úvodem bych chtěl říct že sem rozvrátí sem tady protože bysme se před rokem bavili

o tom že

bude existovat nějaká datová konference tak čechách tak je to připadlo jako hezky jsem že

to bude tak za pět let už na

a to co tady dneska je tak je asi vo tři sta procent více jsem

se dokázal představit

ano děkujem

kdo sem děkuju za představení já se poslední deset nezabila na tom a

to sem byl krok f kebule kde sme viděli nástroj to black on action ktery

je jako v odpovědi na to

a ten složitej svět t datový látek já to let velká aby se tady je

to vlastně hrozně druhý

teďka sem se zabij na tom a

třeba i bylo už obou kde sem zkoušel spadalo dvě měřit

to je lidi postupuju při nějaké konzultacích atest vůbec měřitelný

set intervence má nějakej smysl

a v dnešní době se snažíme ty začínající startup ú o tom jak vlastně přistupovat

k datům jako takovým

já nejsem dobrý na přednáška monology proto ani se nikde nedokázal to co dělám práva

pomocí kimonu

já jsem schopny odpovídat na otázky a to se ty lidi trapní tím a řešením

a ty mám takže pokud vás něco napadne tak

se klidně ptejte přímo p přednášce a jsou to vědět

tohle přednášku měl být původně tomáš trnka všemu i

neboli kolega

a

já sem í převzal beze změny je anotace jednak protože jsem strašlivě liniemi se počet

budu mluvit

a

hlavně protože většinou těch věcí o kterých on chtěl mluvit tak cejtim úplně stejně

abych možná udělám největší chybu jakou řeční na pódiu může udělat a budu vyprávět vo

tom jak je to strašně jednoduchý a jak vlastně vůbec nic neumim

čímž totálně sundám ten svůj status vně přestane to posloucháte mě zatleská té popudu pryč

ta

to že nemám žádnou prezentaci je samozřejmě kvůli tomu aby se soustředíme na mě a

nemuseli ředilo na ty slajdy já zase bude mám si marketingový oddělení který vymejšlí ba

zvracel paky sází nás lejdy podat jako tady

pánové

zároveň tam

takže zaškrtim co si myslím že efekt jako

ta čeltice si myslím že vzešel jiný a co vlastně používám každej den a to

je hezký velkou

s q l je se původně to se to menovalo

sykl cyklu

a je to zkratka pro structured english kvéry len kvič

ten jazyk je tak primitivní té vodpoj na to aby lidi mohli zapisovat ty c

myšlenky skoro to normální formu

já sem si dělala nějaký seznam těch příkazů který umim

a jejich asi třicet

a všechny z nich se dají přeložit do vás angličtin očištěny takže to vlastně dej

složití letos celek aby byly

strom into samý jednodušší věci

ten jazyk se nemění čtyrycet let

čtyrycet let se používá to sám nic lepšího a nový shell se nemyslel asi tomto

jakoby děsivě vrchní nejsložitější kde sou mim taky nějaký head back set session ale trpim

byl holt rovná se jedna

který se mu byla se patnáct minut a našel jsou na stack overflow

takže vlastně stack overflow je to vodkuď a berou devadesát procent věcí kterých používám

takže umim nějakými super ani ne programovací jazyk kterým se ptám ti databází a nabízí

uvedeno malinkatý fragment který jsem ti databází ptáčky z nich

druhá věc

pochopení klientova byznysu

v dnešní dob mají lidi vo datový ale teď se pocit že

datově ale ty měl by ten hrozná všechny ty

nuance a

vymetá všechny ty roky a dokáže případě že se takhle někde jako by být nějaký

spy tak okamžitě říct

proč to také věřím tomu že michal to dokáže protože to dělá sedum let jako

avon proč ty věci dějou včera tak jak se dějou

já jsem fpga bulle name platy implementoval okolo dvaceti různých projektu během těch dvou let

a slováci jenom patnáct úspěšně

a většinou s těch byznysu těch klientů sem

totálně nechápal

když se mně zeptáte dneska kolik spřáteleni vydělávali a na čem tak já to nevím

na sem se dneska díval do projektu l expresu byl trained omrzlo lingua tam jsou

nahoře vobrovský čísla který sem tam dělali a

kolik ty termy viděl včera a za posledních sedum dní a tak

já to nevím já nevím jestli řády jsou nějak jako správně

tam je to je

si je který

se způsobem ani nechci chápat

protože hlava má tendenci si hledat nějaký zkratky

a já když implementuje nějaký projekt a najdu v datech něco čemu nerozumím tak mám

tendenci se automaticky vysvětlit na tom co ušli

z jiných oborů čem to je

takže jsem poprvý spojil data zvládnete x a nějaký data ho nejmenovaný sušenka viděl sem

tam nějakou kampaň která naběhlá

a zároveň jsem vydělit vobrovský prodeje

tak sem si řek telete přesně ono tahleta kampaň to je vona to jediná zafungoval

zase zkoumat proč

ono se ukázalo že zrovna ten den byl pátek a venku sem svítilo sluníčko po

štrnácti dnech ošklivýho počasí a prodej sušenek se zvedne šest krát

a s nějakou kampaň renter to neměl vůbec nic společnýho

takže pro mě jako pro někoho kdo sází ten jeden prej za druhým je pochopení

toho klientova byznysu

říkám na škodu ale vždycky to interpretaci těch dat musí nějakým způsobem nechat na ni

a jeho se zeptat o co tam de

takže anglický byznyse nechápu

aby se mně

zeptat x udělal express tak vám je to perfektní se takže zdislav to má tyhlety

monako kapacitou a chcete normovaná kapacita a tak

ale když mně zeptáte jestli lepší aby ten vlak jel

v o hodinu později se štěstí teďka

tak nevím

a ani nemám ambici nějakým způsobem vědět

to co dělám

každej den je to že stavim ten proces slož pro mě je daleko zábavnější než

cokoliv jinýho

je to tá nejostřejší křížovky a kterou může každá luštit

dostanu nějaký

tom black s ní problém na začátku pak je šedesát osumdesát stopnout mezitim

a na konci je projekt budete a nikdo dozvím jednoduše kolika

a já musím říci se ta změna troubila na začátku tak nějakým způsobem ovlivní teda

to co tam procházení a jak

a to dělám pomocí těch jednoduchý svého přítele příkazů

není

abych řek nějaký pozitivní necel pořád mám

dobře jak vypadá vojenské vole

takže až tří hodin odpor se moc byla maily a mohl jsem se s lidma

důsledně oceánu pak se liší redžokala skulinka nějakým ta vás triggery jsme se vyvinul a

za to ta firma zničil džovane stylem za hodinu

sumu zadem celkový o

nic toho co sem dělal musela se naučila vysoký škole ačkoli sousto informatiku

tak sem řekl s q l k cože

co miki sledoval

abstraktně jsou to drbárnou ale studoval jsem

a ačkoli se nějakým způsobem hodně

pro nikdo statistiky a tuším jak se ovládá erko a

může se směješ

a

nějakým způsobem vymočil ty věci sou

tak nic toho c práce dneska nepoužívám

možná časem začnu pořádek že to neumim ale není za to se neproměňujte do stejně

jako jestli sem pochopil tak míša buzek tak jako

mapu myšlenku

já taky ne

složitý to je ale jinde složitý té bankách třeba

tam musíte umět všechny ty složitý věci jak nakonfigurovat servery je správně udržovat access tím

se s tím mazlit nakonfigurovat to tak aby to prostě s

zpracovávat data

ale proč ne složitý

protože banky jsou zbytečně složitý

a protože banky trvají na tom aby to bylo složitý ona ten hrozně delší když

se podíváte na prej pól tak kdyby to fungovalo na celém světě takové prvky nějakej

toho tak máme všichni milou adresu a peníze choděj do druhý vteřiny

a bohužel český republice vás chování banku která má pro každou banku jeden modem

a na nich jednou za den příde bobří textový soubor který se pak hrozí složitým

procesem

zpracovává a jako textový soubor posílá zpátky

pokud chcete dělat složitý věci běžte dělat někam kamoško ujel vlak

cože třeba bankovnictví

já ale doufám že vy banka pracovat nebudete a

jsem rád že sem jak a na tak on za

bodě je vidět z praxe

a snažej se ukázat že ten svět může by daleko jednodušší příjemnější a že můžete

změnit

s malym eště úsilí daleko víc

toho světa kolem sebe

kdyby data

ona jste nějaká speciální definice já si nepamatuju protože přepral process na

moje definice že by data máte až ve chvíli kdy přistávat zvládat zpracovávat těma prostředkem

a ty máte k dispozici

takže to poslední co chcete jestli bych data

lidi se mají s co říká že mají bych data tak to nezvládne

protože to co voni považuju za bych data někdo jiný zabych data určitě nepovažuje a

pro ně to sou normální data

zašli přivádí k tomu že to co sou bych data ne skáte guru normální data

zejtra takže tě stejnou řekli že když se řekl že máte bych data tak si

řekli že teďka to nemám

ten pojem se zaved proto že nikdo neví co si pod datovou a eletrikou apod

zpracování dat apod vobrovský množství dat má představit

je to třeba tušíte šéfové těch from pro ty jedno pracujete tak současný době majorovi

strach po jste jako svoje data a boj se protože je neumí zpracovávat to že

výsledku znamená že voni sebou jej že by nikdo jinej z nich můj moh nejvíc

něco co voni jsme viděli

spíš toho že to uplně nejsmutnější

a funguje to nějaký samoregulační mechanismy

my sme s tomášem nikdy nedělali bych data protože teprve proto jsme pracovali tak je

nedocházelo zaplatit

pro ně bylo důležitý

aby to co my pro ně děláme pro ně bylo rentabilní

aby voni sto

za ty peníze měli nějakou hodnotu zpátky

a

to není vtom že vezmete v ohromný množství dat a zase té zpracoval

a vezmete z více malých databází

nějaký určitý fragmenty ty propojíte dohromady a ty najednou začnou dávat mnohem větší smysl leží

soudil

klasickým příkladem je miliarda řádek phase buku vo vašich

jak se jim říká fanouš cích

versus pár tisíc řádků jako se deset interní databází kde myslíte že ta hodnota bude

vyšší

co se reálně do vítězství zvuku vo ze svých fanouš

já si myslím že nic

a

dost znaky dal

takže

co bude potřeba do budoucna

každá firma bude potřebovat člověka

který si v ní bude starat o data

který bude laditelné ten proces připravovat reporty aspoň nějaký formě

a řešit budete data tečou na se dost často víc procesním analytikem ještě jak data

integrátor

protože musí nejdřív upravit ty věci fí firmě jak fungujou aby šli vůbec měřit

většina firem

nema zvlášť v český republice dobře udělaný procesy a není v nich co měřit

romanista někdy šel že s tím že se bavil vo tom proč to bude tě

nefunguje for opilý

tak říkal že si myslí že jedním z důvodu proč tak může bejt je že

americe soud organizace daleko víc procesní řízení

takže pokuď stavíte byznys tady v evropě na tom že máte kamarády který znáte a

že to dycky když koulí t tak nepotřebujete datován tekutou matice se změřil

budou vznikat firmy který budou mít datovou analytiku dřív veš poběžíš vlastní byznys

první vlaštovkou prom nebo tomáš čupr rámy jídlo které eště předtím než boršč nastavit

tak byl stimulu dohodli o tom že bude dělat analytiků a že mu postaví celej

ten prvek

a v oblasti nejdříve začal definicí těch metrik a toho co bude měřit a pak

teprve postavil tam byznys

což je ta metriky ven kalč r která bude převažovat která bude potřebovat datový ale

tykev každý firmě

je to

strašně perspektivní obor apelujeme si české

že to hrozně jednoduchý

tento zvenčí vypadá složitě a lidí se to pomocí divnej slov

snaží udělá složitý

takže když vtom co děláte vytrvá ten

něco se tady naučíte

takže

budete dobře zaplacený protože ten hlad o těch analytika obrovskej bude ještě větší

setkal sportuješ

proto jsem přemejšlel co vlastně je to co na něm

a dostal jsem k tomu že sem zvědavej

pak někdo poradil že sem podezíravý

že mám nějaký abstraktní myšlení jean kritický myšlení

že mám fantazy a že se neustále tam proč

co jsou věci který sem se naučil interakcí s okolním světem a tím že sem

chodila tak na akce že sem poslouchali chytřejší naše a

a tím že se nějakým způsobem

neustále zpochybňoval se tosče pracovat s udělám je to nejlepší co může bejt

takže moje finan ve switche

prostě s tomášem to je tady není

není to složitý

ještě to dělat

a nenechte se namluvit že to složitý je

jako

mědi moc děkuju je to

v podstatě zaštipovala no docílit toho části chtěl docílit a sice že možný pač velký

prostor na ty dotazy takže nulu polovinu přednášky budou odpovídat dotazy a do začátku bylo

světě poděkovat označíme řečníkům za tu skromnost je to taková typická vlastnost datovém analytical můžete

vidět není nic neumíš všimněte si

oba tady tímhletím začne tiše že paráda cizinecká moc často nevidí tady tohoto vidíme sto

to modré nebude pokračovat nebo jestli se to zvrtne

a vlastně vojtovi a jsem se strašně děťátek přednášku protože jsem netušil co bude

že směl pět překlopil líbilo paráda

a chtěl bych se chtěl zeptat na první věc proč vlastně porotou analytik udělal

otázka

a

já mám rozdělat pravdu

a k tomu abyste mohli říct

co pradleny a co pravda možná je tak potřebujete hodně informací

který musíte neustále analyzovat

takže a

f vlasy neustále hrabu já těch informacích a snažím se přijít na to

jak to zpracovávat tak abych to pochopil abychom schopny kde ste lovat toho co ta

program že byly

a když se člověk jako hrabeš těch informacích a do vokolo bez s intelligence tak

jsou se seznámila říkám to možná vlevo

a pevně věřim tomu že

dobrý informace ve správnou chvíli dokážou brutálně ovlivnit za zjednodušit rozhodování lidí jak posuvů životě

tak byznys

a to je důvod pro zadané další metoda jaksi tu dostat

stačí díky mně to stačí

ještě bych měl jednu otázku zůstane publiku is tady několikrát zmínila metelkova

můžeš tady tak jako pro všechny říct no moment elkom spodin taky v každym že

představit něco jinýho

pro mě to sou

strukturovaný data který má něco společnýho s těma jiným a na tom

a du na kombinovat ta

abych něco věděl

t l zkratka pro extract transform nulou

znamená vytáhnutí zmenšování těch dat a nahrání do jednoho místa

a

pro mě je toho léta královská disciplína

věřím že sou data scientists který třeba u

v matlabu vymysleli daleko určíme cen eště

já datartu říkám žádné mám že mě daleko víc baví

ten n úzce specifické problém a nějaká konkrétní dimenze ale

to že může mít deset dní databází a v něm je naprosto různý množiny dat

a testu musí být něco společnýho a každej den silnici kouká také že chci aby

to někomu řekne složitýho co pro měření

díky tak teďka kdo supply tam ale na tu otázku

vyčerpal sloupce výsledné dva voltů zuřící ale nezklamali není

vždy

má krásný večer

rotovi používáme po konečném

a

voda to

a jiné

součástí datové převelet o kterých děla hodně hustej útvary spektrální čase a tam sou předčít

při tý cize lyriky který samozřejmě to r kovářku storočí zásu tom používají ale touž

proměnný to bez s intelligence a není to nějaká datová analýza ale je to pro

mě dobře použity nástroj na konkrétním příkladě

a já sem tam o to abych jim řek jestli to co dělají jsou to

tak dobrý jak si mysleli

a jinak analýzu dat používáme

tečna s koupili byt brent saigone resolving a ten má je půl miliardy řádků nějakých

miriam

databází generálního chování

a to celý tečkové migrovat na radši firma s tím budeme zkoušet nějaký věci na

vertikální mertová zima a

používáme takový technologie který nám to použití dávají smysl a bude tam jasný return of

investment na toho že není

díky totiž to tady všechno vypadá dokonale brendování také abych zachoval neutralitu tak je no

změním že registru pídí n nástroje pro to analytiky průmětnu teda

ale nevím jestli řekni nesmělost my sme nebo ne my sme je ale ano jsme

zkoušeli jsou různě nástroje

můžete použít burst tablo

posledním příkladem je čertila který sem si

na vlastní kůži vyzkoušela je to nula marcuse nezkusil souhlasil zákvas ameriky

respektive nejsem se nechalo sem sám sem zákvas ameriky a pak jsem to líbilo

stojí to zhruba stejně jako u data a

nepotřebujete k tomu celý ten proces zatim a už se to všechno psát má databázové

přímou

a pak se to pude zkoušela jde to zjistil jsem že

potřebu data přinesla důvod proč implementován plešoune

je to že posunete vlastnictví těch dat projektil koncovém lidem který si všechno můžou naklikat

sami a i když vyslýchal dobře jim že tak u dělení a devadesát procent lidí

konzumuje mejlový reporty kterým sto choděj takže jako data vlastně umí větší b anilinoví server

na světě

tak ta možnost že aspoň těch deset procent

nejsou white žáci a sou to lidi z byznysu

který tom beze srozuměni

a který když mají nějakou ideou z můžu iterovat dvorku cenu ne odpovědi je hrozně

silná

a třea dočadil který si nepotřebujete ne ten proces a připoj se voláte databáze

tak vás víc ty věci hezky voltů bez nějakých

vizuálních pomůcek jestli nemůžete prohodit dimenze mezi sebou a tak

seš je

hrozně špatný a znova to vyžaduje té víťák i tento nechtěj dělat vázami krev prosím

vidění světa

bude to používáme protože posunovat data

na hranici toho byznysu je něco šlo

kdyby sto lepší vás to nepoužívali

díky

další otázky z led určitě objeví

ano

protiotázka konkrétní případy byznys intelligence abysme že je vidět že protinožec na

by sis intelligence si potom s označovaných malým kterou jsem vektor byznys takže to další

otázku co mluví o sobě dostanemeli se

ale já vlastně jako nevím se té bez intelligence je to

s je to co to informace o firmě který můžou nějakým způsobem ovlivňuje tedy rozhodování

tak je to zní tak je to vnímáme na nějakou podkapitolou to x a kombi

větev intelligence tiše sbírání informací mimo tu firmu

takže tahle hranice už pro mě jako by

taky přestává mít nějakou přes tu definici

protože pro mě to sou všechny informace který ty lidi vevnitř potřebujou může uvolnit jechová

sou nějakým způsobem rozšiřitelný z mixovaný do sebe tak dvojitou měl dobrý přístup

takže a

moje

jako by můj procesní implementace beze se tady že z jakýkoliv firmě

začíná tím že chodím po lidech a tam se jich jak poznáš řešov vešli

máš načítá políčko je nějaký číslo který je tvoje

ty reforma jsi registr

k políčko

u nás čechách ne ale v americe věžní že každá pozice má jedno dvě tři

kávička

pro šéfa marketingu tovéř počet nových zákazníků pro šéfa se losu to bude počet objednávek

nebo nevinný za měsíc

a teda a každej tý firmě tím a nějaký kapičku

skoro každej ženský s obvykle šla sem

ale

každý o tom a

a já se ptám těch vidíte co těžká pěnička a pak typu potom kde seženou

teda to na to

abych jim to je číslo mu zobrazit

a ve chvíli kdy voni vidět o svoje číslo tak se dost uklidni protože médů

vědět sou dobrý vtom co dělaj nebo ne

a jestli se zlepšilo a vo jak moc

a mají nějakou zpětnou vazbu vtíral tě a když za nima někdo příde a řekl

inter se teče nepracuješ tak voni řeknou hráz lze tych počet zákazníků zapustí marka dvojnásobek

no takže to je pro mě ta bez intelligence ty informace tomu byznysu

co šek kdokoliv kdo se nepodílí

roli

jeden si no

každej byste se měl mít return on investment to znamená na jeden vynaloženy dolar kolik

to přineslo zpátky

a trojka položka posuzovat zvlášť třeba

ale sociální sítí

ale s že tam patří není nic

abych měl vědět na jaký sociální síti a náký kampani se mi ty prachy dlouhodobý

hlediska vrátili na těch klientech a proč

a pokud to nevím takže tam neměl nic dělat

ten stejný jak třeba až v životě na jednom časopisu

protože nejsem schopnej tolik změřit ale nijak

možná registr který časopise jinej kout který to zadal jo ale

prostě

ta efektivita na tebe naložíme sice

to sou podpásem fi že

ty řešim tak se například holdingem

cože to bez olinky na části hokejové je

která kupuje poměrně velký a silný vertikály ve střední evropě

a integruje je do jednoho většího celku

a já sem pro celej značně dovede nějaké má ceny ale děláme to že

s těch šesti různých databází ty máme k dispozici on totiž jak by vo příliš

ob napsat šestkrát jinak

čili by se to nemyslela lety rozdíl můžu jet obrovský

takže snažíme integrovat ty data do nějakýho jednotnou holistickým řešení

aby ty lidi který se zodpovědný za provozování se toto holdingu

tak věděli

kolik včera viděl ale a proč

a k tomu se zapojovat ozvu blan lety port kasty svůj dokument s

řešit mí e nějaký nastavování toho projektu podle signálu datech a

snažím se to udělat příli uživatelsky přívětivý pro štyrycet až sto lidí ty toho dalšího

používat

takže to musí integrovat tak velký leští různorodých dat a odpovědět na otázky velký rovnosti

naprosto různorodých

tak to je to časovém teďko

a jsme to dodělám tak slezla starosti starého sto česko vystartovat který umožňuje vyplatit ve

splacení jenom pomocí mobilního telefonu vyšší do kavárny tak si vobjednala zaplatím

a ty moje ambici se dostat do stovek a tisíců pravá restauracích myje příštího roku

a já chci

aby všechny ty restaurace když ne všechny tak aspoň ty který

chtěl dělat politiku

tak připraveny jednu chybu dětí pro je ve kterém se naklikáte co potřebujou

to samý volila pro bille to a doufám že byl to zní

doprava tady v české republice tím že je ten poslední autobusák světě autobus a mají

kde horní dolní

se bude moc

podívat říci koumáku metrickou cenu a proč a to sou ty jehličí náklady jestli s

tím jezdit samý lidi nebude soupeří získal nový zákazníky a opět celej ten obor

posunout masivně dopředu

můj to díky moc

no to zhotovují bylo to sme a eště na závěr těla zafixovanýho jako takovýho vizionáře

dokázal byste dvou minut říct něco co je to uvidíš že se prostě stane aby

to třás letiště nevidíme

je to že metopy byly

nemysli sem vyzerá se domů to jedno

ano vidím

stejně jako

devatenáctým století přicházel větě vo práci

olej strojů

a byly to dělníci

a posouvaly se

do služeb

ta

v dnešní době budou přicházet

specialisty je takový ty

pojem se říct data scientists který jsou

extrémně dobrý nějakou krev doméně jako je třeba rozpoznávání dycky jazyka

tak budou přicházet vo práci pole algoritmů

protože většina těch opravdu chytrejch větší pole jakým způsobem

algoritmizovat

zjednodušit

a ty

negací tý lidi budou potřeba janovský fázi dokud bude potřeba vyvinout zjednoduší

a pak už všech protože oni něco speciálního

nebudeme potřebovat je ten algoritmus odpoví na osumdesát ze votázek ty dvacet procent zbejvajících nebo

není tak operativní abych se nevyplatilo

takže se nesnažil bejt specialistou nějaký doméně ale se že se dělat ty meta věci

to znamená hromádce set uveden datech

přemejšlelo sociologii psycho kolik psychologií a nějakým způsobem

se ne soustředit na jednu věc

a to si myslím že bude do budoucna podnikli čili že budou klíčový ty lidi

který mají brutální přehled a dokážu propojovat věci

anety kterýkoli něco chceme konkrétní

kilo

já děkuju přednášky za zodpovídání naší dotazů takže děkuju