Obecnie coraz więcej firm nie jest w stanie wyobrazić sobie codziennej pracy bez wykorzystywania danych. To właśnie analizy, wnioski i prognozy na nich oparte pomagają dziś podejmować lepsze decyzje. Dzięki data science jesteśmy w stanie przewidzieć czy sklasyfikować zjawiska i fakty, które wcześniej nam umykały. W przypadku data science duże znaczenie ma także uczenie maszynowe (machine learning), czyli rozwiązanie wykorzystujące historyczne obserwacje oraz cechy opisujące badane zjawisko do otrzymania zbioru reguł, które będą użyteczne w przewidywaniu przyszłych wyników.

Wypracowanie dojrzałego i dobrze funkcjonującego działu data science w firmie to przejście z sukcesem przez kluczowe etapy rozwoju organizacji.

– Proces ten trwał w LPP kilkanaście lat. Zaczęliśmy od wdrożenia hurtowni danych z podstawowymi informacjami o produkcie takimi jak zapas, sprzedaż, marża itp. W kolejnych krokach stworzyliśmy rozbudowane systemy klasy Business Intelligence, wpierające codzienne prace w biznesie i monitorujące działanie firmy. Stopniowo uczyliśmy się przekształcać dane w nowe, coraz bardziej wartościowe informacje. Następnym etapem były próby wykorzystywania w algorytmach podstawowych zagadnień statystyki i ekonometrii. Algorytm oparty o regresję liniową zadebiutował w naszych systemach około 9 lat temu. Pierwsze trafne prognozy i decyzje za tym idące uświadomiły nam jak duży potencjał posiada właśnie ten kierunek – o postępie opowiada Andrzej Kryżewski, Dyrektor Działu Data Science z software house’u Silky Coders, spółki-córki LPP.

Data science daje realne korzyści biznesowe. Pozwala na analizowanie obszernych zbiorów danych, aby uzyskać bogatą wiedzę o przyczynach badanych zdarzeń czy relacji pomiędzy zjawiskami. Umożliwia też prognozowanie przyszłości i przekłada się na podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Dodatkowo, za sprawą automatyzacji procesów, możliwe jest oszczędzanie czasu użytkowników oraz optymalizacja kosztowa. A to pozwala osiągnąć maksymalizację efektywności końcowych decyzji.

Jak Silky Coders wpływa na rozwój technologiczny LPP

Silky Coders to software house tworzony przez najlepszych specjalistów z pasją do technologii, motywacją do rozwoju i wieloma świetnymi pomysłami. To właśnie ci specjaliści "ubierają" w technologie marki handlowe LPP (Reserved, Cropp, House, Mohito oraz Sinsay) działające nie tylko w Polsce, ale i w wielu miejscach na świecie – od salonów w Londynie i Helsinkach, po Pragę i Władywostok. Warto dodać, że zespół Silky Coders wywodzi się z LPP – jeszcze na początku 2021 r. byli to pracownicy, którzy tworzyli dział technologiczny tej spółki odzieżowej. Ze względu na intensywny rozwój oferowanych rozwiązań, a także chęć odpowiedzi na wciąż rosnące oczekiwania branży IT, LPP postanowiło wyodrębnić ze struktur spółki całą, wówczas ponad 400-osobową ekipę ekspertów i specjalistów odpowiedzialnych za technologie. Obecnie dostarczają oni innowacje, z których każdego dnia korzysta ok. 27 tys. pracowników Grupy LPP oraz rozwiązania cyfrowe ułatwiające dokonywanie zakupów milionom klientów.

Jednym z rozwiązań opartych na algorytmach uczenia maszynowego, które zostało zaprojektowane i wdrożone z sukcesem przez Silky Coders, jest system do zarządzania towarem. Prognozuje on zapotrzebowanie na produkty w salonach i magazynach e-commerce.

– Dobra prognoza popytu pozwala na poprawne zaplanowanie liczby sztuk, które należy wysłać do każdej lokalizacji, aby z jak największym prawdopodobieństwem zaspokoić przyszłe zapotrzebowanie, a jednocześnie nie spowodować przetowarowania – wyjaśnia Katarzyna Chmielecka, Data Architect z Silky Coders.

Zanim produkty trafią do salonów, zostają zamówione i dostarczone do centrum dystrybucyjnego LPP. Silky Coders opracowali algorytmy wyznaczające interwały czasowe, w których kolejne partie towaru powinny docierać do magazynu centralnego. Korzyść? Informacje te pozwalają na utrzymywanie płynności działania magazynu i przyjmowanie optymalnej ilości towaru, odpowiadającej bieżącemu zapotrzebowaniu.

Ponadto specjaliści z Silky Coders polegają na technologii RFID, którą wdrożyli już w większości salonów marek należących do LPP. Prowadzą dzięki temu badania dotyczące tego, jak określić strefy, w których klienci najchętniej kupują, i eksponować w nich całe stylizacje. Pozwala to również na wykrywanie nieprawidłowo odłożonych towarów.

Tego rodzaju systemy technologiczne zapewniają bezpośrednie korzyści dla klienta w przejrzystych, nieprzetowarowanych salonach.

Data science motorem napędowym Silky Coders

Zarówno pod względem teoretycznym, jak i obliczeniowym data science przeżywa obecnie szybki rozwój. W przyszłości segment ten z pewnością będzie dynamicznie zyskiwał kolejnych zwolenników, co sprawi, że pojawi się jeszcze więcej zastosowań biznesowych z użyciem tego typu technologii.

Póki co głównym wyzwaniem – pod względem naukowym – wydaje się być kwestia związana z tym, aby modele uczenia maszynowego opanowały logiczne myślenie. Algorytmy bowiem opierają swoją naukę na doświadczeniu, natomiast my – jako ludzie – mamy dodatkowo umiejętność rozumowania logicznego oraz intuicję. Często wiemy, co jest najlepszą opcją, mimo że wcześniej nie mieliśmy odpowiednich doświadczeń.

Silky Coders nieustannie rozwijają swoje technologie i z perspektywy biznesowej chcą tworzyć usługi, dzięki którym nie tylko będą polepszać customer experience czy wpływać pozytywnie na efektywność biznesu, ale również minimalizować jego wpływ na środowisko.

– Nastawiamy się na rozwój oprogramowania w celu zwiększenia satysfakcji klientów. Dzięki inteligentnym algorytmom możemy zaproponować klientom takie stylizacje jakich szukają. Uczenie maszynowe pozwala nam też zadbać o środowisko. Dokładniejsze prognozy sprzedaży pozwalają nam na lepsze dopasowanie zamówień do popytu i unikniecie niepotrzebnej nadprodukcji ubrań – to tylko przykłady opracowanych rozwiązań, którymi dzieli się Kazimierz Najmajer, Senior Data Scientist z Silky Coders.

Spółka Silky Coders przeżywa dynamiczny rozwój – od momentu wejścia na rynek w kwietniu 2021 przyjęła do pracy kolejne 200 talentów i dziś pochwalić może się zatrudnieniem 600 osób. W samym Dziale Data Science nie brakuje wysokiej klasy specjalistów – pracuje tu m.in. Data Engineer, Data Analyst czy Machine Learning Engineer. Dzięki tak różnorodnym projektom firma liczy, że grono pracowników będzie się sukcesywnie powiększać, by sprostać kolejnym wyzwaniom. Możliwy jest też awans wewnętrzny w ramach obecnych struktur Silky Coders.

- Jesteśmy nastawieni na ciągły rozwój, dlatego jeśli pracownik planuje poszerzyć swoje umiejętności i zmienić stanowisko, to wspieramy go w tej ścieżce – dodaje Andrzej Kryżewski.

Firma prowadzi obecnie rekrutację na wiele nowych stanowisk, w tym również w Dziale Data Science. Osoby zainteresowane pracą w tej dziedzinie powinny zwrócić uwagę na kilka czynników. Jakich?

Praca w segmencie data science

Praktyczna znajomość analizy statystycznej, rachunku prawdopodobieństwa i algebry są fundamentami na stanowisku Data Scientist. Powinna być ona poparta umiejętnością programowania w języku Python oraz SQL. Ale to nie wszystko. Trzeba jeszcze umieć łączyć teorię z praktyką, a tutaj Silky Coders mogą pomóc.

Od tego roku akademickiego Silky Coders – prowadzą swój przedmiot specjalistyczny na Wydziale Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej na Politechnice Gdańskiej, gdzie przybliżają studentom tajniki pracy z komercyjnymi danymi. Współpraca uczelni i biznesu w zakresie edukacji pozwala wzbogacić akademicką wiedzę teoretyczną umiejętnościami praktycznymi oraz doświadczeniem biznesowym. Przekłada się to na kompleksowe budowanie kompetencji w zakresie data science i pozwala kształcić kolejne pokolenie doskonałych specjalistów, którzy wpływać będą na oblicze tej dziedziny w przyszłości.