Poslovni analitičari, znanstvenici, matematičari i programeri koji žele postati znanstvenici za podatke, manageri koji žele znati trebaju li uložiti u znanost o podacima (Data Science) i hoće li im se investicija isplatiti te studenti koje zanima karijera na području DS-a okupili su se na trećoj Data Science Economy konferenciji u HUBu385 u Zagrebu. Više od 200 sudionika tijekom dvodnevnog programa moglo je poslušati 30-ak stranih i domaćih predavača te naučiti više o primjeni znanosti o podacima u poslovanju. Kako je jedan od predavača naglasio, često se govori da su podaci nova nafta, no za njega su čak i bolji jer se njihova količina stalno mijenja i raste pa nikad nisu potpuno iskorišteni i pružaju beskrajne mogućnosti, pogotovo u poslovnom svijetu koji se iz temelja mijenja tijekom digitalne transformacije.

Tijekom prvog dijela programa u petak održano je nekoliko predavanja. Stephanie Locke iz tvrtke Itsalocke tijekom svog keynote predavanja predstavila je alate za bavljenje znanošću o podacima. U moru dobrih alata često je teško odabrati najbolje pa su sudionici u kratkom pregledu mogli saznati kako odabrati pravi alat za određenu potrebu, i to na primjeru Microsoft Data Science alata. Boštjan Kaluža (Evolven Software) održao je predavanje AIOps: How Machine Learning is Transforming IT Operations. U sljedećih nekoliko godina IT operacije čeka niz promjena – tradicionalne IT management tehnike, metode i timovi su zastarjeli i ne mogu se nositi s digitalnom transformacijom postovanja. Budućnost predstavljaju AIOps – IT operacije temeljene na umjetnoj inteligenciji. Te tehnološke platforme automatiziraju i poboljšavaju IT operacije korištenjem analitike i strojnog učenja koje analiziraju veliku količinu podataka prikupljenih pomoću raznih alata i uređaja. Na taj način se problemi automatski detektiraju i rješavaju u stvarnom vremenu. Tomaž Kaštrun govorio je o predviđanjima tijekom obrade online transakcija. Pokazao je CRM/ERM demo na temelju korisničkih podataka i arhitekturu u pozadini te komentirao kako upravljati modelima predviđanja i pohranjivati podatke. Leonardo Demarchi iz Badooa održao je cjelodnevnu radionicu Deep Dive into Deep Learning. Računalni sustavi postaju sve kompleksniji, a ispitivači i ljudi odgovorni za testiranja moraju upravljati procesima testiranja koji postaju sve opsežniji. Istraživačka testiranja omogućuju da se iskoriste iskustva testiranja i učinkovitije provedu sve aktivnosti te time štedi vrijeme. Radionica je sudionike educirala kako provesti istraživačka testiranja i kako njima upravljati te kojim alatima, a uključila je i praktične vježbe.

Nakon uvodnih jutarnjih predavanja, sudionici su mogli birati između pet radionica: Implementation Overview: Predictive Modelling; SAS Viya: Built for innovative results from analytics; Analysis of the reader behaviour using topic modelling & Hierarchical Fine-Grained Categorization Based on Image and Text; Cost, latency, and interoperability are the three dimension of IoT or IioT i Data Warehouse & Big Data: What has Changed? Marko Pranjić i Vedran Vekić iz Styrijinog odjela za Data Science govorili su o tome kako radi njihov odjel te kako koriste vrhunske alate za strojno učenje na području istraživanja i razvoja te rezultate primjenjuju na Styrijine brandove. U suvremene medijske usluge i proizvode je, uz pomoć najnovijih tehnologija i snažnog portfelja podataka, ugrađena umjetna inteligencija. Pokazali su kako rade analizu ponašanja čitatelja te kategorizaciju na temelju fotografija i teksta implementiranih u oglase. Donald Brancato (Microfocus) tijekom svoje radionice govorio je o tome koje su prednosti prevlasti Internet of Thingsa u današnjem svijetu, u kojem autonomne 'stvari' komuniciraju s drugim 'stvarima' i razmjenjuju podatke. Radionica se bavila opcijama i rizicima za izradu rješenja za tvrtke, ulozi data scientista u tom procesu te trebaju li oni biti licencirani ili certificirani.

Program konferencije kreira organizacijski odbor stručnjaka koji je ujedno i partner Data Science Economy zajednice koja okuplja nekoliko stotina članova putem godišnjih aktivnosti tijekom kojih zajednički rješavaju izazove s područja znanosti o podacima, generiraju ideje i prilike te diskutiraju o potencijalnim projektima. Predstavnici odbora su Milan Listeš (Adacta), Mario Mrljić (NEOS), Leo Mršić (Algebra), Ratko Mutavdžić (Microsoft), Dražen Oreščanin (Poslovna inteligencija), Stjepan Pavlek (KOIOS) i Mihaela Vrnić (FER). Operativni organizator konferencije je agencija Eventa01, a partneri Adacta, Bisnode, Koios, Microsoft, Neos, Poslovna inteligencija i SAS.

Treće izdanje konferencije brojem sudionika te interesom za predstavljene teme pokazalo je da znanost o podacima ima budućnost u Hrvatskoj te da postoje stručni, kvalificirani i zainteresirani znanstvenici za podatke, čija će uloga u suvremenom poslovanju postajati sve značajnija. Do iduće Data Science Economy konferencije DSE zajednica će se nastaviti periodički okupljati te razvijati područje znanosti o podacima te njenu primjenu u svakodnevnom poslovanju i pri razvoju novih poslovnih modela.