"Vsak teden me nekdo pokliče in vpraša za kader" #intervju

Foto: B2 BI  

S čim se ukvarjate v podjetju B2 BI?

B2 BI sodi med vodilne ponudnike BI storitev na slovenskem trgu. Je podjetje, ki se ukvarja s poslovno analitiko, in  član skupine B2.

Lahko bi rekli, da gre pri podatkih v IT-segmentu na eni strani za zbiranje podatkov, na drugi pa njihovo obdelavo. V našem podjetju se ukvarjamo z obdelavo podatkov v najširšem možnem smislu. Gre za to, da se velika količina podatkov, s katerimi razpolaga posamezno podjetje, obdela in predstavi odločevalcem. Ti tako vedo, na kateri točki se v danem trenutku nahaja podjetje, kam mora iti naprej in kaj delati. Vizualizacija podatkov na avtomatiziran način je naše delo.

Ali danes podjetja razpolagajo z veliko količino podatkov?

Vsekakor. V zadnjem času so bili tudi določeni razpisi za digitalizacijo, ki so pospeševali uvajanje novih tehnologij. In to se pozna tudi v praksi. Rekel bi, da so sofisticirane metode zbiranja podatkov v realnem sektorju v zadnjih letih bistveno napredovale. Veliko je avtomatičnih zajemov, senzorike, česar včasih ni bilo.

Kako se danes podjetja soočajo z veliko količino podatkov, ki se nabirajo v raznovrstnih bazah?

Glede na potenciale, ki jih imamo, smo zelo na začetku. Nekatera podjetja že dobro delajo, najboljši še malo več, a vseeno smo v svetu obdelave podatkov zelo na začetku. Potenciali so izjemni. Določena podjetja imajo avtomatizirane procese v analitiki, a teh je malo.

Velika večina podjetij ima podatke še po Excel tabelah. Podjetja, ki delno obdelujejo podatke, gledajo vsako področje posebej, finance, prodajo, proizvodnjo, a cilj je, da se ti podatki s posameznih področij povežejo, kar še ni pogosta praksa.  

Kakšna je tukaj specifika slovenskega trga?

Pogled na nove tehnologije je v Sloveniji včasih konzervativnejši, saj z nekim strahom spremljamo, kaj se bo zgodilo, kako se bodo te nove tehnologije uporabljale v praksi. Konkreten primer tega je bila uporaba oblačnih storitev. Na začetku smo bili kar zadržani, šele zdaj smo tudi pri nas prepoznali njihovo prednost in podjetja v svoje procese uvajajo uporabo oblačnih storitev.

Tudi prihod umetne inteligence je spodbudil odločevalce, da se vse bolj odpirajo novim tehnologijam. Čas, ko bi podjetja delovala v nekem zaprtem sistemu, je preživet. Tako danes ne gre več.

Kako lahko s poslovno analitiko pomagate podjetjem?

Ko se dela s posameznim podjetjem, je pomembno, da se pravilno oceni zrelost podjetja na področju obdelave podatkov in se temu primerno pripravi dober načrt transformacije. Gre za spremembo pri upravljanju, učenje vodstvenih kadrov, pri čemer delo poteka po korakih. Pri tem je pomembna agilnost firme. Nekatera podjetja so hitra, druga počasnejša. Ključno je, da se dela s tempom same organizacije.

V kakšnih situacijah se podjetja obračajo na vas?

Podjetja se danes večinoma želijo znebiti ročnega dela in iščejo avtomatizacijo. Hkrati pa želijo iz teh podatkov, ki jih imajo na voljo, tudi doseči nekaj več. To sta ključna razloga, zaradi katerih se podjetja obračajo na nas.

V praksi pa se je izkazalo tudi, da je zelo pomembno, da naše storitve za podjetja pomenijo dodano vrednost v smislu, da prinašamo neke dobre prakse, da prinašamo neko znanje s področja in smo tako tudi poslovni svetovalci. Brez tega elementa je težko biti konkurenčen.

Foto: B2 BI

Kakšne konkretne rešitve ponujate podjetjem? Lahko navedete kakšen primer?

Najbolj standardna rešitev je, da se pripravi nadzorno ploščo za upravo (ang. Executive dashboard), ki prikazuje vse ključne kazalnike podjetja: prodaja, finance, proizvodnja, zaloge itd. V principu si vodstvo želi celovit pregled nad celotnim poslovanjem podjetja.

Kako uspešna so podjetja pri realizaciji vaših predlogov pri svojih poslovnih procesih? Od česa je odvisen njihov uspeh?

Zelo pomembno je, da podjetij ne zapustimo. Ko se enkrat vzpostavi pregled nad poslovanjem, ta pregled, če je dobro narejen, vedno postavlja nova vprašanja. Zakaj je to tako? Za odgovor so ponovno potrebni podatki. Na nek način sami sebi, s svojo storitvijo ustvarjamo nadaljnje delo. Dobro poročanje postavi dobra, prava vprašanja.

Zelo pomembno pa je, da rešitev, ki jo pripravimo, ključni uporabniki tudi razumejo. Da vedo, kakšne so definicije in kateri podatki so vključeni. V ta namen je potrebnega tudi veliko izobraževanja.

Na B2 Visoko šolo za poslovne vede zdaj prihaja program Poslovna analitika. Zakaj prav program Poslovna analitika? Za kakšen kader pravzaprav gre pri vseh, ki si bodo to izbrali za smer študija?

B2 Visoka šola za poslovne vede zna dobro identificirati, kje so deficiti na trgu delovne sile. Znotraj celotne skupine B2 je toliko znanja, da je mogoče ustvariti program, ki ima veliko vsebine, torej strokovnih tematik in tehnologije – Poslovna analitika. Ta program bodočim diplomantom omogoča različne kariere. Postanejo lahko sodobni menedžerji, ki vedo, kako voditi podatkovno gnano podjetje, ki razumejo, kako podatki delujejo, od kod pridejo, kako poteka obdelava in kaj se da z njimi narediti.

Na drugi strani program omogoča tudi karierno pot posameznikom, ki si želijo biti vodje BI, podatkovnih oddelkov. Hkrati pa ta program omogoča tudi znanje za operativno delovanje na področju obdelave podatkov, ki ga obvladajo le res vrhunski tehnološki strokovnjaki, ob čemer bodo imeli bodoči diplomanti programa Poslovna analitika tudi veliko poslovnih znanj. Nadaljnja karierna pot je tako najbolj odvisna od osebnostnega značaja posameznika.

Foto: B2 BI

Ste med svojim delom opazili, da trg hrepeni po kadru s področja poslovne analitike?

Tukaj lahko povem dve stvari. Ena je, da me skoraj vsak teden nekdo pokliče in vpraša, če imam zanje kakšen ustrezen kader. Druga pomembna zadeva pa je, da naši naročniki, ki imajo v podjetju lastne ljudi za to, kar mi delamo, tudi bistveno več naročajo. Ti ljudje znajo namreč pripraviti vsebinske zahteve, znajo pojasniti, kaj, kako, s čim in zakaj je potrebna ustrezna obdelava podatkov.

Se pravi, mi imamo velik interes, da imajo na strani naročnika oddelek, ki se ukvarja z analizo podatkov, torej da imajo kader, ki ga bo ustvarjal program Poslovna analitika. Več tovrstnega kadra pri naročnikih pomeni več ustreznega znanja, kompetenc, s čimer pa tudi gospodarstvo postaja konkurenčnejše.

Kakšno je zanimanje za program Poslovna analitika med bodočimi študenti?

Že zdaj imamo predmet na drugih programih, ki se nanašajo na poslovanje in IT, ki velja za precej težkega. Mnogi se ga na začetku ustrašijo, še posebej študenti poslovanja, a na koncu so vsi zelo zadovoljni. Odpre se jim nek nov svet, ki se ga mogoče malo bojijo, a ko ga spoznajo, so nad njim navdušeni.

Ljudje si želijo imeti več kompetenc s tega področja, vsekakor pa pričakujemo, da se bodo na program prijavljali navdušenci nad podatki.

Kaj lahko študenti pričakujejo, da se bodo naučili na tej smeri?

Gre za združitev najsodobnejših analitično-tehnoloških znanj, metod dela in pristopov ter na drugi strani poslovnih znanj v smislu vodenja podjetij v najširšem pogledu, torej procesov, financ itd. Študenti bodo po končanem študiju odlično obvladali jezike SQL, DAX in Python z orodji Excel, Managament studio, Power BI, SSIS, Spark in Azure AI. Mislim, da gre za res dobro sestavljanko teh dveh svetov, pri čemer osrednja stvar ostajajo podatki.

Foto: B2 BI

Koliko praktičnih izkušenj si lahko študenti obetajo na tem programu? Kako je s predavatelji? Kdo so predavatelji, ki bodo predavali študentom na programu Poslovna analitika?

Ena od prednosti tega programa so zagotovo predavatelji. Pri soustvarjanju programa in pisanju vsebin so namreč sodelovali ljudje iz prakse, ki so hkrati tudi uveljavljeni predavatelji oziroma predavateljsko usposobljeni posamezniki. To so ljudje, ki vsak dan delajo stvari, ki jih bodo poučevali. Zelo dobro znajo podajati znanje skozi konkretne primere in s tem konkretno uporabo nekih tehnologij.

Velik poudarek bo na primerih, na vajah, pri katerih bodo študentje dobili kompetence za uporabo posameznih tehnologij. To je tisto, česar lahko predavatelji največ dajo. Menim, da bo program zelo praktično naravnan.

Kaj vse nam lahko danes razkrijejo podatki? Lahko postrežete s kakšnim konkretnim primerom?

Na vsakdanji bazi se nam dogaja, da nekaj analiziramo, pripravimo vizualizacijo in jo pošljemo direktorju v pregled. Zelo pogosto sledi vprašanje, če to, kar kaže poročilo, resnično drži: ali je to res, kar kaže poročilo? In ko skupaj ugotovimo, da je to res, lahko sledijo velike spremembe v podjetju.

Zanimiv je bil primer podjetja, kjer smo delali poročilo s področja financ. Podjetje je imelo osem divizij in stroškovni odkloni, ki smo jih analizirali, so bili med posameznimi divizijami na istih postavkah neverjetni. Zneski so šli v sto tisoče evrov.

Kako lahko podatki napovedujejo prihodnost?

Za leto 2024 smo si v našem podjetju B2 BI zadali zelo težak cilj, in sicer da vsi kazalniki, ki jih računamo, ne gledajo več samo nazaj, ampak gledajo tudi naprej. Zakaj? Zaradi tega, ker prihodnost lahko spremeniš, preteklosti pa ne. Zakaj je analitika bila do zdaj vedno usmerjena tako v preteklost? Ker so bili tam podatki. Ključna prednost pogleda v preteklost je, da razumeš, kje si danes, da torej razumeš sedanjost. To omogoča lažje sprejemanje odločitev in tudi razumevanje tega, kaj te je pripeljalo do stanja, v katerem si.

Za prihodnost pa je težava, da nimamo kvalitetnih podatkov, zato je napovedovanje nehvaležno. Zaradi verjetnosti napake lahko hitro pride do zavajanja. Smo pa iz izkušenj, ki jih imamo danes, ugotovili, da vseeno prihodnost, ki jo napovedujemo, ni samo ena ravna črta. Treba je poiskati indikatorje, ki vplivajo na prihodnost, zajeti te podatke in oceniti njihov vpliv na rezultat. V poslu je zelo pomemben faktor število naročil. Iz tega podatka se da veliko ugotoviti. Pomembno je zajeti vse ustrezne ekonomske kazalnike in jih združiti v konkreten model.

Kakšne možnosti nam danes v kombinaciji s podatki ponuja umetna inteligenca?

Trenutno se glede umetne inteligence vsi ukvarjamo z vprašanjem, kako jo uporabljati. Smo pa v taki fazi razvoja, ko vemo, da tukaj poti nazaj ni. Vsi vemo, da je to nov internet. To ni ena od tehnologij, ki bi izginila. Se pa cel svet sprašuje, kako jo uporabiti skozi svoj posel, procese, delo itd. Modelov je vsak dan več, umetnost pa je, kako jih uporabiti, kako se prilagoditi. Res pa gre za en velik preskok v načinu dela in razumevanju.

Foto: B2 BI

Se že pojavljajo tudi programi, ki bi vključevali različne spremenljivke in pomagali podjetjem pri napovedovanju prihodnosti?

Ukvarjali smo se že z nekaj piloti izgradnje lastne umetne inteligence in naleteli na ugotovitev, da ne potrebuješ zgolj veliko podatkov, potrebuješ zelo raznolike podatke, ki imajo jasne vzročne posledice.

Pri delu s posameznimi podjetji se hitro ugotovi, da ta razpolagajo samo z enakovrstnimi podatki. Na primer, pri razprodajah točno vedo, kakšen vpliv na prodajo ima razprodaja s 25 ali 30 odstotki, nihče pa ne ve, kakšen vpliv bi na prodajo imelo znižanje za 23 odstotkov.

Če bi tako na primer združili podatke vseh podjetij v maloprodaji, bi šele takrat bil vzorec ustrezen. In takrat bi se lahko iz teh podatkov naučili kaj več. Opažam, da taki modeli nastajajo, da pa bo posamezno podjetje lahko sodelovalo s tem modelom, bo moralo biti zelo dobro podatkovno urejeno. V tem smislu sam danes vidim, da se bodo ti zunanji notranji svetovi povezovali. Kam pa bo šlo v realnosti, pa je mogoče še malo prehitro napovedovati.

Kako lahko pravi podatki pomagajo pri sprejemanju strateških poslovnih odločitev? Lahko navedete kakšen primer?

Ljudje se ne maramo odločati, saj smo celo življenje trenirali, da se ne sme narediti napake. Tako smo vzgajani celo življenje in potem se človek znajde v situaciji, ko ugotovi, da je najbolje narediti nič, saj je verjetnost za napako vedno visoka. Če se želiš v psihologiji odločanja razbremeniti, potem potrebuješ zasnovo, zakaj si se odločil, kot si se, in potem je odločanje lažje.

Danes je potrebno hitro odločanje, zato je pri tem pomembno, da se lahko na nekaj nasloniš. Podatki so odličen argument, zakaj se je nekdo v danem trenutku odločil, kot se je. Zelo pospešijo hitrost odločanja. Takrat se lahko odločanje spusti tudi na nižjo raven v podjetju, saj se lahko zaposleni pri tem naslonijo na podatke. Pohitri se delovanje celotne organizacije. Temu se reče "gnan na osnovi podatkov" (ang. data-driven).

Kako pogumni pa smo pri deljenju svojih podatkov posamezniki?

Vse smo pripravljeni dati, če dobimo kaj nazaj. Če podjetje zabrede izven nekih osnovnih, etičnih in družbeno sprejemljivih okvirov, bo hitro izumrlo, pa čeprav gre za veliko podjetje. Ko je prestopljena meja dobrega okusa, uporabniki hitro odidejo in tega se zavedajo tudi največja podjetja, kot sta Facebook in Google.

Bi lahko potem rekli, da oglaševanje na osnovi ključnih besed, ki jih izrečemo v pričo svojega pametnega telefona, še ni del naše realnosti?

Mislim, da tako hudo še ni. Veliko podatkov se zbira, ampak da bi pa ves čas poslušali, pa mislim, da ne. Bolj bi verjel, da je prikazovanje oglasov posamezniku med drugim povezano tudi z bazo najtesnejših prijateljev, ki je očitna zaradi uporabe socialnih omrežij in njihovih interesov ter iskanj na spletu, kot pa da bi temeljilo na izrečenih ključnih besedah.