Zašto svaki NBA klub zapošljava podatkovne znanstvenike? Ispričat će Iztok Franko na Advanced Technlogy Days

Predavanje Iztoka Franka “Analitika je promijenila košarku: Što od Dončića i Marka Cubana možemo naučiti o analitici?” svakako odskače u programu konferencije Advanced Technology Days na kojoj će se najviše pričati o vrlo konkretnim tehnološkim rješenjima, cloudu i raznim drugim Microsoftovim tehnologijama. Baš zato me zanimalo čuti više o njemu!

Iz IT-ja u digitalni marketing pa natrag

Tehnologija je, pokazalo se, Iztoku zapravo prirodno okruženje. Karijeru je počeo kao IT menadžer u multinacionalki Colgate-Palmolive, par godina proveo je kao CIO slovenske aviokompanije Adria Airways, a onda je otkrio – digitalni marketing i e-commerce. U svojoj drugoj karijeri pomaže uglavnom aviokompanijama u povećanju prihoda kroz digitalni marketing i analitiku, a u svojoj trećoj karijeri naprednu analitiku koristi u analizi utakmica NBA-ja:

Rekao bih da sam u karijeri napravio puni krug od IT-ja preko marketinga i natrag u tehnologiju kroz podatkovnu znanost. Pametnije korištenje podataka je zanimljiv izazov.

Dodaje kako bavljenje podatkovnom znanošću zahtijeva dobro poznavanje i poslovne strane i tehnologije te je njegova prednost što ima iskustva s njih obje, ali primjećuje da mnogi biznisi još ne uspostavljaju tu vezu.

“Analitika nije više zapećak za štrebere”

Iztok je pasionirani obožavatelj NBA-ja, za D Magazine iz Dallasa redovito analizira igru Dallas Mavericksa i otkriva skrivene priče koje iščitava iz podataka. Upravo na primjeru košarke će na svojem predavanju pokazati važnost podatkovne znanosti i napredne analitike.

Sportska natjecanja, posebno ona profesionalna, u Americi tijekom posljednjih su 20 godina prošla izuzetnu digitalnu transformaciju:

Napredna analitika je dugo bila zapećak za štrebere, a danas je ključan dio bilo koje sportske organizacije u SAD. Fascinantno je da se čak i nešto apstraktno poput košarke može mjeriti i optimizirati kroz podatke.

Zato ću predavati o tome kako je NBA prošla put od okruženja u kojemu je podatkovna znanost bila kompetitivna prednost onih koji su je rano počeli koristiti do danas, kad se podrazumijeva da je svi koriste. Sve najbolje ekipe danas imaju podatkovne znanstvenike, ako ne i cijele odjele. Usto ću ispričati i svoju priču i kako sam se ja našao u podatkovnoj znanosti.

Što podatkovni znanstvenik točno radi u NBA klubu?

Imaju operativne i strateške zadatke. Na operativnoj mjere performanse tima i igrača, ali i konkurencije te trenerima pomažu s ad-hoc analizama. Evolucija umjetne inteligencije i strojnog učenja te znatno povećanje količine podataka koji se skupljaju itekako su prisutni i u sportskoj analitici, tako da zaposleni u odjelima analitike imaju posla izvući najbolje od njih.

Na strateškoj razini, analitički timovi u sportskim klubovima grade modele za, primjerice, predviđanje performansi određenih igrača, za informiranije biranje igrača na draftovima te analize koje timovima pomažu uočiti nove trendove u igri koji bi im mogli biti prednost u budućnosti.

Jednaka transformacija – iz okruženja u kojemu je donošenje odluka temeljem kvalitetnih podataka prednost, u okruženje u kojemu je bez toga nemoguće opstati – očekuje i svijet biznisa, nastavlja:

Podaci, analitika i kultura donošenja odluka koje se zasnivaju na podacima bi trebale biti okosnica svakog biznisa. Razmislite, ako u igri kao što je košarka ili nogomet možemo imati ključne metrike prema kojima pratimo napredak, nema razloga da tako ne bude u bilo kojoj drugoj djelatnosti ili tvrtki.

Kroz svoju karijeru u analitici dosad sam naučio da su koncepti podatkovne znanosti više-manje isti. Znači, što se koristi u košarci, može se preslikati u marketing, e-commerce ili druga područja. Korištenje pametne, napredne analitike i podatkovne znanosti još uvijek je prednost u mnogim industrijama, kao što je to u NBA bilo prije par godina. Uskoro će, kao i tamo, postati nužno.