Data Science Economy: Kako izvući najbolje iz podataka i razumjeti što nam govore?

Slično je i s podacima – u zadnjih desetak godina stvoreno je podataka koliko smo stvorili od početka čovječanstva. Ne samo da su podaci stvoreni, nego se mogu pretraživati, analizirati i putem njih predviđati i otkrivati stvari koje nam nisu očigledne na prvi pogled. No, stvaranjem podataka u digitalnom obliku, stvaramo i “digitalni problem” – velika količina nas tjera da ih gotovo nikada niti ne pogledamo, jer ih je jednostavno previše i vjerojatno nismo sigurni koju nam vrijednost predstavljaju. Na primjer, kada ste zadnji put pregledali i pobrisali mutne, duple, loše slike s godišnjeg odmora? Niska cijena (besplatno) prostora za pohranu podataka čini ovaj proces nepotrebnim, i time, nitko ga više niti ne provodi.

Recentna istraživanja govore da preko 80% podataka koje posjedujete pripada takozvanim Dark Data podacima – odnosno onima koji za vas vjerojatno mogu imati neku vrijednost, samo vi više ne znate čemu ti podaci pripadaju, kako ih vrijedi obraditi i kako iz njih izvući neku vrijednost. Podaci su to koji su nepoznato blago za vas – uključiti ih i povezati kako bi ih razumjeli danas je imperativ svake organizacije, a data driven company jer pojam koji se često ponavlja uz poznatu (vrlo popularnu u EU) kraticu data economy.

Sustavi za obradu i predikciju sve su dostupniji i moćniji

Danas se podaci koriste na različite načine – nije to više samo tablični pregled u kojem pokušavate shvatiti uzroke i posljedice (ili jednostavno zbrojiti nekoliko brojeva) nego su to danas moćni sustavi za analitiku i izvješćivanje, ali i sustavi za predikciju i učenje koji se temelje na tehnologijama koje su naglo, zajedno s napretkom računarstva u oblaku, postale dostupne svima.

Pri tome, takvi sustavi su sve dostupniji, iako su i sve moćniji – danas pokrenuti obradu i predikciju nad podacima koristeći sustave računalnog učenja dostupno je poput gledanja filma na zahtjev. Koristeći oblak, dovoljno je pokrenuti račun ili pretplatu, ubaciti neke podatke, pridodati im model i vidjeti što će računalo (ili umjetna inteligencija) razumjeti iz vaših podataka – uglavnom su rezultati više nego zabavni, ali nakon nekog vremena i iznenađujuće informativni.

Kako izvući najbolje iz podataka?

Kako izvući najbolje iz podataka? Kako razumjeti što nam oni govore? Kako interpretirati njihovu budućnost? Kako bi se što bolje pripremili za pronalaženje odgovora na početno pitanje, možete posjetiti jedinstvenu konferenciju koja se održava krajem mjeseca u Zagrebu, točnije 28. i 29. lipnja u prostoru HUB385 – no sve to je objašnjeno na stranicama konferencije Data Science Economy. Ne samo što imaju odlične predavače, nego se otvara, vrlo vjerojatno po prvi put u nas, unConference prostor, gdje će sudionici konferencije sami moderirati teme konferencije i pokrenuti pitanja koje njih zanimaju.

Na konferenciji imate priliku čuti iskustva s raznih data projekata (case studies) iz raznih globalnih, regionalnih i lokalnih organizacija, ali i čuti keynote govornike kao što su Steve Lok iz The Economista, koji će nam reći kako iz tradicionalnog medija (časopis) stvoriti digitalni powerhouse te Dmitry Turchyin iz Microsofta, koji će dati uvid u tehnološke platforme kojima se upravlja podacima. No to nije sve, više od 30 predavača čeka vas s raznim temama iz područja financija, telekomunikacija, prodaje, primjene u državnoj upravi i slično.

Ekipa koja organizira konferenciju Data Science Economy i kreira značajni community oko nje, ujedno radi i na područjima umjetne inteligencije (Artificial Intelligence), dronova i drugih letjelica (DroneFest) te korporativnih inovacija (Corporate Innovation and Intrapreneurship). Vrijeme je i vrijedi da se pridružite.