- Az m.2 PCI SSD elvesz egy komplett bővítő helyet (másik vinyótól) feleslegesen.
- Azaz mellette vagy 1 plusz vinyó+1 (gyári) optikai vagy két vinyó (és a gyári optikai drive mehet a levesbe)
- Pár milliméter hiányzana csak, hogy 2 vinyó+1 optikai drive elférjen a notiban.
- Billentyűzet szerintem említendő hátrány
- A CPU-Z sem mutatja ugyan, de a perdöntő különbség a i7-4860HQ és i7-4710HQ között a 128MB L4 processzor cache: a xeonok is ilyenekben jobbak ugye.

Létezik korrektebb proci-összehasonlítás (lásd a linket)

Egyébként 7.9 a Windows Experience minden paraméterben, kivéve a procit (ahol "csak" 7.7), ami logikus az extreme és xeon procik ismeretében.

Pár érdekesebb benchmark-screenshot:
(1) Cache-performancia miatt érdekes.
(2) SSD-hagyományos amúgy gyors 7.200 rpm-es vinyó performancia összevetése miatt érdekes.
(3) CPU-GPU performancia összevetés. A CUDA-programozás adatbányászattal összefüggésben régóta a látóteremben van, nagyon izgatna, ha nem kéne megélni mellette.
(4) A CrystalMark pontszáma a vásárolt notinak (nem mintha bármi jelentősége lenne) 405.879 pont. Egyébként is szinte mindenben jobb performanciát sikerült mérnem, mint az Iponos teszt-et végző (el is vett pár órát az ilyen irányú élvezkedés a különböző benchmark-progikkal)
(5) Windows Experience. Ilyen jót csak most tudtam először saját szemmel is látni :)

Barabási Albert-László friss interjúja az index.hu-n

.

Az NSA primitíven használta a begyűjtött adatokat

Akik ismernek tudják rólam, hogy imádom a témát, épp ezért esett nekem nagyon rosszul a tárgybeli interjú, a rendkívül rossz üzeneteivel. Pedig jók voltak a felmerült a témák, a kérdező is készült, de az interjúalany mélyen alulteljesített számomra. Nézzük sorban a szakmai vonatkozású témákat!

NSA
- Számomra itt keveredik a szakma és etika, az interjúalany szövegében. Világos, hogy röviden, tömören, velősen kell fogalmazni, meg túl hosszú szöveget nem visel el az interjú, de itt a mondandó értelmének minden csíráját sikerült kigyomlálni.
- Nem tudjuk meg miért lenne rossz az NSA szakmailag, mármint a kijelentésen felül.
- Az meg, hogy nincs az NSA-felé szakember-mozgás, az meg inkább etikai gyökerű lehet, pláne, ha felkészült diákok keresnek szakmai kiteljesedéshez potenciálisan jó helyet.
- Értem azt is, hogy abbahagyták a mozgásos kutatást, de ez is megmaradt a kijelentés szintjén.
- A "pofozkodás"-t sem érzem jól kifejtettnek. Én szívesebben olvastam volna valamiféle protokollról, azon vonatkozásban, hogy hogyan lehet minimalizálni a kockázatokat, maximalizálni a hatékonyságot. Az adok-kapok régóta létező triviális probléma, ehhez nem kell tudós embert interjúvolni.

Network Medicine
- Itt én örültem volna Csermely Péter említésének, ha már elhangzik az "első komoly lépés", aki nagyon régóta kutatja a témát, még magyarul is publikált könyvet idevágóan (2005-ben). Én magam is tőle szereztem először infót a témáról. Tudván tudom azt is, hogy Barabási-Albert ismeri is Csermely Péter munkásságát.
- Maga a bekezdés a jobbak közül való az interjúban, bár bőven van azért hiányérzetem is.

Hálózat-kontroll kutatás
- Ez egy új fogalom volt számomra most, de én csak egy átcimkézést látok benne, hiszen az interjúalany sosem megnevezett telcós nagy hívási datasetes kutatása óta érdekli a téma.
- Ezt a "matematikailag intenzív" dolgot nem tudtam hová rakni. El tudok képzelni, nehéz, mély, komplex, több területet árfogó, intenzíven kutatott, stb matematikát, de intenzívet így önmagában nem.
- Szakma és etika megint furán keveredett.

Networking
- Ez nagyon jó topik. :) Csak ezért az egyért vágtam bele ebbe a blogposztba.
- (1) Jó munkahelyet/csapatot és (2) hosszútávra találni körülbelül hasonlóan nehéz, mint párt találni. Talán még nehezebb is, ha nem egyenesen lehetetlen. Életkoromnál meg egyebeknél fogva 30-hoz közelít a munkahelyek száma, ahol volt alkalmam dolgozni, például a CIB kivételével az összes nagy bankban is megfordultam, volt, ahol többször is. Rám igazán nem lehet mondani tehát, hogy nem tapasztaltam és remélem azt sem, hogy elfogult vagyok. Minden munkahelyen volt ami jó volt, és mindenhol volt valami komolyabb probléma (amikkel kompromisszum árán persze együtt lehetett valahogy élni). Hogy mit tekinte(né)k - talán elvileg is lehetetlen - jó munkahelynek? Ahol a felek (1) beletesznek a közösbe, (2) jól (3) hozzáadott értéket képeznek a szereplőknél (nem pedig amortizálják egymást). Ez nagyjából igaz talán a párkapcsolatokra is, amikor a felek tesznek azért, hogy többek legyenek együtt.
- És ha már eddig eljutottunk az analógiában, meg kapcsolódni akarunk az interjúhoz is, akkor bizony adekvát módon merül fel a team-építés adatbányászati támogatása, a már korábban e blogon is sokszor tárgyalt társkeresés adatbányászati támogatásához hasonlatosan.
- Azért szakmailag a társkeresős probléma nagyságrendekkel könnyebb, hiszen rengeteg ember keres egyetlen társat, és persze egyenrangúan. Míg a csapatépítés mindig sokkal szűkebb kört érint a legtrendibb szakmákban is, illetve a kandidálónak sokkal kisebbek az objektív mérlegelési/aktivitási lehetőségei.

Hat lépés
- Számomra ez egy kifejtés nélküli vagdalkozás volt megint, Karinthy érdemének negligálásával, ami külön keserű mellékízt az egésznek, főleg egy plebsnek szóló interjúban. Mellesleg én inkább azon szoktam kiakadni, ha akadémiai/egyetemi előadáson kezdi valaki a Königsbergi hidakkal.

Adatbányászat hollywoodi filmeken.

.
Csak egy rövid pár soros poszt erejéig jöttem ide.

Már eddig is voltak ilyen témába vágó filmek, speciel mindkettő igen jól sikerült.
Szakmai szempontból az első izgalmasabb és kidolgozottabb volt, pláne, hogy igaz sztorin alapult.
Mindkettő (számomra) azt feszegette, meddig tart az adatelemzés, honnan kezdődik az ember intuicója, döntéshozatal esetén.
De ezért a két filmért nem kezdtem volna bele a blogposztba. :)
Pénzcsináló / Moneyball
Újoncok napja / Draft Day

Amiért jöttem az ez a (4.évadánál járó) sorozat.
A felszínen ez egy klasszikus akciókrimi (talán a jobbak közül), egy rakat geggel egyébként.
Nyilván akárhány évadot meg lehet tölteni, annyira jók a sorozat keretei.
Célszemély / Person of Interest

De ha valaki elolvassa a szinopszist, akkor rögtön megérti miért a felhajtás. ;)

A titokzatos milliárdos Mr. Finch (Michael Emerson) kifejlesztett a kormány számára egy különleges számítógépet, amelynek a segítségével meg lehet akadályozni különféle bűncselekményeket, terrorfenyegetéseket. Később munkát ajánl a halottnak hitt, speciális katonai alakulatoknál szolgáló, korábbi kormányügynöknek, John Reese-nek (Jim Caviezel), hogy dolgozzanak össze, tisztítsák meg New York utcáit a bűnözőktől és védjék meg az ártatlanokat. Azonban a találmány egyelőre nem képes meghatározni, hogy kivel fog jó vagy rossz dolog történni, így a célszemélyről nem lehet előre tudni, hogy épp áldozat vagy maga az elkövető.

1.ÉRDEKESSÉG: Van-e értelme olyan előrejelzésnek (lehet-e ilyen egyáltalán), hogy nem tudjuk az "előjelet", jön-e lóvé, vagy viszik a lóvét? Áldozat lesz valaki, avagy gyilkos? Csak a személy neve esik ki az outputon, semmi más konkrétabb.
- Hát bizony ez egy nagyon valószerű probléma, bizony, hogy nagyon is lehet. Én ezt "change point detection" problémacsaládba sorolom. Amikor csak annyi jelződik előre az "ügyfél"-ról, hogy valami más/szokatlan rendkívüli fog vele történni: valami "törés" van kódolva a magyarázó adatok tengerében.
- Egyébként azt gondolom, hogy a film nagyon igyekszik elkerülni a "sci-fi"-t, meg a "túlgondolás"-t, azaz a sorozatkészítők (szvsz) konzultáltak szakértőkkel, mit "lehet" és mit nem a forgatókönyvben.
- Jonathan Nolan forgatókönyvíróról azt lehetett egyébként olvasni mostanság, hogy filmfeldolgozásban talán legnagyobb kihívást jelentő Alapítvány-feldolgozást forgatja a fejében.

2.ÉRDEKESSÉG: Logisztikus legyen-e a regresszió avagy nem?
- A film "természetesen" nem a logisztikus regressziót választja (vagyis, hogy valaki legyen-e vagy ne legyen főszereplő az adott sorozatrészben). Hanem numerikus célváltozójával priorizál.

3.ÉRDEKESSÉG: Mennyire életszerű a konkrétumaiban a feladatfelvetés, most 2015-ben?
- Azt gondolom ennek még nincs itt az ideje.
- Az nem kérdés, hogy van rengeteg adat (digitális lábnyom).
- Azt is el tudom képzelni, hogy magyarázó erőt tekintve elég erős is tudhat lenni ez az adatrengeteg. A sorozat persze lazán túl lép azon, hogy adott esetben vakriasztás is lehet, mint, ahogy valakire meg nem történik semmiféle alert (nyilván az ilyen esetek a sorozatrészek között történnek :)
- Amit viszont nem tudok elképzelni, hogy egy ilyen feladatot automatikus és iteratív (személyre szabott) feature-engineering nélkül is lehetne érdemben kezelni. Ilyen pedig még nincs a világon (az én legjobb tudomásom szerint). Azt nem mondom, hogy nem tanultam, mivel maga az "adatbányászat", mint fogalom sem létezett (itthon), amikor én jártam egyetemre. :)

4.ÉRDEKESSÉG: Mennyire életszerű a konkrétumaiban a feladatfelvetés, a jövőben?
- Én bizony egy kicsit szkeptikus vagyok, abban mindenképpen, hogy én megélem-e.
- Viszont semmiképpen nem tartom lehetetlennek a feladatot.
- Azt is símán el tudom képzelni, hogy előbb-utóbb (feltéve, hogy nem történik semmiféle kataklizma) valamilyen formája fel fog bukanni valamelyik adatbányász versenyen, amikről köztudomású, hogy szeretik a domain-független problémákat (csak számokkal melózás, számok mögötti előzetes humán tudás nélkül).

PS: Természetesen az egész sztorinak nagyon komoly etikai aspektusa van. Szabad-e, akarja-e az ember, hogy így védjék. Vagy éppenséggel megfordítva lehet-e ártásra használni az egészet (nyilván lehet adatok és algoritmusok/tudás birtokában) De ez most offtopik ebben a pársoros blogposztban.