Shrani za kasnejše branje.
Jure Jeraj, Result, d.o.o. in predsednik sekcije AIDAS v okviru ZIT
Zmagovalci so tisti, ki uporabljajo več podatkov, v hitrejših časovnih intrevalih in z inovativnimi rešitvami. Te morajo temeljiti na inteligentni rabi podatkov.
Kako zelo pomembni so v resnici podatki
Saj ste že slišali, da so podatki nova nafta. Sliši se lepo in večina se s to trditvijo strinja. Ko pridemo do dejanskega razumevanja izkoriščanja podatkov, pa se že pojavijo razpoke. Zagotovo drži, da podjetja in gospodarstvo vedno bolj inteligentno izrabljajo podatke. Hkrati pa obstaja zavedanje, da je potencial mnogo večji. Zato se je treba primerjati s trendom na mednarodnem prizorišču. Tu so zmagovalci navadno tisti, ki za uspeh svojega poslovanja uporabljajo več podatkov, v hitrejših časovnih intervalih in z inovativnimi rešitvami, ki temeljijo na podlagi inteligentne rabe podatkov.
Veliko se govori o umetni inteligenci, kdo jo je že vpeljal in na kakšen način. A po drugi strani je verjetno enako pomembno vprašanje tudi, če v zadostni meri izkoriščamo podatke v podjetju. S tem se tudi ognemo dilemi, kaj je in kaj ni umetnega inteligenca. Preprosto se osredotočimo na vrednosti, ki jih tako ali drugače lahko dobimo iz podatkov.
Podatkovna ekonomija
Nedvomno inteligentna uporaba podatkov prinaša tako podjetjem kot tudi ljudem in splošni skupnosti ogromno koristi. S tem se začenja vpeljevati pojem podatkovna ekonomija, ki je posredno naslednja evolucija podatkovno gnanega poslovanja.
Poslovanje se nanaša na dogajanje znotraj podjetja, kjer so najboljša podatkovno gnana podjetja prišla do stopnje, kjer ni več odločitve brez podpore in podlage v podatkih. A s tako opredelitvijo so podatki še vedno predvsem podpora odločanju.
Podatkovna ekonomija pa nadgrajuje v smer, da se podatke uporabi neposredno v poslovnih modelih kot osnovo za nove produkte ali kot močno nadgradnjo obstoječih podatkov. Pri tem se podatek vzame kot surovino, s katero lahko naredimo nekaj novega, kar nam na trgu lahko zagotovo konkurenčno prednost.
Ena izmed bolj preprostih razlag o razliki med tema dvema konceptoma delovanja je, da si zamislimo, kaj se zgodi z našim poslovanjem, če se ustavi tok podatkov. To se da pojasniti na primeru semaforjev v nekem mestu.
Semaforje lahko optimiziramo na podlagi preteklih poročil o situacijah v križiščih. Če za kakšen dan zgubimo podatke, semaforji še vedno delujejo na podlagi predprogramiranega algoritma. V analizi podatkov za obdobje treh mesecev se izpad enega dneva niti ne pozna tako veliko.
Po drugi strani pa lahko pripravimo rešitev pametnih semaforjev, ki se v realnem času simultano optimizirajo glede na trenutno situacijo na vseh križiščih v mestih. Izpad podatkovnih tokov povzroči izpad te napredne funkcionalnosti, s tem pa tudi izpad konkurenčne prednosti pametnih semaforjev.
Iz zgornjega primera se da tudi pojasniti, zakaj govorimo o podatkovni ekonomiji. Za iskanje novih rešitev bodo morali začeti različni sistemi sodelovati med seboj. Rešitve ne bodo več nepredušno zaprti sistemi, temveč bodo preboje dosegale tiste rešitve, ki bodo znale izrabiti tudi zunanje in odprte podatke. Oziroma kjer se bodo združevale različne panoge in tudi industrije v večje interoperabilne podatkovne sisteme.
Podatkovni manager in podatkovne ekipe
Dokler so podatki podpora odločanju, so gonilna sila uporabe podatkov direktorji (področij) in kontroling. S prehodom na podatkovno ekonomijo pa se zadeve malo bolj zapletejo, saj podatki pristanejo še v oddelkih, kot so razvoj, inoviranje in produktni marketing.
Tudi za samo izvedbo se začenjajo prepletati dejavnosti, kot so npr. posel in razvoj,(podatkovna) znanost, inženiring.
Karakteristike teh vlog so različne, zato je najtežje vprašanje, kako se organizirati, da se bodo začeli podatki pretvarjati v dodatno moč podjetij. Novejši trendi kažejo, da se v podjetjih organizirajo samostojne podatkovne ekipe, ki jih vodi podatkovni manager. Ta mora biti sposoben skupaj z ostalimi ekipami načrtovati podatkovne inovacije. Inovacije so tiste, ki lahko iz podatkov (surovin) naredijo nov ali osvežijo obstoječ poslovni model.
Podatkovne ekipe povezujejo poslovanje in tehnologijo. S pravilnim zajemom, nadzorom in spremljanjem podatkov se vzpostavlja odgovornost podjetja nad podatki, posledično pa tudi zaupanje. Le tako lahko podatkovni vodje iz podatkov pridobijo uporabne informacije, potrebne za pravo odločanje. Korak naprej je ugotavljanje, kje se iz podatkov lahko pridobi dodana vrednost ali naredi morda celo inovacija. Možnosti je namreč veliko: lahko se poceni nabava, optimizira proizvodnja … Vse to pa pomeni koristi za podjetje, ki tako postane bolj odporno na spremembe in hkrati trajnostno.
Odprti podatki in povezovanje podatkov
Inoviranje pomeni iskanje vedno česa novega. To novo lahko pride tudi iz razširitve nabora podatkov, ki ga imamo na voljo. Osnovni podatkovni nabori prihajajo iz klasičnih sistemov, kot so ERP, CRM, WMS … Ti dajejo vpogled v stanje in v pripravo klasičnih napovedi. Največkrat se uporabljajo za podporo odločanju.
Za kaj več pa se je treba ozreti še drugam. Na voljo so odprti podatki (na primer v Sloveniji imamo zelo dober OPSI portal), plačljivi komercialni podatki in podobno. Podatki pa se lahko pridobijo tudi iz drugih javno objavljenih virov s sodobnimi metodami zajemanja in razumevanja podatkov.
Predvideva se, da bo pomemben vir podatkov strukturirano deljenje podatkov med različnimi deležniki, slej ko prej celo med konkurenčnimi podjetji. Te iniciative se že dogajajo, naslovljene pa so kot podatkovni prostori.
Tak primer je nemški podatkovni prostor mobilnosti, v katerem so trije največji nemški proizvajalci avtomobilov, lokalne skupnosti, akademske ustanove in drugi. Eden izmed pilotnih projektov je anonimiziran zajem podatkov iz senzorjev avtomobilov med vožnjo po cestah. Ti podatki se inteligentno obdelajo in pripravijo ter ponudijo lokalnim skupnostim, ki tako dobijo dodaten uvid v stanje cest v določenem območju. Na podlagi tega lahko z manj kadra in energije pridobijo enakovredno informacijo, hkrati pa lahko še optimizirajo svoje službe. Primer uporabe je lahko pametno in optimizirano pluženje cest; pluži se le tam, kjer je potrebno.
Kako kaže Sloveniji?
Slovenija s svojimi tehnološkim, inženirskim in znanstvenim znanjem prav nič ne zaostaja za drugimi naprednejšimi državami, saj je odprta za mednarodna sodelovanja; to se dokazuje tudi na akademskem področju, kjer so se nekateri naši znanstveniki uspeli prebiti v najzahtevnejša akademska in raziskovalna okolja.
Prostor, ki nam še ostaja, je še močneje razumeti in vpeljati trende, ki nam jih prinaša podatkovna ekonomija s svojim povezovanjem javnega in zasebnega dela. Tako kot ceste povezujejo posamezna podjetja v dobaviteljski verigi, bo tudi tu nekaj javnega sprožilo in omogočilo povezovanje podatkov ter zagon močne izrabe podatkov.
Tu je predvsem mišljena povezava akademskega področja, gospodarstva in IKT sektorja. S tem namenom se je v letošnjem letu znotraj Združenja za informatiko ustanovila sekcija AIDAS (Sekcija za umetno inteligenco in podatkovno znanost). Ta bo s svojimi aktivnostmi in povezovanji strmela k temu, da se bo večala zavest še močnejše izrabe podatkov. Še posebej pa se bo osredotočila na pomoč podjetjem za vpeljavo vseh potrebnih sprememb za uspešno transformacijo v skladu s sodobnimi trendi.
Foto: Depositphotos
»Podatki so življenjska sila gospodarstva in gonilo inovacij. So ključni dejavnik za uspeh podjetij in organizacij, saj jim omogočajo, da odkrijejo nove uvide in priložnosti, ki se jih morda še niti zavedajo. Tu leži vse, kar potrebujete, da izboljšate vašo konkurenčno prednost. Skrivajo bogate informacije o strankah, izdelkih in storitvah in premalo izkoriščeni čakajo, da boste na njihovi podlagi izboljšali svoje poslovanje, sprejemali pametnejše odločitve in imeli boljše produkte in storitve kot vaša konkurenca – hitreje od konkurence. Bodite med prvimi, ki preoblikujejo globalni ekonomski red na podlagi podatkovne ekonomije. Zmagovalec pobere vse.
Andreja Lampe, Združenje za informatiko in telekomunikacije pri GZS