Poštovani korisnici!
Obaveštavamo vas da će zbog nadogradnje sistema biti ograničen pristup Bisnode rešenjima u periodu od 15.11. do 17.11.
Hvala na razumevanju.
Vaš Bisnode
 
Članci

Majstor za pametne podatke

04 feb 2019

„Marketing budućnosti, pa i današnji marketing , vode se podacima, a ne dobrom osećaju direktora marketinga“, uveren je belgijski naučnik za podatke Žan Filip Šepens.

Žan Filip Šepens je pomalo nekonvencionalan naučnik za podatke. Ne izgleda kao „štreber“ s obaveznim naočarama kako obično zamišljamo osobe koje su inspirisane naukom. Njegova strast je i ornitologija, jer ptice proučava s podjednakom posvećenošću kao i kada pomaže kompanijama da nepregledno mnoštvo podataka (big data) pretvore u korisne i pametne podatke. Metafore iz sveta ptica koristi i na svojim predavanjima. U to su mogli da se uvere i učesnici novembarskog „pametnog“ doručka u organizaciji kompanije Bisnode Slovenija koja se specijalizovala upravo za pametne podatke. I Šepens dolazi iz grupe Bisnode, iz njene belgijske filijale. U razgovoru   za Marketing Magazine takođe smo pitali šta radi takav majstor za pametne podatke i kako se pametni podaci mogu koristiti u marketingu.

Vaš službeni naziv u kompaniji Bisnode je prilično neuobičajen, vi ste, naime, smart data master. O čemu se brinete u ulozi „majstora za pametne podatke“?
Različiti nazivi poput  direktor ili potpredsednik me nikada nisu dovoljno zanimali i zato se u mom slučaju radi o zabavnijem nazivu. Inače, priznajem da volim da vidim da o meni govore kao o majstoru za pametne podatke. Mislim da to zapravo dobro ilustruje za šta se zaista snažno zalažem, a to je da preduzetnicima i kompanijama pomognem u njihovom poslovanju upotrebom podataka i nauke. Rado razgovaram s onima koji donose odluke u kompanijama i želim da im donesem još više posla.

Kako biste jednostavno objasnili šta su to uopšte pametni podaci (Smart data)? Kako mnoštvo nepreglednih podataka, big data, koji su zapravo „velika konfuzija“, pretvoriti u pametne podatke?
Pametni podaci su oni podaci koje stvarno možeš da koristiš i uradiš nešto pomoću njih, dok se veliki podaci više odnose na veliku količinu  podataka koji nemaju praktičnu upotrebnu vrednost. Ponekad se zaista radi o velikoj konfuziji, kao što ste rekli, jer ovi podaci nisu strukturirani. Zbog toga ne možemo da ih koristimo. Moglo bi se reći  da se radi o ogromnoj količini  podataka. U našoj kompaniji pomažemo privredi, preduzećima i licima koja odlučuju da te podatke koriste na naučni način. Sve što želimo je da uspostavimo vrednost.

Takođe ste i ornitolog, dakle naučno proučavate ptice. Kako se posmatranje ptica prepliće s Vašim analitičkim umom?
Verujem da nauka mora imati nekakav okvir  pa tako mora imati i nauka o podacima. Sociolog, ekonometričar, geograf, matematičar ili kvantni fizičar – svako od njih ima svoj pogled na nauku i posmatra je na različite načine. I sam imam svoj pogled koji se reflektuje u svemu što radim. Na primer, pre nekoliko godina sam bio koosnivač kompanije pod nazivom Swan, što znači labud, i bavi se analizama društvenih mreža. Naime, pristalica sam teorije crnog labuda Nasima Nikolasa Taleba. On kaže da je crni labud pojava koja je inače retka, a ima izuzetno veliki učinak i može se retrospektivno predvideti. Nakon njegovog  nastanka se trudimo da pronađemo razloge za njegovo postojanje i pokušavamo ga učiniti razumljivim i predvidljivim . Pre deset godina, kada je američka banka Lehman Brothers bankrotirala, niko nije znao zašto je opala vrednost akcija jer još nismo imali na raspolaganju sve podatke. Za dve nedelje se pokazalo da je to posledica aktivnosti drugorazrednih hipotekarnih kredita s velikim rizikom. Saznali su razlog za raspad tržišta ali nisu imali dostupne sve podatke da bi to mogli da spreče. To sam sam „preveo“ u oblast ornitologije i istorije. Pre nego što je Džejms Kuk otkrio Australiju, vladalo je opšte uverenje da su svi labudovi beli, a nakon toga je otkriveno da u Australiji stvarno postoje crni labudovi. Dakle, da bismo doneli prave odluke, moramo imati na raspolaganju sve podatke. I zbog toga u mojim predavanjima često koristim vezu  s ornitologijom. Postoji još jedan razlog: kada ljudi izađu napolje, na otvoreno, samo 10% primeti ptice koje lete, a samo 1% ljudi se pita o kakvim pticama se radi.

Poslednjih godina mnogo slušamo o tome koliko je važno da kompanije zapošljavaju naučnike za podatke. Šta stvarno rade naučnici za podatke i kakva je njihova uloga u kompanijama?
U osnovi, naučnik za podatke je naučni menadžer koji koristi tehnologiju da bi ostvario više saznanja i uvida. Nauka o podacima ne znači ništa bez poznavanja tržišta. znanja o tržištu. Možete imati dobru ili lošu nauku za podatke. Dobar naučnik za podatke je onaj koji vodi računa o poslovanju  kompanije i pokušava da dobije rezultate korišćenjem pametnih podataka, a loš naučnik za podatke je onaj koji nauku o podacima samo posmatra. Ali ni vi ne treba da imate nauku o podacima samo zarad nje same. U tom slučaju radije obavljajte istraživanja na univerzitetu.

Kako nauka o podacima može da pruži doprinos marketingu?
Naukom o podacima možemo steći nova saznanja koja su korisna za marketing i koristimo podatke koje svi stvaraju. Kao ornitolog, ponekad se našalim da je dron zapravo  ptica koja kreira podatke. Dakle, svi i sve oko nas stvaraju podatke i zato ih možemo koristiti u marketinške svrhe. Za marketing je važno poznavanje ponašanja kompanije. Moramo znati da li kompanija uvodi novi proizvod, kupuje drugu kompaniju ili ulazi na novo tržište. To su podaci od 360 stepeni u realnom vremenu koji su nam neophodni. Marketing budućnosti, pa i današnji, vode se podacima a ne dobrom osećaju direktora marketinga.

Sadašnji modeli se zasnivaju na mašinskom ili dubokom  učenju. Kompanijama i ljudima omogućavamo da to sami saznaju , testiraju podatke i treniraju odnosno osposobljavaju modele. Ne radi se samo o pisanju modela, već i o njihovom treniranju.

Uloga marketinga će se sigurno promeniti jer sve više obuhvata pristup koji se zasniva na podacima. Kao naučnik za podatke morate da budete otvoreni, da imate viziju, uključite nove tehnologije, istražite ih i koristite.

Pristupom kompanije Bisnode u tri koraka pokušavamo da ljude podstaknemo na upotrebu podataka. Najpre održimo  radionicu da bismo detaljno upoznali poslovanje kompanije. Zatim napravimo dokaz izvodljivosti koncepta i ispitamo kako bi  rukovodilac odeljenja marketinga već u tom trenutku mogao da testira određene stvari. Na kraju model sprovodimo u celosti. Pritom i rukovodioci odeljenja marketinga mogu nešto da nauče jer se radi o procesu koji sprovodimo zajedno s najvišim rukovodstvom.

Ljudi imaju pomešana osećanja u pogledu veštačke inteligencije i pametnih uređaja koji postaju samo još pametniji. Na neki način im se radujemo jer bi mogli da nam olakšaju život i rad, ali se s druge strane bojimo da bi u budućnosti mogli da nas zamene. Kako biste utešili one koji se plaše novih tehnoloških mogućnosti?
Moramo biti otvoreniji za nove mogućnosti jer samo tako možemo promeniti naš svet. Kada smo pre 150 godina doživeli industrijsku revoluciju, ljudi su ručno obavljali poslove koje danas sasvim očigledno obavljaju mašine. Ljudi će možda morati da se pomere i da promene svoj posao. Jednostavne poslove, kao što je, na primer, čišćenje, zameniće roboti koji će automatski usisavati i čistiti. Jednostavno moramo da se menjamo, i ako to ne možete prihvatiti, imate problem koji zavisi samo od vas. Za sebe kažem da sam tehnološki pozitivac i zato na sve promene gledam kao na nešto dobro. Vremena se, naime, menjaju. Ponekad ljudi neće da se promene i izađu iz svoje zone komfornosti. Dakle, do ovih promena će doći. Današnji poslovi će sutra izgledati drugačije i radujem se tome zato što ne želim da svoj posao niz godina obavljam na isti način na koji ga obavljam danas. Po mom mišljenju, roboti će zavladati svetom i eliminisaće mnoge poslove. To će nas primorati da svoj posao obavljamo drugačije i to će za nas možda biti čak jednostavnije. Na primer, upravo sam razgovarao sa predstavnicima velike banke – analize rizika i druge usluge će obavljati na drugačiji način, a još uvek će obavljati posao bankara. Banka će se promeniti, a neće nestati. Jednostavno morate biti otvoreni za promene. To se danas događa s kompanijom Uber i drugim kompanijama. Na primer, ako se ne transformišete iz tradicionalnog taksi preduzeća, nestaćete.

Da li nam podaci mogu pomoći da najavimo buduće trendove? Šta pritom uopšte tražimo?
Podaci nam mogu pomoći da iskristališemo trendove ali ne mogu da prognoziraju budućnost. To nikada neće biti moguće,inače sada ne bih sedeo ovde, već bih bio bogat jer bih znao da prognoziram kretanja na berzi. Niko nije u stanju da koristi podatke na takav način da bi mogao pravilno da prognozira šta će se dogoditi. Velike kompanije kao što su Gucci, Armani, H&M ili Procter & Gamble oduvek su se oslanjale na one koji određuju trendove, na osobe koji kupuju na određeni način. Kompanije uvek pokušavaju da identifikuju te identifikatore trendova. Kada predstave deset novih proizvoda, na osnovu podataka moraju da utvrde da li ih trendseteri kupuju. Zatim direktno šalju povratne informacije u model koji bi mogao da upravlja njihovom proizvodnjom jer će verovatnoća da će proizvod biti uspešan biti mnogo veća. Na taj način ga mogu proizvesti u većim količinama od konkurencije, uz značajnu uštedu. Ne mogu, dakle, da prognoziraju trendove, ali mogu da ih prate. Isto se događa s pretraživačem Google koji prognozira trendove na osnovu reči u pretraživanju. To sve je moguće s podacima i tu se prognoziranje budućnosti zaustavlja.