Formula uspeha: Nauka, poslovanje i programiranje

05. 03. 2018.

U svakom poslu, krajnji san je onaj o magičnoj formuli uspeha. Potraga za sastojcima je veoma opsežna, ali oni često žive u susedstvu. Dakle, sada veća „magija” postaje pitanje korišćenja, razumevanja i povezivanja tih tačaka. Ta „magija” čak ima i ime.

„Nauka o podacima je zapravo primenjena nauka u poslovanju i programiranju – pokušaj da naučimo što više iz podataka koje prikupljamo“, kaže izvršni direktor kompanije Things Solver Darko Marjanović. „Pokušavamo da učimo iz podataka, ali da se ne zaustavimo na tome. To znanje koristimo da pravimo korisna predviđanja, na kojima treba da zasnivamo dalje poslovne odluke i tako postajemo efikasniji.”

Sada kada se hajp oko velikih podataka, veštačke inteligencije, mašinskog učenja, nauke o podacima polako stišava, savršen je trenutak da analiziramo i iskoristimo njihov puni potencijal, zaključuje Marjanović.
Prikazivanjem sopstvenih priča na Poslovnim tehnološkim razgovorima na ICT Hub, Vip mobile i Planeta Sport predstavili su svoje napore na prihvatanju ovog potencijala.

Šest umesto dve trake „autoputa”

Kada je Vip mobile krenuo na put velikim autoputem podataka, imao je samo dve trake – analizirani su samo podaci iz marketinga i finansija. Tu se sve završilo, uprkos činjenici da su telekomunikacije oblast u kojoj se prikuplja najveća količina podataka, kaže Natali Delić, tehnički direktor kompajnije Vip mobile i A1 Slovenija.

Nauka o podacima je omogućila proširenje kapaciteta autoputa i sada su u prodaji i trake za analizu, HR, tehnologija. To je pomoglo ovim kompanijama da reše nešto što je izgledalo nemoguće – da naprave procenu potencijalnih problema sa kapacitetima 4G mreže, na osnovu potražnje korisnika za internet paketima i korišćenja na određenim lokacijama. Te informacije su omogućile da se 4G mreža unapredi na vreme kako bi se optimizovala prodajna podrška i stvorilo dobro korisničko iskustvo. Naučna analiza velikih podataka, kao zajednički interni i projekat stručnjaka iz kompanije Things Solver, pomogla je da se ne donose „slepe odluke”.

„Mi smo savršeno tlo za korišćenje nauke o podacima i mašinskog učenja – što nam omogućava da pružimo dobre savete našim klijentima, rešavamo probleme u stvarnom vremenu. Za nas nova znanja ne znače šansu da smanjimo kadrove, već da sa njih skinemo teret manuelnog rada i usmerimo njihove kreativne snage“, zaključuje Delić.

Nema dobrih i loših podataka

Za Planeta Sport se otvorila nova galaksija onog trenutka kada su otvorili svoju veb-prodavnicu. Upoznavanje kupaca je bilo nešto što su želeli u svojim „oflajn” prodavnicama – kako bi im pružili bolje iskustvo kupovine.

„Počeli smo od definisanja glavnog zadatka – i iz te perspektive smo počeli da analiziramo podatke koje prikupljamo. Ubrzo smo shvatili da dobijate sveže ideje kada zaista počnete da analizirate podatke. Bilo je ključno da se ne izgubimo u ovim gomilama u kojima nema dobrih i loših podataka – samo je potrebno znanje da bi se izvukli dobri zaključci“, opisuje prvo iskustvo sa velikim podacima generalni direktor Planeta Sporta Zoran Bošković. On kaže da je najveća prepreka za punu digitalizaciju u organizacionim stvarima – kompanije ne mogu da se menjaju dovoljno brzo da prihvate sve promene. Zato očekivanja treba držati na razumnom nivou, a rezultati bi sigurno bili bolji od očekivanih.

„Ako još niste počeli, uradite to sada”

Kada govorimo o nauci o podacima, ne smemo zaboraviti da se naši projekti prave za uspeh poslovanja, a ne nauke – zadatak nauke je da pomogne, kaže Marjanović. „Važno je uključiti stručnjake iz biznisa, oni treba da postavljaju pitanja i daju završne primedbe. Uzalud je sve ako nisu zadovoljni rezultatima.”

Poruka generalnog direktora Planeta Sporta je vrlo jasna – „ako još niste započeli da radite sa velikim podacima, uradite to sada”. Pecanje podataka, kako Marjanović opisuje ovu naučnu misiju, trebalo bi da počne što je ranije moguće – kao i svaka druga pecaroška avantura.