BIZIT 2017: Georeferenciranim podacima do uspešnijeg poslovanja
Najčešće pitanje koje korisnici mobilne telefonije između sebe postavljaju tekstualnim porukama je „Gde si?“. Ljudi koji sede na čelnim pozicijama Facebook-a i Google-a delimično imaju odgovor na ovo pitanje jer u podešavanjima na mobilnim telefonima ta opcija može da se omogući ili ne. Međutim, operatori mobilne telefonije to znaju 24 časa, kao i druge informacije poput gde idemo na posao, koliko dugo putujemo do posla, gde ručamo, koje sajtove i gde otvaramo, celu našu demografiju. Sa tim podacima operatori se nalaze u najboljoj poziciji da postanu ne samo komunikaciona kompanija već i data kompanija.
Međutim, data kompanija može da postane bilo ko, jer svako od nas u ličnim bazama podataka ima jako puno georeferenciranih podataka koje je moguće iskoristiti. S obzirom da u oblasti prodaje vlada najveća konkurencija, i da se upravo tu desila najveća monetarizacija ovih georeferenciranih podataka, njihovim korišćenjem ne samo da su ojačali osnovu svog poslovanja, već su stvorili i potpuno nove biznis modele i proizvode koje su ponudili tržištu.
Nikola Jančevski je u svom izlaganju na BIZIT konferenciji dao primer Telefonica-e koja je otvorila svoje podatke kompaniji GFK s obzirom da oni pomoću pretraživača kog pokreće veštačka inteligencija u stanju su da otkrivaju kompleksne obrasce među podacima. Njima se obratila kompanija Rexona pre nego što je na tržište izbacila nov proizvod. GFK i Telefonica su na osnovu ovih podataka utvrdile da Rexona dezodoranse kupuju žene, starosti između 18 i 39 godina koje redovno trče i vežbaju i to na određenim mestima i da njihove proizvode kupuju upravo u objektima koji su 650 metara udaljeni od mesta gde vežbaju, te je njihov predlog bio da promociju i prvi plasman urade baš u tim prodavnicama. Rezultat nije izostao i Rexona je imala za 67 odsto bolji start u odnosu na uobičajeni start novog proizvoda i za 53 odsto je uvećala prepoznavanje brenda kod korisnika u odnosu na sve ostale rivalske brendove.
Međutim podaci sami po sebi ne mogu da generišu vrednost. Potrebno je te podatke sakupiti, obraditi ih pomenutim statističkim metodama i tehnikama mašinskog učenja, a za stvaranje tehnika i alata potrebni su ljudi i to talentovani ljudi. Na kraju svog izlaganja Nikola je izazvao sve prisutne da promene način razmišljanja kao i način donošenja odluka, ali pre svega da pobede inerciju i strah koji koči prihvatanje novih stvari.
