Jure Jeraj je strokovnjak na področju celovitega upravljanja s podatki, ki se lahko pohvali s 15-letnimi izkušnjami na področju celovitega upravljanja podatkov. V podjetju Result je vodja oddelka za podatke in umetno inteligenco, predtem pa je vzpostavil ekipo podatkovnih inženirjev. V zadnjih letih se posveča evropskim iniciativam za vzpostavitev trajnostne podatkovne ekonomije, podatkovnih prostorov in varnega deljenja podatkov v okviru aktivnosti Big Data Associations, International Data Spaces Associations, Gaia-X in Fiware Foundation, lani pa je prevzel tudi vlogo programskega direktorja Foruma podatkovne analitike, s čimer želi izboljšati podatkovno ekonomijo v Sloveniji ter spodbujati razvoj na tem področju. Z njim smo se pogovarjali o vsebini in pomembnosti letošnjega Foruma podatkovne analitike (FPA), ki bo namenjen raziskovanju in trendom na področju podatkovnih inovacij.
FPA smo sicer lani preimenovali iz Foruma poslovne analitike v Forum podatkovne analitike, saj verjamemo, da je na področju podatkov bistveno več priložnosti, kot jih zaznamo skozi prizmo poslovne analitike. Poslovna in podatkovna analitika sta namreč področji, ki se prekrivata, a imata različno osredotočenost in cilje. Medtem ko se poslovna analitika osredotoča na uporabo statističnih metod, analitičnih orodij in poslovnih znanj za reševanje poslovnih vprašanj, je podatkovna analitika širše področje, ki zajema zbiranje, čiščenje, analizo in interpretacijo podatkov z namenom odkrivanja vzorcev, trendov in informacij, ki so skrite v podatkovnih naborih. Podatkovna analitika se osredotoča na analizo podatkov z uporabo različnih tehnologij, metod in orodij, vključno s programiranjem, statistiko, strojnim učenjem in vizualizacijo podatkov. Cilj podatkovne analitike je pridobivanje vpogledov iz podatkov, ki se lahko uporabijo v različnih panogah in aplikacijah, ne nujno samo v poslovnem kontekstu.
Jure, nam lahko predstaviš osrednjo temo letošnjega FPA?
Rdeča nit so podatkovne inovacije. To je sicer poslovni izraz, a so inovacije tudi inženirsko delo. Podatkovne inovacije združujejo napredno inženirsko delo z vsemi možnostmi in tehnologijo, ki je na voljo. Za ta izraz sem prvič slišal pred nekaj leti in od takrat mi ves čas nekako sledi. Predvsem je pojem malo abstrakten in omogoča različne interpretacije, zato sem kar nekaj časa potreboval, da sem ga znal umestiti v podatkovni ekosistem. Forum je priložnost, da pokažemo, katere aktivnosti vključujejo podatkovne inovacije.
Zakaj si se odločil prav za to temo?
Podatki so v informacijski tehnologiji že dobro izkoriščeni, prav tako tudi na področju poročanja in spremljanja poslovanja. Zelo aktualno je tudi podatkovno gnano poslovanje. A sam smatram, da podatki skrivajo še mnogo več energije. To pa lahko izkoristimo samo z inovativno in inteligentno izrabo podatkov. Ni več dovolj, da se s podatki povezuje oddelke financ, prodaje, kontrolinga … Ocenjujem, da so ključni uporabniki produktni razvijali, strateški marketing, startupi, torej vsi, ki se ukvarjajo z razvojem produktov. Za napredek in razvoj ter tako za več in boljše projekte je torej potrebno imeti neko gonilo, in sam vidim to gonilo v podatkovnih inovacijah. Te pa so tudi vezni člen komuniciranja med poslovnimi in strokovnimi kadri. Eni bolj poznajo trg in poslovni svet, drugi bolj tehnične priložnosti in trende. Ko znamo to dvoje povezati, dobimo podlago za res dobre in inovativne rešitve. Tako za gospodarstvo kot za boljši jutri celotne družbe.
Kako lahko s pomočjo podatkovne analitike prepoznamo priložnosti za inovacije in rast?
Najprej moramo razumeti, kaj vse nagovarjamo z izrazom podatkovna analitika. Predvsem to ni poslovna analitika oz. je ta le manjši del podatkovne analitike. V kontekstu našega foruma je izraz podatkovna analitika mišljen celoten cikel upravljanja podatkov, od njihovega zajema do transformacije v končno vrednost oz. v izboljšan ali nov produkt.
In ravno to, da začenjamo razumevati tudi izraz podatkovni produkt kot rezultat podatkovne inovacije, nam lahko odpre nove dimenzije uporabe podatkov. Možnosti je kar nekaj, žal ni enotnega recepta. Nenazadnje, z inoviranjem želimo narediti nekaj novega, prodornega, nekaj, kar mogoče nekdo drug še ni naredil. Največja prednost podatkovnih inovacij je, da poslovni uporabniki, razvijalci razumejo inženirje in obratno. Zato je zelo pomembna naloga podatkovnega znanstvenika, da je most med tehniko in poslovnim svetom.
Včasih imamo zelo tradicionalne rešitve za določene probleme, npr. nakup še več in več senzorjev za obvladovanje kakovosti procesa. A vprašanje je, če morda lahko primerljiv rezultat pridobimo le z boljšo izrabo obstoječih podatkov. Če nam uspe slednje, smo dobili cenejšo in skalabilno rešitev. A čar je pri tem, »če nam uspe«. Pri vsaki inovaciji pride do tveganja, če bomo prišli do rezultata, a če ne tvegamo, ni napredka, ne v gospodarstvu ne v družbi. Inovacija s podatki je morda v tem smislu koristna, ker lahko do boljših rezultatov pridemo z uporabo, analizo podatkov.
Lahko navedeš nekaj primerov uporabe podatkovne analitike za spodbujanje inovacij, ki jih bomo spoznali na Forumu?
Pravzaprav je vsako predavanje nekako vključeno in povezano s procesom spodbujanja inovacij. Za poslovne uporabnike bo zagotovo zanimiv pogled že uvodno predavanja Marina Vladovića, soustanovitelja in in direktorja podjetja Autobrief.io, ki je izredno dober produktni manager, ki razume trg, njegove potrebe in ovire pri lansiranju nečesa novega. Marin nam bo za ogrevanje v program foruma dal vpogled, kaj in na kakšen način potrebuje od tehničnega kadra, da se lahko vzpostavi okolje za inoviranje.
Še ena zanimiva gostja bo Maria Anselmi, ki je velika zagovornica uporabe podatkov, letos pa je začela z novo pozicijo, in sicer Head of Start-ups and Next-Generation Innovators Division pri švicarski razvojni agenciji. Z njo bomo pogledali v prihodnost in kako generirati priložnosti.
Jure Bordon, direktor analitike v fundaciji Login5, ki je bil gost že na lanskem forumu, bo predstavil, kaj vse inovativnega so naredili v zadnjem letu pri njihovem projekt LoginEko, verjamem pa, da bomo z navdušenjem prisluhnili tudi Franciju Zidarju, direktorju in soustanovitelju zagonskega podjetja Bird Buddy, ki bo pojasnil, kakšen poslovni model lahko izvedeš, če kombiniraš uporabo podatkov s ptičjimi krmilnicami. Vsa omenjena predavanja bodo zagotovo prikazala inoviranje s podatki in kaj vse lahko na podlagi analize podatkov naredimo.
Kaj je skupno vsem gostom na konferenci?
Ko določimo rdečo nit konference, se seznam predavateljev na nek način piše kar sam, saj se veliko pogovarjam s podjetniki in strokovnjaki, ves čas sledim trendom na področju podatkov. Želim razumeti trende, o tem veliko razmišljam in povezujem zadeve, nato pa ideje preverim v ozkem krogu res naprednih kadrov, ki sodijo v kontekst samega foruma kot spodbujevalca razvoja na področju podatkovne analitike.
Katerim panogam in poklicem je Forum namenjen?
FPA je dogodek, ki v osrednji del postavlja podatek. Zato je tudi namenjen vsem, ki so vključeni v proces izvedbe vrednosti iz podatkov. Poskušamo predstaviti, kaj vse je potrebno, da lahko spravimo inovacijo v produkcijo.
Čeprav je težišče resda pomaknjeno malce bolj na predstavnike podatkovnih poklicev, kot so podatkovni inženirji, analitiki in znanstveniki, ki jim želimo predstaviti trende in primere dobrih praks, bodo poslovni uporabniki na forumu dobili vpogled v obseg dela v ozadju. Želimo povezati obse skupini poklicev jim prikazati, kako prevajati dva jezika: poslovni in tehnični.
Forum je tako namenjen tako odgovornim v podjetju za razvoj (na podlagi podatkov) kot tudi odgovornim za izvedbo tega razvoja.
Katere glavne trende in pristope na področju podatkovne analitike bomo spoznali na letošnjem FPA?
Na enem mestu želimo prikazati celoten krog upravljanja s podatki. Če se osredotočim na tri pomembne poudarke letošnjega FPA, bodo teme umetna inteligenca oziroma strojno učenje, MLOps in meta podatki.
Izraz umetna inteligenca sicer kar malo zlorabljamo. Super je sicer, da je že prišel v splošno izrazoslovje, a da pridobimo vrednost, inovacijo in produkt iz podatkov, se moramo bolj poglobiti v to, kaj je in kaj ni umetna inteligenca. Sam sicer raje celo uporabljam izraz inteligentna raba podatkov, saj je naš cilj, da dobimo vrednosti iz podatkov. Kako torej reševati določene težave s pravimi metodami iz umetne inteligence. Spoznavali bomo procese v umetni inteligenci, zato bodo predvsem poslovni uporabniki dobili vpogled, kako z umetno inteligenco lahko rešujemo določene izzive.
Na področju MLOps bomo na FPA odkrivali, zakaj ni dovolj narediti zgolj model, temveč je večji izziv, kako ga dati v uporabo, še posebej če so v ozadju masovni podatki, potrebe po procesiranju v realnem času in intenzivno retreniranje modelov. Pogledali bomo torej, katere podporne operacije so nujne, da model strojnega učenja uspe.
Na področju meta podatkov pa bomo odkrivali, kaj vse je potrebno narediti, da se bomo med podatki znašli in jih bomo znali uporabljati. Zgolj z uporabo lastnih strukturiranih podatkov (ERP, CRM…) namreč ne moremo več narediti prebojne inovacije. Posluževati se moramo nestrukturiranih podatkov, odprtih in javnih podatkov, komercialnih podatkov. Pri tem pa se bomo (oz. nekatere se že) zgubljali v podatkih. Predstavljajte si, da ustvarjate novo knjižnico. Pri prvih 10 knjigah je povsem vseeno, kam jih postavimo in kako jih kategoriziramo. A brez sistema in kataloga se bomo že pri 1000. knjigi izgubili in nehali uporabljati celotno knjižnico. Zato bo forum ponudil tudi rešitve in odgovore, kako organizirati knjižnico podatkov.
Z Juretom Jerajem se je pogovarjal direktor podjetja Planet GV, Peter Ribarič.
Stopite v stik z nami
Od ponedeljka do četrtka 8:00 – 16:00
petek 8:00 – 15:00
Splošni pogoji Politika zasebnosti Naložba v prihodnost
Vse pravice pridržane