Kupříkladu letecká společnost, kterou běžně používáte při letech na dovolené nebo na jazykové pobyty, vás v případě, že si pořídíte letenku do lokality, která je pro vás nestandardní, hned upozorní na některé aspekty cesty, které jste dřív nemuseli řešit, a tak o nich možná nevíte – ať už to jsou jiné rozměry zavazadel, potřeba víza, odlišná měna, či dřívější příchod k odletu.
Podobný princip funguje např. i u analýzy nákupních košíků v e-shopu. „Sledování, které zboží, jak často a za jakých podmínek si lidé kupují, je klíčové pro oboustrannou spokojenost a budování zákaznické loajality,“ vysvětluje Dagmar Bínová, Big Data Science Leader ze společnosti Adastra, která se pokročilou analytikou zabývá už delší dobu. V tomto akademickém roce se mimo jiné spolupodílí i na takto zaměřeném cyklu přednášek na VŠE.
Dášo, co jsou vlastně ta Big Data, jak byste je vysvětlila naprostému laikovi?
O Big Datech mluvíme, pokud máme jednoduše k dispozici hodně dat. Pojem „hodně“ je ale relativní, v čase se mění, a tak je nutné jej doplnit i o podmínku neustálého vzniku nových dat. Tato data taktéž nejsou typicky strukturovaná (nelze z nich okamžitě tvořit tabulky a grafy) a pro jejich další využití je obvykle nutné je specifickým způsobem transformovat. Vznikají interakcí člověka se strojem (např. klient si vybírá z bankomatu) nebo interakcí stroje se strojem (telefon se pravidelně hlásí k mobilní síti).
K čemu tato data slouží?
Velká data dnes slouží např. k monitoringu, kdy lze jejich vyhodnocováním zjistit, jak třeba na velkém prodejním portálu lidé nakupují a zda na webu vše funguje. Společnosti je nenechávají úplně ležet ladem, obtížné na nich je ale jejich sbírání, ukládání a příprava ke zpracování. Klíčové je na nich také jejich propojení s jinými systémy, především těmi, které zajišťují komunikaci s klientem, jejich vytěžení tak může být velmi efektivní a pro společnost přínosné.
Můžete nám dát konkrétní příklad?
Tím, že Big Data tvoří nejen klasická čísla, ale i různé logy, transakce, signální data, senzorická data, texty, obrázky, hlasy či videa, je jejich využitelnost možná v každém odvětví. Největší rozmach je typicky ve finanční sféře, zdravotnictví a v e-commerce. Zapomínat nesmíme ani na průmysl, kde je díky automatizaci a robotizaci výroby celá řada dat sledujících především kvalitu výroby. Cenná velká data mají i telekomunikační operátoři, kteří díky lokalizacím mobilních telefonů mohou identifikovat místa, kde je třeba netypicky velký shluk zákazníků – třeba hudební festival – a mohou následně reagovat například dynamickou rekonfigurací sítě.
Není to tak trochu špehování zákazníka?
Pokud společnosti nakládají se svými daty obezřetně a dodržují zákonné rámce, pak to může být naopak pro dobrou věc. Může to pomoci zefektivnit celou řadu procesů a leckde lidem ulehčit život.
Co dalšího můžeme prostřednictvím velkých dat zjistit?
Z dat můžeme zjistit celou řadu popisů skutečných situací a událostí, které se staly v minulosti. Můžeme zjišťovat, co různé výkyvy a změny stavu způsobilo. Můžeme je také využít k predikcím budoucích stavů a co je pro nás asi nejdůležitější – můžeme je využívat k inteligentnímu doporučování. To se už dnes děje, např. pokud používáte navigaci od Googlu, tak ta vám s ohledem na okamžitou změnu situace na vaší plánované trase téměř instantně doporučí jinou cestu. A obdobně to může být i s jakoukoli jinou chytrou věcí – autem, lednicí, domem. Spojení Big Dat a IoT (internet věcí) je tedy velmi těsné.
Adastra
Adastra je mezinárodní konzultační společnost, která synergicky propojuje svět byznysu a technologického poradenství. Používá sofistikované projektové metodiky a investuje do neustálého vzdělávání a sdílení znalostí nejen mezi svými zaměstnanci. Letos například odstartovala na VŠE kurz o Data Science & Business Inteligence.
Co děláte konkrétně vy v Adastře?
Naší doménou je Business Intelligence (BI) a cenným na našem řešení je přirozený postupný vývoj. Ideální totiž je, když si v menším měřítku mohou obě strany vyzkoušet, že vše funguje, jak má. To znamená, že si zákazník stíhá zaškolit a připravit svůj tým obsluhy pro nové technologie, a že je umí využít pro business, čili preferujeme dodávat nejprve laboratorní řešení, vyzkoušet na něm reálné využití Big Dat pro nějakou specifickou oblast a potom teprve přejít k velkému systematickému zavádění a k integraci s ostatními systémy. Právě tím, že naše zkušenosti s Big Daty jsou bohaté, tak se pohybujeme v našem regionu na špičce.
Najdou u vás uplatnění i mladí lidé?
Samozřejmě. Pozitivní na naší zkušenosti se studenty a mladými absolventy je, že mají chuť se učit, studovat a podílet se na inovativních postupech. Nebojí se zkusit něco nového, nejsou zatíženi zkušenostmi tradičního řešení. Na druhou stranu nám někdy u takových lidí chybí zkušenosti z tradičních BI projektů – ukazuje se to především u úloh integrace Big Dat s dalšími systémy. Proto je nutné naše týmy vyvažovat a skládat z různě zkušených pracovníků.
V říjnu jste navíc rozjeli sérii přednášek o Big Data (DS&BI Academy) na VŠE. Proč?
Těch důvodů je několik. Především nám záleží na tom, abychom dodávali zákazníkům řešení, čili aby technologie pomohla byznysu. Proto potřebujeme do týmu lidi, kteří mají jistý přesah od technologií k potřebám zákazníka, nebo lidi, kteří umějí pojmenovat, co všechno potřebují technicky zajistit, aby jejich společnost fungovala efektivně. Toto prolínání obou světů je poměrně důležité pro úspěšné realizace projektů v BI, proto potřebujeme edukované kolegy nejen na naší straně, ale i na té druhé – u zákazníka. Ukazuje se, že dnes je takových lidí všeobecně málo, a tak nezbývá než udělat i něco pro to, aby ze škol vycházeli absolventi s aktuálně potřebným vzděláním. VŠE je profilem absolventů Adastře velmi blízká, a tak padla volba právě na ni.
Jde o výběrový program, podle čeho studenty vybíráte?
Studenti museli napsat vstupní test, museli splnit podmínku absolvování několika předmětů (Analýza a návrh informačních systémů, Databáze, Business Intelligence nebo Základy BI) a následně projít výběrovým řízením. To vše bylo zajištěno skrze KIT FIS VŠE. Pro nás je důležité, aby studenti byli schopni pracovat v týmu a dodat projekt praktické realizace. To znamená, že všichni studenti nemusí mít identické znalosti a motivaci, ale měli by být jako tým schopni pokrýt jak technicky, tak byznysově orientované části projektu.
Jak se váš kurz liší od běžné univerzitní výuky?
Jedná se o kurz s lektory s praxí, čili velkou část kurzu věnujeme tomu, abychom se studenty sdíleli naše zkušenosti, postřehy a povídali si o tom, co se jak opravdu dělá, a taky si to na ilustrativním projektu vyzkoušeli. Cílem je, aby se studenti co nejvíce přiblížili reálnému prostředí praxe.
Text: Mojmír Sedláček
