Budapestre jöttek a világ vezető techcégei
Mi a titka egy sikeres, adatvezérelt vállalkozásnak? Hogyan tudjuk az adatokkal a növekedés útját kikövezni? Hogyan lehet előre jelezni a felhasználók viselkedését és a megfelelő időben közbelépni, ha lankad a figyelem? Ilyen és még sokkal több ehhez hasonló kérdésre kaphatott válaszokat az a közel 1400, a régióból érkező látogató, aki részt vett a Prezi és az IBM Budapest Lab által megrendezett Crunch (data) és Amuse(UX) konferenciákon október 16-18. között a Vasúttörténeti Parkban.
A háromnapos eseményen összesen negyvenhárom előadó tartott workshopot és lépett színpadra, az előadások nagy része mostantólmegtekinthető az esemény Youtube csatornáján. A szervezők célja ezzel nem csupán az, hogy Budapest Európa egyik innovációs központjává váljon, hanem hogy mindenki számára elérhetővé tegyék a konferencián elhangzott szakismereteket.
A Crunch konferencia elsősorban azoknak a cégvezetőknek, adatmérnököknek, termékmenedzsereknek szól, akik vállalkozásukat a legfejlettebb, adatvezérelt módszerekre és technológiákra szeretnék felépíteni, de érdekes azoknak is, akik a legnagyobb Big Data szakértőktől szeretnének tanulni.
A konferencia egyik legizgalmasabb előadását a Facebook adatelemző menedzsere, Láda Ákos tartotta. A szakember a közösségi oldal hírfolyamáról beszélt, és olyan ritkán hozzáférhető adatokba engedett betekintést, mint az üzenőfalon megjelenő hírek rangsorolásának algoritmusa. A bemutatóból megtudhattuk: a cég négy alapvető tényezőt vesz figyelembe, többek között azt is, hogy a posztok várhatóan mekkora aktivitást fognak kiváltani, és milyen valószínűséggel fognak kommentelni a felhasználók.
Színpadra állt a díjnyertes big data fejlesztő és tanácsadó, Michelle Ufford is, aki a vezető streamingszolgáltató cég, a Netflix szakembereként mutatott irányt az adatvezérelt céges kultúra kiépítésére. Szó volt továbbá a Riot Games most 10. születésnapját ünneplő játékának, a League of Legendsnek a fejlesztéséről is, melynek jelenleg 8 millió játékosa van csúcsidőben, havi szinten pedig egymilliárdan játszanak – ami rengeteg adatot és metrikát ad a felhasználók viselkedési mintáinak feltérképezéséhez, napi szinten 500 milliárd adatpontot. Wesley Kerr, a cég mesterséges intelligencia-stratégájának előadásából megtudhattuk, hogy mi befolyásolja a felhasználókat és hogyan lehet előre jelezni a tevékenységeiket. Az adatelemzésből kiderül, milyen módon lehet a játékosokat lefoglalni, aktiválni, mikor kell közbelépni, hogy minél kisebb legyen a játékot elhagyók száma, miközben kiemelt figyelmet szentelnek a sportszerűtlen magatartás szűrésére.
A mesterséges intelligenciával és gépi tanulással támogatott termékfejlesztés rendkívül sok etikai kérdést vet fel. Többek között erre a kihívásra is felelt a felhasználói élménykutatás és terméktervezés témájú Amuse konferencia. A számtalan felhasználói adat birtokában kulcsfontosságú, hogy a tervezésben rejlő manipulációs lehetőségekkel ne éljünk vissza.
A Simple Secure design vezetője, Ame Elliot pont ezt a témakört járta körül: előadásában gyakorlati tanácsokat adott arról, hogyan segítheti elő a tervezők munkája a termék iránti bizalmat, a biztonságot, az adatvédelmet és az átláthatóságot.
Formabontó ötlettel állt elő prezentációjában Jim Kalbach, a Mural vásárlói élmény vezetője, aki korábban olyan cégeknél dolgozott, mint az eBay, az Audi, vagy a Sony. Kalbach meglepetésvendégeivel a jazz improvizációs dinamikáján keresztül demonstrálta: jó design akkor jöhet létre, ha nem csupán saját szakterületünknek vagyunk mesterei, hanem képesek vagyunk másokkal is együttműködni, egymást inspirálni és motiválni.
A két konferencia erőssége, hogy az értékes kapcsolatokon és inspiráción túl a résztvevők azonnal alkalmazható gyakorlati tudással gazdagodhattak. A tapasztalatok alapján az eseményen elhangzottak nem csak szoftvermérnököknek, adatelemzőknek és designereknek hasznosak, hanem termékfejlesztők, marketingesek és a legmagasabb szintű döntéshozók számára is.
KALKULÁTORUNKKAL (csak kattints rá) MOST KISZÁMOLHATOD, HOGY:
- Mekkora az agyad a magyar átlaghoz képest?
- Mekkora lenne az ideális vérnyomásod?
- Mennyi pénzt kellene keresned, ha rendesen megfizetnék a tudásodat?