Magyar adattudós Új-Zélandon

Vrannai Katalin
2018. április 26.

Nagyon közel vagyunk ahhoz, hogy minden cég alapvetően analitikai cégként működjön. Az egyetlen különbség az lesz, hogy mit gyártanak vagy milyen szolgáltatást nyújtanak – vélekedik Fáklya Endre, aki Új-Zélandon azon dolgozik, hogy egy állategészségügyi gyógyszergyártót adatalapú céggé változtasson.

Fáklya Endre, Enterprise Intelligence Manager (NZ, UK, USA) Argenta Manufacturing Ltd.

– Ön a Debreceni Egyetemen végzett. Hogyan vezetett az útja Új-Zélandra?

– 2011-ben munkahelyváltás előtt álltam. A választási lehetőségek között elsősorban angol nyelvterületet kerestem. Londonban dolgoztam, mert még 2009-ben megpályáztam egy pozíciót akkori munkahelyemen, a Shell-nél. Ennek keretében a cég globális bioüzemanyag keresleti és kínálati oldalát tervezhetően előrejelző modellt és adatbázist kellett építeni. Érdekes egybeesés, hogy akkor is és jelenlegi pozíciómban is az üzleti intelligenciában szerzett szakmai tapasztalat mellet az agrármérnöki végzettségem is előnyt jelentett.

Lehetőség szerint máshol is szét akartam nézni, kipróbálni magam. Nem volt mellékes szempont az életminőség sem, így esett a választás Új-Zélandra, ahol korábban már megfordultam. Szerencsére itt is viszonylag sok lehetőségük van az elhelyezkedésre az üzleti intelligencia szakembereknek, mint általában a világ minden részén. Egy üzleti intelligencia megoldásokra szakosodott tanácsadó cégnél, Senior Business Intelligence Consultant pozíció betöltésével indult el/indult újra a karrierem a világ másik felén.

– Ön 4 évet töltött a Frucor üdítőitalgyártó cégnél előbb Senior Business Intelligence Analyst, majd Reporting and Analytics Lead volt a feladatköre. Milyen célból végezték az elemzéseiket? Milyen fókuszok mellett várta a Frucor menedzsmentje az adat alapú válaszokat?

– A Frucor Suntory mind Új-Zélandon, mind Ausztráliában jelentős FMCG piaci szereplő, közel NZ$ 650 milliós forgalommal (kb. 120 milliárd forint – a szerk.). Az üdítőiparra jellemzően hatalmas és változatos termékpalettával kellett versenyeznünk üdítőipari óriásokkal, amelyek jóval nagyobb költségvetéssel és világszerte ismert márkákkal dolgozták meg a piacot. A Frucor Suntory jellemzően B2B modellben dolgozik, azaz viszonteladóknak, boltoknak, hálózatoknak értékesítettünk, a marketing tevékenység átvállalásával. A cég ezen felül jelentős R&D és gyártó kapacitással is rendelkezik.

Az elsődleges feladat – mint tapasztalatom szerint csaknem minden vállalati szintű BI implementáció esetében -, természetesen a pénzügyi jelentési rendszer automatizálása volt. Ezt SAP HANA/SAP Business Objects környezetben valósítottuk meg, átélve a HANA kezdeti gyerekbetegségeiből adódó nehézségeket. Ezzel együtt is sikerült a teljes pénzügyi jelentési rendszert úgy automatizálnunk, hogy a havi zárás után fél órával a teljes pénzügyi jelentéscsomag elérhető volt Ausztráliában, Új-Zélandon és a japán anyacégnél is. Emiatt hatalmas támogatást kaptunk a C-szintű vezetőktől és 2 év alatt a logisztika, a gyártásirányítás és tervezés, a marketing és a kutatás-fejlesztés üzleti területeit is teljesen lefedtük a BI platformmal.

A következő lépcsőben hosszas kockázatelemzés után úgy döntöttünk, hogy az analitika területén kihagyjuk a szokásos modellépítésből álló lépcsőfokot, és a mesterséges intelligencia (AI) által nyújtott lehetőségeket csatornázzuk be a meglévő riportokba és dashboardokba. Ennek keretében először olyan AI támogatással rendelkező receptúra készítő és elemző platformot hoztunk létre, amely segítségével már a receptúra kialakításakor figyelembe tudtuk venni a megcélzott fogyasztói csoport rengeteg jellemzőjét és nagyságrendekkel lerövidítettük az ötlettől a bolti polcokig tartó út hosszát. Az itt kialakított módszertant alkalmaztuk arra is, hogy a boltokba kihelyezett több mint 15 ezer hűtőt optimálisan terítsük Ausztráliában és Új-Zélandon is, még a legtávolabbi helyeken is.

Természetesen a marketing ajánlatok optimalizálása és célzása is már ebben a környezetben valósul meg. A legnagyobb eredmény számomra, hogy a kezdeti idegenkedés után a BI és analitika területe kiemelt fontosságú, stratégiai területté vált a cégnél, nemzetközi szinten is elismert megoldásokat szállítva.

– Most februárban az állatgyógyászatban dolgozó Argentánál lett Enterprise Intelligence Manager. Pontosan mivel foglalkozik az Argenta?

– Az egyik legnehezebb döntés volt, amikor elvállaltam a felajánlott pozíciót az Argentánál, hiszen egy bejáratott, dinamikus, innovatív és összeszokott BI csapat éléről álltam fel. Ugyanakkor az Argentánál olyan kihívást láttam, ami ma már ritkán adatik meg ebben a szakmában. Az Argenta az USA-ban és Nagy-Britanniában is gyártó és kutató kapacitásokkal rendelkező állategészségügyi gyógyszereket kutató és gyártó cég. Fő tevékenysége a megbízás alapú kutatások elvégzése, illetve megbízás alapon, technológia transzferrel, bérgyártást végez a legnagyobb gyógyszeripari cégek számára. A cég Új-Zélandon jött létre, robbanásszerűen növekedett és növekszik.

– A LinkedIn profiljánál ez olvasható: Leading Argenta’s transformation into a data informed business across its companies in NZ, UK and the US. Vagyis az adatelemzések döntő jelentőségűvé válnak a cégnél. Mit jelent ez a mindennapokban?

– A legnagyobb feladat – és a legizgalmasabb kihívás –, hogy nincsenek összehangolt adatfolyamatok – így legacy rendszerek sem – és még csak most indulnak el a BI és analitika rögös útján. Itt tehát lehetőségem van nemzetközi szinten is egy olyan teljes és átfogó rendszert építeni, amelyben ötvözni tudom az eddigi szakmai tapasztalataimat az adatkezeléstől, az egységes vizuális és mutatószám rendszer kialakításán át, a BI részlegek kiépítéséig több országban, eltérő feltételek mellett. Ez önmagában is egy nagyon izgalmas és nagy feladat, a kacifántos minősítési rendszerek folyamatos figyelembe vétele már csak hab a tortán.

Alapvető célom, hogy a következő néhány év során, a mostani silókban létező szétszórt riportolási gyakorlatot felszámolva egy teljesen digitális, adatinformált cég szülessen újra. Ehhez persze fontos lesz látnom, hogy a szervezet mennyire tudja támogatni és elfogadni az ezzel járó jelentős strukturális és gondolkodásbeli változásokat. Mindenesetre belevágtam.

– Hogyan látja, merre fejlődik az adatelemzés az elkövetkező 2-3 évben? Elsősorban milyen területeken nő meg a szerepe?

– Az Auckalnd University of Technology South Campus-ában indítottam két éve egy előadássorozatot erről a témáról “Real Life” címmel. Ott azzal szoktam kezdeni, hogy nagyon közel vagyunk ahhoz, hogy minden cég alapvetően analitikai cégként működjön, az egyetlen különbség az lesz, hogy mit gyártanak vagy milyen szolgáltatást nyújtanak. Az automatizált és integrált analitikai megoldások nem csak a meglévő folyamatokat teszik gyorsabbá, de felszámolnak nagyon sok felesleges, duplikált folyamatot, folyamatlépést is.

Azt gondolom, hogy a mesterséges intelligencia és a blockchain ötvözése olyan változást hoz, ami még az én munkámat is feleslegessé fogja tenni talán 3-5 éven belül. Jelenleg nem tudok olyan területet elképzelni, ahol ez ne történne meg. Nagyon izgalmas technológiai inflexiós ponthoz érkeztünk, ahol egy ideig még egyszerre vannak jelen az elmúlt 5-10 év és a jövő megoldásai. Azt látom, hogy az analitika korábbi komplexitása egyre mélyebb, automatizáltabb szintekre kerül, míg használatuk egészen egyszerűvé nem válik az üzleti területeken dolgozók számára is.

Természetesen ehhez hozzá kell tenni, hogy ideje elfelejteni a szakmai silókat is. Egy marketing szakembernek vagy egy pénzügyi szakembernek is egyre inkább fontos, hogy otthonosan mozogjon az analitikai alkalmazásokban, mint felhasználó. Nekem pedig el kell merülnöm a blockchain és IoT nyújtotta lehetőségek megtanulásában, hiszen maga az üzleti intelligencia területe is gyökeresen át fog alakulni a következő években.

Auckland / Fotó: Mathew Waters, Unsplash