Podaci se u današnjem digitalnom svijetu smatraju jednim od najvrijednijih resursa, a način na koji ih obrađujemo, prikupljamo i koristimo transformira dosadašnje poslovne modele. Kvalitetna analiza koja će rezultirati zaključcima utemeljenima na velikom broju prikupljenih podataka sve je važnija za poslovanje svake tvrtke i organizacije jer primjena tih uvida može promijeniti poslovnu strategiju i postaviti nove razvojne ciljeve.
Upravo su o podacima i njihovoj primjeni u zagrebačkom HUB385 na konferenciji Data Science Economy raspravljali domaći i strani stručnjaci. Pred više od 200 sudionika, tijekom prvog dana raspravljalo se o primjeni znanosti o podacima (Data Science) na ekonomiju, a moglo se čuti i niz uspješnih praktičnih primjera primjene ekonomije podataka (Data Driven Economy).
Tijekom jutarnjeg dijela programa održana su četiri keynote predavanja. Don Brancato, Global Chief Technologist u Microfocusu, govorio je o podacima i vrijednosti podataka te istaknuo konkretne podatke relevantne za Hrvatsku. Primjerice, za turistički sektor koji je u Hrvatskoj vodeći prema vrijednosti koju generira, podaci mogu biti vrlo vrijedan resurs na temelju kojeg možemo definirati buduću turističku strategiju koja će nas učiniti prepoznatljivima na globalnom tržištu i potaknuti turistički uzlet. Generacija Y, popularno zvana millenials, je odrasla uz internet i ne pamti vrijeme u kojem nije postojao e-mail. Riječ je o najbolje obrazovanoj generaciji koja najviše putuje, a veliku pažnju pri informiranju i odlučivanju pridaju blogovima i društvenim mrežama. Ne žele oglase, a autentičnost im je bitnija od sadržaja i vrlo su lojalni odobranom brandu. Koriste sve više uređaja, a od tvrtki očekuju da u utrci za profitom nešto i „vrate“ zajednici u vidu obrazovne inicijative, donacije ili neke druge društveno korisne aktivnosti. To su sve uvidi do kojih se došlo analizom velike količine prikupljenih podataka. Za Brancata su podaci odgovor na sva poslovna i operativna pitanja.
Vuk Vuković iz Oracluma govorio je o tome koliko je teško predviđati ishode. U tome nas najčešće ograničavaju loša procjena vjerojatnosti i nesigurnosti, loša interpretacija sreće i nasumičnosti, to što ne uzimamo u obzir cijeli set svih alternativnih ishoda te što nikada ne mijenjamo svoja uvjerenja. U predviđanju ishoda često se koristi tzv. wisdom of the crowds, odnosno predviđanje grupe. Da bi to predviđanje bilo kvalitetno, potrebno je da se ispuni par uvjeta: individualno, nezavisno djelovanje, različitost mišljenja, decentralizacija i mehanizam prikupljanja podataka te koordinacija različitih ideja. Točnost predviđanja ilustrirao je primjerima prognoze rezultata američke predsjedničke kampanje u kojoj su sudjelovali Hilary Clinton i aktualni predsjednik Trump te na primjeru lokalnih izbora u Zagrebu. U oba primjera predviđeni rezultat odstupao je od stvarnog rezultata za oko 1%.
Leonardo Demarchi iz Badooa, najveće svjetske društvene mreže za upoznavanje s više od 360 milijuna korisnika, govorio je o primjeni strojnog učenja (machine learning) na Badoo platformi. Objasnio je kako kreirati tim te na koji način doći do stvaranja poslovne vrijednosti i pretvoriti bilo koju organizaciju u organizaciju koja se temelji na podacima.
Chris Roche je tijekom predavanja Delivering a collaborative Data Science Platform for Clinical Research predstavio postavljanje strateškog zdravstvenog projekta u Velikoj Britaniji – kolaborativne Data Science platforme za klinička istraživanja.
Jutarnji program završio je panelom na temu How to become data scientist in Croatia? Panelisti Vuk Vuković (ORACLUM), Leo Mršić (Algebra Lab), Stjepan Pavlek (KOIOS) i Bojana Dalbelo Bašić (FER) složili su se da imamo mogućnost da stvorimo uvjete u kojima će izvrsni ljudi nakon završetka studija ostati u Hrvatskoj te da je u Hrvatskoj već danas moguće postati odličan data scientist jer je na FER-u moguće slušati niz relevantnih predmeta za tu struku, a iduće godine se oformljuje i program s diplomskim studijem znanosti o podacima. Znanost o podacima sigurno će sve više utjecati na ekonomiju koja će u budućnosti još više profitirati od kvalitetne analize prikupljenih podataka. U Europi se puno ulaže u znanost o podacima pa će i stručnjaci biti sve traženiji.
Popodnevni dio programa bio je podijeljen u 3 paralelna programska smjera: praktični primjeri - RLS (Real Life Use Cases and Studies), koncepti i učenja – CAL (Concepts and Learnings) te trendovi i budućnost razvoja – WNX (What is Next, Trends and Future Development).
Program je završio keynote predavanjem Shalini Sukumar iz Booking.coma. Govorila je o tome kako koristiti podatke za razvoj proizvoda i istaknula na koje načine identificirati što je najprivlačnije za korisnike te kako optimizirati web stranicu za velik broj konverzija. Personalizacija pomaže da proizvodi pruže prilagođenije korisničko iskustvo jer predstavlja relevantan sadržaj korisnicima u pravom trenutku i time povećava zadovoljstvo korisnika, donosi nove posjete i konverziju.
