Lucrare sexy

Interviu cu David Ginsberg, cercetător șef de date SAP.

Este foarte dificil să se decidă ce tip de date pot fi utilizate pentru a obține rezultate într-un anumit caz - spune David Ginsberg despre big data.

Potrivit șefului analizei datelor SAP, cea mai frumoasă parte a lucrării este că practică științe practice și își pot testa măsurătorile și concluziile în practică.

Computerworld: Harvard Business Review a scris despre lucrarea savantului ca fiind cea mai sexy sarcină a epocii actuale. Așa vedeți?
David Ginsberg: Poate ar trebui să o întrebi pe soția mea mai multe despre asta. Ca o glumă, am lucrat de mulți, mulți ani pentru a aplica algoritmi matematici și pentru a conduce echipe de afaceri. Sarcina mea este tot mai mult despre analiza și evaluarea unei cantități uimitoare de date. Așadar, slujba mea este sexy în sensul că dintr-o dată nu numai că sunt atenți la ceea ce am spus, dar peste noapte chiar am avut nevoie de expertiza noastră. În rândul factorilor de decizie în afaceri, pentru a putea eluda concurența, analiza datelor a devenit un factor decisiv fundamental în strategia celor mai de succes mari corporații dintr-o activitate din spate. În acest sens, activitatea noastră este foarte sexy.

CW: Câtă influență au managerii de date mari din cadrul companiilor mari asupra zonelor de afaceri? Rolul lor este similar cu cel al CIO-urilor care sunt implicați activ în procesele de afaceri?
DG: Da, cu diferența că acesta este un lucru foarte important nu numai la nivel strategic, ci și la nivel operațional, deoarece statutul indicatorilor cheie de performanță ai companiei depinde din ce în ce mai mult de noi. Există contacte regulate cu factorii de decizie cheie ai companiei, inclusiv cu CIO. Lucrăm cu ei pentru obiective pe termen lung. Dar, în același mod, suntem în contact regulat cu personalul care lucrează în domeniu, deoarece cu datele mari, se pot obține beneficii financiare foarte semnificative și pe termen scurt. Cu alte cuvinte, munca tuturor se încadrează mult mai mult în strategia companiei.

CW: Care sunt cele mai mari provocări din munca ta?
DG: Este a patra oară în carieră când construiesc o echipă de analiză a datelor. Programarea algoritmilor matematici este esențială, dar avem și multe alte sarcini. În primul rând, totul începe cu nevoile afacerii. Este foarte dificil să faci primii pași, să găsești persoanele potrivite pentru sarcina ce tip de date pot fi folosite cu adevărat pentru a obține rezultate într-un anumit caz. Odată ce aveți acest lucru, inginerii de software, matematicienii, pot veni de acolo. Nici nu contează modul în care algoritmii construiți sunt implementați în sistemele existente. Cea mai frumoasă parte a muncii noastre este că cultivăm nu științe teoretice, ci practice. De asemenea, ne putem testa măsurătorile și concluziile în practică. Experiența utilizatorului este critică: un manager financiar necesită date într-un mod foarte diferit decât, să zicem, un manager de întreținere.

CW: Din punct de vedere al ușurinței, SAP este unul dintre principalii furnizori de date mari, iar platforma dvs. HANA este construită pe o multitudine de procese de analiză a datelor din întreaga lume.
DG: Este adevărat, dar echipa noastră de experți speciali este neutră în ceea ce privește platforma, ca să nu mai vorbim că lucrează cu o singură soluție. Suntem capabili să îndeplinim dorințele clienților noștri pe orice platformă larg răspândită. Este adevărat, sistemul SAP are unele beneficii bine definite.

CW: La care vrei să spui?
DG: De exemplu, putem folosi acest lucru pentru a configura modele matematice care prezic practic când o mașină sau o piesă va eșua. Și analiza predictivă este atrăgătoare pentru clienți: dacă implementăm un sistem, vom primi în curând o altă solicitare. „Este un lucru foarte bun, dar am putea să-l folosim pentru asta și chiar pentru această problemă” - primim din ce în ce mai multe întrebări și cereri.

CW: El ar da un exemplu de analiză predictivă?
DG: De exemplu, am livrat o soluție de optimizare a prețurilor unei mari companii comerciale. Ca parte a acestui lucru, HANA poate oferi asistență la stabilirea prețurilor nu numai foarte rapid și dinamic, ci și local. În același timp, datele obținute în acest mod fac posibilă afirmarea și chiar prezicerea foarte exactă a popularității așteptate a produselor și a schimbărilor viitoare ale acestora. Un astfel de set de date, pe de altă parte, poate fi utilizat pentru a analiza tiparele comportamentale ale unor mase mari de consumatori, care, de exemplu, pot fi utilizate pentru a optimiza, de exemplu, obiectivele și costurile promoționale.

CW: Ce cantități de date sunt implicate?
DG:Avem un client online unde lucrăm cu petabytes de date, iar colegii trebuie să țină evidența a nu mai puțin de 300.000 (!) De variabile măsurabile. O soluție de date mari în acest imens set de date trebuie să recunoască atât oportunitățile, cât și amenințările. La această sumă, software-ul nostru este necesar pentru a identifica cu exactitate tendințele.

CW: Unde sunt necesare „predicțiile” menționate mai sus?
DG: Lucrăm pentru destul de multe companii de utilități din întreaga lume și trebuie să spun: sectorul se află într-o transformare majoră. De o sută de ani, doar un mare furnizor de servicii a furnizat energie electrică de la centrală până la punctele finale, dar câțiva consumatori au devenit acum și furnizori de servicii prin intermediul panourilor solare. Cu instrumentele noastre, trebuie să ajutăm la optimizarea unui astfel de sistem din ce în ce mai complex.

CW: Alte sectoare suferă astfel de modificări?
DG: Da, de exemplu în transport, fie căile feroviare, nautice sau aeriene. Menținerea acestor flote costă sume uimitoare. Și dacă putem prevedea în avans ce piese se vor epuiza, putem economisi zeci de milioane de euro doar pe stocurile de piese. De asemenea, este posibil să se facă previziuni similare în domeniul prelucrării. Combinat cu inspecția automată a produselor, de exemplu, putem spune, de asemenea, cum și cu ce rată vor eșua echipamentele de producție, care costă și zeci de milioane EUR. Cu aceasta, pe lângă costurile uriașe de întreținere, putem prelungi și viața chiar și a celor mai otrăvitoare dispozitive. Acest lucru nu numai că lasă mai mult profit pentru partenerii noștri corporativi, dar le crește și capacitatea de reacție și agilitatea față de concurenții lor.

CW: Am auzit bine că folosești HANA chiar și în domeniul sportului?
DG: Da, putem analiza performanța fiecărui jucător cu o eficiență surprinzătoare, astfel încât să putem oferi chiar sfaturi despre dezvoltarea așteptată a rezultatelor meciurilor. Iar fotbalul american este o afacere uriașă, în special așa-numitul fotbal fantastic, în care echipele online pot fi reunite de jucătorii online.

CW: Poate că SAP va fi principalul sponsor al următorului Super Bowl? De asemenea, pot prevedea din timp ce jucător va fi accidentat când?
DG: Desigur, nu este cazul, nu sunt un mare vrăjitor.

CW: Agitația din jurul datelor mari este uriașă. De asemenea, credeți că fenomenul schimbă în mod fundamental lumea?

DG: Este fenomenul bigdata prea gâfâit? Pot fi. Dar suntem foarte modesti: nu vrem să schimbăm în mod fundamental lumea, ci doar să satisfacem nevoile clienților noștri cât mai perfect posibil.

CW: Activitatea noastră online și socială poate dezvălui prea multe despre noi, corect?
DG:Sunt de acord cu dvs. sută la sută cu privire la importanța confidențialității și a securității datelor. În același timp, nu cred că întotdeauna au dreptate cei care consideră că toate datele importante pot fi extrase din social media. Uneori ajută foarte mult, dar de multe ori nu valorează nimic. Aș prefera să spun că adaugă o dimensiune suplimentară vieții de zi cu zi a unui gânditor strategic. Aș putea să-l descriu ca ridicând clienții noștri de la sol în aer, de unde își pot vedea compania dintr-o perspectivă complet diferită. Acesta este momentul care ajută foarte mult să găsească avantajele competitive adecvate și, desigur, să profite de ele, precum și să identifice provocările reale.

CW: De ce este cel mai mândru în timpul anului său la SAP?
DG: Avem o relație personală cu fiecare client. De multe ori spun că suntem o companie mare, vrem doar să vindem o mulțime de software către client, dar acest lucru nu este adevărat. Departamentul nostru funcționează ca un fel de mic butic. Cred că - pe lângă marea noastră echipă - aceasta este și baza succesului nostru.

- David Ginsberg este șeful SAP Data Analysis. La nivel global, el este responsabil pentru activitatea de analiză a datelor a companiei globale, unde sunt dezvoltate și implementate soluții de big data și de analiză predictivă. De asemenea, este membru al Comitetului consultativ pentru servicii SAP.
- Ginsberg lucrează pentru compania globală din 2006, lucrând anterior pentru Khimetrics, AMEC, Agra Simons și Fluor Daniel.
- Și-a luat doctoratul la Centrul de Cercetare Minerală Julius Kruttschnitt (Universitatea din Queensland, Australia). A obținut diplomele în inginerie electrică (MA și BA) de la Universitatea Cape Town din Africa de Sud.