U IT distributora TD SYNNEX kvůli datům dokonce vytvořili speciální divizi. A nejnověji začala TD SYNNEX na trhu zastupovat SAS, ikonickou značku datové analytiky. Výhody spojenectví, které by mělo mimo jiné zpřístupnit analytiku SAS i menším a středním firmám, popisují Business Development Manager TD SYNNEX Robert Dastych a Luděk Šafář, SAS Head of Customer Advisory Central Europe.
V TD SYNNEX před časem vzniklo několik nových specializovaných divizí. Kromě cloudové třeba i divize Data, AI a IoT. Datová analytika je tedy pro vás dost důležitá…
Robert Dastych: Rozhodně. Data, IoT a AI představují jeden z pilířů globální strategie TD SYNNEX. Naším záměrem je koncentrovat znalosti a zkušenosti od zákazníků, resellerů a vendorů. A následně vytvářet předpřipravené vzorce řešení. Jsme moc rádi, že jsme se stali distributorem SAS, protože SAS nabízí stěžejní AI a analytickou datovou platformu. Firma vznikla v 70. letech a řada pojmů a principů, které definovala, platí dodnes. SAS je etalonem pokročilého zpracování dat.
Luděk Šafář: SAS je firma, která obor založila, byla první a dlouho v něm byla nedostižná. V současnosti ale do segmentu datové analytiky vstupuje spousta dalších hráčů a my musíme bojovat, abychom si vedoucí pozici udrželi a rozvíjeli. K tomu by měla přispět i spolupráce s TD SYNNEX. Dřívější obchodní přístup SAS byl striktně přímý, bez distributorů. Tuhle strategii ale společnost SAS přehodnotila s cílem oslovit mnohem širší trh.
Můžete shrnout, jaký by měl být efekt této spolupráce?
RD: TD SYNNEX může k portfoliu SAS nabídnout ještě své další služby. Uvedu příklad. SAS byla až donedávna vnímána jako firma se skvělým, ale drahým řešením. To už ale dávno neplatí. SAS řešení lze nyní škálovat a adresovat i menším zákazníkům. Díky cloudu a modelům SaaS se jeho dostupnost rozšiřuje na mnohem větší spektrum klientů. To, kde TD SYNNEX umí významně pomoci, je využití robustního partnerského kanálu, prostřednictvím kterého jsme schopni s řešením SAS oslovit mnohem větší skupinu zákazníků. Věříme, že v našem ekosystému budou partneři nad platformou stavět i svá vlastní řešení, která mohou posílat dál do trhu.
Doménou SAS jsou data. O jejich důležitosti pro byznys se mluví dlouho. V čem je v současnosti největší problém?
LŠ: Každý podnik potřebuje, aby data využívaná pro řízení firemních procesů byla správná – kvalitní a přispívala k dosažení byznys cílů. Dat ovšem produkujeme čím dál víc. Největší problém vidím v tom, že organizace se k datům chovají velmi nekonzistentně. Uvnitř firmy její jednotlivé části fungují víceméně odděleně, pracují s různými nástroji a rozličně data využívají. Řeknu hypotetický příklad, který však asi není daleko od reality. Může se stát, že jedno oddělení banky na vás hledí podezřívavě a procházíte tam scoringem, zatímco z jiné části stejné banky vám chodí marketingové nabídky. Přitom obě oddělení by měla mít o vás k dispozici stejná data.
RD: Asi největší výzvou je udělat v datech pořádek: zmapovat je, odstranit duplicity, vyčistit je, dát je na jednu „hromadu“. A pak data zpřístupnit v jedné unifikované podobě všem složkám byznysu, aby všichni měli k dispozici tzv. jednu pravdu. Protože když máte na vstupu špatná data, logicky dostanete i špatné výsledky.
Úkolem platformy SAS Viya je tedy řešit problém nekonzistence dat?
LŠ: S pomocí platformy za prvé řešíte kvalitu dat. Pomůže odstranit z dat předsudky a vzorce, které nechcete používat. Nechcete totiž, aby se váš chatbot například trénoval na vulgaritách, jež se mohou objevit v internetových příspěvcích, nebo aby kopíroval nechtěná schémata. Potřebujete také třeba zajistit, aby systém „věděl“, že František Novák, F. Novák, Frant. Novák a Novák F. je stále jeden a týž člověk, případně s jakou pravděpodobností.
RD: Typickým scénářem je, že ve firmě máte databáze, textové soubory, tabulky, obrazové informace, zvukové informace… Zároveň v ní běží řada systémů, které spolu vzájemně komunikují jen omezeně nebo vůbec. S pomocí SAS dokážete tyto různorodé datové zdroje propojit a unifikovaným způsobem je poskytnout uživatelům. To je základ pro jakékoli další analýzy.
LŠ: Přesně tak, na základě správných dat můžete dělat správná rozhodnutí. Naše platforma navíc obsahuje i komponentu tzv. intelligent desicioning. To znamená, že díky datům a předem nastaveným pravidlům dovoluje řadu rozhodnutí automatizovat a distribuovat různým cílovým skupinám – zákazníkům, zaměstnancům nebo dodavatelům.
Jaké jsou typické obory nebo činnosti, kde lze toto řešení využít?
LŠ: Ten problém je všeobecný. Analyzovat data dnes potřebuje každé odvětví – například k řízení zákaznické komunikace, k zajištění bezpečnosti, k odhalování podvodů, k personalizaci reklamy, ke zvyšování efektivity výroby, k prediktivní údržbě průmyslových zařízení a tak dále. Výhodu platformy SAS Viya představuje fakt, že je hodně byznysově zaměřená – její součástí jsou i specializovaná řešení pro určitý typ činností.
RD: Ano, SAS disponuje i specifickými řešeními pro různé obory, které zpracovávají různá data a mají různou regulaci prostřednictvím zákonných norem. Jako například bankovnictví, telekomunikace, zdravotnictví, pojišťovnictví, průmysl nebo i státní správa.
Jak může datová analytika pomoci ve státní správě?
RD: Možnosti jsou velmi široké. Typicky třeba u odhalování daňových podvodů. Nebo při zadávání veřejných zakázek, kde lze datovou analýzu velmi účinně použít při odhalování skrytých vazeb mezi různými firmami a subjekty, které se ucházejí o státní zakázky. Můžete optimalizovat proces veřejných zakázek tak, aby vše běželo v souladu se zákonem.
Ale tam nikde nevidím ty malé a střední podniky, na které také cílíte…
LŠ: Problém s nekonzistencí dat je v mnoha oblastech, v podstatě se týká určitě jakékoli firmy, které roste zákaznická báze. Oborově mohu jmenovat například cestovní kanceláře, e-shopy, ale třeba také výrobní firmy. Ve výrobním sektoru jsou dnes moderní stroje schopné poskytovat mnoho dat z provozu, ale velmi často se stává, že s nimi nikdo nepracuje.
Průmyslové podniky asi budou největším „oříškem“…
LŠ: Často narážíme na fakt, že lidé více důvěřují svému instinktu než datové analýze. Ale výroba představuje oblast, kde můžete mnoho věcí vylepšit právě díky datové analýze, z níž odhalíte závislosti, na něž člověk nepřijde. A pokrok v rychlosti výroby, snížení zmetkovosti nebo nákladů na údržbu, to všechno jsou věci, které lze přetavit na peníze a ovlivnit podmínkami, z nichž se produkt vyrábí. Například ve společnosti Wienerberger používají SAS Viya ke snížení někdy dramatických výkyvů ve spotřebě energií během jednotlivých fází výroby cihel. Takže skutečně i v oboru starém tisíce let může pomáhat nejmodernější analytika.
Fenoménem posledních let je umělá inteligence. Jaký je vztah SAS a AI?
RD: Tady existuje velmi úzké propojení, protože AI je z velké části založená právě na datech. Zjednodušeně řečeno, pro kvalitní AI potřebujete kvalitní a konzistentní data, na kterých model učíte a trénujete. Problémem velkých jazykových modelů je právě fakt, že jsou postavené na datech, jež neznáte.
LŠ: Když řeknu zjednodušený konkrétní příklad: nechcete natrénovat svůj chatbot tak, aby například nabízel konkurenční výrobek místo vašeho vlastního. SAS umí různé modely kombinovat a umožní konstruovat AI s výsledky, které chcete. Učení modelu je založeno přímo na datech konkrétní firmy, platforma umí zhodnotit kvalitu dat a jen ta kvalitní pustí do modelu. A pokud nemáte dost dat, můžete je vygenerovat.
Vygenerovat?
LŠ: Ano, jde o takzvaná syntetická data. Tedy informace, které nevznikají z běžných měření, ale jsou generované algoritmy. Když nemáte dostatek skutečných dat z minulosti, můžete je vytvořit. Představte si, že stavíte velkou výrobní linku a potřebujete vyškolit její obsluhu. S pomocí AI a SAS můžete vytvořit digitální dvojče a na něm zacvičovat lidi dříve, než zprovozníte linku skutečnou.
Datová analýza není úplně triviální disciplína. Chystáte pro partnery nějaké vzdělávací nebo školicí programy?
RD: Samozřejmě že chystáme programy nejen pro resellery, ale i pro koncové zákazníky. Aby tu platformu dokázali dobře provozovat, administrovat a vytěžit z ní maximum. Implementační partneři budou stále single point of contact pro koncové zákazníky s maximální podporou nás jako distributora a SAS jako výrobce. Samotné používání SAS platformy je jednoduché a intuitivní, ale její instalace, napojení na firemní datové zdroje a konfigurace podle požadavků zákazníka je a stále bude doménou našich implementačních partnerů, kteří zákaznickému prostředí rozumějí nejlépe.
LŠ: Jak již bylo řečeno, uživatelské používání SAS platformy je velice jednoduché. Je to věc, na které si SAS zakládá a dělá maximum pro to, aby byla přístupná lidem bez specializovaných odborných znalostí v oblasti datové vědy. Jiné produkty vyžadují znalost programování. V případě SAS Viya ale můžete aplikaci využívat díky Low Code Interface i bez toho. Říkáme tomu demokratizace dat, kdy to prostředí zpřístupníte například lidem z marketingu, z finančního oddělení nebo z výroby. Mohou s daty pracovat, aniž musejí zadávat požadavky datovému analytikovi.
A na závěr, jakým způsobem může být platforma SAS provozována?
LŠ: SAS mohou zákazníci provozovat na své vlastní infrastruktuře (on-premise) nebo v cloudu. Oba tyto modely mají své opodstatnění a jsem rád, že obě tyto varianty umíme našim zákazníkům nabídnout.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU