SAS: Analitika, motor digitalne transformacije

Miloš Đurković je na čelu SAS Adriatic-a od septembra 2017. godine. Svoje bogato iskustvo tokom prethodnih 25 godina sticao je vodeći neke od najvećih tehnoloških kompanija, kao što su Hewlett Packard Srbija, IBM Srbija i CISCO Systems. Značajno za njegovu karijeru jeste i to što je od 2011. do 2014. bio predsednik Američke privredne komore u Srbiji, što mu omogućava jedinstven pogled i razumevanje ekonomsko-političke situacije u Srbiji i regionu.

Možete li približiti našim čitaocima kompaniju SAS i njene delatnosti?

Najkraće rečeno, SAS je svetski lider u oblasti analitike. To nije olako izrečena tvrdnja, mi više od 40 godina pretvaramo ogromne količine složenih podataka u znanje koje može da se primeni na konkretne probleme u poslovanju ili u društvu. Tokom četiri decenije, bili smo i ostali najbolji u tome.

Objasnite nam strukturu i operacije kompanije SAS u Srbiji, odnosno užem regionu.

Mi smo globalna kompanija koja ima klijente u 147 zemalja, o kojima brine skoro 14.000 zaposlenih širom sveta. Prošle godine prihod na globalnom nivou iznosio je 3,27 milijardi dolara. Srbija je deo šireg, Adriatic regiona, i naši klijenti su neke od najvećih banaka i telekomunikacionih kompanija. Veoma smo ponosni na partnerski odnos koji gradimo s našim klijentima, jer naš posao u suštini počinje onda kada eksperti u kompanijama počnu da koriste naša rešenja. Ona se mogu primeniti u svim slučajevima za koje je potrebna analitika. Od uvida u navike korisnika, do sprečavanja prevara u oblasti plaćanja, u procesu nabavki ili pranja novca.

Kada se obični ljudi suoče s prediktivnom analitikom, često misle da je to samo igra velikih brojeva. Možete li nam dati neke primere gde se ona koristi u praksi za rešavanje konkretnih problema?

Prediktivna analitika koristi se u različitim industrijama. Možemo navesti primer njene neophodnosti u prikupljanju informacija u bezbednosne svrhe, poput borbe protiv terorizma. Finansijske institucije raspolažu velikom količinom podataka o finansijskim transakcijama između pojedinaca, koje primenom prediktivne analitike mogu postati pokazatelj aktivnosti terorističke organizacije.

Koliko je njena upotreba postala rasprostranjena, govori u prilog i to što je postala deo sportskog sveta. Kompanija partner SciSports koristi analitiku kako bi pomogla timovima da regrutuju najbolje igrače, ali i da unaprede igru. Svi znamo koliko se danas u sportu ulaže u igrače. Istina je da najbolji timovi nisu sastavljeni od najboljih pojedinaca, već je to najbolja kombinacija igrača. Tu na snagu stupa analitika koja, na osnovu velikog broja podataka, može dati pokazatelje koje možda ni najiskusniji treneri ili menadžeri ne mogu da sagledaju.

Mnogo se priča o digitalnoj transformaciji kompanija. Šta to konkretno znači?

Digitalna transformacija otvara mogućnosti, ali istovremeno stvara i izazove za kompanije. Tokom četiri decenije bavljenja analitikom, konstantno osluškujemo potrebe naših korisnika. Da bismo iskoristili sve prednosti digitalne transformacije, prepoznali smo tri ključne oblasti koje kompanije moraju da primene.

Prvo, brzo donošenje odluka. U veoma kompetitivnom okruženju, to je postalo osnovni preduslov da kompanije ostvare vrednost. Što se pre automatizuju procesi i primeni analitika u poslovanju, to će biti brža reakcija na promene na tržištu, pa će se samim tim kompanije izdvojiti od konkurencije.

Drugo, moraju se smanjiti troškovi. Kompanije, uglavnom, u svojim prostorijama imaju robustan hardver, servere za skladištenje podataka i drugu tehniku. Troškovi održavanja opreme su previsoki i ne omogućavaju dovoljnu fleksibilnost i kontrolu troškova koju pruža cloud okruženje.

Na kraju, potrebna je analitička platforma koja objedinjuje open source i komercijalni softver, ali je neophodno omogućiti portabilnost podataka i softverskih rešenja. To konkretno znači da kompanije treba da imaju izbor gde će skladištiti podatke, gde će se proračuni odvijati i na koji način će primenjivati modele. Neophodno je postići agilnost, fleksibilnost i brzu ponudu tržištu. Takođe, neophodno je objediniti sve pod jednim analitičkim ekosistemom, dati biznisu slobodu izbora, ali i osigurati kontrolu kroz ceo ekosistem.

Šta je, zapravo, digitalna transformacija, gledano u kontekstu analitike?

Odgovor na ovo pitanje može da bude različit, u zavisnosti od industrije ili organizacije, ali uopšteno govoreći, možemo sagledati sve kroz tri tendencije na tržištu – izražena kompetitivnost, sve veća očekivanja korisnika i široka dostupnost i usvajanje veštačke inteligencije i cloud tehnologija.

Da bi odgovorile na izazove tržišta, kompanije moraju optimizovati svoje poslovanje, omogućiti vrhunsko korisničko iskustvo i osnažiti svoje zaposlene. Ukoliko su ovi preduslovi ispunjeni, postići će veću efikasnost i efektivnost u svojim nastupima na tržištu. Usvajanje cloud tehnologija veoma brzo raste, i očekuje se da će investicije u cloud rasti mnogo brže nego što će to biti za tradicionalne IT potrebe. Međutim, ni migracija u cloud nije bez brojnih izazova. Uglavnom se tiču načina na koji će se postojeći podaci i modeli prebaciti u novo okruženje.

S druge strane, open source alati koji su dostupni svima trenutno su u ekspanziji. Ovi alati su privlačni analitičarima i developerima zbog dostupnosti, niskih početnih troškova i zajednici programera koji su povezani i na jednostavan način mogu da se bave inovacijama. Postoji generacija mladih stručnjaka koja je učila programske jezike poput R ili Python-a, što znatno ubrzava razvoj analitike i pomaže da se privuku talenti. Mi smo prepoznali ove tendencije, tako da SAS ima i open source opcije koje omogućavaju korisnicima da se povežu i integrišu na veoma jednostavan način.

Možemo zaključiti da digitalna transformacija kreira potrebu za objedinjenim analitičkim ekosistemom. Da bi se povećala analitička fleksibilnost i ubrzalo odlučivanje, verujemo da organizacije treba da iskoriste prednosti novih mogućnosti koje pruža analitika, da svoj softver prenesu u cloud okruženje, upravljaju celokupnim analitičkim „životnim ciklusom” i efikasnije koriste modele.

Živimo li u zlatnom dobu prediktivne analitike ili njeno pravo vreme tek dolazi s 5G tehnologijom i direktnom komunikacijom ogromnog broja senzora, uređaja i mašina?

Zlatno doba tek dolazi, sada smo na samom početku. Da je pred nama dugačak put, potvrđuje i istraživanje koje je uradila kompanija McKinsey, čiji rezultati govore da čak 92 odsto kompanija koje su investirale u analitiku ne uspevaju da na pravi način iskoriste sve mogućnosti koje ona pruža. 5G tehnologija i porast korišćenja velikog broja povezanih uređaja svakako će generisati ogroman broj podataka, ali ukoliko se svi oni slivaju na jedno mesto, može se stvoriti šum.

Postoji tendencija da svaki IoT uređaj radi određenu analitiku i šalje „zaključke”. Ako zamislimo automatizovan proces navodnjavanja u poljoprivredi, pri čemu uređaji šalju podatke o vlažnosti vazduha, zemlje, temperaturi i ostalim vremenskim uslovima, možemo naslutiti značaj i primenu ovakvih uređaja. Podaci sami po sebi ne znače mnogo, potrebna je analitika da bi se iz njih izvukli zaključci koji će omogućiti efikasnije poslovanje.

Korisna adresa: sas.com

Ovaj tekst je deo PC Press specijala posvećenog Data centrima. Kompletan specijal je potpuno besplatan za čitanje i možete ga čitati u digitalnoj čitaonici ili ga preuzeti direktno odavde u PDF formatu.