Robert Penezić: Konferencija poput Money Motiona nedostajala je svima iz industrije i zato je postigla veliki uspjeh
Program konfarencije Data Science Economy 2019 u zagrebačkom Kraš Auditoriumu 16. i 17. svibnja okupio je više od 250 sudionika, što ju čini najvećim domaćim okupljanjem podatkovnih znanstvenika, poslovnih analitičara, konzultanata i stručnjaka te svih onih koji žele ostvariti karijeru na području Data Sciencea. Prvog dana mogli su poslušati 4 keynotea, 18 predavanja i talk show na temu podatkovnog biznisa, a drugog dana mogli su produbiti svoje tehničko znanje birajući između 7 radionica koje su predstavile konkretne metode i alate koji se koriste pri prikupljanju, obradi i analizi podataka. Svi predavači složili su se da su podaci danas, tijekom procesa digitalne transformacije, vrijednost koja čini razliku između uspješnog i neuspješnog poslovanja, a podatkovna znanost je definitivno biznis budućnosti.
Teme drugog konferencijskog dana bile su strojno učenje, proširena stvarnost, alati za kreiranje aplikacija, analizu podataka i prediktivni alati te studije slučajeva. Program je započeo trima paralelnim radionicama pod vodstvom Marka Štajcera, direktora inovacije i razvoja u Poslovnoj Inteligenciji, Marka Dobrinića, podatkovnog znanstvenika u Megatrendu, te Vladimira Markovića, IT Auditora u Banci Intesa Beograd i Grozdane Marić iz SAS-a. Štajcer je na radionici Machine Learning for the Elastic stack govorio o problematici složenih, brzih skupova podataka koji gotovo onemogućuju da se primjete infrastrukturni problemi, uljezi ili poslovni problemi. Predstavio je značajke elastičnog strojnog učenja, koje u stvarnom vremenu automatski modelira ponašanje složenih skupova podataka – trendove, periodičnost i sl. – da bi se brže prepoznali problemi, usmjerila analiza temeljnih uzroka te smanjili lažno pozitivni rezultati. Dobrinić je održao interaktivnu radionicu Developing real world applications with computer vision na kojoj su polaznici u praksi upoznali IBM PowerAI Vision softver, alat koji omogućuje brzo označavanje podataka te razvoj i implementaciju modela dubokog učenja (deep learning). U kombinaciji s ubrzanim IBM Power Systems sustavom, tvrtke mogu brzo implementirati potpuno optimiziranu i podržanu platformu s nevjerojatnim performansama. Marković i Marić su sudionike upoznali s time kako nenadzirano strojno učenje pomaže pri otkrivanju prijevara. Predstavili su nekoliko konkretnih slučajeva, demoirali SAS Visual Investigator te govorili o tome kako koristiti naprednu analitiku, prepoznati anomalije te koje metode koristiti.
Kristina Reicher, Business Intelligence Consultant u Koios Consultingu, predstavila je rezultate izvlačenja i analize javno dostupnih podataka Europskog parlamenta te na tom primjeru pokazala mogućnosti Python paketa za prikupljanje, analizu i vizualizaciju podataka. Obzirom da je riječ o javno dostupnom projektu, radionicu je zaključila pozivom na javnu raspravu i suradnju na projektu. Dario Radečić, student smjera Data Science na Algebri, na radionici je predstavio sustav za procjenu tržišne vrijednosti nekretnine. Tržište nekretnina u Hrvatskoj u posljednjih 6 mjeseci doživljava novi uzlet, dodatno pojačan većom potražnjom turista te očekivanim predsjedanjem Hrvatske EU. Bez obzira tražite li nekretninu za kupnju ili najam, dom ili investiciju, nekretnine su i dalje jako zanimljiva „roba“ za investitore. Nakon što Sabor donese zakon koji će regulirati poreze na nekretnine, domaće tržište će doživjeti promjene, i to u načinu vrednovanja i u razvojnim strategijama pojedinih regija. Podatkovni znanstvenici nisu propustili uhvatiti se ove temom u sklopu edukacije na diplomskom studiju podatkovne znanosti i u suradnji s Algebra Labom kreirali pametan sustav za predviđanje cijene nekretnina baziran na analizi tržišnih podataka, koji je vrlo aktualan obzirom na nedavnu zabranu Airbnba u centru Pariza, što je pokazatelj da će se politika itekako miješati i utjecati na trendove cijena u sektoru nekretnina.
Arian Stipić i Tomislav Bronzin iz Citusa održali su radionicu na kojoj su pokazali kako implementirati rješenja iz stvarnog života koja se temelje na proširenoj stvarnosti. Njihova rješenja koriste Microsoft Kinect, uređaj za stereoskopsko prepoznavanje i analizu slika u stvarnom vremenu. Te mogućnosti se kombiniraju i integriraju s drugim komponentama da bi se stvorili munjevito brza analiza i doživljaj proširene stvarnosti za krajnjeg korisnika. Badr Ouali, podatkovni znanstvenik iz francuske tvrtke Micro Focus, predstavio je mogućnosti Vertice, prve analitičke baze podataka. Primjenu je predstavio na tri konkretna slučaja i na primjeru igrača golfa pokazao kako se uz pomoć strojnog učenja i geolociranja može detektirati određena ciljna skupina da bi joj se pokazala određena marketinška kampanja. Također je predstavio primjer korištenja podataka da bi se predvidjeli trendovi u odijevanju za određenu generaciju (generaciju Z) da bi se bolje segmentirali kupci.
Četvrto izdanje konferencije brojem sudionika te interesom za teme pokazalo je da je znanost o podacima već uvelike prisutna u Hrvatskoj i da ima svijetlu budućnost, i na strani tvrtki specijaliziranih za pružanje usluge Data Sciencea, i u svim industrijskim sektorima, među kojima trenutno prednjače IT, telekomi, bankarski i turistički sektor.
