[Reflex] Data = vliv

Kdo neumí číst v datech, neumí přijímat relevantní rozhodnutí

Rozhodování manažerů (i vysokých státních představitelů) až příliš často připomíná rozhodování hladového zákazníka za nákupním vozíkem v super marketu: je iracionální, řídí se momentálními pocity a dojmy, podléhá šeptandě spíš než racionální kalkulaci. Docent OTA NOVOTNÝ (49), zakladatel platformy Data & Business, sdružující datové studijní programy na Vysoké škole ekonomické v Praze, a ředitel MBA programu VŠE Data & Analytics for Business Management powered by KPMG, se snaží to změnit – a zpopularizovat principy a důležitost analýzy dat.

Jak si vlastně analýzu dat představit? Jaké v byznysové praxi typicky bývají její vstupy, výstupy, nástroje a programy?

Nejjednodušší, nejtradičnější pohled na datovou analýzu je ten, že mám v rukou data z fungování firmy: jak mi přicházejí faktury, objednávky, vyrábí se zboží a podobně. Analytik se na jednotlivé obchodní transakce, kterých mohou být i milióny za den, dívá, slučuje je dohromady a analyzuje podle potřebných kritérií: kolik jsem vydělal v rámci skupin výrobků, jakou jsem měl marži… Datová analýza nám umožňuje nahlédnout do podstaty toho, jak se nám vyvíjí podnikání a chod firmy, a obrovsky nám zjednodušuje rozhodování.

Kdy vám osobně analýza dat naposledy pomohla v manažerské praxi?

Zrovna teď řešíme finanční rozpočty VŠE a máme pro jednotlivé fakulty a katedry k dispozici nový analytický nástroj, který nám přesně spočítal, kolik studentů kdo jakým způsobem odučil – v jakém předmětu, v jakém programu, jaká fakulta vytvořila jaké výkony… K tomu lze jednoduše připojit údaje o financích a zjistit, jak se který předmět vyplácí – jestli ho otevřít ve dvou paralelkách, nebo zda se ho naopak rozhodneme učit i se ztrátou. To jsme doposud museli často řešit intuitivně.

Na jakých vzdělávacích stupních se datová analýza studuje? Má nějaký předstupeň třeba ve středoškolské matematice?

Bylo by pěkné, kdyby takový předstupeň byl, ale bohužel se žáci a studenti s datovou analytikou, jaká se používá v podnikání, zatím nesetkávají. Situace se však zlepšuje a ti, kteří k nám přicházejí, už alespoň většinou umějí kontingenční tabulky a práci s daty v Excelu, což je naprostý základ datové analýzy. Ve světě se už ale postupně realizují i zajímavé vzdělávací programy, jež datovou analytiku učí i děti v mateřských školách – protože vy se přece potřebujete rozhodovat na základě dat, a ne dojmů a rozmarů, už od dětství. Tam bychom se měli inspirovat. Nyní se datová analytika učí jen v rámci pomaturitního vzdělávání a na vybraných vysokých školách, ale snad se brzy dostane do osnov středních a postupně i základních škol.

Kolik studentů máte vy na VŠE v bakalářském, magisterském a MBA programu?

Poprvé jsme MBA program otevřeli před dvěma lety, magisterský program funguje prvním rokem a bakaláře otevíráme příští akademický rok. Nyní datové programy studuje kolem stovky studentů a během následujících dvou roků plánujeme rozšíření na zhruba tři sta studentů.

Takové odvětví bych čekala spíš na ČVUT a dalších polytechnikách nebo na matfyzu… Máte v nich konkurenty? Jejich absolventi přece také konstantně pracují s daty.

Ano, pracují, ale výhoda VŠE tkví v tom, že datovou analýzu propojuje s reálným podnikáním a se životem firem. Na technických školách se jde hluboko do detailů – jak nastavovat neuronové sítě a jak na obecné úrovni počítat nějaké predikce –, kdežto u nás výsledky analýz rovnou aplikujeme na konkrétní podnikatelské případy, produkty nebo služby.

Těžko dělat digitální transformaci nebo řídit na základě dat ve firmách, jejichž zaměstnanci neumějí s daty pracovat.

Anglické sousloví „powered by KPMG“ v názvu dvou z vašich studijních oborů znamená, že máte vazbu na tuto auditorskou firmu z takzvané velké čtyřky?

Je to tak. Všechny tři programy jsou akreditovány jako profesní, nikoli jako akademické. To znamená, že je v nich kladen mnohem větší důraz na výuku ve spolupráci s firmami či institucemi. Poradenská společnost KPMG nám pomáhá dostat do programu vyučující z praxe – posluchači našeho MBA se za pouhý rok potkají téměř se šedesáti hostujícími lektory z praxe, mimo jiné i s lektory z dalších partnerských firem programu, jako jsou ŠKODA AUTO či ČSOB. I v ostatních studijních programech vystupuje řada lidí z byznysu a naši absolventi tak mají velmi dobrou představu o tom, jak se to, co se ve škole učí, používá v reálném podnikatelském světě, co funguje a co nefunguje, a jsou mnohem rychleji schopni naskočit do konkrétních firem.

Lze datovou gramotnost změřit? Dokáže si člověk jednoduše sám určit, jak na tom s daty je?

Bylo by to pěkné, že? Měření datové gramotnosti začíná být v současnosti významným tématem výzkumu v oblasti datové analytiky. My jsme jedni z prvních, kteří datovou gramotnost měřit začínají, přesněji její hloubku. Máme na to velký projekt spolu s prestižní kalifornskou univerzitou UC Berkeley a připravenou metodiku, jež od letošního podzimu umožní komukoliv změřit si svoji datovou gramotnost on-line. Spousta projektů ve firmách v reálu nefunguje, protože jejich šéfové nemají tušení, jak pracovat s analytickými nástroji a jejich výsledky. Projekty tak dodávají krásné analytické výstupy lidem, kteří v nich ovšem neumějí číst. Těžko můžete dělat digitální transformaci, digitální inovace nebo řídit na základě dat ve firmách, když jejich zaměstnanci neumějí s daty pracovat. Teprve když ve firmě datovou gramotnost změříte, víte, na čem jste a kde je třeba zlepšit firemní vzdělávání v této oblasti. Kdo neumí číst v datech, neumí přijímat relevantní rozhodnutí.

Lze vůbec u české veřejnosti hovořit o datové gramotnosti, když vidíme, kolik lidí během pandemie koronaviru naletělo trollům nebo ochotně šířilo fake news? Souvisí to vůbec?

Souvisí; v úplném základu je získání datové gramotnosti podobně jednoduché jako získání mediální nebo finanční gramotnosti, není třeba se bát učit číst v datech, základy člověk opravdu zvládne za týden dva intenzívního studia. Je nutné pochopit to, jak se na data dívat, co všechno z nich můžu dostat a jak se v souladu s nimi mám chovat. Kdo umí pracovat s daty a správně je interpretovat, stává se vlivným a může data využít ve svůj prospěch i ve prospěch společnosti. Je samozřejmě nutné ověřovat zdroje, z nichž vycházíme: jak stará jsou data, jakým způsobem byla sebrána, zda budou závěry učiněné na jejich základě validní. Když se někdo zeptá deseti lidí a pak z toho vyvozuje závěry pro celou Českou republiku, bude něco špatně – na takové podezření ovšem nepotřebujete kursy statistiky a výzkumu veřejnosti, stačí vám zdravý rozum.

Když člověk během posledního roku sledoval rozhodování vlády o lockdownech nebo zavírání a otevírání škol či obchodů, musel mít nutně pocit, že na odpovědných ministerstvech se s daty nepracuje. Jak to podle vás je s datovými analýzami a analytiky ve státní správě?

Musím s vámi bohužel souhlasit, i můj pocit – a je to jen pocit, neboť nejsem účasten těchto rozhodování – je, že naprostá většina rozhodnutí činěných ministry zdravotnictví proběhla na jiných základech než racionálních a datově analytických. Postupně se to zlepšovalo, ale z mého pohledu máme rok zpoždění, pokud jde o rozhodování na základě dat a jasných pravidel stanovených v souvislosti s exaktními čísly. Protiepidemický systém čili PES vznikl pozdě a ve chvíli, kdy přestal vyhovovat, se jím lidé prostě přestali řídit… U datové analytiky platí, že důvěra v její výsledky se může rychle ztratit a špatně se znovu buduje. A mám pocit, že tady jsme ji ztratili pořádně. Souvisí to i s využíváním moci – kdo zná datovou analytiku, má moc ovlivňovat chování lidí, neboť zná minulost a může předvídat budoucnost dříve než ostatní. To se během pandemie stalo i u nás – a zněl tu víceméně jediný hlas, který sděloval a interpretoval, jak mají věci vypadat. Zastávám názor, že data by měla být transparentní a dostupná všem, že by všichni ve firmě měli vědět, jak si daná společnost stojí, jak se vyvíjejí hospodářské výsledky a kde jsou problémy – což je třeba případ americké společnosti Apple. Mohou si pak sami udělat analýzu a sami přicházet se zlepšujícími nápady, novými postupy a řešeními. Když moc soustředíme do jediného centra, a všichni jistě víme, o jakém centru v naší politice mluvíme, je to vždycky kontraproduktivní.

Mám trochu pocit, že výrazy data driven culture, big data nebo cloud se firmy zaklínají dlouhodobě, ale že ve skutečnosti se to v Česku nikam nehýbe. Jak jsme reálně na tom?

Závisí to na tom, s jakými firmami v jakých sektorech pracujete. Jednotlivé iniciativy vznikají a pár společností už tu je čistě datově orientovaných, leckdy jde o rostoucí start-upy, firmy v oblasti digitálního světa, e-commerce a podobně. Na druhou stranu ve společnostech, jež dlouho neměly důvod měnit své fungování a data zdánlivě nepotřebovaly, protože třeba neměly konkurenci, je datová kultura velmi nízká. Jsem sám zvědav, jak pandemická situace, která světu prospěla tím, že způsobila obrovský nárůst digitalizace a změny způsobu práce, tyto společnosti v nejbližší době ovlivní.

Autor: Kateřina Kadlecová
Zdroj: Reflex