Artur Kurasiński – Czym dokładnie się zajmujecie? Termin Data Science House brzmi bardzo tajemniczo.
Bartosz Wieczorek (Head of Strategy and Business Development w TogetherData) – Jako pierwszy w Polsce i Europie Data Science House pomagamy firmom w pełnym wykorzystaniu potencjału dane jakie posiadają i do jakich mogą mieć dostęp. Świadczymy zintegrowane usługi z zakresu analityki i monetyzacji danych, data enrichment czyli wzbogacania systemów informatycznych firm danymi (pochodzącymi zarówno ze świata online jak i offline – w postaci danych zgromadzonych w papierowych dokumentach), data-driven business (optymalizacja procesów firm z wykorzystaniem danych typu 1st i 3rd party).
Tworzymy gotowe i przede wszystkim profilowane rozwiązania 360 stopni. Pomagamy klientom automatyzować procesy, wyciągać wnioski z danych i przekuwać je na zyski. Dla nich oznacza to szybszy dostęp do ważnych danych do tej pory często niedostępnych, dokładniejsze prognozy, wgląd we wszystkie interakcje z klientami i odpowiedź na ich potrzeby w czasie rzeczywistym.
Można powiedzieć, że zaczynamy pracę tam, gdzie konkurencja ją kończy, nie pozostawiamy biznesu z danymi samemu sobie ale pokazujemy i uczymy jak wyciągnąć z nich istotne wnioski
Artur Kurasiński – Na ile etyczne jest to co robicie? Otrzymujecie przecież wiele danych od podmiotów komercyjnych i macie za zadanie je skomercjalizować? Banki dzięki wam będę lepiej umiały sprzedawać lipne produkty finansowe…
Chodzi właśnie o to, żeby tego dłużej nie robiły (choć nie nam oceniać jakość produktów :)) Wszyscy wiemy jednak, że potrzeba spersonalizowanego przekazu jest bardzo silna. Dzięki naszym działaniom banki mogą dotrzeć z ofertą do klienta, który faktycznie jest zainteresowany ich produktem. Co więcej, mogą to zrobić w czasie i w sposób, który jest najbardziej wygodny dla Kowalskiego.
Każdemu z nas zdarzyło się chyba odebrać telefon z ofertą, którą w ogóle nie był zainteresowany, być może w trakcie ważnej rozmowy lub spotkania. My udostępniamy narzędzia, dzięki którym można m. in precyzyjnie targetować przekaz reklamowy lub skuteczniej spersonalizować ofertę przedstawianą nam przez pracownika call center.
Innym przykładem może być ocena zdolności kredytowej, czyli proces scoringu. Dzięki wykorzystaniu zautomatyzowanego data science, bank może go usprawnić i oprzeć na rzetelnych danych o konkretnym kliencie, który ubiega się o kredyt . I nie są to wnioski na podstawie porównania do grupy podobnych kredytobiorców. W efekcie nasz Kowalski otrzymuje szybką decyzję kredytową, odpowiadającą jego faktycznym możliwościom finansowym. Zyskuje i bank, i klient.
Artur Kurasiński – Bardzo szybko zwiększyliście liczbę pracowników – jak dajecie sobie radę z tak gwałtownym “rozrostem”? Korzystaliście z pomocy zewnętrznej czy bazowaliście na własnym doświadczeniu?
W ciągu relatywnie krótkiego czasu udało nam się zaprosić do zespołu wybitnych specjalistów z obszarów data science, analityki, programowania i rozwoju biznesu. Rekrutację prowadzimy samodzielnie, celowo nie korzystając z pomocy zewnętrznych agencji. Na pewno ludzie chcą z nami pracować ze względu na doświadczenia które zdobywaliśmy wcześniej, jasną wizję co chcemy robić i ciekawe projekty w których nasz zespół może się realizować.
Na naszym pokładzie mamy już ponad 50 osób z czego ponad dwudziestu to data scientists. Staramy się utrzymywać płaską strukturę i startup’owy klimat aby każdy miał poczucie współtworzenia TogetherData. Celowo w Polsce wszyscy pracujemy w jednym biurze w Warszawie i ostatnio jednym z wyzwań jest znajdowanie dodatkowej powierzchni dla biurek kolejnych członków naszego zespołu.
Rekrutacja wybitnych specjalistów za oceanem to jeszcze większe wyzwanie – bo w naszym przypadku skalujemy rozwiązania i procesy w które się angażujemy również na inne rynki. W tym roku udało nam się już postawić nogę w Sao Paulo.
Często pomagają nam w tym nasi klienci, którzy dostrzegając istotną wartość współpracy z nami i rekomendują nas swoim filiom i oddziałom w innych krajach. Wszystko zawiera się z naszym motto – “Do It Together”.
Artur Kurasiński – Problemem wielu firm jest posiadanie ogromnych ilości danych i brak umiejętności ich opracowania i przekucia tego w rozwiązania. Niemniej w wielu wypadkach oprócz samych danych ważny jest kontekst i znajomość danej branży. Jesteście w stanie pomóc bankowi, telekomowi i sieci kinowej?
Staramy się być obecni wszędzie tam, gdzie pojawia się problem dużej ilości danych. Obecnie nasze usługi kierujemy do banków, firm z branży windykacyjnej i ubezpieczeniowej. Ale intensywnie rozwijamy też rozwiązania dla e-commerce. Na każde spotkaniu na jakie jesteśmy zapraszani identyfikujemy nowe indywidualne potrzeby naszych klientów często ucząc się od nich specyfiki nowej branży. Wspólnie z nimi szukamy nowych rozwiązań i to wspólnie z naszymi klientami rodzą się pomysły na nasze nowe produkty.
Narzędzia, które wprowadzamy na rynek muszą sprostać indywidualnym wymaganiom w każdej z branż, jednak muszą być w pełni skalowalne. Naszą dużą przewagą nad globalnymi koncernami, zajmującymi się podobną tematyką jest to, iż nasze rozwiązania mają duży zakres elastyczności – nie sprzedajemy gotowych “pudełkowych” rozwiązań lecz po konsultacji z klientem, po zapoznaniu się z jego procesami wewnętrznymi, rodzajem i ilością gromadzonych danych – dostosowujemy nasze rozwiązania tak, aby dostarczyć klientowi dokładnie do czego mu brakuje – z takich danych jakie są dostępne – oraz pokazać metody pozyskania dodatkowych, ważnych z poziomu biznesu klienta, źródeł.
Jedynym naszym prawdziwym “pudełkiem” jest platforma TGDAudience, analizująca ruch na stronach internetowych klienta i dostarczająca informacji o realnych wynikach przeprowadzonych kampanii reklamowych staje się codziennym narzędziem nie tylko dla e-commerce ale wszystkich marketerów dla których ważne jest tworzenie szczegółowych profili klientów, generowanie raportów i podejmowanie działań w zakresie kampanii online.
Branża e-commerce to idealny przykład tego, jak szybko można zwiększyć sprzedaż wykorzystując dane o klientach. Ale tak naprawdę te same mechanizmy jesteśmy w stanie wykorzystać wszędzie, dopasowując produkt i nasze wsparcie do potrzeb klienta – i dobudowując moduły zgodnie ze specyfiką klienta.
Artur Kurasiński – Wszyscy mówią od lat o konieczności wykorzystania Big Data. Problemem jest to, że wiele osób operuje różnymi definicjami. Dla niektórych Big Data to zasoby banku a dla innych całego kraju. Co wy uważacie za Big Data?
Dla nas na pierwszym miejscu są po prostu przede wszystkim dane, które można usystematyzować, wzbogacić i sprawnie przekuć na konkretny zysk dla firmy. Celowo rozmawiając z rynkiem często nie używamy terminu Big Data poszukując w ogromnych zasobach danych dostępnych na rynku tylko tych wartościowych, które umiejętnie wykorzystane i zmonetyzowane mogą dać realną przewagę.
Używamy terminu Smart Data – zaczynamy on monetyzowania danych 1st i 2nd party, które organizacje już posiadają skutecznie zasilając zbiory o dane 3rd party z wszystkich dostępnych źródeł, “sprytnie” budując profil 360 stopni. Ważniejsze od BIG jest słowo Smart – bo w tym wypadku nie chodzi o ilość ale o jakość, o wartość dodaną jaką kryją w sobie wielkie zbiory danych – nasz konsulting polega właśnie na tym, aby wskazać w tych wielkich zbiorach – małe, ale najważniejsze dla biznesu klienta – wysepki najcenniejszych danych – i nakłonić klientów do korzystania właśnie z nich.
Artur Kurasiński – Z waszego doświadczenia opartego o kontrakty jakie realizujecie – jak wygląda kwestia znajomości, wiedzy i umiejętności wykorzystania danych jakie są zgromadzone w zasobach polskich firm?
I właśnie tu nawiązać należałoby znów nawiązać do terminu Smart Data. Według wszystkich badań, ponad połowa przedsiębiorstw wskazuje na problem z oceną przydatności danych oraz nieumiejętność połączenia ich w logiczny strumień wiedzy, a co za tym idzie, ich skutecznego monetyzowania. Miliardy danych i informacji o użytkownikach sieci w Europie mają już wartość blisko 8 proc. PKB. Często podstawową przeszkodą jest brak specjalistycznej wiedzy i biznesowego know-how.
Kolejna rzecz to ogromna ilość danych o klientach ukryta w w dokumentach papierowych, gromadzonych przez firmy na przestrzeni lat. Firmy nie mają do nich łatwego dostępu, nie mogą ich wykorzystać – przekuć posiadanych informacji w realny kapitał finansowy. Na szczęście coraz więcej firm ma świadomość tych problemów i szuka rozwiązań. Tu pojawia się TogetherData.
Artur Kurasiński – Nie można mówić o Big Data i nie wspomnieć o AI. Temat sztucznej inteligencji jest czymś czemu się przyglądacie?
My się nie przyglądamy – po prostu ją skutecznie wykorzystujemy. Nasze rozwiązania i usługi bazują na naszych autorskich algorytmach, które wykorzystują sztuczną inteligencję i deep learning (głębokie uczenie). Nasz zespół wykorzystuje metody i procesy, które obecnie bardzo dynamicznie ewoluują, dostarczając coraz lepiej dopasowane rozwiązania.
W przypadku naszego narzędzia IQOCR adoptujemy nowoczesne techniki deep learning w celu zwiększenia skuteczności oraz automatyzacji wyciągania danych z dokumentów. Wspominałem też już o naszych systemach wnioskowania i predykcji opartych na wielu zbiorach danych, które podejmują wyzwanie inteligentnego scoringu (również kredytowego). AI wykorzystuje również między innymi algorytm rekomendacji zaimplementowany w naszych inteligentnych chatbot’ach, które pełnią rolę wirtualnych doradców i usprawniają procesy sprzedaży oraz obsługi klienta.
Pierwszym z serii WiseBots, który powstał był wirtualny asystent sprzedaży dla branży e-commerce. Dzięki jego pomocy klienci mogą uzyskać wyczerpujące informacje o produktach czy usługach i porozmawiać jak z prawdziwym doradcą. Rzeczą oczywistą jest, że sztuczna inteligencja jest i będzie wykorzystywana na coraz większą skalę. W najbliższych latach duża większość interakcji na linii konsument – obsługa klienta zachodzić będzie przy użyciu kanałów opartych na AI.
Potrzebę rozwiązań, które na niej bazują zauważają szczególnie podmioty działające w takich obszarach jak wspomniany e-commerce, finanse, ubezpieczenia czy branża rekrutacyjna. Obecnie nasz zespół pracuje nad kolejnymi wdrożeniami, tym razem dla branży spożywczej oraz finansowej, ale jesteśmy w stanie stworzyć chatbota dla każdego.
Artur Kurasiński – Jak oceniacie rozwój branży w której działacie – jak będzie wyglądała za 5-10 lat?
Rynek potrzebuje dobrych, jakościowych danych, wykorzystania inteligentnych narzędzi ich integracji i monetyzowania. Wszyscy przytaczają wielkie liczby określające wartość globalnego rynku big data i dwucyfrowe tempo jego wzrostu. My spoglądając również na siebie możemy potwierdzić, że rynek danych i rozwija się dziś w tempie niemal kilkukrotnie szybszym, niż cała branża IT.
Większość twierdzi, że na Zachodzie rewolucja danych trwa już od dobrych kilku lat, a zainteresowanie firm narzędziami analitycznymi do obróbki informacji jest zdecydowanie większe, niż w przypadku polskich przedsiębiorstw. Z mojego doświadczenia wiem, iż nad Wisłą szybko dogonimy naszych sąsiadów. W przypadku niektórych korporacji globalnych z powodzeniem można już mówić, że prowadzą data-driven business, wykorzystując dane jako paliwo w swoich działaniach.
Firmy bogate w wiedzę o danych zbierają plony. Warto wspomnieć o RODO – cały rynek będzie musiał się zmierzyć ze spełnieniem szczególnych wymagań regulacyjnych. Wszyscy przygotowują się do wejścia w życie rozporządzenia GDPR (ang. General Data Protection Regulation), za niespełna rok które podniesie wymogi dla wszystkich, którzy przetwarzają dane, a także postawi przed nimi nowe obowiązki.
Z naszej perspektywy każdy proces w który się angażujemy jest wnikliwie analizowany przez doświadczoną wyspecjalizowaną kancelarię prawną z którą współpracujemy. Celowo już od samego początku zawsze mówimy o wyzwaniach stojących przed nami i naszymi partnerami, dbając o bezpieczeństwo procesów, a tym samym eliminując zagrożenia.
W TogetherData staramy się łączyć nasze wewnętrzne kompetencje biznesowe z wiedzą naszych data scientists i wsparciem doświadczonych prawników, aby z wyprzedzeniem przewidywać wyzwania i dostosowywać nasze działania do dynamicznie zmieniających się warunków.
