Jesteś w: Manager » Rynek

Kierunki rozwoju analityki biznesowej wg SAS Institute

09.01.2018 19:04  Rynek



Shukri Dabaghi, Vice President, Middle East & Eastern Europe SAS, opowiada o dojrzałości rynku analitycznego w Polsce oraz przyszłych zastosowaniach najnowszych rozwiązań i narzędzi


Redakcja:
 SAS działa w Polsce od 25 lat. Jak nasz rynek jest postrzegany przez centralę firmy na tle innych krajów Europy Środkowo-Wschodniej?

Shukri Dabaghi: Jeśli chodzi o tempo wzrostu, to rozwija się najbardziej stabilnie. W głównej mierze ma na to wpływ jego wielkość, co przekłada się na to, że firmy mogą tu działać na dużo większą skalę niż gdzie indziej. Szczególnie jest to widoczne w sektorze finansowym i telekomunikacyjnym. Złożoność polskiego rynku powoduje jednak, że firmy muszą tu działać bardzo dynamicznie i efektywnie, aby odnieść sukces. A to oznacza, że mają znacznie bardziej wyrafinowane wymagania w zakresie narzędzi IT wspierających ich biznes, niż firmy z innych krajów tego regionu.


Wykorzystanie analityki w biznesie staje się coraz bardziej powszechne. Jaka przyszłość ją czeka?

Moim zdaniem, najważniejszym elementem, z punktu widzenia roli analityki w biznesie, będzie jej operacjonalizacja czy dalsza integracja z bieżącymi działaniami operacyjnymi. Tempo funkcjonowania biznesu i coraz silniejsza konkurencja wymuszają wzrost efektywności operacyjnej, co bez analitycznego wsparcia staje się obecnie niemożliwe. Stąd coraz częściej będzie stosowane np. analityczne sterowanie łańcuchem dostaw lub dystrybucji oraz tworzenie ofert dopasowanych do aktualnych potrzeb klienta, a wszystko to w czasie rzeczywistym, na podstawie aktualnego kontekstu. Inną formą operacjonalizacji analityki są inteligentne urządzenia, które dzięki wbudowanym algorytmom będą w stanie samodzielnie diagnozować, a nawet rozwiązywać problemy. A więc ewolucja od klasycznego IoT – strumienia surowych danych wysyłanych do centralnego serwera – do zaawansowanego IoT, gdzie urządzenia przesyłają już przetworzone komunikaty. Z punktu widzenia bieżącej działalności średniej czy dużej firmy, te prognozy mogą wydawać się przedwczesne, jednak wobec kurczących się marż i potencjału, jaki drzemie w analityce, inwestycje w tego typu rozwiązania wydają się jedynym skutecznym kierunkiem. Wreszcie trzecim niezwykle ważnym obszarem rozwoju analityki jest walka z nadużyciami, nie tylko w sektorze finansowym. Cyfryzacja gospodarki, oprócz wielu oczywistych zalet, oznacza też ogrom danych dotyczących funkcjonowania przedsiębiorstwa w postaci dostępnej dla zaawansowanych algorytmów. Firmy będą masowo korzystały z rozwiązań, które w zautomatyzowany sposób będą przeczesywać wewnętrzne dane organizacji w poszukiwaniu oszustw pracowniczych, zakupowych czy księgowych.


Wraz z dynamicznym wzrostem zapotrzebowania na analitykę rośnie popyt na specjalistów. Jak SAS pomaga wypełnić tę lukę kompetencyjną?

Ponieważ deficyt talentów analitycznych, tzw. data scientists, będzie się z czasem pogłębiał, stawiamy na nową generację narzędzi analitycznych, które umożliwiają samodzielną pracę ekspertom biznesowym, bez konieczności zatrudniania matematyków bądź statystyków do ich obsługi. Takie funkcje jak automatyzacja pozyskiwania danych z różnych źródeł i ocena ich jakości, dobór odpowiednich modeli i ich automatyczne odświeżanie dzięki wykorzystaniu machine learning oraz wsparcie w interpretacji wyników eliminują kluczowe ograniczenia, na które napotykali dotychczas użytkownicy bez wykształcenia statystycznego czy matematycznego. 


Ma pan na myśl platformę SAS Viya, która pojawiła się na rynku w ubiegłym roku?

Tak, jest to przykład zintegrowanej platformy analitycznej odpowiadającej potrzebom dowolnego typu organizacji. Platforma doskonale komunikuje się ze światem zewnętrznym, włączając w to narzędzia open-source’owe. A to pozwala uzyskać jednolity wgląd w całe środowisko analityczne, którym dysponuje firma.


Rozwiązania analityczne stają się tym samym coraz bardziej zaawansowane, czego nie można powiedzieć o umiejętnościach pracowników. W jaki sposób SAS może pomóc firmom w tym obszarze?

Na wiele sposobów, które generalnie można podzielić na dwie główne kategorie: działania w obszarze technologii i działania w obszarze budowania kompetencji. W tym pierwszym koncentrujemy się na rozwoju narzędzi, z których mogą samodzielnie korzystać użytkownicy biznesowi.  Wierzymy, że większe korzyści biznesowe uzyska pracownik z wieloletnim stażem, lepiej rozumiejący swoją firmę i specyfikę wyzwań niż statystyk, który się dopiero w niej zatrudnił. Z drugiej strony, zacieśniamy coraz bardziej współpracę z naszymi partnerami z sektora akademickiego. Popularyzacja technologii analitycznych wśród studentów na wyższych uczelniach przyczynia się do tego, że stykając się z nimi w pracy po studiach mogą z nich korzystać w znacznie bardziej efektywny sposób.

Jeszcze 10 lat temu chęć zostania data scientist wymagała od kandydata podjęcia studiów na różnych kierunkach, a to oznaczało wiele lat nauki. SAS próbuje przyspieszyć ten proces poprzez udostępnianie uczelniom najnowszego oprogramowania oraz wykorzystanie e-learningu.

A co zrobić, żeby młody człowiek został w przyszłości data scientist? Należy zacząć od matematyki i statystyki, które dają podstawy do modelowania algorytmicznego, a niekoniecznie od nauki programowania, które daje tylko umiejętność kodowania algorytmów, a nie ich tworzenia. Nawet jeśli ktoś nauczy się korzystania z narzędzi SAS, ale nie będzie umiał budować modeli biznesowych, nie uzyska z posiadanej wiedzy oczekiwanych korzyści.


Jak według Pana prezentuje się oferta SAS na tle konkurencji?

Z punktu widzenia technologii dostarczamy w pełni zintegrowaną platformę analityczną, która stanowi uniwersalny fundament do rozwiązywania różnorodnych problemów biznesowych, takich jak np. zarządzanie ryzykiem, wykrywanie nadużyć czy też zarządzanie relacjami z klientem. Aby nasi klienci osiągnęli oczekiwane rezultaty, konieczne jest również doświadczenie biznesowe i ekspertyza technologiczna zespołu projektowego. Dzięki dogłębnej wiedzy biznesowej potrafimy na przykład zaprojektować i wdrożyć system do kompleksowego wykrywania nadużyć w banku, który będzie jednocześnie monitorował wnioski kredytowe, przelewy bankowe i wypłaty z bankomatów. Aby system mógł efektywnie wykrywać zorganizowane grupy przestępcze wyłudzające kredyty i dokonujące skomplikowanych transferów, konieczna jest wiedza naszych ekspertów, aby odpowiednio skonfigurować algorytm, który połączy ze sobą pozornie niezależne transakcje i zwizualizuje je w postaci sieci podejrzanych powiązań. Przykładem z innej branży może być system do prognozowania popytu na produkty i związanego z tym planowania zatowarowania sieci dystrybucji. Funkcjonalność naszego rozwiązania wydaje się bardzo podobna do oferty konkurencji, jednak to w SAS mamy najlepszych specjalistów od algorytmów prognostycznych, którzy są w stanie zagwarantować klientowi wymaganą precyzję działania systemu. Kluczem do naszego sukcesu i budowania przewagi konkurencyjnej jest odpowiednia kombinacja najnowocześniejszej technologii, wiedzy z dziedziny metod statystycznych oraz wieloletniego, praktycznego doświadczenia biznesowego. Średnio 94 proc. klientów, którzy wybrali SAS decyduje się na kontynuację współpracy z nami w kolejnych latach.


Rozmawiał Wojciech Gryciuk


Czytaj też:
- relację z konferencji SAS Forum Polska, która odbyła się 6 listopada 2017 r. w Warszaiwe:
http://manager.inwestycje.pl/rynek_manager/-Biznes-potrzebuje-analityki---relacja-z-konferencji-SAS-Forum-Polska-w-Warszawie;313318;0.html


- relację z konferencji Analytics Experience 2017, zorganizowaną przez SAS Institute w Amsterdamie w październiku 2017:
http://manager.inwestycje.pl/rynek_manager/Analytics-Experience-2017---relacja-z-konferencji-SAS-Institute-w-Amsterdamie;313316;0.html

- relację z Debaty Managera pt. "Big Data - fakty i mity" z września 2017 r., w której wzięli udział przedstawiciele: SAS Institute, Teradaty, Netii i Ministerstwa Cyfryzacji:
http://manager.inwestycje.pl/rynek_manager/Big-Data---fakty-i-mity;311718;0.html

  • RSS
Dodaj artykuł do: Facebook Wykop.pl nk.pl blip.pl twitter.com

Komentarze

  

Dodaj komentarz (10-500 znaków)

manager