Românca ce face Data Science la mytaxi: De ce avem nevoie de date şi de firme care să se ocupe de ştiinţa lor
Raluca Abrihan

Românca ce face Data Science la mytaxi: De ce avem nevoie de date şi de firme care să se ocupe de ştiinţa lor

Thumbnail

Tereza Iofciu este Data Scientist la mytaxi, companie deţinută de Daimler, care a cumpărat anul trecut aplicaţia românească CleverTaxi. Ea a explicat pentru StartupCafe de ce “ştiinţa datelor” este esenţială pentru mai toate companiile şi de ce e nevoie de startup-uri în acest domeniu.

Ce este Data Science

“Ştiinţa Datelor” este un domeniu de care se vorbeşte tot mai des în ultima perioadă şi care se ocupă cu analiza tuturor datelor generate de utilizatorii de interenet, consumatori şi companii şi extrage o parte dintre aceste date pentru a le analiza şi a găsi soluţii pentru diverse probleme şi nevoi ale consumatorilor sau ale companiilor.

Sunt două aspecte importante în ceea ce priveşte data science - pe de o parte încerci să faci ca deciziile ce trebuie luate într-o firmă să se axeze pe date. Pe de altă parte să încerci să vezi ce vrea utilizatorul, să găseşti aceste raspunsuri prin analiza de date şi în final să construieşti un produs inteligent care să deservească nevoilor lui, explică Tereza Iofciu.

Stilul vechi ar fi fost: un programator vrea să construiască un produs care să îţi spună spre exemlu cât te costă o cursă din punctul A în punctul B, după o formulă simplă, preţul pe km şi preţul de pornire. Doar că formula asta simplă nu poate să ţină cont de anumite date, precum orele de vârf, posibilitatea ca unii călători să aibă o anumită rută preferată, ocolitoare.

Prin data science aceste formule pot fi construite mai inteligent, pentru a face predicţii mai corecte în funcţie de cât mai multe variabile, a mai subliniat specialista mytaxi.

Ea a explicat că felul în care se face data science diferă de la firma la firmă. În principiu orice analiză de date pe care o faci şi care afectează un produs, se încadrează în acest domeniu, al ştiinţei datelor. Chiar şi atunci când nu ai încă produsul, poţi să testezi ideea produsului cu ajutorul datelor, poţi să analizezi preferinţele utilizatorilor încât să vezi care ar putea fi impactul acelui produs, pe câţi dintre utilizatori i-ar ajuta cu adevarat. “Poate ideea produsului este foarte interesantă, dar poţi să constaţi că produsul în sine nu va ajuta pe nimeni.”

E nevoie de startup-uri de Data Science sau companiile trebuie să aibă un departament dedicat în acest domeniu?

Sunt multe startup-uri în lume care asta fac, vând “ştiinţa datelor” sau “analiza de date” ca produs. Uneori nu este viabil pentru o companie mare, care nu a făcut niciodata data sciencee, să îşi construiască o echipă care să facă asta, ci mai degrabă să externalizeze astfel de proiecte. Pentru că un departament specializat pe data science nu este un lucru care se poate face în doar câteva luni. E nevoie de cel puţin un an ca să poţi să construieşti o astfel de echipă, cu un manager ca să poată să o conducă şi să reuşeşti să educi toată compania cu privire la ceea ce face noul departament, să aibă încredere în acea echipă. De multe ori nici măcar o companie mare nu are resursele fizice să se ocupe de o asemenea echipă, mai ales dacă nu există cineva care să ştie despre ce este vorba în data science.

În astfel de cazuri poate să fie mai ieftin să apelezi la firme specializate, să cumperi data science, mai ales dacă e vorba de proiecte specifice. Spre exemplu, poate regia de transport ar vrea să ştie care sunt cele mai aglomerate linii de transport şi în ce perioadă se aglomerează. Dar cei de acolo probabil că nici măcar nu ştiu ce date ar trebui să colecteze pentru aşa ceva. O firmă specializată ar putea să facă un astfel de proiect în întregime, să se ocupe inclusiv de stransul de date (care uneori poate să însemne chiar muncă de teren, să mergi pe stradă sa culegi acele date, sau să creezi dispozitive pentru şoferi, să poată semnala când autobuzul este prea plin etc)

Cred că există o piaţă foarte mare pe această zonă şi sunt sigură ca sunt investitori care ar fi interesaţi de astfel de startup-uri. Dar, într-adevăr pentru un asemenea startup este nevoie de un capital serios.

Echipa de Data Science de la mytaxi, din care Tereza face parte, numără 8 oameni şi spune că a durat destul de mult până au reuşit să formeze această echipă pentru că una dintre principalele probleme ale domeniului este lipsa specialiştilor.

Este destul de greu să gaseşti specialişti în data science, dar este un doemniu care poate fi învăţat. Tineri pasionaţi de acest domeiu pot fi luaţi şi de pe băncile facultăţii, pentru că oricine învaţă matematică, statistică şi baze de date poate deveni bun în data science.

Dar o mare parte din munca din data science poate fi automatizată, iar lipsa speciliştilor ar putea fi rezolvată astfel.

Pe de altă parte speră ca în timp acest domeniu să devină şi mai popular şi să mai clar definit mai ales în mediul educaţional, e nevoie de o curriculă clară care să pregătească oamenii de ştiinţă a datelor.

Şi în general, sper ca pe viitor să se dea tot mai multă importanţă acestui domeniu. Orice manager de proiect ar trebui să ştie să se uite într-o bază de date şi să facă o analiză de date. Cred că în viitor nu vor mai exita directori executivi care să nu poată să se uite la date şi să înteleagă ce se întâmplă acolo. Întelegerea datelor va deveni o cerinţă pentru multe poziţii din mai toate domeniile – a mai adăugat specialista mytaxi.

Tereza Iofciu a plecat din România imediat după ce a terminat facultatea la Politehnica din Bucureşti. A ales să plece să muncească şi să continuea să studieze în afară pentru a fugi de zona de outsourcing, care încă predomină în România, spunea ea. A lucrat o scurtă perioadă de timp şi pentru un startup şi a participat şi la un accelerator de startup-uri pentru a vedea ce înseamnă această lume a firmelor mici aflate la început de drum. Nu exclude posibilitatea ca în viitor să iasă din zona de corporaţie pentru a se reîntoarce la un startup.

Citeşte şi:

Cât costă să faci un startup de "data analytics". Ce se schimbă în acest domeniu după scandalul Cambridge Analytica

Vizualizari
1766
Conţinut
Parerea ta despre articol
Adauga comentariu
poza de profil
Harald
Harfagre
Data science vinde baloane de săpun în prezent. Teoria e corectă, dar semnificația datelor nu este cea prezentată cumpărătorului. După ce mi-am cumpărat online un aparat foto Nikon, e stupid să mai primesc încă 3-4 luni reclame la Nikon pe calculatorul folosit atunci la cumpărare. Dar primesc acele reclame, pentru că cineva i-a prostit pe cei de la Nikon să le plătească.

- Ultimele știri -

Cookie Settings