Dnešná doba je charakteristická príliš veľa informáciami, ktoré je potrebné spracovávať a analyzovať. Na to, aby to bolo možné realizovať, je potrebné mať vhodné nástroje a znalosti. Jedným z nástrojov, ktorý môže pomôcť splniť tento cieľ, je Kaggle.
Čo je to Kaggle a čo má spoločné s machine learning
Kaggle je online komunitná platforma, ktorá slúži rôznym expertom a nadšencom, ktorí sa zaujímajú o Machine Learning či Data Science. Umožňuje kolaborovať užívateľom medzi sebou a tiež pridávať a hľadať rôzne datasety. Taktiež je tam možnosť súperiť s ostatnými v rôznych súťažiach. Platforma bola založená Anthonym Goldbloomom a Jeremym Howardom v roku 2010, o sedem rokov neskôr v roku 2017 ju odkúpil Googlom a je momentálne vlastníkom tejto platformy. Cieľom tejto platformy je pomáhať profesionálom či študentom dosahovať ich ciele vo vede za použitím výkonných nástrojov a zdrojov, ktoré platforma poskytuje. K roku 2021 bolo na platforme zaregistrovaných vyše 8 miliónov užívateľov (Uslu 2022).
Vyhľadávanie na Kaggle
Na Kaggle je možné vyhľadávať niekoľkými spôsobmi. Hneď na úvodnej stránke v navigačnej lište sa nachádza vyhľadávacie pole, pomocou ktorého si môže užívateľ vyhľadať rôzne datasety, modely, komentáre. kódy, diskusie či kódy. Ďalšou možnosťou je hľadať na konkrétnych stránkach, kde sa tiež nachádza vyhľadávanie, to môže byť pre užívateľa prívetivejšie, pretože väčšinou si chce nájsť konkrétnu vec, napríklad dataset, takže nemusí použiť všeobecný vyhľadávač na úvodnej stránke. Popis aj printscreeny boli spravené na základe webovej stránky kaggle.com, čo je hlavný zdroj pre tento článok
Vyhľadávanie cez úvodnú stránku
Po kliknutí do poľa sa mi toto vyhľadávacie okno zväčší a ten zobrazí nejaké časté vyhľadácia textové reťazce a tiež populárne tagy. Užívateľ si však samozrejme môže zvoliť svoj vlastný textový reťazec a podľa neho vyhľadávať. Pre ukážku bol zvolený textový reťazec “student performance”.
Obrázok 1 Úvodná stránka platformy s vyhľadávacím poľom na pravej strane. (zdroj: autor)
Obrázok 2 Po kliknutí do vyhľadávacieho poľa sa rozšíri toto vyhľadavacie pole, to potom zobrazuje nejaké trendy, ktoré sú veľmi často vyhľadávané a tiež tagy. (zdroj: autor)
Po zadaní tohto reťazcu sa mi zobrazia výsledky, ktoré s ním súvisia. Tieto záznamy je možné si filtrovať rôznymi spôsobmi. Hneď pod textovým poľom je vidieť šesť kategórii výsledkov:
Notebooks
Témy (Topics)
Datasety (Datasets)
Komentáre (Comments)
Súťaže (Competitions)
Modely (Models)
Kliknutím na jednotlivé položky si je možné filtrovať záznamy podľa potreby. Avšak je možné ďalej filtrovať aj na základe parametrov na ľavej strane, tu sa ponúkajú možnosti filtrovania podľa:
dátumu
autora
veľkosti datasetu
typu súboru
licencie
modelu
frameworku
jazyku
tzv. Competition Evaluation Algorithm
tagov
Obrázok 3 Zobrazené výsledky po zadaní konkrétneho textového reťazca do vyhľadávacieho poľa. (zdroj: autor)
Vyhľadávanie cez konkrétne stránky
Ako je spomínané vyššie, tak je možné vyhľadávať záznamy aj cez stránky, ktoré sa zobrazujú v navigácii na úvodnej stránke platformy.
Súťaže (Competitions)
Na stránke so súťažami je možné vyhľadávať opäť pomocou nejakého textového reťazca. Ten je potom možné filtrovať nasledujúcimi spôsobmi. Prvým z nich je filtrovanie podľa možností pod textovým poľom, tie môžu byť napríklad tieto: všetky datasety, obľúbené, výskumné alebo komunitné. Ďalšou možnosťou je rozkliknúť záložku filter a filtrovať týchto parametrov:
stav
ceny a odmeny
kategórie
účasť
pre hostiteľov
Obrázok 4 Stránka so súťažami a možnosti filtrovania.
Po kliknutí na konkrétnu súťaž je možné vidieť popis, o akú súťaž sa jedná, ako sa prihlásiť a čo je úlohou. V záložke Data sa potom nachádzajú dáta, ktoré sú potrebné k analýze alebo spracovaniu. Code a Model záložky obsahujú riešenia tejto úlohy
Obrázok 5 Popis konkrétnej súťaže.
Datasety (Datasets)
Stránka s datasetmi obsahuje filtry s týmito parametrami. Pod vyhľadávacím poľom je možné si filtrovať záznamy napríklad podľa toho datasetov ohľadom vzdelania, počítačovej vedy či dátovej vizualizácie. Ďalšími možnosťami, ako vyhľadávať, je vyhľadávanie podľa:
tagov
veľkosti súboru
licencie
hodnotenie použiteľnosti
Obrázok 6 Stránka s datasetmi a možnosti filtrovania.
Po kliknutí na dataset je možné hneď vidieť popis, o aký dataset sa konkrétne jedná, ten sa nachádza v záložke Data card. Ďalej v nej nájdeme ďalšie info ako napríklad to, ako často je využívaný tento dataset (atribút usability rating), pod akou licenciou je dostupný a tiež tagy. Pod popisom je možné nájsť daný dataset, vo väčšine prípadov je vo formáte csv, pri ňom je možné vidieť, koľko záznamov a stĺpcov obsahuje. V záložke je možné nájsť aj nejaký kód (napr. v Pythone alebo R), ktorým niekto spracovaval daný dataset a tiež je možnosť diskutovať o datasete v záložke discussions.
Obrázok 7 Popis konkrétneho datasetu.
Modely (Models)
Modelová stránka sa líši vyhľadávaním a filtrovaním oproti predchádzajúcim dvom stránkam. Na tejto stránke je filtrovanie len pod vyhľadávacím poľom, tam je opäť niekoľko možnosť, ako si nájsť záznamy. Prvou možnosť je možnosť všetky filtre, sú v nej obsiahnuté všetky atribúty, pomocou ktorých sa dá filtrovať, zoznam je tento:
úloha
dátový typ
framework
vydavateľ
jazyk
licencia
veľkosť
hodnotenie použiteľnosti
Obrázok 8 Stránka s modelmi a možnosti filtrovania.
Podobne ako pri datasetoch, tak aj po otvorení konkrétneho modelu je možné vidieť jeho popis. Vedľa neho je potom možné nájsť, aký framework bol použitý, aká je jeho používanosť a tagy, pod ktorými je možné ho nájsť. Pod ním je potom možné vidieť, aký model bol konkrétne použitý, taktiež je tam rozsiahly popis o tom, ako ho je možné použiť. Taktiež je tam možné nájsť záložku Code, kde je vidno, ako bol tento model spracovaný niekým iným a tiež záložku Discussions, kde je možné diskutovať o danom modely.
Obrázok 9 Popis konkrétneho modelu.
Kódy (Code)
Stránka s kódmi už má opäť rovnaký spôsob vyhľadávania a filtrovania ako prvé dve stránky. Opäť tu vidíme textové pole, pomocou ktorého sa dajú vyhľadávať jednotlivé kódy. Pod týmto textovým poľom opäť nájdeme niekoľko možností, ako si rýchlo filtrovať záznamy, sú tam napríklad tieto možnosti: Python, R alebo NLP. V textovom poli sa napravo opäť nachádza záložka filter, ktorá ponúka tieto možnosti filtrovania:
tagy
jazyk
výstupy
typy
akcelerátor
Obrázok 10 Stránka s kódmi a možnosti filtrovania.
Detail konkrétneho kódu obsahuje tzv. Notebook, v ňom nájdeme kód, ktorým môžeme analyzovať dáta podľa potreby. V záložke Input je možné nájsť vstupné dáta, ktoré sa spracovávajú a v záložke Output výstup, ktorý vyplynul zo spracovania. Taktiež sú k dispozícii aj komentáre, kde sa môže daný kód diskutovať.
Obrázok 11 Popis konkrétneho kódu.
Diskusie (Discussions)
Stránka s diskusiami tiež ponúka možnosti vyhľadávania. Oproti zvyšným stránkam však funguje trochu inak. Na začiatku sa užívateľovi zobrazia jednotlivé fóra, ktoré si užívateľ môže vybrať. Po kliknutí už je to vyhľadávanie podobne ako v predchádzajúcich stránkach. Do textového poľa je možné zadať textový reťazec, ktorý dokáže nájsť záznamy užívateľovi, ktoré potrebuje. Pod týmto poľom sa nachádzajú tri taby, pomocou ktorého sa dajú pozerať záznamy, tie umožňujú zobrazovať:
všetky záznamy
záznamy vo vlastníctve
záložky
Filtrovanie je potom možné pomocou záložky, ktoré sa nachádza v textovom poli vpravo, to ponúka tieto možnosti filtrovania podľa:
aktuálnosti
autora
tagov
Obrázok 12 Stránka s kategóriami jednotlivých diskusií. (zdroj: autor)
Obrázok 13 Stránka s konkrétnou kategóriou. (zdroj: autor)
Po rozkliknutí niektorej z diskusii je možné na začiatku vidieť popis diskusie a pod ňou komentáre k danej téme.
Obrázok 14 Stránka s konkrétnou diskusiou. (zdroj: autor)
Kurzy (Courses)
Stránka s kurzami obsahuje vyhľadávanie kurzov, pomocou ktorých je možné sa vzdelávať v oblasti Machine Learningu či Data Science. Tieto kurzy sú zadarmo a je možné z nich dostať aj certifikát. Na rozdiel od ostatných stránok nie je možné filtrovať záznamy.
Obrázok 15 Stránka s kurzami. (zdroj: autor)
Po kliknutí na konkrétny kurz sa zobrazia užívateľovi videá, ktorý daný kurz má, je možné si pozrieť aj nejaké komentáre ku kurzu.
Obrázok 16 Stránka s konkrétnym kurzom. (zdroj: autor)
Záver
Kaggle je veľmi užitočná platforma, ktorá slúži expertom a nadšencom v oblasti machine learningu. V práci boli predstavené možnosti vyhľadávania zdrojov, to je možné buď to podľa vyhľadaváča na úvodnej stránke, prípadne použiť vyhľadávač na jednotlivých stránkach. To je podľa môjho názoru lepšie na jednotlivých stránkach, pretože je to to komplexnejšie a vyhľadávanie je presne nastavené na to, či sa jedná o dataset alebo model.
V dnešním světe charakterizovaném výrazným vlivem procesů globalizace se často setkáváme s problematikou nadměrného množství informací, které mohou vyústit v tzv. informační přehlcení. Z tohoto důvodu je nezbytné, aby uživatelé projevovali zájem a schopnost efektivního filtrování informací a vybírali nejenom kvalitní, ale také důvěryhodné informační zdroje.
OECD iLibrary je součástí mezinárodní organizace OECD (The Organisation for Economic Co-operation and Development), jejímž hlavním posláním je aktivně podporovat formulaci optimálních politik s cílem dosáhnout zlepšení životních podmínek. Tato organizace se snaží poskytovat klíčové informace svým 38 členským státům, jež jsou důležité pro jejich rozhodování a budoucí směr (OECD iLibrary, 2023a).
Platforma OECD iLibrary je centrálním informačním portálem expertízy OECD. Zveřejňuje na svém webu různá doporučení, analýzy a data, které mají nadále pomáhat v nalezení nejlepšího řešení především v oblasti vědy a politiky. Obsahuje rozsáhlé množství dat, publikací a statistik a je tak nástrojem, který usnadňuje dostupnost dat z databází vlastněných nejen OECD, ale také organizacemi IEA (International Energy Agency), Rozvojovým centrem OECD, programem PISA (Programme for International Student Assessment) a ITF (International Transport Forum) (OECD iLibrary, 2023a).
K orientaci na stránce může uživatel zvolit jeden ze tří nabízených jazyků – angličtinu, francouzštinu nebo japonštinu (OECD iLibrary, 2023a).
OECD iLibrary nahradilo stránku SourceOECD v červenci 2010 (OCUL, 2011).
Jak vyhledávat v OECD iLibrary
OECD iLibrary nabízí uživatelům více možností, které jim pomáhají snadněji se orientovat na stránce a najít potřebné informace. Na obrázku 1 je zachycen úvodní náhled webové stránky OECD iLibrary po jejím spuštění.
V horní části webu je umístěné vyhledávací pole, kam uživatel může zadat klíčové pojmy a kliknutím na ikonu lupy tak zahájit proces vyhledávání. Po zadání klíčového slova je uživatel přesměrován na stránku s nalezenými výsledky (viz obrázek 2), kde lze vidět počet všech nalezených relevantních výsledků a také další filtrační nástroje, které budou popsány v pozdější části.
OECD iLibrary kromě prostého vyhledávání nabízí i tzv. Advanced Search neboli pokročilé vyhledávání. To nabízí uživatelům získat přesnější a relevantnější výsledky s pomocí různých operátorů a filtrů, které umožňují zadat komplexnější hledací dotazy.
Podoba pokročilého vyhledávání na webu je zachycena na obrázku 3. Lze si všimnout že po stručném popisu této funkce, má uživatel opět možnost zadat klíčová slova/fráze, podle kterých se bude poté vyhledávání řídit. Oproti základnímu vyhledávání má však uživatel možnost zadat klíčových slov více a zároveň je doplnit i o operátory, přičemž OECD iLibrary uznává:
operátory AND (A), OR (NEBO) a NOT (NE)
uvozovky, které pomohou uživateli zachytit přesné znění fráze a nepozměnit ji
hvězdičky (*), které nahradí libovolný počet znaků.
Obrázek 3 Pokročilé vyhledávání v OECD iLibrary. [zdroj obrázku: autor]
V další části pokročilého vyhledávání jsou filtrační nástroje. Mezi filtrační kritéria, který OECD iLibrary nabízí, patří vyhledávání podle:
data,
výtisku,
jazyka,
typu obsahu,
téma
země.
Pokročilé vyhledávání také nabízí funkci „Sort by“, což má za funkci seřazení obsahu podle nejnovějšího/nejstaršího nebo podle relevance.
Vyhledávání podle kategorií
Pokud uživatel neví, co přesně hledá, může místo vyhledávacích okének využít vyhledávání podle předem daných kategorií. Uživatel má na výběr vyhledávání podle tématu („Browse by Theme“), dále pak podle země („Browse by Country“) anebo kombinaci těchto dvou („Browse by Theme and Country“). Posledními možnostmi je výběr z okének s názvy „Catalogue“ a „Statistics“.
Vyhledávání podle tématu nabízí uživateli celkem 17 kategorií, ze kterých si lze vybírat. Jména jednotlivých kategorií jsou zachyceny na obrázku 4. Jedná se například o kategorii zemědělství, ekonomie, vzdělání, finance, průmysl, obchod nebo doprava.
Obrázek 4 Vyhledávání podle kategorií: téma. [zdroj obrázku: autor]
Vyhledávání podle zemí je rozdělené po abecedních intervalech, a to z důvodu, aby bylo dosáhnuto vyšší přehlednosti. Na obrázku 5 je zobrazen výběr písmen od A do C a příslušné země spadající do této kategorie.
Obrázek 5 Vyhledávání podle kategorií: země. [zdroj obrázku: autor]
Záložka „Browse by Theme and Country“ nabízí kombinaci předešlých kategorií.
Záložka Catalogue se věnuje následujícím 7 druhům informací (obrázek 6), které uživatel může na webové stránce nalézt. Jedná se o:
knihy,
odborné články,
statistiky,
podcasty,
OECD politické reakce,
nedávno vydané tituly,
a nadcházejí tituly.
Obrázek 6 Výběr obsahu z katalogu. [zdroj obrázku: autor]
Dostupnost a typy předplatného
Pokud jde o přístupnost k obsahu na stránce OECD iLibrary, existují tři různé formy dostupnosti publikací na webových stránkách – jedná se o tzv. přístupové klíče, které lze vidět na obrázku 7. Dokumenty, které jsou označené modrým kolečkem, má uživatel k dispozici v plné verzi, i bez předplatného (OECD iLibrary, 2023c).
Některé publikace jsou však k dispozici pouze pro čtení, tzn. možnost zobrazit si jen webovou verzi dokumentu, odkud uživatel nemůže provádět další operace (např. text z dokumentu nelze kopírovat). Lze si je zobrazit stisknutím tlačítka READ nebo WEB. Publikace určené pouze k čtení jsou označeny oranžovým kolečkem (OECD iLibrary, 2023c).
Obrázek 7 Přístupové klíče v OECD iLibrary. [zdroj obrázku: autor]
Uživatel má také možnost zaplatit si předplatné, a tím si tak zajistit plný přístup k obsahu v OECD iLibrary. Lze si předplatit jednotlivé balíčky – od tematických kolekcí po statistické databáze a jednotlivá periodika. Předplatné zahrnuje online přístup pro neomezený počet uživatelů na jednom místě. Dostupný online přístup zahrnuje jak aktuální vydání, tak i retrospektivní katalog všech online vydání v libovolném jazyce. Uživatel získá i trvalý přístup k předplacenému obsahu, a to i po uplynutí doby platnosti předplatného (OECD iLibrary, 2023c).
Jak již bylo zmíněno výše, v OECD iLibrary má uživatel na výběr z vícero možností předplatného. Tzv. OECD iLibrary Full Package se vztahuje k neomezenému přístupu k veškerému obsahu nabízeného v knihovně. Ceny za tento typ předplatného jsou zobrazeny v obrázku 8.
Obrázek 8 Ceny za předplatné balíčku Full Package. [zdroj obrázku: autor]
Pokud uživatel potřebuje přístup pouze k určité oblasti knihovny, může si zvolit tematické předplatné, které zajišťuje online přístup ke zveřejněnému obsahu v rámci jednoho tématu. Tematických balíčků existuje celkem 17 a jejich obsah zahrnuje různé oblasti – od ekonomiky až po vědu a technologie. Tento typ předplatného má za výhodu to, že si každý uživatel může individuálně vybrat obsah nejvíce odpovídající jeho konkrétním zájmům a potřebám. Tímto OECD iLibrary nabízí svým čtenářům flexibilitu a personalizaci při využívání obsahu na platformě.
Jako poslední z možností předplatného je předplatné časopisů a periodik zveřejněných na OECD iLibrary, který zahrnuje přístup k aktuálnímu číslu i ke zpětnému katalogu dostupnému v knihovně OECD iLibrary. Statistické ročenky OECD jsou rozšířeny o obsah nabízený v připravených tabulkách a v různých formátech: PDF, XLS a WEB/HTML. Každá publikace je rozdělena do kapitol a tabulek, které jsou jednotlivě indexovány a odkazovány podle zemí nebo proměnných.
Mezi výhody předplatného OECD iLibrary patří:
přístup k veškerému obsahu knihovny OECD iLibrary nebo k předplacenému balíčku,
možnost stahování dokumentů ve formátech PDF, XLS, EPUB and MP3,
technická a zákaznická podpora,
nový nástroj pro vyhledávání obsahu (Research Assistant),
přidání firemního loga pro instituce,
a další (viz OECD, 2023).
Celosvětově má stránku OECD iLibrary předplacenou 2 500 institucí s více než 500 000 uživateli a je dostupná ve více než 100 zemí. Využívají ji především univerzity, výzkumné organizace, knihovny, podniky, právní a finanční služby, vlády, veřejná správa ad (OECD iLibrary, 2023a).
Struktura zdroje a typologie datasetu
Jak bylo již zmíněno v úvodním představení, OECD iLibrary je centrální informační platformou OECD. Poskytuje uživatelům přístup do celkového počtu 44 databází a rovněž ke všem reportům, dokumentům, elektronickým knihám a časopisům vydávaným OECD.
Každým rokem se na web OECD iLibrary publikuje kolem 500 nových titulů. K listopadu 2023 je na stránce přes 18 000 tisíc elektronických knih, 100 000 kapitol, 300 000 tabulek a grafů, 190 podcastů, 2 500 článků a dalších. Celkem se zde nachází kolem 7 miliard datových bodů v celkem 44 databázích (OECD iLibrary, 2023a).
Knihy
Knihy publikované na OECD iLibrary lze filtrovat na základě několika kritérií (tématu, země, roku atd.). U každého titulu je uveden základní popis knihy, rok vydání, počet stran, jazyk, DOI adresa, autor, obsah a názvy jednotlivých kapitol a další.
Odborné články
Sekce s odbornými články nabízí podobné funkce jako knižní sekce. Mimo to, že lze články filtrovat na základě jejich názvu, roku vydání, jazyka a země, který se článek týká, je zde i možnost nahlédnout do různých kategorií publikovaných článků: jedná se jednak o odborné časopisy, ve kterých jsou různé články vydávány; dále o periodika neboli časopisy/noviny, zejména na vážné téma, které jsou publikovány na pravidelné bázi (Cambridge dictionary, 2023a); a pracovní a politické dokumenty (tzv. Working and Political papers), což jsou zprávy, které sledují konkrétní problém nebo situaci většinou s cílem navrhnout doporučení na zlepšení (Cambridge dictionary, 2023b).
Konkrétní odborný článek po rozkliknutí opět obsahuje základní informace, jako je abstrakt, jazyk textu, klíčová slova, JEL klasifikaci, rok vydání, počet stran, autory a DOI adresu.
Mimo to má uživatel u každého článku i knihy možnost vytvořit automatickou citaci po stisknutí tlačítka „CITE THIS PUBLICATION/PAPER“, kterou si dále může exportovat do citačních softwarů, jako je například EndNote, Zotero nebo BibTeX.
Data
OECD iLibrary nabízí rozmanité datasety, které především zahrnují ekonomická, sociální a enviromentální data. Z velké části jsou data poté prezentována v podobě tabulek, grafů a textových dokumentů. Na platformě se nachází historické ale i velmi aktuální data sety, což nabízí uživatelům možnost sledovat dlouhodobé trendy a vývoj. Jednotlivé data sety lze nalézt pod záložkou „Statistics“. Data lze bezplatně stáhnout v podobě excelovského souboru, csv, PC-axis, Developer API nebo XML.
Nicméně je zde důležité zmínit je, že OECD iLibrary se primárně nezabývá poskytováním dat pro další analýzy. Od toho existuje stránka s názvem OECD Data (2023).
Podcasty
Nově začalo OECD iLibrary zveřejňovat i své podcasty, ke kterým se uživatel může lehce dostat v záložce Podcasts. Podcasty jsou veřejně dostupné ve formátu MP3 a pro uživatele s předplaceným obsahem i ve formátu PDF.
Příklady využití
Příkladů využití obsahu na OECD iLibrary je spoustu. První doporučenou oblastí, pro kterou může být OECD iLibrary vhodným zdrojem, je akademický výzkum, který vyžaduje kvalitní a důvěryhodné zdroje. Analýza a citace dat a zpráv zde publikovaných pozvedne kvalitu vědeckých prací a vytvoří tak silný základ, o který se práce mohou opírat.
Další z oblastí je bezesporu podniková stránka. Podniky mohou využívat různé OECD statistiky a analýzy z ekonomických zpráv pro jejich další rozhodování, tvorbu business strategií a přizpůsobovat se tak trendům, které jsou v rámce OECD iLibrary identifikovány.
Nesmíme opomenout také sféru vládních politik, které jsou vyzývány k tomu sledovat zde mezinárodní trendy a doporučení OECD, které jim pak nadále pomáhají v tvorbě efektivních a udržitelných politik.
Obsah OECD iLibrary je vhodným také pro žurnalistiku jakožto kvalitní zdroj informací a statistik pro psaní informovaných článků o mezinárodních tématech.
Závěr
Informační zdroj OECD iLibrary hraje klíčovou roli v poskytování odborného obsahu v oblasti ekonomie, politiky a vědy. Uživatelé mohou využívat různé formy přístupu k této platformě, včetně bezplatného prohlížení a čtení některých publikací a placeného předplatného s neomezeným přístupem k veškerému obsahu, který navíc nabízí uživatelům i rozsáhlé výhody.
Platforma ulehčuje svým uživatelům vyhledávání obsahu pomocí jednoduchého i pokročilého vyhledávacího nástroje, které umožňují efektivní a přesné vyhledávání konkrétních témat. Výběr podle předem daných kategorií (země, téma, katalog) pomůže uživateli se na stránce zorientovat a uvede ho tak do různých témat, které OECD iLibrary nabízí.
OECD iLibrary slouží jako důležitý zdroj informací pro různé sféry a se stala nepostradatelným nástrojem v oblasti akademického výzkumu, tvorbě business strategií a formování efektivních vládních politik. Celkově lze říci, že OECD iLibrary přináší širokou škálu odborných a velmi aktuálních informací, což ocení především ti čtenáři, kteří hledají kvalitní a důvěryhodný obsah v oblasti mezinárodní spolupráce a rozvoje.
V neklidných vodách dnešního trhu Competitive Intelligence (CI) neboli konkurenční zpravodajství představuje klíčový prvek moderního podnikání, který firmám umožňuje efektivně monitorovat a analyzovat tržní prostředí, identifikovat příležitosti a hrozby a strategicky se rozhodovat na základě informací o konkurenci.
21. století sebou přineslo mnohé změny jak v lidském chování, tak ve změně stavu a fungovaní společnosti jako takové. Vytváření nových a zdokonalování stávajících technologií dospělo do bodu, kdy hovoříme o třetí průmyslové revoluci, také přezdívané jako digitální revoluce. Tato situace sice začíná již od druhé poloviny 20. století, nicméně k největšímu rozšíření mezi běžné obyvatelstvo došlo až na začátku 21. století (What is the digital revolution, 2023). V dnešní době má přístup k internetu přes 63% celé lidské populace a až 91 % lidí má k dispozici mobilní zařízení (TURNER, Ash, 2023). Tento poznatek je velice zásadní, jelikož digitální technologie, a jejich využívání běžnou populací, urychlují proces globalizace. Globalizace se sebou přináší i růst konkurence a zároveň potřebnost informací, které hrají klíčovou roli pro vznik konkurenčních výhod a celkovému zajištění přežití firmy na trhu.
CI je systematický proces shromažďování, analýzy a interpretace informací o konkurentech, trhu a dalších relevantních faktorech, které ovlivňují jejich podnikání. Implementace a využívání CI však přichází i s mnoha výzvami. Častokrát je nutno se zabývat složitým sběrem dat, jejich správné interpretaci nebo také ochrana důvěrných a citlivých poznatků, tak zároveň i výzvami etického charakteru. Takovými výzvami mohou být respektování soukromí, dodržování zákonů a morální aspekty získávání a používání informací.
CI musí být prováděna zodpovědně a eticky, s respektem k platným zákonům, soukromí a morálním principům. Pouze tak může CI sloužit jako skutečný kompas k dosažení trvalé konkurenční výhody a budování vzkvétajícího byznysu. Cílem této eseje je poskytnout přehled o problematice CI a nabídnout pohled na její využití v praxi.
Definice Competitive Intelligence
Existuje několik různých definic CI, ale všechny se shodují na tom, že jde o systematický přístup k získávání relevantních dat a jejich transformaci na užitečné informace. Níže je uvedena jedna z nich.
„…proces etického získávání, analýzy a šíření přesných, konkrétních, nadčasových a předvídatelných informací v oblasti předmětu podnikání, konkurence a organizace samotné …“ (Fleisher, Bensoussan, 2002)
Díky českému překladu, který zní „konkurenční zpravodajství“ může na první pohled problematika CI vyvolávat v lidech vcelku zavádějící pocity, jelikož lze tento pojem vcelku snadno v mysli zúčastněných zaměnit za termín „konkurenční špionáž“, která však není legislativou povolena a tudíž do tématu CI zásadně nepatří. (Bartes, 2022). CI je na rozdíl od špionáže založeno na legálních a etických metodách získávání informací, jako jsou analýzy veřejně dostupných zdrojů, průzkumy trhu, a sledování trendů v odvětví. Tento proces zahrnuje sběr dat, jejich následnou analýzu a interpretaci za účelem vytvoření strategických doporučení, která mohou organizacím pomoci při rozhodování a plánování. (Bartes, 2012)
Dle Bartese je důležitou součástí CI je tedy nejen samotné získávání dat, ale také schopnost tyto data správně analyzovat a využít. CI poskytuje firmám hlubší vhled do tržního prostředí a konkurenční situace, což jim umožňuje lépe se připravit na potenciální hrozby a efektivněji využít příležitostí. Klíčovým aspektem CI je její proaktivní charakter – nejde jen o reakci na současné tržní podmínky, ale také o předvídání budoucích trendů a vývojů, což umožňuje firmám zůstat krok před konkurencí.
Ve světě, kde je informace klíčem k úspěchu, se schopnost efektivně využívat CI stává stále důležitější. Firmy, které dokáží úspěšně implementovat CI do svých strategií, získávají významnou konkurenční výhodu, která jim umožňuje nejen přežít, ale i prosperovat v dnešním dynamickém tržním prostředí.
CI vs BI
Kromě pojmu Competitive intelligence se v praxi setkáváme také s pojmem „Business Intelligence“. Tyto pojmy mohou být laickou veřejností často zaměňovány. Zatímco CI se zaměřuje na získávání a analýzu externích informací o konkurenčním prostředí, trendech v odvětví a trhu jako celku, Business intelligence (BI) se zaměřuje na analýzu interních dat organizace. BI využívá technologie, aplikace a procesy k shromažďování, integraci, analýze a prezentaci obchodních informací z interních zdrojů, jako jsou prodejní data, finanční záznamy a provozní data. Hlavním cílem BI je zlepšit provozní efektivitu, optimalizovat procesy a podporovat taktické a strategické rozhodování na základě přesných a aktuálních interních dat. BI nástroje a systémy pomáhají firmám identifikovat vzory, trendy a korelace v jejich vlastních datech, což umožňuje lépe porozumět výkonnosti podniku a přijímat informovaná rozhodnutí. (Skyrius, 2021)
I když se CI a BI oba zaměřují na poskytování informací pro podporu rozhodovacích procesů, existuje mezi nimi zásadní rozdíl ve směru jejich zaměření. CI se specializuje na analýzu externího prostředí a konkurenčních faktorů, zatímco BI se soustředí na interní operace a data uvnitř organizace. Společným rysem obou přístupů je silný důraz na rozhodování založené na datech a snaha o dosažení konkurenční výhody. Firmy, které efektivně integrují CI a BI, získávají komplexní a ucelený pohled na tržní prostředí i svou vlastní výkonnost. Tato kombinace jim umožňuje lépe reagovat na výzvy a využívat dostupné příležitosti k dosažení strategických cílů. (Bartes, 2012)
Valná většina expertů a autorů, zabývajících se tématem CI se shoduje na faktu, že se tento cyklus dá rozdělit do 5, po sobě následujících, fází, viz obrázek níže.
Obrázek č.1 – Fáze procesu Competitive Intelligence
Zdroj: Thandra Consulting (2021)
Abychom mohli celý proces CI lépe pochopit je potřeba podívat se na každou z pěti fází ve větším detailu.
Jedná se o první a úvodní fázi celého procesu, při které je pro úspěšné dokončení celého procesu důležité zapojit všechny klíčové zúčastněné strany, případně zástupce instituce tak, aby byly stanoveny cíle, kterých se společnými silami budou snažit pomocí projektu dosáhnout.
Počátkem této fáze je nutné na základě rozhovoru pracovníků instituce, zabývajícími se oblastí CI, s managementem a zadavateli úkolu dosáhnout vhodného zhodnocení současné situace a zároveň v neposlední řadě definovat zadaný úkol. Všem osobám, zainteresovaným v tomto projektu, musí být známa forma zpravodajství, předmět zpravodajství a také komu je výsledek této analýzy určen. Důkladná příprava a jasná komunikace s vedením a dalšími zúčastněnými stranami zajišťuje, že celý proces bude probíhat hladce a efektivně. Zároveň je kladen důraz na to, aby tým zpravodajců byl schopen se rychle adaptovat na změny a přizpůsobovat svůj postup aktuálním potřebám. (Molnár, 2009)
Fáze sběru dat
Ve druhé fázi se tým zpravodajců zaměří na získání relevantních informací a dat z dostupných zdrojů. Během této fáze však přichází v potaz i mnoho překážek, kterými jsou čas, finance a etika, z tohoto důvodu je důležité vědět, co má být výsledkem analýzi, viz předchozí kapitola. Co se sběru konkrétních dat týče, je možné je sbírat vrámci organizace, například v marketingovém nebo strategickém oddělení, technických a výzkumných útvarech. Alternativně se také může zvážit nákup dat z externích zdrojů. (Molnár, 2009)
Fáze zpracování dat
V této fázi dochází k zpracování dat, formou jejich validace a celkového hodnocení shromážděných dat a informací tak, aby byla potvrzena jejich užitečnost a relevance, což je předpokladem pro následnou analýzu. Přesnost zpracování závisí na typu shromážděných dat nebo informací a na typu dostupného zpracovatelského systému. Například požadavky na zpracování dat pro využití pro korelace se liší od dat získaných z webových stránek ve srovnání s informacemi z diskuzí na sociálních sítích.
Důležitým krokem je také odstraněním „šumu“, neboli nepřesností v datech. Po úpravě surových dat se mohou odborníci na zpravodajství zaměřit na hodnocení, analýzu a interpretaci dat tak, aby vytvořili konečný produkt – hodnotnou informaci. Nezpracovaná a „surová“ data jsou k podpoře rozhodovacích procesů a případného strategického rozhodování do budoucna nepoužitelné, proto tento krok nesmí být opominut v žádném případu použití CI.
Tato fáze zahrnuje transformaci získaných dat do ucelených informací. Prostřednictvím hodnocení, analýzy a interpretace analytici CI vytvoří informace, které jsou jednotného kontextu, pochopitelné a odpovídají na požadavkům, definovaným v první fázi, čímž mohou posloužit k usnadnění rozhodovacích procesů, což je ostatně i smysl celého tohoto procesu.
Klíčovými faktory, které jsou v rámci této fáze hodnoceny jsou relevance, přesnost a úplnost při uspokojování definovaného požadavku. Kontrola těchto faktorů zajišťuje, že výsledné zpravodajství nebude pouze zajímavé, ale bude i dostatečně přesvědčivé k tomu, aby vyvolalo konkrétní akci. Je tedy nezbytné zajistit, nejen relevanci informací, ale také přesnost a úplnost, aby získané informace mohly efektivně podporovat rozhodování a strategické plánování v budoucnu. (Molnár, 2009)
Poslední fáze se zaměřuje a předání závěrečné zprávy managementu nebo komukoli, kdo si tuto analýzu objednal. Molnár (2012) uvádí, že zpravodajský výsledek musí mít využitelný obsah, srozumitelnou formu a musí být k dispozici ve správný čas. Tento požadavek splňuje tzv. pravidlo čtyř „R“: správný čas, správná kvalita, správné místo a správný produkt. Obsah produktu by měl naplňovat požadavky zpravodajského pentagramu – co (událost), kde (objekt), kdy (čas), proč (důvod) a jak (způsob).
Distribuce finálních informací může být odlišná s ohledem na jejich důvěrnost. Konečná informace totiž může obsahovat i citlivá témata nebo poznatky, jako jsou rozhovory, setkání manažerů, e-mail nebo v některých případech formou tištěných dokumentů. Podle Molnára (2012) je ideálním způsobem sdílení informací rozhovor vedený mezi analytikem CI a příslušným manažerem. Klíčovým faktorem při sdílení tohoto typu informací je bezpečnost, která je důležitá z důvodu prevence úniku informací. (Molnár, 2012).
Cyklus CI je kontinuální proces, který končí zpětnou vazbou od zadavatele ohledně hodnoty produktu. Pro jeho úspěšnost je důležité mít správně nastavené procesy, povinnosti a kompetence. Pokud daná instituce chce dosáhnout úspěšných výsledků v oblasti CI, pak by se měla řídit touto metodikou.
Výzvy spojené s Competitive intelligence
V první kapitole této eseje byla mimo jiné věnována popisu cyklu CI. S implementací celého tohoto cyklu přicházejí i mnohé výzvy, ať už problémy s managementem v definování správných požadavků, legislativou, technologickým stavem vybavení společnosti, personální, tak i výzvy etické, který se věnuje kapitola 3. (Budilová, 2008)
K jedné z technických výzev patří přesnost a spolehlivost datových zdrojů. Najít data, případně informace, který splňují to, že budou správná a přesná je pro profesionály, zabývají se problematikou CI velkou výzvou. Jedním z možných řešení je sledování kompletní digitální stopy každého subjektu, který je faktorem v konkrétní analýze CI. To by se dalo zařídit použitím webscrapingu, či jiného automatizovaného nástroje. S touto problematikou se samozřejmě pojí i skutečnost, jestli jsou získaná data aktuální. I v současné době je získávání real-time dat velice náročné jak časově, tak nákladově.
Pokud se však podaří všechny tyto překážky překonat a z dostupných dat vydolovat potřebné informace, může být také náročná vůbec interpretace výsledků správným zainteresovaným osobám. Tím je myšlena špatná dostupnost výstupů CI nebo špatně nastavené komunikační procesy v rámci společnosti. Informace zjištěné procesem CI je nutno sdílet pravidelně v častých intervalech, čímž by bylo možné tomuto problému předejít. (Mirman 2019)
Kromě technologických výzev však existují mimo jiné i výzvy spojené se zajištěním souladu s právními standardy, jako jsou CCPA a GDPR, při procesu sběru a využívání dat o konkurenci je zásadním aspektem. Dodržování regulací je velmi důležité pro udržování dobré jméno organizace a zároveň prevenci právních problémů. Kvůli různorodosti zákonů a předpisů v různých jurisdikcích je tato výzva velice složitá a časově náročná, jelikož je zapotřebí zajistit kvalitní právní tým v rámci organizace s dostatečnými znalostmi a schopností průběžného sledování dění.
V neposlední řadě je také nutno zvážit výzvu zakomponování výstupů CI do rozhodovacích procesů společnosti. Efektivní komunikace a spolupráce v rámci organizace je klíčová, jelikož CI má hodnotu jen v případě, kdy je efektivně zakomponováno do rozhodovacích procesů organizace. K překonání této výzvy je nutné, aby organizace byly schopny a ochotny organizovat školení zaměstnanců, na kterých by se naučili komunikovat na úrovni a také základy data-driven rozhodování, které je v dnešní době jedním z nejdůležitějších faktorů k udržení konkurenceschopnosti společnosti. (Javaid, 2024)
Etika Competitive intelligence
Competitive intelligence se, jak bylo již mnohokrát zmíněno často zaměňuje za obchodní špionáž nebo jiný, jí podobný, nelegální druh špionáže. Tato představa je však mylná, jelikož se odborníci, zabývající se tématem CI zavazují k používání pouze takových informací, které byly získány legitimní cestou. Aby se činnost dala označit pojmem „Competitive intelligenceů, musí se jednat o činnost etickou, legální a legitimní.
V tomto tématu je jedním z hlavních problémů přirozeně tenká hranice mezi tím, co je možné považovat za etické a co už ne. Lidé mají své subjektivní názory a postoje, a proto může mít tuto hranici každý jedinec nastavenou jinak. Rozdíly v pohledu na etiku se mohou lišit i mezi různými kulturami a národnostmi. Různé kulturní skupiny mohou mít jiné vnímání toho, co je špatné nebo co je správné.
Aktivity jako korupce za účelem získání informací, vydírání, personifikace jiné osoby, fyzické či digitální odcizení dokumentů a v neposlední řadě také odposlouchávání osob je považovány za neetické a rovněž nelegální. Na druhou stranu mezi metody etické a legální je zahrnováno využívání informačních zdrojů, které jsou veřejné a dostupné, často i formou otevřených dat, zaměstnávání odborníků udržování plodných smluvních vztahů a spoluprací. (Budilová, 2008).
Navíc je zde komplikovaný vztah mezi etikou a legalitou, často se říká, že „co je legální, není nutně etické“. Je možné, že se specialista CI dostane do situace, ve které se bude potýkat s morálním dilematem. V případě, kdy si specialista není si jistý korektním postupem, je vhodné daný problém konzultovat se svými kolegy specialisty, případně i s právním oddělením společnosti (Fuld, 1995).
Otázkou etiky CI se zabývá globální nezisková organizace „Strategic and Competitive Intelligence Professionals“, která sdružuje profesionály, kteří se tématem CI zabývají. Jejím cílem je podporovat profesní růst svých členů prostřednictvím vzdělávacích programů, výměny znalostí a osvědčených postupů. Tato organizace zároveň vytvořila vlastní etický kodex v návaznosti na téma CI, který zavazuje členy této organizace k etickému chování. Tento kodex obsahuje následující zásady:
Neustále pracovat na zvyšování uznání a respektu profese
Dodržovat všechny příslušné mezinárodní i lokální zákony
Při rozhovorech být vždy transparentní a poskytnout pravdivé informace o své osobě a organizaci
Vyvarovat se situací, které by mohly vést ke střetu zájmů
Poskytovat doporučení a závěry, které jsou čestné a realistické
Propagovat tento etický kodex jak ve vlastní organizaci, tak mezi kolegy v oboru
Zůstat loajální ke své společnosti a důsledně dodržovat její politiku, cíle a směrnice
(SCIP, 2024)
Každý profesionál, zabývající se tématem CI, který se chce angažovat v organizaci SCIP by se měl řídít tímto kodexem. Dodržování tohoto kodexu je prospěšné pro dlouhodobý úspěch a vyšší uplatnění CI, jelikož nabádá k jednání s ohledem na odpovědnost, transparentnost a integritu, což pomáhá jak odborníkům v budování důvěry mezi sebou nebo svými klienty, tak oboru jako takovému.
Kodex organizace SCIP však není jediný, který se tohoto tématu týká. Existuje společnost „Association of independent information professionals“ (AIIP), která podobně jako organizace SCIP vytvořila vlastní kodex, který se však vztahuje na etické a profesionální standardy pro odborníky v oblasti informačních služeb, který je v okruhu obdorníků označován zkratkou „ICT“, jejíž význam je „Information and communication technology“. Oby tyto kodexy mají mnoho společných znaků. Níže je uveden etický kodex společnosti AIIP:
Udržovat a zlepšovat dobré jméno profese a dodržovat zásady čestnosti, kompetence a důvěrnosti
Poskytovat klientům co nejaktuálnější a nejpřesnější informace, s ohledem na dostupné finanční a časové možnosti
Pomáhat klientům pochopit spolehlivost použitých zdrojů
Přijímat pouze ty projekty, které jsou legální a nepoškozují naši profesi
Zachovávat důvěrnost informací klienta
Respektovat práva duševního vlastnictví
Dodržovat licenční smlouvy
Informovat klienty o jejich povinnostech v oblasti duševního vlastnictví a licenčních smluv
Udržovat profesionální vztahy s knihovnami a ctít pravidla přístupu k nim
Zajišťovat, že zaměstnanci společnosti budou tento kodex dodržovat
(AIIP, 2024)
Ačkoli se tyto kodexy mohou na první pohled jevit v mnohém odlišné, oba prosazují tu stejnou myšlenku, kterou je udržování morálky a neporušování zákonů a legislativy.
Není však vzácným pozorováním to, že si některé společnosti vytvářejí vlastní etické kodexy, jejichž dodržování následně pečlivě sledují. Dodržování kodexů, které jsou správně nastavené je kritickým faktorem pro rozvoj oboru Competitive intelligence a proto je jejich existence více než vhodná.
Závěr
Competitive Intelligence představuje v dnešním dynamickém tržním prostředí nezbytný nástroj pro udržení a posílení konkurenční výhody. Tato práce popisuje, komplexní proces sběru, analýzy a interpretace informací o konkurentech a trhu, což umožňuje firmám lépe reagovat na příležitosti a hrozby. Přestože CI nabízí značné výhody, její implementace přináší řadu výzev, které je třeba překonat, aby byla efektivní a etická, což bylo diskutováno v kapitole 3.
Ovládnutí konkurenčního zpravodajství je klíčové pro organizace, které chtějí zůstat v dnešním konkurenčním prostředí napřed. Překonáním výzev mohou firmy využít sílu CI k informovanému strategickému rozhodování, využívání nově se objevujících trendů a příležitostí a předstihnutí svých konkurentů.
Implementací poznatků a doporučení uvedených v této práci můžou organizace efektivně překonávat překážky spojené s CI, což může výrazně pomoci k jejich dlouhodobému úspěchu. Důraz na přesnost, aktuálnost a etiku při sběru a analýze dat, stejně jako na efektivní komunikaci a spolupráci napříč organizací, umožní firmám nejen reagovat na změny, ale také je proaktivně předvídat a využívat. Silná firemní kultura založená na datech a neustálém zlepšování pak zajistí, že konkurenční zpravodajství bude pevně zakotveno v rozhodovacích procesech a strategiích firmy, čímž se posílí její konkurenceschopnost a udržitelnost na trhu.
Tato práce má také svým tématem přispět ke zvýšení povědomí o tématu CI a rozšířit jej mezi širší masy.
Zdroje
AIIP. (2024): AIIP professional standards. In: AIIP – Association of independent information professionals [online]. [cit. 2024-05-29]. Dostupné z: https://aiip.org/About/Professional-Standards.
BARTES, František. (2012): Competitive intelligence: základ pro strategické rozhodování podniku. Ostrava: Key Publishing. ISBN 978-80-7418-113-9.
BARTES, František. (2022): Konkurenční zpravodajství: tvorba podkladů pro strategické rozhodování podniku. Praha: Grada Publishing. ISBN 978-80-271-3504-2.
BUDILOVÁ, Natálie. (2008): Competitive intelligence v podnikovém prostředí s důrazem na využití informačních technologií [online]. Praha [cit. 2024-05-29]. Dostupné z: https://is.cuni.cz/webapps/zzp/detail/58136/.
FLEISHER, Craig a BENSOUSSAN, Babette E. (2002): Strategic and competitive analysis. Upper Saddle River (NJ) : Prentice Hall. 457 s.
FULD, Leonard M. (1995): The new competitor intelligence: the complete resource for finding, analyzing, and using information about your competitors. New York: J. Wiley, 482 p. ISBN 04-715-8509-2.
SKYRIUS, Rimvydas. (2021): Business Intelligence – A Comprehensive Approach to Information Needs, Technologies and Culture. Online. ISBN 978-3-030-67032-0. [cit. 2024-05-29].
TURNER, Ash. (2023): How many smarthpones are in the world? In: Bankmycell.com [online], [cit. 24.05.2024]. Dostupné z: https://www.bankmycell.com/blog/how-many-phonesare-in-the-world
What is the digital revolution. (2023): In: MinnaLearn.com [online]. MinnaLearn. [cit. 24.05.2024]. Dostupné z: https://courses.minnalearn.com/en/courses/digital-revolution/thedigital-revolution/what-is-the-digital-revolution/
V posledních letech se umělá inteligence (AI) stává zásadním nástrojem ve farmaceutickém průmyslu, zejména ve výzkumu a vývoji nových léčiv. Tento článek se zaměřuje na aplikace AI ve světě psychedelik, které prochází renesancí díky možnostem léčby různých psychických poruch (chronická deprese, úzkostné poruchy, PTSD atp.).
Článek zkoumá, jak AI zefektivňuje procesy objevování a testování potenciálních terapeutických aplikací psychedelik pacientům, čímž urychluje výzkum v této oblasti. AI umožňuje rychlejší a přesnější analýzu dat, identifikaci bioaktivních sloučenin a optimalizaci klinických zkoušek, čímž se snižují náklady a čas potřebný k dosažení výsledků. Jsou zmíněny i příkladové studie, ve kterých byla AI využita.
Autorka dále diskutuje etické a právní výzvy spojené s používáním AI v tomto kontextu a zkoumá potenciální dopady na budoucí regulace a přijetí psychedelické terapie ve společnosti. Závěrem se zamýšlí nad budoucími směry výzkumu a možným dopadem AI na revoluci v terapeutickém využití psychedelik, která by mohla změnit moderní psychiatrii.
Pro zkoumání informací o farmaceutických či zdravotnických výzkumech je zásadní využívat pouze evidence based zdroje, níže je několik zdrojů, kde jsem vyhledávala informace pro tuto práci:
PubMed – Rozsáhlá databáze recenzovaných biomedicínských studií a literatury.
ScienceDirect – Portál poskytující přístup k vědeckým článkům a knihám z různých oblastí vědy.
Google Scholar – Vyhledávač vědeckých studií a článků.
Academic Search Premier (EBSCO) – Multidisciplinární akademická databáze poskytující plnotextové články.
PsycINFO (APA) – Databáze zaměřená na literaturu v oblasti psychologie a souvisejících disciplín.
Zdrojů, kde vyhledávat evidence based informace o zdravotnictví a farmacii, je větší množství, zmiňuji pouze mnou vybrané, kde jsem nalezla dostatek informací a jejichž zdroje patří mezi uznávané a respektované.
Úvod
Představení tématu a významu výzkumu psychedelik
V posledních desetiletích se psychedelika, dlouho obestřená kontroverzí, znovu objevila ve vědecké komunitě jako zásadní nástroj pro léčbu různých psychických poruch. Zároveň s tím, jak pokroky v technologii umožňují hlubší a rychlejší analýzu složitých dat, se AI stává klíčovým prvkem ve farmaceutickém průmyslu. Tato kombinace může vést k novým, účinnějším terapeutickým postupům.
Psychedelika, jako jsou LSD, psilocybin, a MDMA, byla tradičně spojována s protikulturním hnutím 60. let 20. století, ale jejich kořeny v terapeutickém využití sahají daleko hlouběji do historie 10. Ve 21. století zažíváme renesanci vědeckého zájmu o psychedelika, čemuž napomáhá jejich potenciál v léčbě takových stavů jako jsou chronická deprese, úzkostné poruchy, PTSD, poruchy příjmu potravy a dokonce i závislosti. Tento obnovený zájem je podpořen množstvím vědeckých studií, které ukazují na jejich vysoký terapeutický potenciál při správném využití.
Zdroj fotografie: https://en.wikipedia.org/wiki/Psilocybin_mushroom
Krátký přehled historie využívání psychedelik a jejich současný vědecký a terapeutický potenciál
Psychedelika byla tradičně využívána v rituálních a léčebných kontextech po tisíce let, od domorodých obřadů v Amazonii po rituály starověkého Řecka. V moderní době byl vědecký výzkum psychedelik započat v 50. letech 20. století, ale byl brzy zastaven kvůli politickým a sociálním tlakům. V poslední době jsou psychedelika předmětem zájmu pro jejich potenciál „resetovat“ mysl a poskytnout značné úlevy u některých pacientů, u kterých tradiční léčba selhává. Vědecké studie naznačují, že psychedelika mohou přinést dlouhodobé zlepšení u pacientů s vážnými psychickými stavy.
Role AI ve farmaceutickém průmyslu
AI začíná hrát zásadní roli ve výzkumu a vývoji v farmaceutickém průmyslu, kde její schopnosti v analýze dat, předpovědi výsledků a optimalizaci procesů výrazně zvyšují efektivitu a snižují náklady. AI může analýzovat obrovské množství dat rychleji než kdykoli předtím, identifikovat vzory, které by lidskému oku mohly uniknout, a předpovídat výsledky s vysokou přesností. V kontextu psychedelik může AI pomoci určit, které kombinace látek a dávkování jsou nejefektivnější pro konkrétní poruchy, což značně zjednodušuje a zrychluje klinické testování a vývoj nových terapií. Například, tradiční vývoj léčiva může trvat přes deset let a stát více než miliardu dolarů, ale s pomocí AI může být tento proces značně urychlen a zefektivněn.
Metody AI používané ve výzkumu léčiv
Ve výzkumu léčiv jsou dnes stále častěji využívány různé metody AI, včetně strojového učení a neuronových sítí. Strojové učení umožňuje modelům „učit se“ z obrovských datasetů bez explicitního programování. Tyto modely mohou předpovídat, které chemické sloučeniny by mohly být účinné proti určitým nemocem na základě předchozích vzorů a výsledků. Neuronové sítě, jsou pak schopné zpracovávat a analyzovat data na ještě mnohem hlubší úrovni, což je užitečné pro identifikaci složitých vzorů v datech, které by mohly naznačovat nové terapeutické cesty nebo nežádoucí interakce léčiv.
Jedním z příkladů použití AI je její aplikace v tzv. „in silico“ farmakologii, kde počítačové modely simulují biologické procesy, aby předpověděly, jak různé sloučeniny ovlivní lidské tělo. Toto umožňuje farmaceutickým firmám provádět první kroky testování virtuálně, což snižuje potřebu nákladného a časově náročného klinického testování.
Dalším možným významným přínosem je využití AI pro personalizovanou medicínu. AI modely mohou analyzovat genetické, environmentální a životní informace jednotlivých pacientů, aby navrhly léčebné režimy, které jsou specificky přizpůsobené jejich unikátním potřebám a biologickým profilům. Tato personalizace nejenže zvyšuje efektivitu léčby, ale také minimalizuje riziko vedlejších účinků.
Aplikace umělé inteligence v psychedelickém výzkumu
Identifikace terapeutických cílů pomocí AI
AI má schopnost zpracovávat a analyzovat obrovské množství biologických dat, což umožňuje vědcům lépe porozumět mechanismům, jakými psychedelika ovlivňují lidský mozek. Techniky strojového učení se využívají k modelování neuronových cest a interakcí, které psychedelika stimulují nebo inhibují. Taková analýza pomáhá určit, které neurotransmiterové systémy nebo specifické mozkové oblasti mohou být cíleny pro léčbu určitých psychických poruch. Například, AI může identifikovat, že stimulace serotoninového receptoru 5-HT2A může mít potenciální terapeutický účinek pro pacienty trpící těžkou depresí.
Optimalizace dávkování a kombinací látek: V jedné studii využili výzkumníci AI k analýze dat z předchozích klinických zkoušek psychedelik. Modely strojového učení dokázaly předpovědět optimální dávkování a kombinace psychedelických látek pro zvýšení účinnosti a minimalizaci vedlejších účinků, což výrazně zrychlilo fáze testování a vývoje.
Predikce účinků na nové poruchy: Další studie se zaměřila na využití AI k predikci potenciální účinnosti psilocybinu v léčbě poruch jako je obsedantně-kompulzivní porucha (OCD). Neuronové sítě byly naprogramovány k vyhodnocení reakcí pacientů na léčbu a určení možných terapeutických účinků na tuto konkrétní poruchu, což vedlo k rychlejšímu a cílenějšímu vývoji léčebných protokolů.
Analýza mozkové aktivity: Využití AI pro analýzu obrazových dat získaných z MRI a PET skenů umožňuje vědcům hlubší porozumění tomu, jak psychedelika ovlivňují mozkovou aktivitu. Modely AI mohou identifikovat specifické vzory aktivace, které korelují s terapeutickými efekty, což umožňuje lepší plánování léčebných intervencí.
2 konkrétní případové studie: Využití AI v psychedelickém výzkumu
Následující část poskytuje detailní analýzu dvou případových studií, kde byla AI úspěšně využita k předpovídání účinnosti a bezpečnosti psychedelických léčiv. Tyto studie ilustrují potenciál AI ve zlepšování výzkumných metod a klinických aplikací v oblasti psychedelické terapie.
Studie 1: Predikce účinnosti psilocybinu u pacientů s depresemi
Pozadí: Jedna z předních univerzitních výzkumných skupin se zaměřila na využití strojového učení k analýze dat z klinických zkoušek psilocybinu pro léčbu těžké deprese. Cílem bylo identifikovat biomarkery a mozkové vzory, které předpovídají pozitivní odpověď pacientů na léčbu.
Metodika: Využití AI zahrnovalo zpracování dat z EEG a MRI skenů před a po podání psilocybinu. Algoritmy strojového učení byly trénovány, aby hledaly korelace mezi specifickými vzory neuronové aktivace a klinickými výsledky léčby. Tyto modely byly dále validovány prostřednictvím křížové validace na nezávislých datech.
Výsledky: Modely byly schopné s vysokou přesností predikovat, který z pacientů bude na léčbu psilocybinem reagovat pozitivně. Nejúspěšnější bylo identifikování aktivace určitých oblastí mozku spojených s emocionální regulací.
Význam pro budoucí výzkum a klinické aplikace: Tato studie ukazuje, jak AI může pomoci personalizovat léčbu psychedeliky tím, že předem identifikuje pacienty, kteří z ní pravděpodobně budou mít největší prospěch. To nejen zvyšuje efektivitu léčby, ale také snižuje rizika a vedlejší účinky spojené s neúčinnou léčbou.
Studie 2: Vylepšení bezpečnostního profilu MDMA pro léčbu PTSD
Pozadí: Výzkumný tým z farmaceutické společnosti implementoval neuronové sítě k predikci bezpečnostních profilů MDMA při léčbě posttraumatické stresové poruchy (PTSD). Cílem bylo přesněji určit optimální dávkovací režimy a minimalizovat potenciální vedlejší účinky.
Metodika: Algoritmystrojového učení analyzovaly data z klinických studií a pacientských záznamů, zahrnujících fyziologické odpovědi na různé dávky MDMA. AI modely rovněž zohledňovaly demografické a genetické faktory, které mohou ovlivnit odpověď na léčbu.
Výsledky: Modely efektivně identifikovaly dávkovací schémata, která maximalizovala terapeutické účinky MDMA při minimalizaci rizik, jako je neurotoxicita nebo zvýšený krevní tlak.
Význam pro budoucí výzkum a klinické aplikace: Tato studie představuje značný pokrok v oblasti bezpečnosti léčby
Výzvy a etické otázky
Integrace AI do výzkumu psychedelik přináší mnoho příležitostí, avšak rovněž stojí před několika výzvami a etickými dilematy.
Technické a datové výzvy
Jednou z hlavních výzev při používání AI ve výzkumu psychedelik je získání kvalitních, relevantních a dostatečně rozsáhlých datových sad. Psychedelický výzkum často trpí nedostatkem velkých, standardizovaných a systemizovaných datových sad, což je nezbytné pro trénink efektivních AI modelů. Mnoho existujících studií je malých a heterogenních, s různorodými metodami a měřítky výsledků, což komplikuje integraci a analýzu dat.
Dalším technickým problémem je komplexita biologických a chemických procesů zapojených do interakcí psychedelik, které AI musí modelovat. Pochopení, jak psychedelika ovlivňují různé mozkové systémy a procesy, vyžaduje sofistikované modelování, které může přesahovat současné kapacity AI technologií.
Etické otázky
Používání AI v psychedelickém výzkumu přináší řadu etických otázek, a to zejména pokud jde o ochranu osobních a citlivých údajů. Vzhledem k tomu, že AI systémy vyžadují přístup k velkým množstvím osobních zdravotních údajů, je zásadní zajistit, že tyto informace jsou chráněny a správně zpracovány v souladu s příslušnými zákony o ochraně dat.
Dalším etickým aspektem je potenciální zneužití AI k předurčování nebo diskriminaci určitých pacientů v klinických zkouškách. Je důležité zajistit, aby AI systémy byly transparentní a auditovatelné, aby bylo možné verifikovat spravedlnost a objektivitu jejich rozhodnutí.
Regulace a veřejné vnímání
Regulace používání AI ve zdravotnictví, a zejména ve výzkumu psychedelik, je stále ve vývoji. Regulátoři se musí vyrovnat s potřebou podporovat inovace, zatímco zároveň chrání veřejné zdraví a osobní soukromí. Nejasnosti v regulaci mohou vést k váhání ve financování a adopci nových technologií v oblasti psychedelik.
Veřejné vnímání AI a psychedelik rovněž hraje zásadní roli. Vzhledem k historickému stigma spojenému s psychedelikami může být přijetí AI v této oblasti ovlivněno obavami o bezpečnost a etické využívání těchto technologií. Otevřená a upřímná komunikace o výhodách a rizicích, včetně jasných etických směrnic a průkazů o účinnosti, bude velmi důležitá pro získání veřejné důvěry a podpory.
Právní a regulační rámec
Výzkum psychedelik a jejich klinické aplikace jsou významně regulovány jak na národní, tak na mezinárodní úrovni. Využití AI v tomto kontextu přináší nové výzvy a možnosti, které mohou vyžadovat revizi stávajících právních a regulačních rámů. Tato část poskytuje přehled současných právních požadavků a diskutuje, jak by měly být legislativa a regulace adaptovány, aby lépe reflektovaly nové možnosti a rizika spojená s použitím AI ve výzkumu psychedelik.
Současný právní a regulační stav
V současnosti jsou psychedelika ve většině zemí regulována jako kontrolované látky, což znamená, že výzkum s nimi vyžaduje zvláštní povolení a je přísně monitorován regulačními úřady, jako je FDA v USA nebo EMA v Evropě. Tento režim často zahrnuje složité a časově náročné procesy schvalování, což může zpomalovat výzkumné a vývojové cykly.
Vliv umělé inteligence na regulační požadavky
Integrace AI do výzkumu psychedelik může zásadně změnit tyto procesy tím, že zrychlí identifikaci potenciálních léčivých cílů a optimalizaci dávkování, což může vést k rychlejším a efektivnějším klinickým zkouškám. V důsledku toho by regulační orgány mohly potřebovat aktualizovat své přístupy k hodnocení a schvalování studií, aby adekvátně zohlednily rychlost a sofistikovanost, kterou AI přináší.
Návrhy na adaptaci legislativy
Zahrnutí AI do hodnocení bezpečnosti: Legislativa by měla být adaptována tak, aby zahrnovala specifické protokoly pro hodnocení algoritmů AI používaných v klinických zkouškách. To zahrnuje auditovatelnost a transparentnost algoritmů, stejně jako postupy pro ověřování jejich bezpečnosti a účinnosti.
Zvýšení důrazu na ochranu dat: Vzhledem k velkému množství osobních a zdravotních údajů zpracovávaných AI systémy je nutné posílit legislativu v oblasti ochrany dat a soukromí. To znamená, že by měly být stanoveny striktnější pravidla pro zpracování a uchování zdravotních údajů, aby byla zajištěna jejich bezpečnost a důvěrnost.
Průběžné monitorování a evaluace: Regulace by měla zahrnovat mechanismy pro průběžné monitorování a evaluaci využívání AI, aby bylo možné rychle reagovat na jakékoliv problémy nebo nežádoucí efekty, které mohou vzniknout. Toto by mělo být kombinováno s flexibilními přístupy, které umožňují aktualizace a úpravy regulačních požadavků v reálném čase.
Dopady na terapeutické využití a společnost
AI má potenciál výrazně ovlivnit budoucí přijetí psychedelické terapie ve společnosti, stejně jako může změnit způsob, jakým je zdravotní péče a psychiatrie poskytována. Tato část se zabývá možnými dopady AI na terapeutické praxe a jejím širším sociálním vlivem.
Vliv na terapeutické praxe
Integrace AI do výzkumu a aplikace psychedelik může významně zlepšit přesnost a efektivitu terapeutických intervencí. AI může napomoci při personalizaci léčby tím, že na základě analýzy velkého množství dat určí nejefektivnější léčebné režimy pro jednotlivé pacienty. To znamená, že terapeuti budou moci lépe přizpůsobit léčbu specifickým potřebám pacienta, což může vést k lepším výsledkům a snížení vedlejších účinků.
AI také umožňuje vývoj nových terapeutických metod, jako je využití virtuální reality ve spojení s psychedeliky pro zvýšení jejich terapeutického účinku. Toto může otevřít nové cesty pro léčbu psychických poruch, které jsou v současné době špatně léčitelné.
Vliv na psychiatrii a zdravotní péči
Použití AI ve výzkumu a aplikaci psychedelik může také změnit základní paradigma v psychiatrii a širší zdravotní péči. Díky AI může dojít k rychlejšímu a přesnějšímu diagnostikování psychických poruch, což umožní rychlejší a cílenější zásah. Tímto způsobem může AI zvýšit celkovou dostupnost a kvalitu péče o duševní zdraví.
Dalším významným přínosem může být zlepšení monitorování účinnosti terapií v reálném čase, což umožní terapeutům lépe reagovat na potřeby pacientů během léčby. To může vést ke snížení recidiv a zlepšení dlouhodobých výsledků léčby.
Sociální dopady
Na sociální úrovni může rozšířené využití AI v psychedelické terapii přispět k destigmatizaci používání psychedelik v medicíně. Jak veřejnost, tak odborná komunita mohou pomocí transparentního a účinného využití AI lépe pochopit potenciál a bezpečnost psychedelické terapie. To může vést k širší akceptaci těchto metod jako legitimních a účinných způsobů léčby.
Zároveň je však důležité pečlivě sledovat a řídit možné etické a sociální rizika spojená s rychlým rozvojem AI a psychedelik. To zahrnuje otázky soukromí, zneužití dat a potenciální nespravedlnost v přístupu k těmto technologiím. Tyto výzvy vyžadují proaktivní přístup a pevné regulace, aby byly zajištěny pozitivní výsledky pro všechny členy společnosti.
Závěr
Tato esej prozkoumala několik důležitých aspektů využití AI ve výzkumu a vývoji psychedelických léčiv. Jak bylo zdůrazněno, AI má schopnost radikálně změnit metody výzkumu a terapeutické aplikace, což může zvýšit účinnost a bezpečnost psychedelických intervencí.
AI poskytuje významné výhody v rychlosti a přesnosti analýzy, identifikaci bioaktivních sloučenin a optimalizaci klinických zkoušek, což vede k snížení nákladů a zkrácení času potřebného pro výzkum a vývoj. Případové studie ilustrují, jak AI napomáhá při identifikaci terapeutických cílů a předpovídání účinnosti léčby, což umožňuje personalizaci terapií a snižuje riziko nežádoucích účinků. Navíc, esej zdůraznila výzvy a etické otázky spojené s integrací AI, včetně potřeby ochrany dat a transparentnosti systémů.
Vzhledem k rychlému pokroku v AI technologiích a jejich aplikacích v biomedicíně je pravděpodobné, že budoucí výzkum se zaměří na další zlepšení algoritmů pro přesnější modelování biologických procesů a interakcí v mozku. Rovněž je očekáván vývoj nových metod pro integraci AI do reálného klinického prostředí, což zahrnuje zlepšení virtuálních terapeutických prostředí a vývoj autonomních systémů pro monitorování a úpravu terapeutických režimů.
AI v psychedelickém výzkumu nejenže nabízí možnost zlepšit terapeutické metody, ale také má potenciál změnit veřejné vnímání psychedelik jako bezpečných a účinných léčebných nástrojů. Tato technologie může vést k větší destigmatizaci a akceptaci psychedelické terapie jako standardní léčebné metody, což by mohlo mít dalekosáhlé důsledky pro zdravotní péči, politiku a společenské normy.
Závěrem, integrace AI do psychedelického výzkumu představuje příležitost pro vědeckou komunitu a nabízí naději pro miliony pacientů po celém světě. Je však zásadní, aby se tento pokrok odehrával s pečlivou úvahou o etických, sociálních a právních aspektech.
Seznam literatury
Miotto, R., Wang, F., Wang, S., Jiang, X., & Dudley, J. T. (2018). Deep learning for healthcare: review, opportunities and challenges. Briefings in bioinformatics, 19(6), 1236-1246. Dostupné z: https://academic.oup.com/bib/article/19/6/1236/4028733
Ravi, D., Wong, C., Deligianni, F., Berthelot, M., Andreu-Perez, J., Lo, B., & Yang, G. Z. (2017). Deep learning for health informatics. IEEE journal of biomedical and health informatics, 21(1), 4-21. Dostupné z: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046417301128
Lyons, T. & Carhart-Harris, R. L. (2018). The Varieties of Psychedelic Experience and Their Therapeutic Potential. Journal of Psychopharmacology, 32(7), 725-738. Dostupné z: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29787256
Ross, S., et al. (2016). Rapid and sustained symptom reduction following psilocybin treatment for anxiety and depression in patients with life-threatening cancer: a randomized controlled trial. Psychopharmacology, 235(2), 459-466. Dostupné z: https://www.ebsco.com/products/research-databases/academic-search-premier
Pahnke, W. N., et al. (1970). LSD-assisted psychotherapy with terminal cancer patients. Current Psychiatric Therapies, 10, 144-152. Dostupné z: https://psycnet.apa.org/record/1970-03398-001
Už se vám stalo, že jste se vrátili na nějakou webovou stránkou za konkrétní informací, ale ta už tam nebyla? Nebo se jen zajímáte o to, jak vypadal některý z dnešních webových portálů v minulosti? S tím Vám pomůže stránka Archive.org, která provozuje službu Internet Archive Wayback Machine. Naleznete na ní opravdu velké množství webových stránek spolu s jejich historií, není to však jediné, co Archive.org nabízí.
Co je Archive.org
Archive.org je webový archiv, který uchovává a zpřístupňuje miliony digitálních materiálů, jako jsou knihy, webové stránky, fotografie, zvukové nahrávky, videa a další. Jedná se o neziskovou organizaci, která poskytuje přístup k informacím pro veřejnost. Archive.org je také domovem mnoha dalších webových služeb, včetně Open Library, Internet Archive a Public Library of Science.1
Archive.org je digitální knihovnou s historií (Otisk úvodní obrazovky)
Jak takový projekt vznikl? V roce 1996 ho založil Brewster Kahle na univerzitě v kalifornském Berkeley. Cíl autora bylo vybudování internetového archivu, kde by bylo možné zálohovat, v té době ještě příliš nerozšířený internet.
Sbírka dále rostla, a z projektu pro vědecké účely se během let stala obrovská databáze nejrůznějších druhů digitální obsahu. Dle autorů nyní databáze uchovává stovky miliard webů2, k 5. prosinci 2023 to dle informací na webu bylo přes 869 miliard webových stránek, 39 milionů knih, 256 000 koncertů nebo přes 2 miliony softwarových programů.3 O rozsáhlosti samotného projektu hovoří i velikost využitých úložných prostorů nazývaných Petabox – jedná se o čtyři data centra o celkové kapacitě 212 PetaBytů4 úložného prostoru! No není to opravdu ohromující množství?
Internet Archive Wayback Machine
Jednou z nejzajímavějších věcí, je již zmíněná možnost nahlédnout do historie bilionů stránek a to skrze archiv Wayback Machine, který je doslova strojem času.
Služba funguje jednoduše, po zadání webové adresy stránky se vám zobrazí časová osa, na které si můžete z výběru zvolit přesný den a čas, ve kterém stránku navštívíte. V archivu jsou záznamy od roku 1996! Podívejte se například na domovskou stránku Vysoké školy ekonomické z 18. ledna 1997.
Web VŠE 18.01.1997 – Archive.org
Nejedná se však o pasivní obrázek, můžete po stránce libovolně brouzdat, úplně všechny odkazy však nejsou funkční (zálohované). Další problém může nastat s některými obrázky, animacemi, bannery nebo dlouhým načítáním stránek. Není to ale nic co by vám v nalezení potřebné informace zabránilo.
Jaké další informace mohu získat?
Jak již bylo zmíněno, Archive.org nabízí bohatý výběr datových sad, které zahrnují knihy, webové stránky, fotografie, zvukové záznamy, videa a další digitální materiály. Datové sady jsou uspořádány do různých kategorií – mimo Waybackmachine se jedná textové informace, video, audio, software a fotografie. A to v nejrůznějších dostupných formátech.
Uživatelé mohou využívat fulltextové vyhledávání, což umožňuje hledání v rámci celého obsahu digitálních dokumentů. Archiv také nabízí možnost filtrování výsledků vyhledávání podle různých kategorií, jako je například autor, rok vydání, formát souboru a další.
Nabídka rozšířeného fulltextového vyhledávání na https://archive.org/advancedsearch.php
Struktura Archive.org je navržena tak, aby usnadnila vyhledávání a přístup k datům. Každý dokument na Archive.org je také přístupný prostřednictvím jedinečného URL, který obsahuje identifikátor dokumentu. Služba poskytuje metadata o každém dokumentu a nabízí i například možnost výstupu dat ve formátu XML.
Lincencování a využití
Přístup k datům na Archive.org je vždy omezen na základě licence, která je příslušná k danému souboru. To znamená, že uživatelé mohou přistupovat k datům pouze v případě, že mají odpovídající licenční práva. To platí jak na veřejné domény, tak i data chráněná autorskými právy, pro které je potřeba souhlas majitele práv. Služba vás ale vždy upozorní.
Tento univerzální zdroj dat využijete pro různé účely. Autoři kladou důraz na zprostředkování obsahu veřejných a akademických knihoven komukoli na světe, a díky milionům dostupných knih je archiv ideální pro akademický výzkum. Na své si ale přijdou i historici, kteří zde najdou historické dokumenty jako jsou noviny, knihy, fotografické negativy a další.
Archivované verze webových stránek mohou být užitečné i pro studium historických webových stránek, mimo technologie a designu těchto webů nám můžou být nápomocné při analýze konkurence či trendů. V neposlední řadě se díky Archive.org dostaneme k již smazaným příspěvkům, platí zde tedy více než kdy dřív, co na internet jednou dáme, již tam zůstane.
Závěr
Cílem autorů projektu je poskytnou univerzální přístup ke všem znalostem. Archive.org toto více než splňuje a je nejen skvělým zdrojem informací, ale také hračkou výzkumníky, akademiky a obyčejné zvědavce. Nejzajímavější službou je dozajista Wayback Machine, která nám umožní nahlédnout do samotné historie internetu. Jedná se o skvělý projekt, který bezplatně poskytuje obrovské množství informací a podporuje digitalní „preservaci“ informací.
Svetový trh čokolády sa vyznačuje intenzívnou konkurenciou, dynamickými trhovými trendmi a vyvíjajúcimi sa preferenciami spotrebiteľov. V tomto prostredí funguje aj švajčiarska spoločnosť Lindt & Sprüngli, ktorá sa vyznačuje prvotriednou kvalitou a inovatívnou ponukou svojich výrobkov. Keďže sa spoločnosť Lindt & Sprüngli neustále rozširuje na medzinárodných trhoch, vrátane Českej a Slovenskej republiky, pochopenie konkurenčného prostredia môže predstavovať veľkú strategickú výhodu a prispieť tak k neustálemu rastu.
Cieľom tejto semestrálnej práce je s využitím zdrojov Competitive Intelligence (CI) analyzovať trh čokolády a konkurenčné prostredie spoločnosti Lindt & Sprüngli na českom trhu a preskúmať kľúčové faktory ovplyvňujúce jej postavenie na trhu. Význam competitive intelligence pri riadení rozhodovacích procesov nemožno podceňovať. Dôležitá je schopnosť efektívne zhromažďovať, analyzovať a využívať informácie o konkurencii a tým predchádzať možným hrozbám na trhu a pripraviť strategické opatrenia v súlade s dlhodobými cieľmi.
V nasledujúcich kapitolách je detailný pohľad na trh s čokoládou v Českej republike, trendy a samotná analýza spoločnosti Lindt a jej konkurencie. Posledná kapitola sa týka SWOT analýzy spoločnosti Lindt & Sprüngli.
1 Trh čokolády
Čokoláda je jednou z najobľúbenejších sladkostí na svete a jej spotreba v mnohých krajinách rastie, vrátane Českej Republiky. Trh s cukrovinkami zaznamenáva konštantný nárast po celom svete, o čom hovorí aj analýza trhu z portálu Statista z roku 2023. Podľa nej až viac ako 60% respondentov nahrádza jedno jedlo denne nejakou pochúťkou, a 68% si nevie predstaviť žiť bez sladkého počas dňa (Statista, 2023).
Trh s cukrovinkami (patria tam čokoláda a cukrovinky, zmrzlina, torty, snacky a sušienky) tvoril na trhu s potravinami v roku 2022 až 17,87% (Statista, 2023). Podľa predpovedí pre rok 2028, tržby na trhu čokolády dosiahnu celosvetovo 160 miliárd amerických dolárov (Obrázok 1).
Obrázok 1 Celosvetový vývoj trhu čokolády 2018 – 2028, zdroj: Statista, 2023
Očakáva sa, že priemerný objem na osobu na trhu s cukrovinkami a občerstvením v roku 2023 bude predstavovať 26,2 kg (Statista, 2023)
V Českej republiky je trend podobný (Obrázok 2). Tržby v tomto odvetví stúpajú a v roku 2023 dosiahli až 19.2 miliárd českých korún. Do roku 2028 sa predpokladá, že stúpnu o takmer 12%, a dosiahnu až približne 21,5 miliárd.
Obrázok 2 Vývoj predajov na trhu s čokoládou v ČR, zdroj: Passport – Euromonitor
Najviac podielu na českom trhu tvoria tabuľkové čokolády, ktorých predaje sa za rok 2023 vyšplhali až na takmer 6 miliárd českých korún (Obrázok 3). Za nimi nasledujú takzvané „countlines“, ktoré je možné voľne preložiť ako čokoládové tyčinky (napr. Mars, Bounty, atď.) s predajmi takmer 5 miliárd a na treťom mieste sú takzvané „boxed assortments“, ktoré predstavujú pralinky s predajmi približne 4,3 miliárd českých korún. Veľký podiel na trhu majú aj sezónne produkty.
Obrázok 3 Predaje na trhu čokolády v ČR podľa kategórií, zdroj: Passport – Euromonitor
1.1 Trendy na trhu čokolády
Globálny trh čokolády je dynamický a neustále sa vyvíja. Z predošlej kapitoly je zrejmé, že trh čokolády neustále rastie a jeho tržby sa pohybujú v hodnote niekoľkých miliárd dolárov. Značný je dopyt po prémiových ale aj bežných čokoládových výrobkoch. Trh je však ovplyvnený meniacimi sa preferenciami spotrebiteľov, technologickým pokrokom či sociálno-ekonomickými faktormi, na ktoré musia spoločnosti reagovať.
Rast ceny kakaa
V tejto dobe je v spoločnostiach často diskutovanou témou exponenciálny rast ceny kakaa na trhu. Kakaové bôby sú pre väčšinu primárne suroviny na výrobu čokolády a v poslednom roku zaznamenali výrazné cenové výkyvy. Tieto zmeny cien kakaa ovplyvňujú najmä výrobné náklady a tým pádom aj cenu konečného výrobku na trhu. Produkcia kakaových bôbov globálne rastie priamo úmerne s objemom na trhu čokolády (Obrázok 4).
Obrázok 4 Vývoj produkcie kakaových bôbov 2014 – 2023 (v tis. ton), zdroj: vlastné spracovanie, dáta: Passport – Euromonitor
Zároveň však od začiatku roku 2024 exponenciálne vzrástla cena kakaa (Obrázok 5). Kým v roku 2022 sa pohybovala okolo 2200 dolárov za tonu, v apríli sa vyšplhala až na 12 000 dolárov za tonu, čo znamená rast +450%.
Obrázok 5 Rast ceny kakaa v amerických dolároch za 1 tonu, zdroj: tradingeconomics.com
Jeho cena je momentálne historicky najvyššia za posledných 30 rokov. Podľa časopisu Forbes môže za exponenciálny rast narušenie dodávateľských reťazcov v kľúčových krajinách produkujúcich kakao ako je Pobrežie slonoviny a Ghana (Obrázok 6) (Heller, 2024). Dodávky kakaa tiež ovplyvňovali problémy s počasím. Extrémne dažde totiž podporili rozvoj chorôb a škodcov a zničili plodiny. Produkcia kakaa je na klimatické zmeny citlivá. Zvýšené teploty, silné zrážky a výkyvy počasia nepriaznivo ovplyvňujú zdravý rast plodiny.
Obrázok 6 Krajiny s najvyššou produkciou kakaových bôbov (v tis. Ton), zdroj: vlastné spracovanie, dáta: Passport – Euromonitor
Ceny produktov pre konečných spotrebiteľov budú v nasledujúcom roku silno ovplyvnené práve cenovou nestabilitou kakaa. Firmám v tomto segmente stúpnu náklady na výrobu, ale rovnako aj náklady na dovoz a tým pádom pod tlakom zápornej marže budú nútení zvýšiť ceny svojich výrobkov. Českí spotrebitelia sú citliví na zmeny cien, preto je možné, že odmietnu prémiové značky čokolád a priklonia sa k lacnejšej cenovej alternatíve.
Horká čokoláda
Za posledné roky je možné vidieť nárast spotreby horkej čokolády. Spotrebitelia, ktorí dbajú o svoje zdravie, si čoraz častejšie vyberajú horkú čokoládu zrejme kvôli vnímaným zdravotným výhodám, ako je vyšší obsah antioxidantov a nižší obsah cukru v porovnaní s mliečnou čokoládou. Podľa spoločnosti Renub Research sa predpokladá, že trh horkej čokolády dosiahne v roku 2030 až 104 miliárd amerických dolárov (Renub Research, 2025). Horká čokoláda je cenená najmä pre svoju bohatú chuť a výhody pre zdravie. V roku 2023 dosiahla hodnoty 61 miliárd amerických dolárov a predpokladom do roku 2030 je rast 7,8% (Renub Research, 2025).
Výskum agentúry Nielsen a ResSOLUTION Group z januára 2024 v rámci Českej Republiky objavil, že o prvenstvo v segmente čokolád sa delia práve mliečna a horká čokoláda (Nielsen Admosphere, a.s., 2024)(Obrázok 7).
Obrázok 7 Preferencie tabuľkových čokolád v ČR, zdroj: ResSOLUTION Group
V tesnom závese je čokoláda s orieškami. Naopak, biela čokoláda je na úplnom chvoste obľúbenosti medzi spotrebiteľmi, spoločne s čokoládami s náplňami.
Nasledujúca kapitola sa venuje bližšiemu predstaveniu spoločnosti Lindt & Sprüngli (CEE) s.r.o.. Prechádza od základných informácií o spoločnosti cez jej históriu, finančné zhodnotenie až po samotné portfólio.
Spisová značka: C 127165 vedená Městským soudem v Praze
Sídlo: Praha – Karlín, Karolinská 650/1, PSČ 18600
Identifikačné číslo (IČO): 279 28 951
Právna forma: Spoločnosť s ručením obmedzeným
Predmet podnikania: pronájem nemovitostí, bytů a nebytových prostor
Výroba, obchod a služby neuvedené v přílohách 1 až 3 živnostenského zákona:
Velkoobchod a maloobchod
Štatutárny orgán (konatelia): Tomáš Trnka
Marko Gasser
Dozorčia rada: Daniel Studer (predseda dozorčej rady)
Martin Holler (člen dozorčej rady)
Dr. Iur. Adalbert Lechner (člen dozorčej rady)
Spoločník: Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli AG
8802 Kilchberg, kanton Curych, Seestrasse 204, Švýcarská konfederace
Registrační číslo: CHE-102.232.125
Právní forma: akciová společnost
Základný kapitál: 200 000,- Kč (splatené: 100%)
Lindt & Sprüngli je švajčiarska firma, výrobca prémiových čokolád, a číslo jedna na celokvetom trhu vo výrobe horkých čokolád, ktorú v roku 1845 založil David Sprüngli-Schwarz so svojím synom Rudolf Sprüngli-Ammannom. Založená bola v Zürichu a významná sa stala najmä vďaka svojej technike „konšovania“. Na rozdiel od klasických, tvrdých tabuľkových čokolád ako ich vtedy poznal celý svet, Rodolphe Lindt ako prvý na svete prišiel s novou, rozpúšťajúcou sa jemnou krémovou textúrou, ktorá sa stala značkou pre spoločnosť Lindt (Lindt & Sprüngli, n.d.). Spoločnosť Lindt je najmä známe pre svoju prémiovosť, vysokú kvalitu svojich výrobkov a udržateľné získavanie surovín.
V priebehu rokov spoločnosť Lindt & Sprüngli rozšírila svoje pôsobenie po celom svete a získala silné postavenie na trhu čokolády. Vďaka svojmu záväzku vysoko kvalitnej čokolády z prvotriednych ingrediencií získala povesť jednej z popredných prémiových značiek čokolád. Svoje továrne má rozmiestnené po celej Európe (Švajčiarsko, Nemecko, Francúzsko či Taliansko) a Amerike, v Česku však továreň nenájdeme.
Táto semestrálna práca sa zaoberá spoločnosťou Lindt & Sprüngli (CEE) s.r.o., ktorá má na starosti český, slovenský a maďarský trh, a ktorú vlastní skupina Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli AG so sídlom v Kilchbergu, Švajčiarsko (Obrázok 8)(“Výroční Správa Spoločnosti Lindt & Sprüngli,” 2023)
Obrázok 8 Štruktúra spoločnosti Lindt&Sprüngli AG, zdroj: Výroční Správa Spoločnosti Lindt & Sprüngli (2023)
2.2. Finančná analýza
Celosvetovo sa spoločnosť Lindt & Sprüngli neustále rozširuje a zvyšuje svoj podiel na trhu. Tento fakt je možné vidieť aj na samotnej výročnej správe, ktorú Lindt & Sprüngli každoročne zverejňuje v podobe niekoľko desiatok stranového reportu na svojich stránkach prípadne v interaktívnom dashboarde, ktorý je takisto k dispozícii na webe.
Obrázok 9 Vývoj predajov spoločnosti Lindt & Sprüngli v CHF (v mil. CHF), zdroj: Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli AG, 2024
Ako je možné vidieť na Obrázok 9, v roku 2023 sa predaje po celom svete vyšplhali až na 5.2 miliárd švajčiarskych frankov, čo znamená 4,6% nárast oproti minulému roku. Za priaznivých okolností pri súčasnom stúpajúcom trende je možné predpokladať, že tento nárast bude pokračovať aj do roku 2024.
Pri pohľade na vývoj čistého zisku za uplynulé roky (Obrázok 10), spoločnosť si celosvetovo vedie veľmi dobre. Za rok 2023 vygenerovala 671 miliónov švajčiarskych frankov, čo znamená nárast 12,9% oproti minulému roku.
Obrázok 10 Vývoj čistého zisku spoločnosti Lindt & Sprüngli v CHF, zdroj: Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli AG, 2024
Vývoj predajov v regióne CEE (Central Eastern Europe), teda za Poľsko, Českú Republiku, Slovensko a Maďarsko sa v minulom roku takisto organicky zvýšil, až o 20,4%, čo je výrazne viac ako na celom trhu (Výročná správa Lindt & Sprüngli, 2023). V tomto regióne rástla spoločnosť ako vo vlastnom maloobchode, tak aj v rámci e-shopov a boli otvorené aj nové kamenné predajne.
Obrázok 11 Tržby spoločnosti Lindt & Sprüngli CEE s.r.o., zdroj: vlastné spracovanie, dáta: justice.cz
Z účetnej závierky za rok 2022, ktoré sú spoločnosťami každoročne zverejňované na portáli justice.cz je možné vyčítať, že spoločnosť Lindt & Sprüngli CEE s.r.o. každým rokom rastie (Obrázok 11).
2.3 Portfólio porduktov
Portfólio produktov spoločnosti Lindt & Sprüngli je naozaj široké, obsahuje viac než 100 stálych produktov. Ďalej obsahuje sezónne produkty, ktoré sa predávajú v období Vianoc, Valentína či Veľkej noci a taktiež exkluzívne produkty, ktoré sú takzvanou limitovanou edíciou. Na regáloch sú len po istú dobu a môžu, ale nemusia, sa stať stálymi produktami.
Spoločnosť Lindt & Sprüngli je najmä známa svojimi ikonickými červenými pralinkami Lindor a svojím segmentom horkých tabuľkových čokolád, Excellence. Zo sezónnych produktov sú to Teddy, Gold Bunny a Valentínke srdce Lindor. Okrem toho portfólio obsahuje aj pralinky Hochfein, tabuľkové čokolády Lindor, Creation, alebo lieskovo orieškový krém.
Lindor pralinky
Lindor pralinky sú čokoládové guličky s krémovou náplňou. Sú obľúbené pre svoju neodolateľnú a hladkú textúru, ktorá sa rozpúšťa na jazyku a tento rad zahŕňa niekoľko príchutí. Červený obal je charakteristický pre besteller, Lindor Milk, ktorým je mliečna čokoláda s krémovou náplňou. Ďalej je to napríklad Lindor Dark, horká čokoláda s krémovou horkou náplňou, Lindor White, biela čokoláda či Lindor Hazelnut alebo Lindor Salted Caramel. Tento rok tieto pralinky oslavujú 75 rokov.
Excellence
Rad Excellence je rad prémiových čokoládových tabuliek, ktoré sa vyznačujú vysokým obsahom kakaa a rozmanitými, netradičnými príchuťami. Tento rad je určený pre milovníkov horkej čokoláda, ktorí ocenia jemnú chuť a vysokú kvalitu. Medzi najobľúbenejšie varianty patrí Excellence 70%, Excellence 80%, Excellence Chili a Excellence Orange. Na výber sú aj menej tradičné spojenia, ako napríklad Mango & almond alebo Figue.
Lindt Clasic Recipe
Napriek tomu, že je Lindt značka prémiových, luxusných čokolád, nedávno uviedla na český trh svoju novinku. Rad mliečnych, cenovo dostupných tabuľkových čokolád. V obchodných reťazcoch je možné ich nájsť až v 3 variantoch – obyčajná mliečna čokoláda, mliečna čokoláda s orieškami alebo mliečna čokoláda s chrumkavými kúskami sušienok. Tento rad vytvára priamu konkurenciu lacnejším tabuľkovým čokoládam iných výrobcov.
Sezónne produkty
Vianoce pre Lindt & Sprüngli charakterizuje Teddy, medvedík z mliečnej čokolády v neprehliadnuteľnom zlatom obale. Pre Veľkú Noc bol za maskota zvolený Gold Bunny, dutá figúrka zajačika z mliečnej čokolády, opäť v zlatom obale. V období Valentína je obľúbeným produktom Valentínke srdce plné praliniek Lindor.
2.4 Branding a marketing
Spoločnosť Lindt & Sprüngli sa úspešene umiestnila na českom trhu čokolád ako prémiová značka. Pre Lindt je dôležitá najmä kvalita ich produktov a ingrediencií vo výrobe. Túto skutočnosť sa snaží odkomunikovať aj svojim spotrebiteľom. Zameriava sa na spotrebiteľov, ktorí oceňujú prémiové výrobky a sú ochotní za kvalitu zaplatiť vyššiu cenu. Zdôrazňuje svoju prémiovosť a luxus prostredníctvom dizajnu výrobkov a umiestenia a často zdôrazňuje aj svoje švajčiarske dedičstvo a dlhoročnú tradíciu výroby čokolád. Používa elegantné a sofistikované balenie, čím sa odlišuje od konkurencie a vytvára pocit luxusu s kombináciou zlatej farby.
Jej marketing zahŕňa kombináciu moderných a tradičných marketingových stratégií. Investuje do kvalitných televíznych reklám, ktoré sa často zameriavajú na zmyslový zážitok pri konzumácii čokolády či praliniek od Lindt a často v nich vyobrazuje starostlivý proces samotnej výroby čokolády s Maître Chocolatier. Tieto reklamy sa taktiež objavujú na sociálnych sieťach a streamovacích platformách ako YouTube. Spoločnosť Lindt sa zapája do aktivít CSR (Corporate Social Responsibility), ako je podpora miestnych komunít a udržateľných postupov pri pestovaní kakaa, ktoré komunikuje prostredníctvom rôznych marketingových kanálov s cieľom zlepšiť povesť značky.
Využíva sociálne siete, Facebook, Instagram a komunikuje so spotrebiteľmi, zdieľa obsah a propaguje svoje produkty. Častá je takisto spolupráca s influencermi, foodblogermi a miestnymi známymi osobnosťami, cez ktoré rozširuje povedomie o značke a buduje dôveru zákazníkov. Počas uplynulého obdobia prebiehali 2 kampane – Splň si svoj sen s Gold Bunny a Excellence Ambassador.
Splň si svoj sen s Gold Bunny bola kampaň počas Veľkej Noci najmä pre menších milovníkov čokolády (Obrázok 12). Hlavou výhrou bol rodinný výlet do rozprávkového zábavného parku v Paríži a metrový plyšový zajačik. Podmienkou bolo nakúpiť akýkoľvek produkt Lindt vo vymedzenom období, vyplniť registračný formulár a nahrať daňový doklad na stránku.
Obrázok 12 Súťaž Gold Bunny od Lindt, zdroj: Lindt & Sprüngli (CEE) s.r.o., 2024
Ďalšou kampaňou je Ambassador Lindt Excellence (Obrázok 13). V tejto kampani Lindt hľadal človeka, milovníka čokolády, ktorý by sa stal tvárou najznámejšej tabuľkovej čokolády Excellence. Jeho rolou by bola propagácia Lindt Excellence v online médiách, aktívna účasť na tvorbe materiálov a účasť na atraktívnych show na internete a v televízii. Jednou z veľmi atraktívnych výhier bola návšteva Domu čokolády (Home of Chocolate) vo Švajčiarsku či napríklad ročná zásoba čokolády Lindt Excellence.
Je vidieť, že spoločnosť investuje svoje zdroje aj do rôznych marketingových aktivít a snaží sa vymýšľať kreatívne kampane, ktorými priláka širší okruh spotrebiteľov.
3 Konkurencia
Trh čokolády je dynamické a kompetitívne prostredie aj v Českej republike, kde pôsobí celý rad domácich, a medzinárodných hráčov. Spoločnosť Lindt & Sprüngli čelí konkurencii od firiem rôznych veľkostí, rozsahu a s rôznym portfóliom.
Podľa Passportu, databázy pre výskum globálneho trhu od spoločnosti Euromonitor, tvorí Lindt & Sprüngli až 5% celkového trhu v Českej Republike v kategórii čokolád (Obrázok 14). Je číslom päť na trhu a túto pozíciu zdieľa spoločne s firmou Storck. Sčítaním tržných podielov prvých piatich firiem na trhu dostávame 75,2%, to znamená, že sa jedná o oligopol a kontrola nad odvetvím je v rukách niekoľkých veľkých predajcov s dominantným podielom na trhu. Len Nestlé SA a Mondelez Internetional Inc spoločne tvoria vyše 50% celkového trhu. Preto ich môžeme označiť za dominantných hráčov na trhu čokolád.
Obrázok 14 Prehľad tržných podielov na trhu čokolády v ČR, zdroj: Passport – Euromonitor
Na trhu čokolád v Českej Republike vládne dlhodobo, už 6 rokov po sebe, firma Nestlé, s takmer 30% na trhu. V tesnom závese za ňou je spoločnosť Mondelēz s 23% a za nimi Ferrero (12%), Storck (5%), Lindt (5%), Mars (4,1%) a Fazer (1,3%). Privátne značky tvoria až takmer 12% celkového trhu. Medzi ne je možné radiť privátne značky obchodných reťazcov ako Albert, Billa, Tesco či Lidl. Z tabuľky vidieť, že Lindt & Sprüngli svoju pozíciu na trhu každým rokom upevňuje. Nasledujúca kapitola sa bližšie venuje analýze hlavných konkurentov.
3.1 Nestlé SA
Nestlé je globálny potravinársky gigant, ktorý má silné postavenie na trhu najmä v segmente čokolády a sladkostí. V roku 2016 slávilo Nestlé neuveriteľných 150 rokov. Na český a slovenský trh Nestlé vstúpilo už v roku 1890 a od tej doby si vybudovala pôsobivé zázemie. V Českej Republike má Neslté až 4 výrobné závody, v ktorých vyrába produkty pre rôzne odvetvia svojho podnikania. Závod Zora je známy práve pre výrobu obľúbených cukroviniek (Historie nestlé, n.d.).
Nestlé nepôsobí len na trhu čokolády. Táto spoločnosť má naozaj široké portfólio produktov, ktoré zahŕňa nielen čokoládu, ale aj ďalšie sladkosti, nápoje, kojenecké výživy či krmivá pre domáce zvieratá. Spadajú pod nich značky ako Purina či Nespresso (Nestlé, 2024). V Českej republike pôsobí prostredníctvom niekoľkých významných značiek, ktoré sú medzi českými spotrebiteľmi veľmi obľúbené. Medzi najznámejšie patria značky čokolády Orion a ich subbrandy Študenstká pečať, Kofila, Lentilky (Obrázok 15), ktoré majú dlhodobú tradíciu a silné postavenie na trhu.
Ako bolo ukázané v grafe tržných podielov (Obrázok 14), Nestlé má na českom trhu s čokoládou dominantné postavenie pričom konkuruje ako medzinárodným, tak aj domácim značkám. Vďaka svojej dlhodobej prítomnosti a silným brandom ako Orion, Študentská pečať si neustále udržuje priazeň spotrebiteľov a takisto aj vysoký podiel na trhu.
V oblasti čokolády a sladkostí sú kľúčovými produktmi pre Nestlé nasledovné brandy (zdrojom informácií pre portfólio spoločnosti Nestlé je (Nestlé, 2024):
Orion: Tradičná značka čokolády, ktorá je súčasťou portfólia Nestlé takmer od jej samotného vzniku v Českej republike. Ponúka široké množstvo čokoládových výrobkov od tabuľkových čokolád až po pralinky a čokoládové tyčinky. Z tabuľkových čokolád je v portfóliu silné zastúpenie mliečnych čokolád s rôznymi príchuťami, horkých a bielych čokolád či čokolád na varenie a veľmi obľúbenou v Českej a Slovenskej republike je Študentská pečať. Známa najmä pre svoju kombináciu čokolády, orieškov a sušených hrozienok. K Orionu patria aj známe čokoládové dražé Lentilky, či dezerty Modré z nebe alebo tyčinky ako Kofila, Margot, Koko či Deli.
KitKat: KitKat je globálna značka čokoládových tyčiniek, ktorá je v Česku takisto veľmi populárna. Je známa svojím unikátnym spojením sušienky obalenej v čokoláde. Ponúka rôzne príchute a veľkosti čím oslovuje široké spektrum spotrebiteľov.
Spoločnosť sa zameriava na inovácie a pravidelne uvádza na trh nové produkty a varianty stálych produktov, aby oslovila rôzne segmenty spotrebiteľov. Táto stratégia im pomáha udržiavať si konkurenčnú výhodu a prispôsobiť sa meniacim sa preferenciám spotrebiteľov. Využívajú pritom aj rôzne marketingové stratégie pre oslovenie publika ako napr. televízne reklamy, in-store promotion či digitálny marketing. Pôsobia aj na sociálnych sieťach Facebook, Instagram, kde zdieľajú novinky, recepty a interagujú s fanúšikmi. Úspešnou stratégiou sú pravidelné súťaže, ktoré Nestlé usporiadava v spolupráci s ich zákazníkmi.
Príklad z maloobchodného reťazca Hruška:
Obrázok 16 Súťaže Nestlé pre reťazec Hruška, zdroj: https://www.mojehruska.cz/souteze
3.2 Mondelēz
Mondelēz, ako druhý najväčší hráč na trhu s podielom 23,4% je takisto globálnou potravinárskou spoločnosťou. Má dlhú dlhú históriu a hlboké korene v regióne, ktoré siahajú až do obdobia pred vznikom samostatnej Českej republiky. Pôvodne bola súčasťou koncernu Kraft Foods, ale v roku 2012 sa časť oddelila a vznikol Mondelēz (Mondelēz International, Inc, 2012). Na českom trhu je Mondelēz známy predovšetkým vďaka svojím silným značkám ako je Milka, Opavia či Oreo (Obrázok 17).
V Českej republike má niekoľko výrobných závodov a pobočiek, ktoré zaisťujú produkciu a distribúciu širokého spektra produktov. Okrem čokolád, sušienok a čokoládových tyčiniek spoločnosť Mondelēz produkuje aj rôzne druhy žuvačiek či dokonca známu značku krémového smotanového syra Philadelphia (Mondelēz International, Inc, 2024).
Mondelēz je jedným z hlavných konkurentov spoločnosti Lindt. Podobne ako Nestlé, takisto majú dlhé pôsobenie na trhu a vybudovali si v tomto odvetví silné postavenie s náskokom 10 percentuálnych bodov od tretieho najväčšieho konkurenta, spoločnosti Storck. Ich kľúčové značky a produkty na českom trhu zahŕňajú:
Milka: Milka je jednou z najneznámejších a najobľúbenejších čokoládových značiek v Českej Republike a zároveň patrí medzi najväčších konkurentov spoločnosti Lindt. Jej ikonický fialový obal s nevšednou fialovo-bielou kravou je známy takmer každému. Značka Milka skrýva naozaj širokú škálu produktov. Spotrebiteľom ponúka rôzne gramáže tabuľkovej čokolády, napr. 300 gramovú MMAX, alebo obyčajnú 100 gramovú. V portfóliu nájdeme aj konkurenta pre KitKat, Milka Leo či rôzne druhy a príchute čokolád od mliečnej čokolády, s orieškami, rôznymi príchuťami až po horkú. Najčastejšie však na regáloch spoločnosti vidíme práve čokoládu mliečneho druhu, ktorá v portfóliu výrazne prevláda. V portfóliu, okrem tabuľkových čokolád nájdeme aj napríklad čokoládový krém, keksíky či sušienky, bonboniéry ale aj veľké množstvo sezónnych produktov na Vianoce či Veľkú noc.
Toblerone: Ikonická čokoláda v tvare trojuholníkov, ktorá podobne ako čokolády Lindt pochádza zo Švajčiarska. Na obale sa vyníma prírodné bohatstvo Švajčiarov, asi najznámejšia hora Švajčiarskych Álp, Matterhorn a zabalená je do svetložltého hranolu s výrazným červeným textom. Toblerone takisto ponúka rôzne gramáže a rôzne príchute – mliečnu, bielu aj horkú či momentálne veľmi obľúbenú kombináciu salted caramel.
Figaro: Síce Figaro nie je možné radiť k prémiovým značkám, napriek tomu je veľkým konkurentom pre Lindt a vo svojom portfóliu má ako tabuľkové čokolády, tak aj bonboniéry či známe čokopiškóty. Z tabuľkových čokolád sa najčastejšie vyskytuje mliečna čokoláda, čokoláda s príchuťami a horká čokoláda. Za hlavný produkt bonboniér je možné považovať dezert Tatiana.
Ostatné: Mondelēz ďalej vo svojom portfóliu obsahuje tradičnú českú značku Opavia, ktorá sa zameriava na keksíky a sušienky ako Miňonky, Polomáčané, Bebe či Horalky. Ďalej to sú brandy Oreo, Tuc či Halls, ktoré ale nepredstavujú priamu konkurenciu pre Lindt.
Mondelēz má na českom trhu veľmi silné postavenie vďaka širokému portfóliu a neustálemu uvádzaniu nových produktov na trh pre uspokojenie preferencií spotrebiteľov. Pre oslovenie širšieho spektra produktov využívajú marketingové stratégie ako televízne reklamy, reklamy na sociálnych sieťach alebo iných streamovacích platformách. Aktívne komunikujú na sociálnych sieťach, pravidelne usporadúvajú propagačné akcie v partnerských obchodných reťazcoch ako napríklad ochutnávky, zľavové akcie alebo špeciálne balenia. Neoddeliteľnou súčasťou dobrého marketingu v dnešnom online svete sú aj spolupráce s influencermi a známymi osobnosťami a súťaže.
Pre bližšie preskúmanie tejto novodobej marketingovej stratégie sú do vyhľadávača zadané kľúčové slová „milka“ and „soutěž“. Vyhľadávač vyhodí hneď niekoľko relevantných výsledkov. Na vrchu sa objavuje najviac aktuálna kampaň, so začiatkom 2.4.2024 a koncom 28.5.2024 (Obrázok 18) vidíme však aj súťaž z januára tohto roku, kde víťaz mohol vyhrať veľký balíček produktov Milka.
Obrázok 18 Aktuálna marketingová kampaň spoločnosti Mondelēz, zdroj: Mondelez Europe Services GmbH, 2024
Jedná sa o veľmi silnú marketingovú kampaň v spolupráci s hviezdami z futbalového sveta. Pre fanúšikov športu a čokolády je to teda ideálna súťaž. Podmienky sú jednoduché, kúpiť ľubovoľný produkt značky Milka, nahrať účtenku a spotrebiteľ je zaradený do súťaže s 5 stupňami možných výhier. Hlavnou cenou je osobné stretnutie s uvedenými hráčmi futbalu, ďalej sú to podpísané dresy, video odkaz od hráčov či poukážka do športového obchodu. Už len táto jedna kampaň ukazuje, že Mondelēz má vyčlenené naozaj veľké zdroje práve na marketing, a snaží sa nimi pritiahnuť široké množstvo spotrebiteľov.
Mondelēz ako jeden z kľúčových hráčov na českom trhu s čokoládou je právom v prvej trojici na trhu. Vďaka silným značkám a rozsiahlemu produktovému portfóliu si dlhodobo udržiava dominantné postavenie v tomto vysoko konkurenčnom prostredí. Efektívne a inovatívne využíva svoje marketingové stratégie a prispôsobuje sa meniacim sa preferenciám spotrebiteľov.
3.3 Ferrero
Ferrero je treťou najväčšou spoločnosťou na trhu čokolády v Českej Republike s podielom až 12% (Obrázok 14). Pre Lindt & Sprüngli predstavujú najväčšiu konkurenciu ich značky praliniek, Ferrero Rocher a Raffaello, ale taktiež produkty značky Kinder, najmä v sezónnych obdobiach.
Ferrero Rocher: Prémiová čokoládovo-oriešková pralinka v tvare guličky v neprehliadnuteľnom zlatom obale. Býva obľúbeným darčekom pri zvláštnych príležitostiach, a tak priamo konkuruje pralinkám Lindor, ktoré sú takisto určené práve na gifting a špeciálne udalosti. Okrem ikonických guľôčkových praliniek v zlatom obale, pod touto značkou nájdeme aj tabuľkové čokolády, ktoré naopak predstavujú konkurenciu pre tabuľky Lindt Classic Recipe a Lindor.
Raffaello: Kokosové pralinky plnené mandľou a krémovou náplňou sú ďalším prémiovým produktom spoločnosti Ferrero. Medzi českými spotrebiteľmi si rovnako získali priazeň.
Kinder: Pod značkou Kinder sa skrýva mnoho typov produktov. Od klasických Kinder čokolád, vajíčok s prekvapením až po chladené tyčinky či sušienky. Všetky tieto výrobky spája spojenie mliečnej a bielej čokolády a produkty Kinder sú obľúbené najmä medzi deťmi. Počas sezón (Veľká Noc či Vianoce) je možné na regáloch vidieť produkty typické pre tieto obdobia ako sú figúrky Mikulášov, snehuliakov, kuriatka či vajíčka.
3.4 Storck
Na takmer rovnakej úrovni čo sa týka podielu na trhu so spoločnsoťou Lindt & Sprüngli je Storck. S 5% je číslo 4 na trhu. So spoločnosťou Lindt sa prekrýva najmä v segmente praliniek. Samozrejme, ako aj predchádzajúci konkurenti, vo svojom portfóliu obsahuje aj cukrovinky iného typu, ako sú karamelové cukríky Wethers Original či známe keksíky Knoppers. Najväčšiu konkurenciu pre Lindt však predstavujú:
Merci: Prémiová čokoládová značka, ktorá ponúka širokú škálu čokoládových praliniek v elegantných baleniach. Prednosťou je veľké množstvo rôznych príchutí, ktoré sa nachádzajú v jednom balení, a tak si každý konzument príde na svoje. Merci je často volená ako darček pri príležitostiach vďaka svojej kvalite a luxusnému vzhľadu. Na regáloch nájdeme aj novú, pre Merci tvarom nevšednú pralinkovú značku Merci Lovelies. Jedná sa čokoládové guličky s náplňou, v peknom balení, ktoré predstavujú silnú konkurenciu pralinkám Lindor.
Toffifee: Opäť veľmi obľúbená značka praliniek v Českej Republike vďaka svojmu jedinečnému chuťovému profilu a nevšednému zloženiu. Kombinuje karamel, nugát, čokoládu a lieskové oriešky.
4 SWOT analýza
V predchádzajúcich kapitolách bol predstavený trh čokolády vo svete a v Českej Republike, spoločnosť Lindt a jej konkurenti. Táto kapitola sa zameriava na SWOT analýzu.
4.1 Silné stránky (Strengths)
Povesť značky: Lindt je celosvetovo uznávaná pre svoje prémiové čokolády s vysokou kvalitou. Táto silná povesť im pomáha prilákať spotrebiteľov v Českej Republike, ktorí sú ochotní zaplatiť vyššiu cenu za kvalitné výrobky.
Kvalita výrobkov: Niekoľkokrát spomínaná kvalita výrobkov je jedným z hlavným záväzkom spoločnosti. Lindt sa snaží udržateľne získavať vysokokvalitné suroviny a s dlhoročnou praxou vo výrobe čokolád vyrába unikátne výrobky na trhu.
Inovatívne výrobky: Spoločnosť často na trh uvádza inovatívne výrobky a jedinečné príchute čokolád. Patria medzi nich rôzne limitované edície príchuti či samotné sezónne kolekcie, ktoré udržujú značku neustále zaujímavú pre spotrebiteľov.
4.2 Slabé stránky (Weaknesses)
Vysoká cena: Prémiová stratégia spoločnosti môže obmedziť príťažlivosť pre spotrebiteľov citlivých na cenu, najmä na trhu, kde existuje mnoho cenovo dostupných alternatív.
Obmedzená miestna výroba: Na rozdiel od niektorých konkurentov (napr. Nestlé), sa spoločnosť Lindt musí spoliehať na dovoz svojich produktov. V Českej Republike totiž nemá továreň. To môže mať za následok vyššie náklady a potenciálne aj narušenie dodávateľského reťazca.
Zameranie na úzku oblasť trhu: Tým, že sa spoločnosť Lindt zameriava predovšetkým na prémiový segment, môže vynechať príležitosti v segmente strednej triedy alebo masového trhu.
4.3 Príležitosti (Opportunities)
Rastúci dopyt po prémiových výrobkoch: Spotrebitelia majú čoraz väčší záujem o prémiové výrobky vysokej kvality, čo môže spoločnosť Lindt využiť.
Rozvoj e-commerce: Trend online nakupovania poskytuje spoločnosti príležitosť osloviť širšie publikum a ponúknuť napr. exkluzívne online produkty, ktoré v tradičných obchodných reťazcoch nenájdeme.
Spolupráce: Spolupráce s miestnymi influencermi a foodblogermi môže zvýšiť viditeľnosť a príťažlivosť značky.
4.4 Hrozby (Threats)
Veľká konkurencia: Český trh s čokoládou je vysoko konkurenčné prostredie. O trhový podiel musí Lindt bojovať so 4 medzinárodnými gigantmi v tomto segmente a to Nestlé, Mondelēz, Ferrero a Storck. Nemožno podceniť ani rastúcu silu privátnych značiek.
Rast ceny kakaa: Ako bolo popísané v trendoch, cena kakaa celosvetovo exponenciálne rastie. To môže mať za následok zvýšenie nákladov na výrobu čokolády a v konečnom dôsledku aj zvýšenie ceny konečného výrobku. To môže spotrebiteľov odradiť a donútiť prejsť k cenovo dostupnejším značkám.
Narušenie dodávateľského reťazca: Problémy v globálnom dodávateľskom reťazci, ako napríklad environmentálne faktory či politická nestabilita môžu ovplyvniť dostupnosť a náklady surovín.
Pre posilnenie svojej pozície na českom trhu môže spoločnosť Lindt zvážiť nasledujúce body:
Diverzifikácia výrobkov: Rozšírenie sortimentu o ďalšie možnosti, napr. vegánske čokolády, čokolády bez cukru, atď. Zaviesť produktový rad mimo čokoládový segment, napríklad v oblasti sušienok.
Rozvoj e-commerce: Zlepšenie zážitku z online nakupovania ponukou exkluzívnych výrobkov. Personalizované odporúčania a pohodlné možnosti doručenia.
Udržateľnosť: Zdôrazniť záväzok spoločnosti k udržateľnosti a etickému získavaniu zdrojov pre výrobu s cieľom osloviť ekologicky uvedomelých spotrebiteľov.
Spoločnosť Lindt & Sprüngli čelí v Českej republike dynamickému a konkurenčnému prostrediu s významnými príležitosťami na rast v segmente prémiových čokolád. Využitím svojich silných stránok, riešením slabých stránok a využitím trhových príležitostí môže Lindt naďalej posilňovať svoju prítomnosť na trhu a oslovovať českých spotrebiteľov.
Záver
Záverom možno konštatovať, že čokoládový priemysel zaznamenáva výrazný rast, pričom v mnohých krajinách vrátane Českej Republiky sa spotreba neustále zvyšuje. Výzvy, ako napríklad prudký nárast cien kakaa však predstavujú pre spoločnosti v tomto odvetví značné obavy, pretože z veľkej časti ovplyvňujú výrobné náklady a vedú k potenciálnemu zvýšeniu cien pre spotrebiteľov. Okrem toho meniace sa preferencie spotrebiteľov, sociálno-ekonomické faktory si vyžadujú schopnosť spoločností správne a včasne reagovať, aby si zachovali svoju konkurencieschopnosť.
Lindt & Sprüngli (CEE) s.r.o., dcérska spoločnosť zodpovedná za český, slovenský a maďarský trh, čelí týmto výzvam a napriek tomu si udržiava stabilný rast a rozširuje svoju prítomnosť v regióne strednej a východnej Európy. Z finančného hľadiska vykazuje neustálu globálnu expanziu, pričom jej tržby v roku 2023 dosiahli 5,2 miliárd CHF, čo predstavuje 4,6 % nárast oproti predchádzajúcemu roku. Z regionálneho hľadiska zaznamenal trh strednej a východnej Európy organický rast vo výške 20,4%. Očakáva sa, že tento trend rastu bude pokračovať aj v nasledujúcich rokoch.
Rozmanité portfólio výrobkov spoločnosti Lindt & Sprüngli vrátane ikonických značiek, ako sú Lindor a Excellence, uspokojuje rôzne preferencie spotrebiteľov, čo zabezpečuje jej postavenie na trhu. Hoci spoločnosť Lindt & Sprüngli čelí silnej konkurencii zo strany gigantov v odvetví, ako sú Nestlé, Mondelēz, Ferrero a ďalšie, jej silná povesť značky, záväzok ku kvalite a inovatívna ponuka výrobkov jej v konkurenčnom prostredí poskytujú priaznivé postavenie.
Strategický prístup spoločnosti Lindt & Sprüngli, dôraz na kvalitu a schopnosť prispôsobiť sa dynamike trhu jej celkovo poskytujú dobrú pozíciu na to, aby využila rastúci dopyt po prémiových čokoládových výrobkoch a zároveň zvládla výzvy v tomto odvetví.
Competitive inteligence je možné definovať, ako proces či schopnosť nájsť získať a analyzovať často verejne dostupné zdroje informácii za účelom vytvorenia konkurenčnej výhody. Konkurenčná výhoda je významným assetom každého businessu, preto sa Competitive Inteligence často označuje aj ako Corporate Inteligence. (BLOOMENTHAL, 2022).
Konkurenčná výhoda vzniká prechodom z reaktívneho do proaktívne nastavenia, čo je najzaručenejšiu technikou, ako v businesse vytvárať hodnotu. Táto transformácia vyžaduje kontinuálny proces premeny informácie na inteligenciu tak, aby podnik dokázal lepšie riadiť svoju budúcnosť a budúci vývoj. (West, 1988)
Samotný princíp Competitive Inteligence a, ako sa na neho nahľadia sa môže meniť v závislosti na pozícii firmy na trhu, ale aj v závislosti na samotnom človeku, ktorý sa snaží urobiť nainformovanejšie rozhodnutie. (BLOOMENTHAL, 2022).
Či už hovoríme o firme alebo jednotlivcovi ide o schopnosť taktického a strategického rozhodovania nie len na základe predchádzajúcej osobnej skúsenosti, ale ja na základe externých zdrojov a zmien v našom okolí. V skratke povedané, predpoveď budúcnosti by mala prebiehať nie len na základe skúsenosti, ale aj na základe toho, čo nám je zatiaľ neznáme, ale verejne dostupné k obohateniu našej informovanosti a komplexnému poznaniu.(Bartes, 2010)
Toto tvrdenie podporuje aj West vo svojej práci, kde tvrdí, že manažér nemôže vytvoriť životaschopnú/relevantnú stratégiu založenú výlučne na základe informácií o svojej spoločnosti. (West, 1988)
Ťažiskom Competitive inteligence je nájdenie a získanie novej externej informácie o stave našej konkurencie alebo o nových desruptívnych inováciách, ktoré môžu výrazne ovplyvniť nás a naše prostredie. Ako podotýka Bartes, CI by malo byť postavené na legálnych informačných zdrojoch a na legálnych pracovných metódach. Aby prišlo k utilizácii informačných zdrojov a naplneniu zámeru CI je potrebné dáta nie len získať, ale ich aj analyzovať a informácie vhodne interpretovať. K dosiahnutiu tohto cieľu je definovanie spravodajského cyklu. (Bartes, 2010)
K spravodajskému cyklu sa dá pristupovať ako k notifikačnému systému, ktorý je podľa Westa dôležitým prvkom pre správne a včasné rozhodnutie managementu. Včasné dodanie relevantnej informácie z tržného prostredia umožňuje firme robiť rozhodnutia s vyššou úrovňou istoty, a tak si zachovať svoju konkurenčnú výhodu. (West, 1988)
ÚVOD
Cieľom tejto práce je analyzovať vplyv nových technológii a ich popularizácie na trh práce. Konkrétne zamerané na oblasť Business Inteligence (ďalej BI), nie len z pohľadu firiem, ale aj v pohľadu zamestnancov.
Špecifickejšie pôjde o služby a pracovné role v Business Inteligence konzultingu. Firmy využívajú služieb BI konzultantov, pretože sa s nimi spája vysoká informovanosť o nových trendoch a často aj vysoká seniorita v danej oblasti. Firmy, preto očakávajú, že takto “nakúpená“ znalostná báza nie len že zamedzí technologického dlhu, ale aj vytvorí konkurenčnú výhodu v odvetví podnikania. Čo však kladie vysoké nároky na znalosti a zručnosti konzultantov a nikdy nekončiacej potrebe sa dovzdelávať.
Je možno tvrdiť, že všeobecne človek v roli konzultanta musí byť primárne zameraný na vzdelávanie sa, aby si on sám dokázal udržať konkurenčnú výhodu a trhu práce.
Otázka, ktorá v tejto úvahe vystáva, a bude riešená v tejto práci, je či je možné udržiavať krok s rýchlo vyvíjajúcimi sa technologickými trendami a, ako to ovplyvňuje znalostnú bázu, ktorá je od BI konzultantov na trhu momentálne očakávaná. Prípadne, ako sa vôbec táto rola transformuje v dnešnej dobre. Kladie sa stále dôraz na perfektnú znalosť technológii alebo sa viac prihliada na soft-skills človeka a jeho schopnosť sa adaptovať? Je vhodnejšie mať hlbokú znalosť jednej špecifickej oblasti a technológie alebo sa momentálne kladie dôraz na diverzifikáciu znalostí a kontextové chápanie.
Analýza bude postavená na súčasných technologických trendoch. Aké sú charakteristiky tejto role a aké sú znalostné a interpersonálne očakávania na človeka v roli BI konzultanta. Analýza pracovných portálov a článkov od profesionálov, ktorí sa pohybujú v tento oblasti. Reporty a analýzy trhu BI konzultingu. A následne rozhovor so zamestnancami v oblasti BI, ktorí nie len v nej pracujú, ale aj sa starú o nábor nových BI konzultantov. Cieľom je navnímať aký momentálne prevláda trend na trhu BI a ako to vnímajú zainteresované osoby a tieto poznatky prípadne doplniť o kvalitatívny výskum odbornej verejnosti. Záverom tejto práce by malo byť identifikovanie požiadaviek na BI konzultanta v súčasnej dobe a, ako sa očakávaná znalostná báza vyvíja v závislosti na nových technologických trendoch.
Bi konzultanti sa stávajú kľúčovými hráčmi firiem a sú jedny z tvorcov firemnej stratégie. S príchodom digitálnej éry sa ich vplyv iba prehlbuje. Digitálna transformácia je všadeprítomná v úspešných firmách a ich zámerom je stať sa data-driven organizáciu. Byť plne a efektívne data-driven a robiť data-driven rozhodnutia, ktoré majú reálne pozitívne dopady, nepredstavuje jednoduchú ani rýchlu zmenu. Podstúpiť túto transformáciu s vlastným ľudským kapitálom, vzdelávať sa a budovať od nuly je v dnešnej technologicky rýchlo sa rozvíjajúcej dobe prakticky nereálne. Preto má pre tieto účely veľkú hodnotu BI konzultant, ktorý má už predchádzajúce skúsenosti z iných firiem a dokáže firmu v tejto oblasti správne nasmerovať. (The Evolving Role of a Business Intelligence Consultant in the Digital Era, 2023)
Predpokladá sa, že trh s konzultačnými službami Business Intelligence (BI) zaznamená v rokoch 2024 až 2030 výrazný rast. V roku 2023 bol tento trh ohodnotení na 31,45 miliárd dolárov, Očakáva sa, že do konca rok 2030 jeho hodnota vzrastie na 65,83 miliárd. (Verified Market Reports, 2024)
Predpokladom je, že tento rast podporí kombinácia technologického pokroku, rastúceho dopytu po konzultačných službách Business Intelligence (BI) a priaznivých vládnych politík (regulácie a nariadenia). Ďalej sa očakáva, že sa bude stále zvyšovať dopyt po nových insights v zákazníckych trendoch či dynamiky trhu. Veľkým inhibítorom rozvoja trhu BI konzultingu je stále rastúca potreba firiem používať analytiku na zefektívnenie ich interných procesov a na redukovanie nákladov. (Business Intelligence (BI) Consulting Provider Services Market Report: 2031 Key Trends, 2024)
Špecificky európsky trh zaznamenáva veľmi silný nárast dopytu na trhu BI konzultingu. Firmy na európskom trhu chcú robiť informované rozhodnutia a chcú sa stať data driven. Zároveň stále viac firiem vidí v dátovej analytike možnosť vybudovania konkurenčnej výhody na trhu. Veľké množstvo zdrojov je zafinancovaných aj do digitálnych transformácii, cloudových technológii, machine learning a AI. Všetky tieto oblasti sú pre európsky trh novinkou, ktorá je zastrešovaná práve BI konzultačnými spoločnosťami. (Verified Market Reports, 2024)
Ako Virtus BI Solution popisujú na svojom LinkedIn profile, v zrovnaní s minulosťou prebieha kontinuálna transformácia role BI konzultanta. Kedysi bol BI konzultant skôr považovaný za zberača dát a za generátor reportov. V súčasnosti sa ich expertíza skôr skladá zo schopnosti interpretovať získané informácie z dát a na vytváranie komplexných naratívov. Vytvárajú základňu pre strategické business rozhodnutia a generujú pridanú hodnotu z dát. Práve toto sa stalo jedným z kľúčových bodov transformácie BI konzultantov. (The Evolving Role of a Business Intelligence Consultant in the Digital Era, 2023
Veľkou zmenou v požadovanej znalostnej báze BI konzultanta bol príchod Big Data a Umelej Inteligencie. So stálym nárastom množstva dát už znalosť a používanie tradičných databáz nie je dostačujúce. BI konzultanti by, preto mali byť schopný implementovať systémy pokročilej analytiky, ktoré sú schopné veľký objem dát spracovať. Ďalej by mali prichádzať s inovatívnymi možnosťami spracovania big-data a novými kľúčovými insights, ktoré môžu byť z big-data vyťažované. (The Evolving Role of a Business Intelligence Consultant in the Digital Era, 2023)
AI
Asi najzásadnejší vplyv na transformáciu role BI konzultanta má v dnešnej dobe AI a Machine learning. Konzultanti prinášajú nové technológie do firiem a umožňujú nový pohľad na dáta a predikciu trendov. Táto oblasť vytvára veľký tlak ja skill-set konzultantov, ich výstupy už nie sú iba o deskriptívnom reportingu, ale požadujú využívanie pokročilej analytiky. Túto problematiku rieši aj pracovný portál Dice. Aká je budúcnosť pracovných pozíc v dátovej analytika v príchodom AI? Portál k tomu zaujal veľmi jasné stanovisko: „A Bright, but Different“. Predpokladom je, že repetetívne úlohy, ako dátová integrácia a tvorba dotazov bude vykonávaná umelou inteligenciu. Rola a náplň práce konzultanta sa skôr posunie k obsluhe a manažovaný procesov spojených s AI. Analytici budú potrební na trénovanie AI modelov, vymáhanie bezpečnosti a governance nad dátami. Portál ďalej v svojom článku odporúča, aby sa role v business inteligence a dátovej analytike začali venovať prehlbovaný znalostí v oblasti umelej inteligencie. (How Generative AI Will Change Data Analytics Jobs and Roles, May 8, 2024)
Pri osobnom rozhovore s projektovou manažérkou Procházkovou P. v oblasti BI konzultácie bolo spomenuté: „S nástupem a popularizací AI a data science už nestačí jen umět psát SQL, ale je stále větší tlak naučit se a používat například Python“. (Procházková, 2024)
Data Governance a bezpečnosť je veľmi známym menej technickým trendom, no popularitou sa môže rovnať akejkoľvek inej pokrokovej technológii. Datová bezpečnosť a data-governance už nie je len novým trendom, ktorý je dobré mať implementovaný a všadeprítomným „buzz world“, ale stáva sa z neho reálna potreba pre každú menšiu aj väčšiu firmu. S novými technológiami prichádzajú aj nové hrozby o ktorých musia byť konzultant informovaný a o ktorých musia edukovať. (Davidson, 2023)
Od konzultanta sa do určitej mierny očakáva, že bude technický evangelista a, že bude vo firme šíriť best-practices a nastavovať securitu a implementovať data governance framework. Je, preto v záujme konkurencieschopnosti BI konzultantov, aby si začali zaujímať aj o témy ako je ESG, data governance a bezpečnosť. (NAIDU, 2022)
Stále častejšie je požadované od konzultantov nie len byť expertmi na dáta a chápať a orientovať sa v oblasti, v ktorej pracujú, ale mať aj takzvané oborové znalosti (znalosť odvetvia). Je to nutné pre pochopenie požiadavkov zadávateľa, ale aj pre interpretáciu výsledkov. Ďalej je veľmi podstatným pochopenie fungovania podniku jeho stratégie, ale aj jeho jednotlivých oblastí, ako je obchod, marketing, prevádzka atď. To potvrdzuje aj Potrál Coders Lab, ktorý definuje najčastejšie odvetvia, kde je datová analytika častá a veľmi nutná. Pre konzultanta je pravdepodobné, že vo firme nezotrváva na trvalo ale rotuje medzi projektami a firmami aj v rôznych oborov v krátkom časovom horizonte. Je preto viac ako nutné, aby bol schopný agilne sa prispôsobiť zmene a mal motiváciu spoznávať špecifiká inej/novej oblasti.(Coders Lab, 2023) Dôležité je tiež pripomenúť, že dátová analytika a práca s dátami je nástrojom inovácie naprieč odvetviami. Ako je možné sa dočítať v článku od LynnWu, podľa výskumov robených naprieč 2000 firmami je jasné vidieť spojenie medzi rozvojom inovácii a dátovou analytikov. Výskum dokázal, že firmy, ktoré používajú dátovú analytiku za komplement k výskumu úspešnejšie podporujú teoretické argumenty a urýchľujú proces. Toto vytvára predpoklad, že dátová analytika sa v budúcnosti rozšíri aj do odvetví, kde nemusí byť v súčasnosti vo veľkej miere využívaná. Čo vytvára pre BI konzultantov priestor v nových odvetviach a možnosť s predstihom oblasti skúmať a snažiť sa ich pochopiť za účelom vytvorenia si konkurenčnej výhody. (Wu, 2019)
BI konzultanti musia mať osvojené praktiky Competitive Inteligence, tj. vedieť o trendoch ešte predtým, ako sa stanú trendami. Vo veľkej miere nové prostredie vytvára stále väčšie požiadavky na Soft-Skills konzultantov v dátovej analytike. Ako sa uvádza v článku od spoločnosti LinkedIn, aby sa role v dátovej analytike pripravili na zmenu budú musieť viac pracovať so svojou kreativitou, experimentovať a ešte podstatnejšie, budú musieť zmeniť svoj spôsob myslenia. Mali by si osvojiť takzvaný “growth mindset“, tj. brať zmeny pozitívne, nefixovať sa na zaužívané praktiky či jeden známy nástroj, ale byť vo svojej práci a zmýšľaní agilný. (How can data analysts be more adaptable in the face of new technology?, 2024)
Peter Druker vo svojej knihe The Landmarks of Tomorrow z roku 1959 definoval nový pojem “Knowledge workers“. Ide o pracovníkov, ktorí budú aplikovať svoje vyššie konceptuálne, teoretické a analytické znalosti na vývoj nových produktov a služieb. Predpovedal, že pôjde o trend 21. storočia s ohľadom na ich široký prehľad, znalosť a kreativitu. Článok od Corporate Finance Institure ďalej prehlbuje túto myšlienku a rieši zasadenie knowledge workers na dnešnom trhu. Dávajú do popredia myšlienku, že tieto role nie sú platené za vykonávanie fyzických úloh, ale ich pridaná hodnota tkvie v schopnosti riešiť komplexné problémy na základe ich expertných a rozsiahlych znalostí v danej oblasti. K pracovným pozíciám, ktoré môžeme označiť, ako “Knowledge workers“ patria práve aj pozície konzultantov, ako je v článku ďalej špecifikované ide práve o role, ktoré používanú informácie, aby si zarobili na živobytie. (Knowledge Workers, 2015)
Potreba takto špecifikovaných rolí stále rastie, čo podporuje aj kvalitatívny výskum v odbornom článku od M. Sondari, E. Apriyanti z univerzity Padjadjaran v Indonézi. Cieľom článku je vymedziť zručnosti a úroveň produktivity, ktorá je požadovaná v menšom podniku zameranom na konzulting. Ako autorky sami píšu v tomto článku, konzultačná firma je špecifický model, ktorý zdržuje zoskupenie viacerých knowledge workers. Jedným zo základných vymedzení tejto práce je, že na rozdiel od manuálnych pracovníkov sú “Knowledge workers“ hodnotení primárne na základe kvality ich výstupov, preto sa od nich očakáva vyšší level inovatívnosti a kreativity. Autorky definujú 6 základných faktorov, ktorými by mali oplývať konzultanti za účelom dobrej efektivity práce. Menovite ide o sémantiku a štruktúru, motivácia k vzdelávaniu, sústredenosť, výsledky a presnosť a komunikácia. (Sondari, 2017)
Sémantika s štruktúra
Sémantika a štruktúra predstavuje schopnosť konzultanta správne definovať základnú požiadavku klienta, konzultant je schopný priorizovať a pochopiť dôležitosť úlohy v kontexte riešeného problému. Výstup z danej úlohy by mal byť logický a štruktúrovaný, čo odzrkadľuje komplexné pochopenie problému. (Sondari, 2017)
Zároveň k tomu prispieva aj schopnosť identifikovať dôležité a podstatné informácie z veľkej informačnej báze, v ktorej sa musia orientovať. A tiež vedieť odfiltrovať nepotrebné informácie, ktoré neprispejú k vyriešeniu zadaného problému. (Knowledge Workers, 2015)
Motivácia sa vzdelávať
Faktor motivácie sa vzdelávať je pre konzultantov kľúčovým z dôvodu, že konzultanti potrebujú mať všeobecný prehľad o oblasti, v ktorej klient pôsobí a o charakteristikách klienta. Pri každom novom projekte, je preto je konzultanta potrebné aby mal motiváciu spoznať a pochopiť prostredie, v ktorom bude pracovať. Úplným základom je v tomto bode proaktivita pri riešení problému tj. hľadanie dát, informácii a skúmanie nových technológii a trendov. (Sondari, 2017)
Ako už bolo spomínané viac krát, tak o tom píše aj článok od CIF, znalostná práca si vyžaduje neustály rast a motiváciu držať krok s technologickým vývojom. Pracovníci musia mať záujem vyhľadávať nové informácie a uplatňovať ich vo svojej práci. Každým dňom sa vyvíjajú a vydávajú nové technológie, čo je dôvodom prečo je pre konzultantkou nutné, aby nadobúdali nové zručnosti a ďalej ich začleňovali do svojej práce a realizovaných projektov. (Knowledge Workers, 2015)
Sústredenosť, výstupy a presnosť
Sústredenosť, výstupy a presnosť sú zase primárnym očakávaním každého klienta ktorý, si za služby konzultantov zaplatí. Očakáva, že bude za investované finančné prostriedky schopný implementovať výstupy v dohodnutom čase a v dohodnutej kvalite a značne mu to zvýši maturitu jeho spoločnosti v danej oblasti. (Sondari, 2017)
Znalostní pracovníci používajú analytické uvažovanie na riešenie problémov v oblasti služieb zákazníkom a nových situácií. (Knowledge Workers, 2015)
Komunikácia
V neposlednom rade ide o komunikáciu, komunikačné zručnosti a vedieť sa pýtať správne otázky, čo je alfou a omegou každého správneho konzultanta. (Sondari, 2017)
V súčasnosti sa kladie veľký dôraz na dobré vzťahy so zákazníkmi a skvelý zákaznícky servis čo stavia konzultantov do ešte bližšieho vzťahu ku klientom. Dobré komunikačné zručnosti umožňujú znalostným pracovníkom úzko spolupracovať s ostatnými pracovníkmi pri rozhodovaní, stanovovaní cieľov a brainstormingu. (Knowledge Workers, 2015)
V predchádzajúcich dvoch kapitolách bol bližší pohľad na osobnostné charakteristiky konzultanta a na potrebu rozvíjať soft-skills. Na druhej strane pohľad na konzultantov ako na kowledge workers, ktorých pridaná hodnota tkvie v expertnej znalosti konkrétnej oblasti. Tieto dve časti môže na prvý pohľad spolu kontrastovať, no nie je tomu tak. Je možné povedať, že úspech konzultanta stojí na jeho expertných znalostiach, ale nie je tým myslená iba znalosť jednej technológie, ale skôr rozsiahla kontextová znalosť trhu a jeho možností. Konzultant je schopný zvažovať možnosti porovnávať a prichádzať aj s novými kreatívnymi nápadmi. Zároveň bez ďalších zručností, ako je komunikácia alebo potreba sa učiť nové veci a pochopiť, by konzultant nemal schopnosť svoje znalosti “predať“. Ako sa môžeme dočítať v článku od Virtus BI solution, pre úspech v tejto veľmi dynamickej oblasti, musia konzulanti oplývať rozmanitou bázou schopností, ktorá siaha za hranice technických znalostí. (Unveiling Success: Key Skills Every Business Intelligence Consultant Should Possess, 2023)
V súčasnosti je vyvíjaný ešte väčší tlak, aby konzultant diverzifikovali aj svoje technologické znalosti. Pri konkrétnom príklade môžeme povedať, že ovládať jeden reportingový nástroj už nestačí, Mať prehľad naprieč platformami, ako je Tableau, Power BI alebo QlikView a ovládať jazyky ako SQL, R alebo Python je pre budúcu konkurenčnú výhodu nepostrádateľné. (Unveiling Success: Key Skills Every Business Intelligence Consultant Should Possess, 2023)
Ďalšou zručnosťou, ktorú by si mal primárne seniornejší konzultant osvojiť do budúcnosti sú metódy projektového managementu a tímového managementu. BI konzultanti sú často súčasťou projektov, ktoré vyžadujú plánovanie, expertné odhady, organizovanie zdrojov a nastavovanie realistických časových odhadov, tak, aby bol výstup dodaní klientovi v dohodnutom rozsahu a časovom rámci. Často s stáva, že BI konzultanti pracujú v tíme aj s internými zamestnancami, ktorý môže mať odlišný prístup k práci a rozdielny skill-set. Osvojenie si schopnosti pracovať v tak rozmanitých tímoch môže byť ďalšou konkurenčnou výhodou konzultanta. (Unveiling Success: Key Skills Every Business Intelligence Consultant Should Possess, 2023)
Lepšie pochopiť špecifiká tejto role môžeme skrz jej pozitívne stránky. Jednou z najzásadnejších výhod je možnosť BI konzultanta pracovať na rôznych projektoch v rôznych firmách od malých podnikoch až po korporácie. Zároveň prácou vo firmách rôznych odvetviach získava aj hĺbkovú business znalosť naprieč tržnou vertikálou za pomerne krátke časové obdobie. S každou novou pozíciu a s každým projektom prichádza do kontaktu s novými technológiami a spôsobmi práce. Zároveň sa môže veľmi často inšpirovať už realizovanými projektami, ktoré sú na rovnakej báze, a tak môže výstupy prinášať oveľa rýchlejšie a efektívnejšie bez prvotnej hĺbkovej prípravy. Ďalšou výhodou, ktorá poskytuje konzultantom väčšiu pripravenosť na rýchlo vyvíjajúci sa trh je ich súčasne postavenie. BI konzultanti sa viac ako ich kolegovia v interných roliach uvedomujú dôležitosť neustáleho vzdelávania a posúvania sa v pred. Interní zamestnanci sa snažia, aby riešenie fungovalo, konzultanti sú platení od toho, aby priniesli do firmy niečo nové a, aby to fungovalo ešte lepšie. Mind-set, ktorý musí mať človek v roli Bi konzultanta ho môže vhodne pripraviť na budúci ešte rýchlejšie sa meniaci a vyvíjajúci trh. (What are the pros and cons of working as a BI consultant?, 2024)
Pre analýzu nových technológii požadovaných klientami slúžilo interview so Senior Business Inteligence konzultantom Machatou M.. Na trhu badá horizontálni a vertikálny vývoj technológii. (Machata, 2024)
Vertikálnym vývojom je vnútorne pretváranie a transformácia používaných technológii z pohľadu ich funkcionalít a možností využitia. Ako uvádza príkladom Machata M.: “ Například takové databáze budou existovat vždy, ale neustále vznikají nové formy. Současným trendem je přechod od tradičních relačních databází k analytickým databázím, jako je Azure Synapse nebo Snowflake“. Zároveň dodáva, že na tento fenomén by sa nemalo zabúdať a každý konzultant by sa mal zaujímať o nové alternatívy k už existujúcim riešeniam. (Machata, 2024) Druhým spôsobom vývoja je vývoj horizontálny, ktorý prináša nové nepoznané technológie a nové možnosti. Machata M. ako jednu z oblastí, ktoré by mohli zasiahnuť do role BI konzultanta, vidí príchod nových architektúr ako je napríklad Data Mesh či Data Fabric. Ide teda o príchod nových technologických konceptov, ktoré môžu ovplyvniť spôsob, ako sa pozerá na analytiku. V tejto oblasti by mali byť konzultanti rozhodne pripravený a mali by nové koncepty spoznávať a možno ich aj implementovať do spoločností ako priekopníci. Ako jednu z ďalších veľkých a všadeprítomných oblastí označil AI. Vyjadrením bolo, že AI prináša veľkú revolúciu do dátovej analytiky. Machata M. tiež spomenul, že podľa jeho názoru sa úplným potenciálom AI stále iba spoznávame, takže je stále čas naskočiť na túto vlnu a budovať znalosti. Tiež poznamenáva, že s príchodom AI bude nutné otvárať rôzne otázky, ako napríklad, kde končí BI a začína AI a naopak. Práve tu vidí priestor, ktorý by BI konzultanti mohli pomôcť zadefinovať. (Machata, 2024)
Na požadované znalosti BI konzultantov bolo v tejto práci pohliadnuté z dvoch primárnych konceptov. V pohľadu technologických znalostí a z pohľadu osobnostných vlastností.
Požiadavky na osobnosť konzultanta sa postupom času viac špecifikujú. Kladie sa väčší dôraz na zmýšľanie konzultanta. Podľa realizovanej analýzy ide rozhodne o človeka, ktorý má vôľu sa učiť a prirodzenie dovzdelávať s vysokou mierou agility. Musí mať v sebe určité level zvedavosti a kreativity. Tomu prispieva aj fakt, že v roli BI konzultanta ide stále viac o komplexné chápanie business sveta a riešeného problému. Konzultant musí mať znalosti businessu, odvetia, regulácii a hrozieb, ktoré sa v danej oblasti vyskytujú. Toto všetko je potrebné preto, aby mohol klásť zmysluplné otázky, robiť vypovedajúce analýzy a stanovovať stratégiu spoločnosti. Veľkou výhodou sú dobré komunikačné schopnosti, vedieť vhodne a zrozumiteľne interpretovať dáta a ovládať strorytelling. Táto potreba stále rastie aj s príchodom AI, keďže zručnosti ako komplexné chápanie systému je niečo, čo bude stále vykonávať človek. Schopnosť konzultanta riadiť, stanovovať hranice, nastavovať bezpečnostné pravidlá a robiť rozhodnutia, ktoré do určitej miery musia byť ovplyvnené aj jeho ľudským vnímavým, bude rozhodujúcim assetom pre rolu BI konzultanta. V druhej základnej oblasti ide primárne o hĺbkovú znalosť technológie. BI konzultant by mal rozšíriť bázu technológii, ktoré používa a mal by preskúmať nové možnosti. Žiaduce je aj vzdelávanie v oblasti pokročilej analytiky, machine learing a AI. Mal by byť priekopníkom v governance a nastavovanie pravidiel pre udržanie security s ohľadom na nové hrozby. BI konzultantom by malo byť známe aj ESG a spôsob akým bude ovplyvňovať jeho prácu.
Táto práca bola zameraná na analýzu trendov a vývoja znalostnej báze BI konzultantov. Jedná sa o pomerne abstraktnú tému, ktorá je veľmi ťažko obsiahnuteľná kvantitatívnym výskumom
Vo veľkej mierne išlo primárne o navnímanie situácie na trhu. Mojim cieľom bolo zamerať sa primárne na postrehy a myšlienky odbornej verejnosti. Informačnými zdrojmi pre moju analýzu boli články na sociálnej sieti LinkedIn od ľudí či spoločností, ktoré sa v danej oblasti hýbu. Následne som sa rozhodla formou interview osloviť ľudí pracujúcich v tejto oblasti. Tvrdenie o transformácii znalostnej báze som sa snažili podporiť dátami a tržnými analýzami. Ďalej som sa chcela v práci pozrieť na externé faktory, ktorú na transformáciu pôsobia z rôznych uhlov pohľadu
Ako píše Bob Karous vo svojej knihe No future (2019): “Čím rýchlejšie sa budúcnosť stáva prítomnosťou, tým menej sme schopní povedať čo príde v budúcnosti“.
Tento trend a pravdivosť tejto myšlienky je jasné badateľná aj v oblasti práce v dátami a táto práca je čiastočným dôkazom. O budúcej situácii v tak dynamickom prostredí sme schopní nanajvýš polemizovať a nie je možné so 100% istotou definovať aké znalosti a zručnosti budú očakávané od Bussiness Inteligence konzultantov. Je možno však badať trendy, kam technológie smerujú a, ako sa tým menia požiadavky na znalosti. Ako sa na základe dostupných zdrojov možno domnievať, najzásadnejšou a najpotrebnejšou transformáciu, ktorou budú musieť konzultanti prejsť (ak sa tak ešte nestalo) je zmena myslenia a nastavenie správneho mindsetu.
DAVIDSON, Elizabeth, Lauri WESSEL, Jenifer Sunrise WINTER a Susan WINTER, 2023. Future directions for scholarship on data governance, digital innovation, and grand challenges [online]. (Volume 33, 1) [cit. 2024-05-19]. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2023.100454
Machata, M, 2024. Senior Business Inteligenge Konzultant [ústne zdelenie]. Dolphin Consulting s.r.o.. Litvínovská 609, Praha. 23.5.2024
NAIDU, Gobind a Shaheen MANSORI, 2022. ESG and Data Governance in Digital Era; How to Minimize the Risks of Cybersecurity, Privacy Infringement and Data Loss of Customers [online]. Malaysia University of Science and Technology, 16 s. [cit. 2024-05-19]. Dostupné z: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4236744
Tato analýza bude hlavne pracovať s MicroStrategy ako s analytickou a BI platformou. Takisto sa v práci spoločnosť MicroStrategy čiastočne zasadí medzi konkurenciu a zanalyzuje sa jeho postavenie na trhu analytických a Business Intelligence (ďalej len BI) platforiem.
Množstvo informácii a údajov, ktoré sú denne generované, neustále rastie. Rozvojom počítačovej inteligencie a takisto aj zavedením „Big Data“ konceptu sa analýza a BI stali dôležitým pojmom používaným v jednotlivých organizáciách. (1)
V dnešnej dobe je BI pre prežitie organizácie kľúčovejšie ako kedykoľvek predtým. BI je postavené na metrikách a rozhodnutiach založených na dátach, ktoré pomáhajú spoločnosti pochopiť minulé trendy a začať predpovedať budúcnosť. Organizácie ešte stále čelia problémom s nedostatočnou komunikáciou, ľudským chybám a mnohé interné procesy sú stále vykonávané manuálne. Riešenie predstavuje práve BI a vhodná technologická infraštruktúra, ktorá sa dá ďalej škálovať v prostredí organizácie. (2)
Dôležitou súčasťou BI sú analytické a BI platformy. Tieto platformy umožňujú užívateľom, ktorí sú menej technicky zdatní, analyzovať, skúmať, modelovať a spracovať dáta a jednotlivé zistenia. (3)
Jednu z týchto platforiem predstavuje MicroStrategy. Americkú spoločnosť MicroStrategy spolu-založil v roku 1989 Michael J. Saylor a v roku 1998 vstúpila na burzu ako začínajúca softwarová spoločnosť. V súčasnosti je najznámejšia pre svoje produkty v oblasti BI a analytiky. Vlajková platforma, ktorú ponúka MicroStrategy pomáha podnikom prijímať rozhodnutia, ktoré sú založené na dátach a takisto aj optimalizovať podnikové procesy. (4)
V roku 2000 MicroStrategy čelilo ťažkej situácii kvôli prasknutiu Internetovej akciovej bubliny (the dot-com bubble) a zároveň došlo k zverejneniu účtovníckych chýb MicroStrategy. Na základe tohto zverejnenia akcie spoločnosti klesli o 62% v priebehu jedného dňa. Spoločnosť ďalej pokračovala vo svojej činnosti, avšak mimo pozornosti Wall Street. Od roku 2020 až po súčasnosť púta MicroStrategy pozornosť kvôli Bitcoinu. V roku 2020 spolu-zakladateľ spoločnosti Michael J. Saylor investoval hotovosť MicroStrategy do kryptomeny a premenil tak upadajúcu spoločnosť na úložisko Bitcoinu. (5)
Aj napriek všetkým úskaliam, ktorým čelila spoločnosť je MicroStrategy stále využívanou analytickou a BI platformou. Podľa 6sence má MicroStrategy v súčasnosti ako analytická a BI platforma 5611 zákazníkov, čo ju radí na 15 miesto z pohľadu počtu zákazníkov medzi analytickými a BI platformami. Na trhu zastáva podiel 1.29%, ktorý je vypočítaný na základe počtu zákazníkov sledovaných a identifikovaných v databáze 6sense. (6) Podľa Gartnerovho magického kvadrantu z roku 2023 sa Microstrategy ocitlo v kvadrante Challengers, čo znamená, že MicroStrategy v súčasnosti vykonáva svoju činnosť dobre, ale neukazuje porozumenie smerovania trhu, čiže zaostalo za lídrami trhu a jej smer je otázny. (7)
Obrázok 1 Gartnerov magický kvadrant (Zdroj: 7)
Otázka, ktorá vystáva a bude riešená v tejto práci je, čo ponúka MicroStrategy svojim zákazníkom, akých zákazníkov vlastne má a prípadne, prečo zákazníci stále využívajú MicroStrategy, keď na trhu sú oveľa výraznejší lídri v oblasti BI. Ako sa MicroStrategy odlišuje od svojej konkurencie a môže mať súčasné investovanie do Bitcoinu vplyv na budúcnosť MicroStrategy?
Analýza je postavená na odborných článkoch a textoch, či už v oblasti BI alebo priamo o spoločnosti MicroStrategy. Využívané sú aj ekonomické periodiká, ktoré sa pohybujú v oblasti investovania. Na porovnanie MicroStrategy s konkurenciou sú využité portály, ktoré každoročne vyhodnocujú a porovnávajú jednotlivé analytické a BI platformy. Cieľom je zanalyzovať súčasné postavenie spoločnosti MicroStrategy na trhu a ako môže vplývať história a konkurencia na využívanie tejto platformy. Záverom tejto práce by mala byť analýza a vyvodenie záverov, ktoré môžu vplývať na dôvody využívania platformy MicroStrategy a takisto aj výzvy poprípade prekážky, ktorým spoločnosť čelí poprípade môže čeliť v budúcnosti.
Argumentácia, fakty a metodológia
V organizáciách sa veľmi skloňujú slová Big Data, data driven a posledné roky sa tam pridáva aj AI. Dôležitú rolu stále však hrá aj BI, ktoré už je vnímané v spoločnostiach ako samozrejmosť. Veľa ľudí a zamestnancov však aj napriek denno-dennému používaniu BI nevedia definovať, čo to vlastne je a z čoho všetkého sa skladá. Po analýze viacerých zdrojov, článkov a prác som objavila viaceré a rôzne interpretácie BI, keďže ide o komplexný pojem, ktorý v sebe zahrňuje viacero metód a nástrojov. Preto je dôležité aj v kontexte témy práce zadefinovať BI a priblížiť, čo všetko BI v sebe obsahuje.
Business Intelligence
BI sa skladá z metód a nástrojov, ktoré podporujú podnik a to hlavne v oblastiach plánovania, rozhodovania a contollingu. BI zastáva takú formu, aby aj bežný užívateľ organizácie bol schopný využívať nástroje BI samostatne bez asistencie IT oddelenia. BI teda skorej môžeme označiť ako postup alebo proces a nie ako technológiu. (8)
Z pohľadu procesu môžeme BI definovať ako získavanie veľkého množstva údajov, spracovanie týchto údajov, analýza a ich prezentácia formou reportu, ktorý umožňuje vykonávať rozhodnutia. (9)
BI sa skladá z viacerých nástrojov a komponent. Patria sem zdrojové údaje, čiže existujúce podnikové dáta, ktoré sú súčasťou transakčných systémov podniku. Súčasťou BI je ďalej aj ETL, alebo aj dátová pumpa. Úlohou tejto dátovej pumpy je získať (Extract) dáta zo zdrojových systémov, transformovať (Transform) dáta a nahrať (Load) tieto dáta do dátových štruktúr úložiska. Dátové úložisko môže byť dočasné úložisko (Data Staging Area), v ktorom sú nahrané ešte netransformované dáta. Po ich transformácii a nahratí napr. do dátového skladu dôjde k odstráneniu dát z dočasného úložiska. Dátové úložisko ďalej predstavuje dátový sklad (Data Warehouse), ktorý je subjektovo orientovaný, integrovaný a obsahuje historické dáta, na základe ktorých sa vytvára analýza za určité obdobia. Poslednou možnosťou dátového úložiska sú dátové trhy (Data Mart), ktoré predstavujú úložisko dát vytvorené na základe potrieb určitej skupiny v organizácii napr. jedno oddelenie, divíziu alebo pobočku. (8)
Medzi BI ďalej patrí OLAP (On-line Analytical Processing), ktorý umožňuje rýchle prechádzanie medzi dimenziami a vytvára tak rôzne uhly pohľadu na dáta. Jeden z hlavných výstupov BI je reporting. Reporty a dashboardy umožňujú rôzne prehľady, ktoré obsahujú tabuľky a grafy s rôznymi ukazovateľmi. Súčasťou BI je aj dolovanie dát, kde dochádza k objavovaniu skrytých súvislosti a vzorcov v dátach. (8)
Ak by sme sa pozreli na význam a úlohu BI v organizácii v súčasnosti, tak nejde len o podporu rozhodovania, ale BI prispieva aj k operatívnej efektívnosti, zlepšovaniu organizačných procesov a technologickým inováciám. BI nie je len novým firemným nástrojom, ale považuje sa za integrované riešenie v organizáciách. (10)
Jedna zo stále používaných BI platforiem je MicroStrategy. Platforma MicroStrategy je uznávaná hlavne v oblasti firemných analýz. Spoločnosť kladie dôraz na propagáciu Intelligence Everywhere konceptu. (11)
Spoločnosť MicroStrategy
MicroStrategy je možné nasadiť na on-premise servery Windows aj Linux, alebo na Microsoft Azure cloud a AWS ako service. Jednotliví užívatelia môžu pristupovať k aplikáciám a službám MicroStrategy cez web, prostredníctvom systému Windows a Mac alebo z mobilných zariadení. Funkcie MicroStrategy je možné integrovať aj s inými platformami ako Power BI alebo Tableau. Ponúka možnosť integrácie aj s Microsoft Office. (4)
Produkty MicroStrategy
V oficiálnej dokumentácii produktového portfólia MicroStrategy dominuje MicroStrategy Dossier, ktorý ponúka užívateľom vytvorenie multidimenzionálnej aplikácie s interaktívnymi prvkami, responzívnym dizajnom bez nutnosti použitia kódu. Ponúka veľké množstvo vizuálov, priestor pre personalizovaný dizajn a formátovanie ovládacích prvkov. Rozhranie na tvorbu analytických aplikácií je veľmi intuitívne a založené na „drag and drop“ prístupe, ktorý používateľom zjednoduší vytváranie aplikácie. Ďalšou funkcionalitou je MicroStrategy Workstation, ktorá umožňuje riadiť a monitorovať celú platformu MicroStrategy. Umožňuje takisto automatizáciu úloh pomocou skriptu a distribúciu jednotlivým užívateľom. (11)
Najnovšie MicroStrategy ponúka inteligentnú platformu s názvom MicroStrategy ONE. Táto platforma kombinuje silu generatívnej umelej inteligencie s BI. Táto platforma je postavená na škálovateľnej sémantickej vrstve poháňanej umelou inteligenciou, ktorá umožňuje pripravenosť na budúcnosť. MicroStrategy ONE ponúka takisto použitie virtuálnych AI asistentov, ktorí zvyšujú produktivitu a optimalizujú pracovné postupy. Licenčné možnosti MicroStrategy ONE sú možné buď podľa užívateľov alebo podľa kapacity. Takisto ponúkajú aj konzultačné služby, ktoré zabezpečujú odborníci z MicroStrategy. (12)
Postavenie MicroStrategy na trhu
Portál 6sence, ktorý každoročne robí prieskum jednotlivých analytických a BI platforiem, zaradil MicroStrategy na 15 miesto medzi BI platformami z ich databáze. Umiestnenie a zoradenie platforiem je na základe počtu užívateľov, ktorí denne používajú MicroStrategy. Z ich prieskumu vychádza počet užívateľov 5611 po celom svete a teda podiel na trhu predstavuje 1,29%. Pre porovnanie s konkurenciou, na prvom mieste sa nachádza Notion s počtom zákazníkov 98942 a podielom na trhu 22,76% a na druhom mieste sa nachádza Power BI s počtom zákazníkov 68614 a podielom na trhu 15,79%. (6)
Väčšina zákazníkov pochádza z United States, ktorých podiel predstavuje 61,33% zo všetkých zákazníkov MicroStrategy. Na druhom mieste je India s podielom 6,17% a na treťom mieste je United Kingdom s podielom 5,86%. Na základe týchto dát vidíme výrazné využívanie MicroStrategy v United States oproti iným krajinám. (6)
Obrázok 2 Krajiny pôvodu zákazníkov MicroStrategy (Zdroj: 6)
Podľa počtu zamestnancov v spoločnosti MicroStrategy dominuje v spoločnostiach, ktoré majú 1000-4999 zamestnancov nasledujú spoločnosti s 10000 zamestnanci, kde ide o 915 zákazníkov. Ďalej nasledujú spoločnosti so 100-249 zamestnancami, kde sa nachádza 771 zákazníkov. Čo sa týka zamerania týchto spoločností tak ich obor pôsobenia je v najviac prípadoch v oblasti Business Intelligence, ďalej nasledujú oblasti ako Big Data, Data Analytics, Digital Transformation a Cloud Services. Ide teda väčšinou o oblasti spojené s dátami a BI. Na prvých 7 miestach sa dokonca nenachádza ani jedna oblasť, ktorá by nesúvisela s dátami alebo BI. (6)
Obrázok 3 Oblasti, v ktorých pôsobia zákazníci MicroStrategy (Zdroj: 6)
Medzi top 10 najväčšími zákazníkmi MicroStrategy sa na prvom mieste nachádza Prince George´s County Public Schools z United States (10000+ zamestnancov). Na druhom mieste je University of Melbourne z Austrálie (5000-9999 zamestnancov) a na treťom mieste sa nachádza T. Rowe Prince Group z United States (5000-9999 zamestnancov). Ani jeden zo zákazníkov v prevej 10 nepochádza z Európy. Väčšina je z United States alebo z Austrálie. (6)
Porovnanie s konkurenciou
Podľa 6sence top 3 alternatívy k MicroStrategy predstavujú Notion, Microsoft Power BI a Tabeau Software. (6) V Gartnerovom magickom kvadrante z roku 2023 sa MicroStrategy ocitlo v kvadrante challengers pričom jeho top alternatívy Microsoft Power BI a Tableau sa umiestnili v kvadrante leaders (Notion sa v ňom nenachádza). Ako líderská platforma bol označený Microsoft Power BI. Z toho dôvodu bude následne porovnané MicroStrategy práve s Microsoft Power BI ako s lídrom na trhu. (7)
Microsoft Power BI má až 68614 zákazníkov a podľa 6sence sa umiestnil na 2 mieste zatiaľ čo MicroStrategy sa umiestnilo na 15 mieste s 5611 zákazníkmi medzi BI platformami. Tieto počty odzrkadľuje aj podiel na trhu, ktorý má Microsoft Power BI až 15,79% oproti MicroStrategy s 1,29%. V geografickom porovnaní má Microsoft Power BI viac zákazníkov v United States, United Kingdom a Indii, zatiaľ čo MicroStrategy má prevahu v Austrálii. (6)
Obrázok 4 Porovnanie zákazníkov MicroStrategy a Power BI podľa lokácie (Zdroj: 6)
Z nasledujúcej analýzy, ktorá vychádza z portálu 6sence, vidíme, že Microsoft Power BI je využívanejšia BI platforma v porovnaní s MicroStrategy. Dôležité je aj porovnanie z pohľadu funkcionalít, zavedenia, integrácie, servisu a podpory. Gartner každoročne nezverejní len Gartnerov magický kvadrát, ale zverejní aj porovnanie jednotlivých platforiem na základe recenzii užívateľov z pohľadu rôznych funkcionalít. Microsoft Power BI má celkový rating 4.4/5 a to na základe 3040 recenzii a MicroStrategy má lepší rating a to 4.6/5 avšak len na základe 719 recenzii. V celkovom hodnotení schopností bolo MicroStrategy lepšie len vo funkcionalitách využitia a tvorby na mobile, v governance a metadátach, v dostupnosti dátových zdrojov, v oblasti bezpečnosti, v reportingu, storytellingu a automatizovaných prehľadoch. Treba však brať do úvahy fakt, že v celkovom hodnotení schopností malo MicroStrategy o 2382 recenzii menej ako Microsoft Power BI. V oblastiach integrácie, zavedenia, servisu a podpory už dominoval Microsoft Power BI. (13) Gartner označil pre MicroStrategy 2 výrazné elementy, ktoré vníma ako silné stránky tejto platformy. Namiesto získavania základov kódov, MicroStrategy buduje svoje riešenie organicky a to poskytuje platforme vyššiu stabilitu a menej „buggy code“. Druhá silná stránka je otvorenosť platformy s dôrazom na vzájomné fungovanie viacerých business aplikácii. Takisto aj reputácia v oblasti reportingu a governance pomáha MicroStrategy. Za lídrami však zaostáva v nedostatočnej produktovej diferenciácii a v pokročilej analytike. (14)
Na druhej strane silná stránka Microsoft Power BI je integrácia s Microsoft ekosystémom napr. Microsoft 365, Teams alebo Azure. Takisto aj flexibilné ceny, ktoré oslovujú aj menšie organizácie s menej zamestnancami. Funkcionality Power Bi sú takisto na vysokej úrovni a silnou stránkou je aj produktové portfólio, kde vízia Microsoftu je vzájomné využívanie Power BI, Power Automate a Power Apps. Power BI má takisto aj slabé stránky medzi ktoré patrí proces tvorby a publikovania vytvoreného obsahu. Integrácia Power BI s konkurenčnými produktami a riešeniami nie je veľmi rozvinutá aj keď viacerí užívatelia by túto možnosť privítali. (7)
Na základe analýzy s využitím Gartnerovho magického kvadrátu a jednotlivých recenzii a záverov zverejnených Gartnerom môžeme konštatovať, že možnosť integrácie s Microsoft ekosystémom robí z Power BI silného hráča aj z dôvodu častého využívania Microsoft ekosystému v firmách. Takisto aj silnejúce produktové portfólio low code aplikácii ako Power Automate a Power Apps zvyšuje atraktivitu Power Bi. Na druhej strane MicroStrategy sa snaží pôsobiť a prezentovať svoje riešenie ako intuitívne a prívetivé na užívateľskú prácu, avšak v tejto oblasti na základe užívateľských recenzii zaostáva za Power BI. Na druhú stranu v oblasti governance a takisto aj v oblasti pripojenia sa k iným BI nástrojom ako Tableau, Power BI či Qlik má oproti Power BI navrch.
História a súčasnosť spoločnosti
Úlohu stále môže hrať aj reputácia spoločnosti. Spoločnosť si prešla rôznymi fázami od svojho založenia až po súčasnosť. Na burzu vstúpila v roku 1998. Do marca 2000 akcie spoločnosti nezaznamenali skoro žiadny pokles. Počas týchto rokov bol jeden z najvýznamnejších osobností novej doby práve CEO spoločnosti Saylor. Avšak prišiel zlom a na konci marca roku 2000 spoločnosť stratila 70% svojej hodnoty kvôli účtovníckej chybe, kde spätne upravila svoje zisky z posledných 2 rokov. Ako následok bolo na spoločnosť vznesené obvinenie. Roky postupne plynuli a akcie spoločnosti klesli pod 100 dolárov za akciu. Bolo málo pravdepodobné, že Saylor spolu s MicroStrategy sa niekedy dostanú na pozíciu ako mali na prelome rokov 1999 a 2000. Až do 2020 sa akcie spoločnosti pohybovali okolo 100 dolárov. V tom istom roku spoločnosť investovala 250 miliónov dolárov do Bitcoinu. Minula tak teda všetky svoje prostriedky, ktoré boli plánované využiť na krytie voči inflácii. (15)
Generálny riaditeľ Saylor povedal pre CoinDesk: „Táto investícia odráža naše presvedčenie, že Bitcoin ako najrozšírenejšia kryptomena na svete je spoľahlivým uchovávateľom hodnoty a atraktívnym investičným aktívom s väčším potenciálom dlhodobého zhodnotenia ako držba hotovosti.“ (16)
Dva roky od investovania Bitcoin stratil 59% zo svojej hodnoty. Toto znamenalo pre MicroStrategy veľké problémy. V druhom štvrťroku bola odhadovaná strata pre MicroStrategy 3,4 miliardy dolárov. Napriek tomu MicroStrategy pokračovalo v ich vlastníctve a dokonca aj v ďalšom navýšení akcii. Za krokmi naďalej pokračovať v investovaní stál spoluzakladateľ spoločnosti Saylor, ktorý úpenlivo verí v Bitcoin. Z analytickej spoločnosti MicroStrategy sa v roku 2022 stala „leverage bet“ spoločnosť (spoločnosť, ktorá využíva veľké množstvo dlhu alebo finančnej páky na financovanie svojho rastu, investícií alebo operácií). Biznis so softvérom zostal ziskový, avšak Bitcoin urobil v príjmoch záporný vlastný kapitál vysoký 187,1 miliónov dolárov. (16)
V súčasnosti spoločnosť MicroStrategy vlastní viac ako 1% všetkých Bitcoinov. Spoločnosť od roku 2020 neustále nakupuje ďalšie Bitcoiny. Takmer štvrtina všetkých nákupov sa uskutočnila v roku 2024. Stávka na Bitcoin sa však ukazuje ako veľmi platná. Bitcoin za posledných 12 mesiacov výrazne vzrástol a takisto aj akcie MicroStrategy vzrástli o viac ako 150%. (17)
Otázne je, čo však čaká spoločnosť ďalej. MicroStrategy je veľmi úzko späté len s jedným aktívom a to Bitcoin, čo so sebou nesie isté riziká a neistoty. Budúcnosť nielenže záleží na tom, ako sa bude meniť cena Bitcoinu, ale aj na schopnosti naďalej nasledovať svoju biznis stratégiu. Aj keď to tak v súčasnosti nemusí vyzerať, MicroStrategy je stále softvérová spoločnosť, ktorá ponúka svoje produktové portfólio a má svojich zákazníkov. Takisto je dôležité neupustiť od softvérového biznisu, lebo práve ten pomáha financovať investície, ktoré idú do Bitcoinu. Napriek tomu príjmy MicroStrategy zo softvérového biznisu za rok 2023 klesli oproti predchádzajúcemu roku o 6%. MicroStrategy môže teda pre nových zákazníkov pôsobiť zmätočne. Spoluzakladateľ Saylor popísal MicroStrategy ako prvú bitcoinovú vývojovú spoločnosť na svete. Spoločnosť prostredníctvom svojho prevádzkového biznisu vytvára finančné toky, ktoré následne využíva na investovanie do Bitcoinu. Naďalej však pracuje na vízii zavedenia Intelligence Everywhere a používa znalosti v oblasti vývoja softvéru na vývoj bitcoinových aplikácii. (18)
Výsledky/Diskusia
Vzhľadom na obsiahlosť pojmu BI, bola snaha priniesť jednotné vysvetlenie toho pojmu, keďže veľa užívateľov, ktorí denne pracujú s BI si veľa krát ani nevedia predstaviť, čo všetko v sebe obnáša. BI umožňuje spracovávať veľké množstvo údajov z rôznych zdrojov a následne vizualizovať tieto údaje v rôznych podobách, na základe ktorých sú potom prijímané rozhodnutia založené na dátach. Medzi využívané BI platformy patrí MicroStrategy, ktoré je aj predmetom analýzy, na základe ktorej došlo k snahe vytýčiť aspoň približné dôvody použitia tejto platformy v súčasnosti.
Na základe analýzy odborných textov a prác bola snaha sa pozrieť na túto spoločnosť z pohľadu funkcionalít, zákazníkov, konkurencie a času. MicroStrategy sa prezentuje ako intuitívna aplikácia, ktorá je ľahko použiteľná pre užívateľov založená na prístupe „drag and drop“. Snaží sa držať trendu AI, keďže v poslednom roku predstavila novinku MicroStrategy ONE, ktorá spája práve AI s BI. Zákazníkov sa snaží prilákať na možnosť integrácie nástroja s viacerými inými nástrojmi, či už v oblasti BI, alebo iných podnikových oblastí.
Zákazníci pochádzajú väčšinou z United States (61,33%) a pohybujú sa v odvetví Business Intelligence alebo inom odvetví, ktoré úzko súvisí s dátami. MicroStrategy je americká spoločnosť, čiže fakt, že väčšina zákazníkov pochádza z Ameriky sa tým môže vysvetliť. Spoločnosť vznikla už v roku 1989, čiže môžeme predpokladať, že väčšina zákazníkov využíva jej služby po dlhšiu dobu aj keď na trhu sú lepšie hodnotené BI platformy.
Podľa portálu 6sence sa MicroStrategy nachádza na 15 mieste medzi BI platformami. Medzi jej top konkurentov patrí Microsoft Power BI, ktorý aj podľa Gartnerovského magického kvadrantu pôsobí ako líder v tejto oblasti. MicroStrategy oproti Power BI ponúka lepšie možnosti integrácie s inými nástrojmi a platformami, zatiaľ čo Power BI silno podporuje integráciu len s Microsoft nástrojmi a platformami. Tento krok je zo strany Power BI logický, keďže sa snaží zákazníkov a užívateľov prilákať na celkový balík služieb poskytovaný jednou spoločnosťou a ich automatickou integráciou. Z toho vyplýva veľká sila Power BI, keďže veľké množstvo organizácii používa Microsoft technológie. MicroStrategy aj napriek veľkej snahe ťahá v tejto oblasti za kratší koniec. Na základe užívateľských recenzií však oproti Power BI pôsobí silnejšie v oblasti governance a metadát. Sú to síce dôležité oblasti, avšak otázne je ako veľmi to môžeme zrovnávať s možnosťou integrácie v Microsoft ekosystéme.
Asi najviac skloňovaná téma ohľadom MicroStrategy je história spoločnosti a súčasnosť, ktorá sa veľmi točí okolo Bitcoinu. Môžeme teda zhodnotiť, že na základe analýzy viacerých textov a zdrojov, MicroStrategy je v súčasnosti viac skloňované s Bitcoinom ako s BI. Bitcoin a téma BI sú od seba veľmi vzdialené, MicroStrategy ich dokázalo spojiť Aj napriek svojej snahe prinášať nové produkty, ktorých súčasťou je spájanie BI s AI, stále táto aktivita leží v pozadí aktivity s Bitcoinom. Podľa vyjadrení spoluzakladateľa Saylora, konštatujem, že mu to vôbec neprekáža a Bitcoin vníma ako novú časť spoločnosti MicroStrategy a jeho ďalšieho fungovania. Z MicroStrategy nie je už len softvérová spoločnosť, ale aj spoločnosť, ktorá zárobky z biznisovej činnosti využíva na investovanie do Bitcoinu.
Ak bude chcieť MicroStrategy prilákať nových zákazníkov a hlavne udržať si tých starých, bude sa musieť stále sústrediť aj na oblasť BI a nie len na Bitcoin. Trendy v BI idú veľmi rýchlo dopredu a konkurencia robí všetko pre to, aby sa ich držala. MicroStrategy bude musieť držať sa týchto trendov aby úplne nezaostalo. Takisto je otázne ako sa bude vyvíjať v najbližších rokoch Bitcoin, keďže spoločnosť stojí len na tomto jednom aktíve. Slovo MicroStrategy je skloňované v súčasnosti častejšie ako kedykoľvek predtým, avšak nie v kontexte BI ale Bitcoin, čo môže vysielať nepriame signály súčasným a potencionálnym zákazníkom, kam spoločnosť smeruje.
Záverečné zhrnutie
Táto práca bola zameraná na analýzu spoločnosti MicroStrategy a na základe analýzy snaha priblížiť dôvody využitia tejto platformy v spoločnostiach.
Analýza bola vykonaná nazáklade odborných článkov a prác, ktorých je veľké množstvo hlavne k téme Business Intelligence. Na základe nich som sa snažila popísať pojem BI, jeho postavenie v spoločnostiach a takisto aj jeho dôležitosť.Už konkrétna analýza spoločnosti MicroStrategy bola založená na článkoch, ktoré sú zväčša z relevantných technických alebo finančných periodík.Postavenie spoločnosti na trhu a porovnanie s konkurenciou bolo opreté o Gartnerov magický kváder a platformu 6sence, ktorá sa zaoberá porovnávaním BI platforiem a takisto analyzuje ich zákazníkov. Takisto aj Gartner ponúka analýzu jednotlivých platforiem. Tá je však založená na užívateľských recenziách a komentároch.
V práci sa podarilo uviesť fakty o spoločnosti z rôznych smerov. Informácie o jednotlivých produktoch boli čerpané z oficiálnej stránky spoločnosti a technických článkov. Informácie o zákazníkoch boli podporené portálom 6sence a to nie len informačne, ale aj graficky. Najviac informácii súvisiacich s MicroStrategy však bolo ohľadom súčasnosti spoločnosti a jej investovania do Bitcoinu. Viaceré finančné periodiká pokrývajú cestu MicroStrategy a netrpezlivo očakávajú, čo bude ďalej.
Jednotlivé dôvody využitia už sú ťažšie definovateľné. Každá spoločnosť má svoje individuálne dôvody, ktoré súvisia priamo s jej ekosystémom a účelom, pre ktorý platformu potrebuje a využíva. Z analýzy však vidíme, že MicroStrategy nepatrí medzi lídrov na trhu a počuť je o ňom skorej na finančnom trhu ako na BI trhu. Snaží sa však aspoň čiastočne držať krok v BI trendoch. Otázku ohľadom budúcnosti spoločnosti si kladie veľa ľudí, hlavne v kontexte toho, ako spolu môže fungovať BI a Bitcoin v jednej spoločnosti.
Chen, H.C. Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quartely, 2012. Podľa: Katerina Božič, Vlado Dimovski. Business intelligence and analytics for value creation: The role of absorptive capacity. International Journal of Information Management, Volume 46,[online], 2019. ISSN 0268-4012. [cit. 2024-05-23]. Dostupné na: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.020
Abusweilem, M., & Abualoush, S. The impact of knowledge management process and business intelligence on organizational performance. Management Science Letters, 9(12), 2019. Podľa: Maaitah, Tamara. The Role of Business Intelligence Tools in the Decision Making Process and Performance. Journal of Intelligence Studies in Business Vol.13 No.1, [online], 2023. [cit. 2024-05-24]. Dostupné na: https://pdfs.semanticscholar.org/e616/078593b39acfa02b6adbde41ca3f1011547b.pdf
Božič, K., & Dimovski, V. Business intelligence and analytics use, innovation ambidexterity, and firm performance: A dynamic capabilities perspective. The Journal of Strategic Information Systems, 28(4), 2019. Podľa: Maaitah, Tamara. The Role of Business Intelligence Tools in the Decision Making Process and Performance. Journal of Intelligence Studies in Business Vol.13 No.1, [online], 2023. [cit. 2024-05-25]. Dostupné na: https://pdfs.semanticscholar.org/e616/078593b39acfa02b6adbde41ca3f1011547b.pdf
Cílem článku na téma Využití AI a CI v oblasti hotelnictví a cestovního ruchu je seznámit čtenáře s aktuálním stavem poznání, odhadnout možný vývoj a dopad umělé inteligence na sledované odvětví a předat zkušenosti, jež autor nabyl pracovními zkušenostmi v tomto oboru. Vzhledem k formě práce se očekává, že obsahem bude i subjektivní pohled na danou problematiku.
Omezení
Nutné je upozornit, že práce má své limity. Cílem není komplexně obsáhnout celou definovanou oblast, ale poskytnout čtenáři ucelený aktuální pohled na vybranou oblast s přesahem o pohled autora.
Metody
Mezi metody, kterými byla práce zpracována, můžeme zařadit metodu analýzu dokumentů zejména při práci s akademickými a ostatními dokumenty v rešerší části práce. Autorův pohled na problematiku se bude často opírat o zkušenosti nabyté metodou pozorování.
Motivace
Motivací k napsání eseje je pro autora dlouhodobý zájem o oblast hotelnictví a cestovního ruchu. V posledním období můžeme pozorovat zvýšení zájmu o technologie založené na umělé inteligenci. Autor v rámci rešerše nenašel mnoho článků, které by vybranou oblast zkoumaly v kontextu hotelnictví a cestovního ruchu s praktickými příklady užití. S přilehnutím k dynamice vývoje oblasti umělé inteligence se přímo nabízí sepsat poznatky v kontextu aktuálního dění. Nesmíme opomenout i oblast Competitive Intelligence, jejíž význam je pro oblast hotelnictví klíčový – například dynamická tvorba cen na základě konkurence, poptávky a dalších faktorů je jedním z klíčových akcelerátorů hotelového podnikání a právě metody CI mohou pomáhat.
Rešerše
Empirická studie s názvem THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ON GUEST SATISFACTION IN HOTEL MANAGEMENT: AN EMPIRICAL STUDY OF LUXURY HOTELS se zabývá dopady využití umělé inteligence u celkem 35 pětihvězdičkových hotelů v hlavním městě Jordánska (AL-HYARI et al., 2023). Benefitem práce je fakt, že vychází z reálných zkušeností vedoucích manažerů pracujících v hotelech užívajících nové technologie, nevychází tedy pouze z jejich osobních domněnek a názorů.
Druhým zdrojem poznání je studie Human employees versus robotic employees: Customers and hotel managers’ perceived experience at unmanned smart hotels věnující se otázce budoucnosti tzv. smart-hotelů a jejich dopadů na vztah mezi zákazníkem a ubytovacím zařízením (Cheong a Law, 2022). Hlavním zdrojem, ze které studie čerpá, byla zpětná vazba od dvou kategorií hotelů – hotelů, jenž byly zákazníky hodnoceny jako výborné, a naopak těch, ze kterých hosté neodjížděli spokojeni. V rámci této práce se jedná o hodnotný zdroj, jenž by měl autorovi významně pomoct k pochopení, jak je užití technologií v oboru postaveném na mezilidské interakci vnímáno.
Španělská studie Competitive Intelligence in the Tourism Sector, with special focus on Southern Europe přináší cenné zkušenosti z praktické implementace CI procesů v hotelech v oblasti Costa del Sol – specializováno na hotely malé a střední velikosti (Salguero a Quintero, 2016).
Definice pojmů
Competitive Intelligence (CI) – definice portálu MBI říká, že CI je systematickou disciplínou skládající se ze sběru, zpracování a ochranou informací. Cílem je získat konkurenční výhodu a přispět k lepší pozici podniku na trhu (Feige, 2014).
Artificial Intelligence (AI) – dle firmy IBM můžeme AI definovat jako obor kombinující počítačovou/softwarovou vědu a obrovské datové sady s cílem řešit problémy. Zahrnuje taktéž podobory strojového učení a hlubokého učení, které jsou často skloňovány spolu s termínem AI. Jako největší zlom můžeme označit vydání LLM Chat-GPT od firmy OpenAI (IBM, [b.r.]).
LLM model – tzv. large language models jsou definovány dle článku od renomovaného poskytovatele cloudových služeb Amazon AWS jako velmi velké modely hlubokého učení, které jsou předtrénovány na obrovském množství dat. Podkladový transformátor je množina neuronových sítí skladující se z enkodéru a dekodéru, kteří extrahují význam ze vstupního textu a starají se o pochopení vztahů a vazeb mezi slovy a frázemi (Amazon AWS, [b.r.]).
Revenue management – dle publikace (Beránek a kol., 2013) je pojem definován jako součást managementu hotelu s cílem analyzovat a plánovat obchodní strategie ubytovacího zařízení. Zabývá se především otázkami obsazenosti a cenové politiky.
AI v oblasti cestovního ruchu
V posledních dobách si můžeme všímat rapidního nárustu užití umělé inteligence napříč sektory. Výsledky průzkumu z roku 2022 uvádí, že až 94 % organizací považuje využití AI za velmi důležitou součástí úspěchu organizace, 5 % za důležitou a pouhé procento za nedůležitou (Statista, 2022). V kontextu cestovního ruchu má AI potenciál usnadnit a zefektivnit vybrané činnosti. Pro lepší demonstraci autor uvádí seznam možných úloh pro umělou inteligenci.
Luxusní ubytovací zařízení zpravidla nabízejí služby tzv. conciere – osoby starající se o potřeby hostů z hlediska programu jejich pobytu. Mezi typické činnosti můžeme řadit například rezervaci prohlídek památek, lístků do divadla nebo zajištění taxi na letiště. Cílem služby je hostům usnadnit, zrychlit a zefektivnit jejich program ve vybrané destinaci. Pro hoteliéry se zde nabízí možnost nabídnout hostům využít LLM modely (např. Chat-GPT). Klient pomocí zařízení (například tabletu) v lobby hotelu zadá požadavek na doporučení bodů zájmů a AI model se může stát jeho „průvodcem“ – vymyslí a zorganizuje program dle vybraných požadavků a omezení. Mezi problematickou oblast můžeme považovat proces objednávání a rezervace vybrané služby. V době psaní práce aktuálně dostupné technologie neumožňují např. telefonickou rezervaci. Dá se předpokládat, že je pouze otázkou času, kdy budou technologie umět zařídit i samotnou rezervaci, avšak je zde plno výzev a otázek, jenž by měly být zodpovězeny před ostrým provozem: Budou místa akceptovat vytvořené rezervace tímto způsobem? Kdo bude odpovědný za rezervaci? S kým se uzavírá obchodní vztah? Autor se přiklání k názoru, že aktuálně není možné službu conciere nahradit AI, naopak by užití LLM doporučil jakožto pomocníka pro osoby věnující se této činnosti. Zaměstnanci by nemuseli přemýšlet o programu nebo bodech zájmů, které hostům doporučí. Jejich pozornost by se směřovala přímo rezervacím nebo objednávkám. Autor považuje za využití AI u této služby za velmi prozaické. Concierům se zkrátí čas potřebný na vymýšlení programů, a naopak více času budou moc věnovat hostům. Pro lepší představu využití AI v této disciplíně si autor připravil názornou ukázku. Model Chat-GPT3.5 požádal o naplánování programu cesty do Prahy s vybranými požadavky a omezeními.
Prompt:
Představ si, že jsi můj conciere v hotelu. Chystám se na třídenní výlet do Prahy a rád bych Tě poprosil o naplánovaní programu. Dorazit bych měl v pátek odpoledne a odjíždět v neděli dopoledne. Rád bych vyzkoušel tradiční českou kuchyni. Mám rád knihovny a zajímám se o dopravu (vlaky, letadla,…). Do plánu prosím zahrnout i nákup suvenýrů pro rodinu a přátele. Nemám rád místa s vysokou koncentrací osob. Není pro mě problém si přivstat. Chtěl bych plán, jenž bude možný realizovat pouze za použití hromadné dopravy, nechci si půjčovat automobil. Budu rád i za tipy, které mi pomohou si užít výlet na maximum. Děkuji
Odpověď:
„Samozřejmě, rád Vám pomohu naplánovat třídenní výlet do Prahy tak, abyste si co nejvíce užil a splnil své zájmy. Zde je navrhovaný plán:
Pátek: 1. Příjezd odpoledne:
• Po příjezdu do hotelu doporučuji krátký odpočinek, abyste se zotavil po cestě.
2. Prohlídka Starého Města:
• Vydejte se na procházku Starým Městem. Navštivte Staroměstské náměstí, kde můžete obdivovat Orloj a navštívit Staroměstskou radnici.
3. Večeře v tradiční restauraci: • Prozkoumejte tradiční českou kuchyni v některé z místních restaurací. Doporučuji restauraci s atmosférou a autentickými pokrmy.
Sobota: 1. Návštěva Knihovny Národního muzea:
• Pro svou lásku ke knihovnám navštivte Knihovnu Národního muzea, která je známá svým bohatým literárním fondem.
2. Procházka po Letné: • Odpoledne strávené v Letné parku nabídne krásné výhledy na město. Je to skvelý prostor na odpočinek a relaxaci.
3. Večeře v tradiční hospodě:
• Navštivte tradiční českou hospodu, kde můžete ochutnat další místní speciality.
Neděle: 1. Prohlídka Pražského hradu:
• Dopoledne věnujte prohlídce Pražského hradu a St. Víta katedrály. Doporučuji začít co nejdříve ráno, abyste se vyhnul davům.
2. Nákup suvenýrů: • Po návštěvě hradu se vydejte na Malostranské náměstí, kde můžete nakoupit tradiční české suvenýry pro rodinu a přátele.
3. Odjezd po obědě:
• Po obědě se vydejte na nádraží a připravte se na odjezd.
Důležité tipy:
Využijte pražskou MHD (metro, tramvaje, autobusy) k pohodlnému přesunu po městě.
Prohlédněte si předem jízdní řády a zjistěte si informace o dostupnosti hromadné dopravy.
Pokud máte rád umění, můžete zvážit návštěvu Národní galerie nebo některé z uměleckýchgalerií. Doufám, že plán bude odpovídat Vašim představám. Přeji Vám skvělý výlet do Prahy!“ (OpenAI, 2024)
Model na základě předem definovaných informací připravil obstojný program výletu do české metropole. V zadání mu autor lehce napověděl, jak vyřešit omezení na minimalizaci míst s vysokou koncentrací osob – brzkou návštěvou turisticky frekventovaných míst. Model pochopil, kam autor míří a navrhnul právě tento tip. V odpovědi mi chybí reakce na požadavek souvisící se zálibou dopravy – autor by očekával, že by ho LLM odkázal například na Národní technické muzeum. Všimnou si můžeme taktéž překlepu, který model vygeneroval ve slově „skvělý“ – jedná se o maličkost, avšak v rámci perfektní komunikace by bylo žádoucí překlepy odstranit. Chybné je taktéž psaní některých velkých a malých písmen. Vzhledem k faktu, že model se dokáže dorozumět mnohými jazyky světa by autor tuto chybu považoval za nezávažnou. Potencionální nevýhodou, které model v této disciplíně mohou disponovat, jsou neaktuální informace. Například při dotazu na aktuální cenu jízdenky bychom nemuseli obdržet aktuální cenu. Nabídka muzeí, divadel nebo galerií se liší např. dle sezónnosti, a tak by se mohlo stát, že by model doporučil návštěvu již skončené aktivity/ukázky. Řešením pro neaktuální informace je použití modelů, které májí přístup k aktuálním informacím (např. Bing model). Autor považuje využití AI modelů za smysluplné a užitečné i přes gramatické chyby a riziko uvedení neaktuálních informací. Navrhnutý plán považuje za velmi povedený i vzhledem k nejednoduchým požadavkům a omezením.
Odpověď na recenze
Sektor ubytovacích služeb můžeme řadit do odvětví, jenž je velmi ovlivněno zpětnou vazbou od klientů – recenzemi. Znakem hotelů, pečující o zákazníky, je kvalitní komunikace nejen před, v průběhu, ale i po skončení pobytu. Správci kanálů pro kontakt se zákazník často tráví mnoho času psaním individuální a profesionální odpovědi na zpětnou vazbu klienta. LLM modely mohou být velkým pomocníkem pro tvorbu odpovědí. Správce komunikace do AI modelu vloží recenzi klienta doplněnou o specifika odpovědi. LLM má schopnost sepsat profesionální odpověď. AI zde může specialistům na komunikaci ušetřit čas, zkvalitnit odpověď a taktéž pomoct odstranit „provozní slepotu“ člověka, jenž může mít naučenou jednu opakující se frázi na daný typ recenze. Opět se autor rozhodl na příkladu demonstrovat využití LLM pro úkol odpovědi na recenzi.
Prompt:
Představ si, že jsi osoba zodpovědná za komunikaci s hotelovými hosty. Sepiš mi, prosím odpověď na tuto recenzi: „Nejpříjemnější pobyt! Byt je čistý a plně vybavený položkami zobrazenými na fotografiích a uvedenými v popisu 🙂 Velmi pohodlná postel! Pokoje jsou navíc dobře zvukotěsné! Přijeli jsme po zavření recepce a bez problémů našli klíče v trezoru (nutná záloha a po skončení pobytu vrácena na účet) 🙂 Celkově toto místo vřele doporučuji! Zaplatili jsme za podzemní parkoviště, ale když jsme dorazili, všechna místa byla obsazená. Pravda, byli jsme asi poslední, kdo dorazil (ve 21:30), ale protože parkování je placené, mělo by být zajištěno místo. Možná někdo vjel na špatnou stranu 🙂 Přesto bylo místo u zdi, takže to pro nás není problém. Nicméně pro ostatní to může být důležitá informace :)“ Odpověď prosím doplň o omluvu za nepříjemnosti spojené s plnými parkovacími místy. Přidej i informace, že jsme provedli opatření vedoucí k přeplněným garážím. Buď v odpovědi milý a profesionální. Děkuji
Odpověď:
„Vážený hosti, děkujeme Vám za krásnou recenzi a potěšilo nás, že Váš pobyt u nás byl příjemný. Jsme rádi, že jste si u nás
užili čistý a plně vybavený byt, stejně tak pohodlnou postel a dobře zvukotěsné pokoje. Omlouváme se za eventuální nepříjemnosti spojené s parkováním. Vaše zpětná vazba je pro nás velmi cenná. Právě kvůli situacím, které jste popsal/a, jsme již podnikli kroky k zajištění, aby se přeplnění garáže nestalo běžným jevem. Vaše upozornění na tuto situaci nám pomáhá zlepšovat naše služby a předejít podobným situacím v budoucnu. Omlouváme se za jakékoliv nejasnosti a nesnáz, které byly způsobeny plnými parkovacími místy při vašem příjezdu. Rovněž si ceníme vaší tolerance a pochopení, které jste projevil/a, když jste našel/a alternativní parkovací místo. Děkujeme za Vaše ocenění a doporučení našeho místa. Těšíme se na příležitost přivítat Vás znovu a zajistit, abyste měli během Vašeho pobytu co nejlepší zážitek.
S pozdravem,
[Your Name]
[Your Position]
[Kontaktní informace]“ (OpenAI, 2024)
Výše uvedená odpověď je pohledem autora považována za povedenou, avšak s drobnými odchylkami. Oslovení hosta není přesné – nejspíše se jedná o „překlep“. Na konci navrhované odpovědi jsou „proměnné“ (jméno, pozice a kontaktní údaje) vangličtině i češtině. Za nevhodné můžeme považovat omluvu za plné parkovaní – model se omlouvá za tu samou věc dvakrát. Autor by si dokázal představit využít LLM jakožto pomocníka při tvorbě odpovědí na recenze, avšak za podmínky lidské kontroly, která zajistí opravu drobných odchylek zmiňovaných výše. Dané osobě zkrátí čas potřebný na odpověď a zároveň zpětná vazba bude vykazovat známku „odpovědi na míru“ a ne „strojově naučené, opakované“ odpovědi.
Rozpoznání obličeje
Každý správný hotel by se měl starat o bezpečí svých hostů. Jedním z potencionálních bezpečnostních rizik může být pohyb nežádoucích osob vareálu/prostředí daného ubytovacího zařízení. Po zaměstnancích zpravidla nemůže být vyžadováno, aby každou osobu při vstupu identifikovali a porovnali s údaji v knize hostů. Vhodným opatřením je implementace čteček na hotelové karty s možností zpětné evidence přístupů. Bohužel karty jsou běžné hmotné věci, které host čas od času ztratí. Nalezené karty může být útočníkem použity pro vstup do vybraného hotelu, a tudíž potencionální hrozbou pro narušení bezpečí hotelových hostů. Zde však může pomoci umělá inteligence s rozpoznáním obličejů. Host by při příjezdu do hotelu mohl být „naskenován“ a uložen do databáze s délkou platnosti rovné délce pobytu. Kamerový systém napojený na AI by následně mohl reportovat alerty v případě neznámé osoby pohybující se v prostorách ubytovacího zařízení. Síť hotelů Mitsui Fudosan v Japonsku provozuje ubytovací zařízení bez fyzických/hmatatelných zařízení pro autorizaci typu klíče nebo karty. Host při check-in naskenuje svůj obličej do databáze hostů a následně si prostory hotelu (svůj pokoj, saunu, šatnu…) „odemyká“ pomocí svého obličeje (Hospitality Technology, 2020). Otázkou zůstává očekávaná míra adopce tohoto způsob samotnými hosty. Budou chtít si nechat naskenovat svůj obličej do databáze? Nebudou v tom vidět možné riziko zneužití své identity? Autor si není jistý, zdali je evropský svět připraven na implementaci těchto novinek. Naopak by problém vužití těchto technologií neviděl vtechnologicky vyspělých zemích, respektive zemích, kde adopce technologií je na vyšší úrovni.
Druhý příklad využití rozpoznávání obličejů můžeme vidět na letištích. Například na pražském letišti si můžeme vybrat mezi standardní pasovou kontrolu prostřednictvím zaměstnance státní správy nebo pomoci zařízení, které ověří držitele skenovaného dokladu vůči předkladateli. Letišti pomáhá zrychlit odbavení cestujících a zároveň ušetřit na mzdových nákladech.
Hotely zpravidla mají zaměstnance nebo externisty, jenž pracují na cílech revenue managementu. Využívat k tomu musí často mnoho datových zdrojů (např. aktuální poptávka, ceny konkurence, historický vývoj, obsazenost…), ale ani detailní analýza veškerých dat není zárukou vysokého úspěchu. AI ve smyslu ML algoritmů nesou v sobě potenciál usnadnit revenue managerům rozhodování.
Neodmyslitelnou součástí jejich práce je tvorba a aplikace různých marketingových akcí, při jejichž tvorbě by si autor dokázal představit využít LLM jakožto prostředků pro copywriting prodejních textů. Pro lepší představu autor nabízí názorný příklad:
Prompt:
Představ si, že jsi marketingový copyrighter. Spravuješ sociální sítě pro jeden pražský hotel. Poprosím Tě o sepsání příspěvku na sociální sítě. Cílem je informovat sledující o probíhající akci ve výši 30% slevy na všechny vánoční pobyty od 22.12.2023 do 26.12.2023. Nenásilnou formou je prosím upozorni, že sleva platí při rezervaci a platbě do konce listopadu 2023. Maximální délka příspěvku je 160 znaků. Děkuji
Odpověď:
„Vánoční kouzlo v Praze! 🎄 Užijte si nezapomenutelný pobyt v našem hotelu s 30% slevou na vánoční pobyty od 22. do 26.12. Při rezervaci do konce listopadu. Rezervujte teď! 🌟 #VánoceVHotelu #Praha #Sleva“ (OpenAI, 2024)
Chat-gpt ve verzi 3.5 nám poskytl hodnoceno autorem výstižný marketingový příspěvek pro sociální sítě. Omezením, které nebylo splněno, je délka, jež přesáhla 160 znaků. Dalším negativem je napsání velkého písmena v půlce věty způsobené nejspíš znakem tečky za označením měsíce. I přes drobné nepřesnosti by si však autor dokázal představit využití v praxi.
Eliminace rizik spojených s podvodným jednání
Bohužel ani sektoru ubytovacích služeb se nevyhýbají podvodná jednání. Mezi příklady podvodných jednání v hotelech můžeme řadit:
platba zcizenou platební kartou
ubytování nežádoucích osob (trvalý pobyt na úřadě, rejstříky…)
chybná identifikace hosta na zcizený osobní doklad
Umělá inteligence, respektive strojové učení, by mohlo hoteliérům pomoct na základě vybraných faktorů odhalit potencionálně nebezpečného klienta, respektive podvodná jednání (Charles, 2023). Příklad může být například analýza vzorů podvodného jednání (např. rezervace z rizikových zemí, vícero rezervací z jedné IP adresy) (Carreirao, 2023). Jako druhý příklad můžeme zařadit verifikace identity – kontrola shody mezi jménem osoby a držitelem karty a případná kontrola v rejstřících adres (např. trvalé bydliště na úřadě).Nesmíme opomenou rizika interní planoucí zejména z potencionálních úniků způsobených jedním zaměstnanců. Příklad mohou být mechanismy detekce podvodných aktivit kontrolované ML algoritmy. Příklad může být nesoulad mezi počty zaplacených nocí a úklidů pokojů, častá úprava ceny nebo počtu osob, případně podezřelé snížení ceny rezervace.
Mezi další příklady využití AI v oblasti hotelnictví je využití chatbotů. Časté otázky a požadavky (objednávky do pokojů, objednávky úklidů, body zájmů v okolí…) mohou být odbavovány právě díky této technologii a složitější případy jsou eskalovány na zaměstnance, kteří se jimi mohou zabývat (Carreirao, 2023). Hoteliéři tak mají další prostor k úsporám mzdových nákladů, případně člověkohodiny alokovat na důležitější činnosti. Chatbot také může obsluhovat klienty paralelně a mít vícero otevřených konverzací, což u lidského recepčního při fyzické komunikaci není možné, nebo minimálně ne příliš vhodné. Benefitem je také bezesporu možnost nabízení služeb formou up-sellingu nebo cross-sellingu – hosté si mohou jednoduše doobjednat upgrade pokoje nebo například wellness. Technologie může být využívat i vytěžování dat, které při vhodném zpracování mohou hotelům pomoci spochopením chování hostů. Do jisté míry mohou chat-boty umožnit šetřit náklady, a to například s oslovením klienta, zdali nechce vynechat dnešní úklid pokoje. Jedním z výsledků studie indikuje, že chatboty mohou zvýšit zákaznickou spokojenost, i tím že jsou k dispozici 24/7 a hostům poskytují okamžité odpovědi (AL-HYARI et al., 2023).
Autor považuje za nutné, aby efektivita tohoto nástroje byla kvantitativně měřena – špatný chat-bot může nadělat více problémů, než užitku a teoreticky může vést k frustraci a naštvání klienta. Navrhuje měření například prostřednictvím krátké ankety po skončení interakce. Kdykoliv v průběhu komunikace by měla být jednoduchá možnost spojit se s živou osobu na jedno kliknutí.
AI v oblasti cestovního ruchu – shrnutí
AI má potenciál usnadnit hotelům řadu rutinních úloh a zlepšit zákaznickou zkušenost – což je závěrem jedné ze studií, jež tvrdí, že užití AI v hotelech vede k vyšší spokojenosti a částečně i k vyšším obratům při sníženém objemu množství práce (AL-HYARI et al., 2023). Hoteliéři mohou díky AI kompenzovat častý podstav zaměstnanců, kteří se často do sektoru hotelnictví vracet i vzhledem k událostem minulých let nechtějí (Gastro a hotel, 2023). Autor by rád upozornil, že prvotní wow-efekt z AI může být velký, avšak nesmíme zastínit podstatu hotelového podnikání – mezilidský vztah mezi hostem a zaměstnanci hotelu. AI může doporučit a navrhnou na minutu přesný harmonogram pobytu, ale často klienti nemusí mít zájem o dokonalý plán, ale o sympatického recepčního/conciera, který plánu „dodá“ lidský rozměr. Na tento klíčový bod nesmíme zapomínat, i přesto, že využití AI se na první pohled může jevit jako všespásné.
Reálný je však i scénář, že se z hotelů se stanou „prázdné“ objekty bez duše, s check-in kiosky, automatickými roboty a chat-boty v tabletu na pokoji. Autor však nepředpokládá, že je možné hotel provozovat zcela bez zaměstnanců. Budoucnost spíše vidí v tom, že se jejich fyzická přítomnost v hotelu omezí a budou spíše „na zavolání“ ve smyslu komunikace na dálku – pak je ale velmi důležité, aby hosté měli možnost rychlého a přímého kontaktu – což potvrzuje i článek z University of Macau (Cheong a Law, 2022).
V kontextu aktuálního vývoje – rostoucí ceny práce, nízké nezaměstnanosti a dalším externalitám si můžeme klást otázku, zdali mají hoteliéři na výběr. Pokud zaměstnanci v cestovním ruchu pracovat nebudou chtít nebo cena jejich práce bude neúměrná, hoteliéři budou donuceni využít AI pro zvýšení produktivity stávajících zaměstnanců nebo náhrady chybějících lidských zdrojů. Autor předpovídá, že vzhledem k výše uvedenému budou hotely donuceny kvyužívání nových technologií. Ubytovací zařízení, které budou nabízet „plnohodnotný lidský servis“, budou v kategoriích luxusních hotelů mířící na bonitní klientelu. Hotely jsou výrazným „prvkem“ cestovního ruchu, ale nikoliv jejich jedinou částí. Nesmíme opomenout například sektor dopravy. Příklady využití a potencionálních benefitů byly sepsány v předchozích kapitolách. U autora nevzbuzuje užití umělé inteligence a dalších technologií v sektoru dopravy tolik otázek jako v případě hotelů. Doprava zpravidla tvoří nižší část časového rozložení cesty a někteří ji berou spíše jako nutnou překážku, kterou musí překonat, aby se do cíle dostali. Mezilidské vztahy a interakce jsou zde taktéž důležité, avšak dle autora nedosahují takového rozměru jako v případě hotelů – zpravidla mezilidskou interakcí v dopravě trávíme čas v řádu minut, maximálně hodin. V hotelu však běžně přebýváme podstatně delší časovou jednotku – v řád dnů až týdne/ů. Dle autora je délka časového období, v němž je možné se zákazníkem pracovat na tvorbě podstatným prvkem, jak moc technologie a AI budou moct být využívány ke prospěchu uživatele. Hosté se často vracejí do hotelu za skvělým personálem, ale na letiště se běžně za příjemnou a usměvavou pracovníci bezpečnostní kontroly nevracejí.
CI v oblasti hotelnictví
V posledních letech jsme byli svědky, že okolní prostředí se rapidně mění. Jinak tomu není ani v případě hotelů a cestovního ruchu – jen za poslední tři roky zde máme externality s významným dopadem na sektor ubytovacích zařízení – pandemii, uprchlickou krizi, volatilitu cen energií nebo třeba zvyšující se cenovou hladinu. Dle údajů z ČSÚ však počet hotelů na území ČR po pandemii neklesl, ale naopak se zvýšil (ČSÚ, 2023) – například mezi lety 2019 a 2020 o 14 %. Z toho vyplývá, že hotely musí bojovat se stále větší konkurencí v napjatém ekonomickém prostředí. Je tedy zřejmé, že pro přežití je klíčové míst k dispozici správné informace v pravý čas, které pomohou k vykonání rozhodnutí směrující k naplnění jejich cílů.
Oblasti cestovního ruchu se nevyhnula vlna digitalizace a je dnes zcela běžné plánovat a rezervovat své cestovní plány za pomocí informačních a komunikačních technologií. Navíc tyto vymoženosti umožnili zákazníkovi větší míru informovanosti o dostupnosti a cenách, což na hotely vyvíjí tlak na konkurenceschopné ceny. Autoři studie (Salguero a Quintero, 2016) ve své práci tvrdí, že hlavním důvodem informační potřeby je vlna globalizace a přítomnost nových technologií. Dnes již zákazník nemusí volat do několika hotelů, aby zjistil jejich cenu – stačí otevřít mobilní telefon a na vhodném portálu si srovnat nabídky cen a poskytovaných služeb. Hotely musí začít adoptovat metody konkurenčního zpravodajství.
Proces konkurenčního zpravodajství se dle (Šmajkal, 2006) skládá ze čtyř fází:
Řízení
formulace informační potřeby (včetně objasnění proč jsou dané informace potřebné a jak se se znalostmi naloží)
Sběr
shromažďování informací v souladu se zadáním
ověřování získaných informací
Analýza
přeměna dat a informací na znalosti často s pomocí vizualizacích nástrojů
analýza získaných informací z mnoha perspektiv
Distribuce
zpracování získaných informací do souhrnné zprávy pro účely rozhodování
zpráva by měl mít prvky:
vhodného obsahu(nové, relevantní informace)
vhodné formy(srozumitelné vyjádření)
aktuálnosti
Výše uvedený autor v rámci své diplomové práce uvádí, že CI se používá v rámci strategického řízení. Autor této práce na základě pracovní zkušenosti vjednom zhotelů menší kategorie vypozoroval informační potřebu využití nástrojů Competitive Intelligence zejména za účelem získání potřebných informací a znalostí pro pracovníky na pozice sales/revenue managerů. V další kapitole se bude snažit přiblížit nástroje/praktiky, jak se k daným informacím dostat.
Monitorování cen konkurence
Jednou z veřejně dostupných metod, jak monitorovat ceny (konkurenčních) hotelů, je využití nástroje Google Hotel Search integrovaného v prostředí Google vyhledávání. Po výběru daného ubytovacího zařízení je možné zobrazit si aktuální cenu na různých portálech, tak i sledovat, jak se cena měnila zpětně v průběhu času. Pokud hotel využívá prodejní portál pro prodej svých služeb (například: Booking.com), může zvážit využít sledování ceny konkurence v tzv. extranetu – webového rozhraní pro hoteliéry. Pro monitorování ceny se zpravidla používají metody tzv. webscrapingu (Faraon, 2022).
CI v cestovním ruchu
Stejně jako pracovníci hotelů monitorují ceny konkurence, mohou totéž dělat i zaměstnanci například leteckých společností. Využít k tomu mohou o něco širší paletu nástrojů – například webové portály jako Kiwi.com nebo Skyscanner.com nebo samotné webové stránky prodejce. Autor si troufá tvrdit, že v oblasti letecké dopravy jsou ceny letenek velmi „horké“ téma. Například prodejce letenek Kiwi.com monitoruje cenu letecké společnosti a následně prodává samotnou letenku za nižší cenu. Z podnikatelského hlediska se jedná o poněkud nestandardní model. Prodejce nejspíš vydělává na změnách v letenkách, které si nechává adekvátně zaplatit (Eiselt, 2021). Cílem není poukázat potenciální nekalé praktiky jednoho prodejce, avšak na případ, ve kterém se konkurenční zpravodajství strhlo v konkurenční boj mezi dvěma subjekty, které by měly spíše spolupracovat. Autor jednání nepovažuje za vhodné a dlouhodobě udržitelné.
Jak již bylo v mnohých kapitolách popsáno, žijeme v době, kdy dostupnost informací je novým „palivem“ pro úspěšnost společnosti. Konkurenční zpravodajství je jedním zdůležitých informačních zdrojů a podniky by si jejich důležitost měli uvědomovat, jinak je konkurence může předběhnout. Dle autora je však nutné, aby veškeré takto získané informace byly v souladu s obecnými dobrými mravy. Sledování konkurence by se nemělo dostávat do roviny přímého konkurenčního boje s nekalými praktikami.
Závěr
Práce čtenáři nabízí ucelený pohled na aktuální možnosti využití AI v oblasti hotelnictví a cestovního ruchu, potvrzuje důležitost aplikací metod CI a pokládá si řadu nejednoduchých otázek spojených s vybranými tématy, na které se autor snaží na základě svých poznatků a zkušeností odpovědět. Esej se nezakládá pouze na subjektivním pohledu, ale čerpá i z dalších zdrojů. Není cílem komplexně analyzovat vybranou problematiku dopodrobna, ale přinést čtenáři pohled na vybraná témata v kontextu aktuální doby a obohatit je o vlastní pohled.
Citovaná literatura
AL-HYARI, Hadeel Sa’ad, Hisham Mohammad AL-SMADI a Sulaiman R. WESHAH, 2023. THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ON GUEST SATISFACTION IN HOTEL MANAGEMENT: AN EMPIRICAL STUDY OF LUXURY HOTELS [online]. ISSN 2065-1198. Dostupné z: https://gtg.webhost.uoradea.ro/PDF/GTG-2spl-2023/gtg.482spl15-1081.pdf
AMAZON AWS, [b.r.]. What are Large Language Models (LLM)? [online]. Dostupné z: https://aws.amazon.com/what-is/large-language-model/
BERÁNEK A KOL., 2013. Ekonomika cestovního ruchu. ISBN 978-80-86724-46-1. CARREIRAO, Paula, 2023. What is a hotel chatbot? 9 benefits and key features to look for [online]. Dostupné z: https://www.cloudbeds.com/articles/hotel-chatbot/#benefits
GASTRO A HOTEL, 2023. Jak řešit nedostatek zaměstnanců? [online]. Dostupné z: https://gastroahotel.cz/jak-resit-nedostatek-zamestnancu/
HOSPITALITY TECHNOLOGY, 2020. NEC to Provide Facial Recognition Technology for Mitsui Fudosan Hotels [online]. Dostupné z: https://hospitalitytech.com/nec-provide-facial- recognition-technology-mitsui-fudosan-hotels
CHARLES, Aunger, 2023. How To Protect The Hospitality Industry From The Growing Fraud Threat [online]. Dostupné z: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/05/10/how-to-protect-the- hospitality-industry-from-the-growing-fraud-threat/?sh=138222477c7d
CHEONG, Fan a Rob LAW, 2022. Human employees versus robotic employees: Customers and hotel managers’ perceived experience at unmanned smart hotels [online]. Dostupné z: https://www.tandfonline.com/doi/epdf/10.1080/23311886.2023.2202937?needAccess=tr ue
IBM, [b.r.]. What is artificial intelligence? [online]. Dostupné z: https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence
SALGUERO, Gisela Casado a José A. Jiménez QUINTERO, 2016. Competitive Intelligence in the Tourism Sector, with special focus on Southern Europe [online]. Dostupné z: https://www.researchgate.net/publication/301673472_Competitive_Intelligence_in_the_ Tourism_Sector_with_special_focus_on_Southern_Europe
STATISTA, 2022. Importance of artificial intelligence (AI) solutions to organizations’ overall success worldwide in 2022 [online]. Dostupné z: https://www.statista.com/statistics/1368375/importance-of-ai-to-success-in- organizations/
ŠMAJKAL, Petr, 2006. Úvod do problematiky Competitive Intelligence s přihlédnutím k situaci v ČR [online]. Brno. b.n. Dostupné z: https://is.muni.cz/th/wqe1v/Uvod_do_Competitive_Intelligence.pdf
S nástupem internetu v 90. letech minulého století se zcela proměnila celá společnost. Dopady jeho rozšíření dnes můžeme pozorovat téměř v celém spektru průmyslových odvětví. Jednou z nejvíce zasažených oblastí je zábavní průmysl, který sám o sobě zahrnuje široký výčet umělecké tvorby. Jednou z jeho součástí je i hudební průmysl, který se díky internetu od základů transformoval. V dnešní době není žádným překvapením, že je denně publikováno tisíce nových skladeb, hudebních videí, nebo jiné multimediální tvorby od známých či neznámých tvůrců z různých koutů světa. Přirozeným vyústěním takové situace je, že se lze jen těžko v takové změti neustále přibývajících děl zorientovat.
Poměrně zajímavý koncept řešení této situace přinesla aplikace Shazam, která dokáže identifikovat hudbu, filmy, reklamy a televizní pořady na základě krátké audio ukázky zachycené pomocí mikrofonu použitého zařízení.
Vznik a současnost
Shazam byl vyvinut společností Shazam Entertainment Limited, která byla založena v roce 1999. Aplikace se stala oblíbeným prostředkem pro miliony lidí po celém světě, umožňujícím snadné rozpoznání hudby prostřednictvím chytrých telefonů a jiných zařízení. Od svého vzniku se Shazam vyvinul z prostého nástroje na identifikaci písní do komplexního hudebního ekosystému, který má zásadní vliv na způsob, jakým lidé objevují a interagují s hudbou. (Shazam web, 2023), (Wikipedia., 2023. Shazam (application))
Nepříliš známým faktem je, že Shazam byl dostupný již v roce 2002. V této době (a ve své původní podobě) fungoval následovně: stačilo vytočit na telefonu číslo „2580“ a nezavěšovat, dokud v okolí telefonu hrála zkoumaná skladba. Uživatel následně obdržel SMS zprávu s názvem skladby a jménem interpreta. (Shazam web, 2023)
V roce 2008 se Shazam stal jednou z prvních nabízených aplikací v dnes již světoznámém obchodu s aplikacemi firmy Apple – App Store. S tehdy čerstvě uvedeným mobilním telefonem iPhone se jednalo o kompletní transformaci dosud provozovaného modelu funkčnosti – nově se v aplikaci objevilo tlačítko, které stačí stisknout a aplikace už se postará o zbytek práce, podobně jako je tomu i dnes. (Shazam web, 2023)
S příchodem roku 2011 se funkcionalita rozpoznávání rozšířila i o možnost „Shazamování“ televizních pořadů, filmů a reklam. To otevřelo nové možnosti využití této aplikace, a pomohlo jí dále se rozšiřovat mezi jiné sociální skupiny. (Shazam web, 2023)
Apple a Shazam několik let úzce spolupracovaly (Shazam byl dokonce integrován do aplikace Apple Music). Přirozeným vyústěním této spolupráce se nakonec stala akvizice společnosti Shazam společností Apple. V roce 2018 byla společnost zakoupena firmou Apple Inc. za údajných 400 milionů dolarů. Od té doby se Shazam stal součástí ekosystému Apple a je dostupný na různých platformách, včetně iOS, macOS a jako rozšíření pro Google Chrome. (Wikipedia., 2023. Shazam (application))
Jak to funguje?
Stalo se Vám někdy, že jste se ocitli například v obchodě, a zaujala Vás skladba, která hrála v pozadí, ale neměli jste možnost zjistit její název? Tato aplikace zajistí, že se během několika sekund dozvíte název skladby a jméno interpreta. Můžete také získat text skladby, videoklip, biografii interpreta, informace o koncertech nebo tipy na další skladby, které by se vám mohly líbit.
Základem funkce je vytváření tzv. “audio otisků prstů” (audio fingerprints), které jsou unikátními digitálními souhrny zvukových signálů. Tyto otisky jsou vytvořeny pomocí spektrogramu trojrozměrného grafu reprezentující zvuk a jeho vlastnosti. Spektrogram poskytuje vizuální reprezentaci frekvence, intenzity a času zvuku, což umožňuje identifikovat jedinečné charakteristiky každé nahrávky. (AWA-ABUON, John, 2021)
Když uživatel aplikaci “Shazamuje”, aplikace vytvoří audio otisk aktuálně slyšeného zvuku a porovná ho s databází uložených otisků. Pokud je nalezena shoda, aplikace vrátí informace o písni, včetně názvu skladby, interpreta a dalších dostupných údajů. (GATEWAY, Music, 2019), (DEMAREST, Abigail Abesamis, 2021)
Rozhraní Aplikace
Aplikaci je možné si jednoduše stáhnout z distribučních obchodů App Store, Obchod Play apod. K jejímu použití není nutné si vytvářet žádný účet, nicméně bez uživatelského účtu je uživatel ochuzen o některé funkce, jako je synchronizování uživatelské knihovny hledaných písní, skladeb uložených do knihovny apod. Aplikaci je rovněž možno využít bez připojení k internetu – zvukový otisk se jednoduše uloží do paměti a vyhledá se později po opětovném připojení k internetu. (DEMAREST, Abigail Abesamis, 2021)
Obrázek 1: Úvodní stránka aplikace [zdroj obrázku: autor]
Při otevření aplikace se otevře úvodní stránka, na které nalezneme dva způsoby vyhledávání shody – pomocí poslechu a pak běžné fulltextové vyhledávání. V případě že klepneme na tlačítko s logem Shazamu, započne nahrávání zvukovéhootisku a jeho následné porovnávání s databází na serveru Shazam.
V případě že aplikace nenalezne shodu (ať už z důvodu příliš neznámého vzorku, špatné audio kvality nahrávky, ruchů v okolí apod.), budete na tento fakt jednoduše upozorněni chybovou obrazovkou. (AWA-ABUON, John, 2021)
Pokud se shoda najde, aplikace zobrazí obrazovku s nalezenou skladbou. Aplikace Shazam také umožňuje uživatelům procházet seznamy nejpopulárnějších skladeb a umělců, prohlížet texty písní, sledovat videoklipy a přejít na odkazy streamovacích služeb. Tato data jsou získávána ze spolupracujících zdrojů, jako jsou hudební databáze, online obchody, streamovací služby a webové stránky interpretů. (Wikipedie., 2023. Shazam (software))
Aplikace Shazam nabízí i fulltextové vyhledávání, které umožňuje uživatelům hledat písně umělce nebo konkrétní texty. Stačí tedy zadat část textu písně nebo název, a Shazam poskytne seznam možných shod.Vyhledávání je podporováno i pro méně populární písně a umělce, což uživatelům umožňuje objevovat novou hudbu. Výsledky vyhledávání zahrnují informace o nadcházejících koncertech, nejoblíbenějších skladbách, či umístění v žebřících. (GATEWAY, Music, 2019)
Žebříčky a Knihovna
Obrázek 4: Obrazovka s žebříčky [zdroj obrázku: autor]
Aplikace poskytuje žebříčky, které jsou klíčovým prvkem celého ekosystému Shazam. Tyto žebříčky zobrazují nejčastěji identifikované (vyhledávané) písně po celém světě. Žebříčky jsou aktualizovány v reálném čase. Vyzdvihnout můžeme Global Top 200, který je seznamem 200 nejčastěji identifikovaných skladeb na světě za uplynulý týden. Shazam nabízí uživatelům i přehled o tom, jak se popularita skladeb mění v čase. Uživatelé si mohou písně přímo přehrát v aplikaci Apple Music nebo Spotify. (GATEWAY, Music, 2019)
V oblasti Competitive Intelligence mohou žebříčky Shazamu poskytnout cenné informace. Tato data mohou analytikům pomoci identifikovat vzestupné trendy, hodnotit úspěšnost skladeb a sledovat vývoj v hudebním průmyslu. Žebříčky také mohou odhalit regionální preference a umožnit porozumění globálním hudebním trendům. Shazam a jeho žebříčky tedy představují důležitý nástroj pro analytiky, kteří se zabývají sledováním a analýzou prostředí v hudebním průmyslu.
Obrázek 5: Obrazovka Knihovny a její volby [zdroj obrázku: autor]
Uživatelská knihovna v aplikaci Shazam je místo, kde si uživatelé mohou ukládat a spravovat písně, které identifikovali nebo které si chtějí přehrát později. Tato knihovna poskytuje snadný přístup k historii vyhledávání a umožňuje uživatelům vytvářet vlastní seznamy skladeb. Tato historie je synchronizována napříč všemi zařízeními, pokud je uživatel přihlášen ke svému účtu. Pokud má uživatel předplatné Apple Music, může si písně z knihovny přehrát v plné délce přímo v Shazamu. (Shazam web, 2023), (GATEWAY, Music, 2019) V sekci Seznamy skladeb pro vás jsou uživateli navrhovány balíčky skladeb, které jsou podobné těm, které dříve vyhledával.
Další možnosti aplikace
Obrázek 6: Nastavení aplikace [zdroj obrázku: autor]
V nastavení aplikace nalezneme další možnosti, jako je možnost rychlého vyhledávání písní rovnou při spuštění aplikace, případně možnost provést hledání pomocí widgetu v oznamovací části vašeho telefonu. Nabízí se zde i propojení s účtem Spotify a Apple Music.
Poměrně čerstvou novinkou je i možnost využít Shazam v integraci s aplikací Snapchat, kdy je možné z rozhraní kamery hledání vyvolat. Při natačení videa tak lze i rovnou připojit odkaz a název písně, která Vám hraje v pozadí, a sdílet ji s Vašimi sledujícími. (GATEWAY, Music, 2019)
Webové rozhraní
Shazam je možné využít také přes webové rozhraní na stránce https://www.shazam.com/cs, nicméně neumožnuje funkci vyhledávání podle audio otisku. Na to je zapotřebí plugin do prohlížeče Google Chrome, který tuto funkcionalitu zajišťuje. Web pak dále nabízí stejnou funkcionalitu žebříčků, knihovny a informací o nadcházejících koncertech, žebříčky napříč zeměmi a městy, nebo Vaši knihovnu (pro její plné využítí a synchronizaci je zapotřebí být přihlášený účtem, který využíváte).
Příklady možného využití z hlediska Competetive Intelligence
Aplikace může být použita k identifikaci skladeb, které se hrají v obchodních podnicích, na veřejných místech nebo v médiích. Tyto informace mohou být použity k analýze trendů v populární hudbě, nebo k získání přehledu o marketingových aktivitách konkurence.
Velmi důležitým aspektem je i zjištění popularity skladeb v určité zemi/oblasti nebo v určité demografické skupině. Tyto informace mohou být použity k analýze tržních trendů, k identifikaci nových příležitostí nebo k vývoji nových produktů nebo služeb.
Nabízí se i použití k předvídání poptávky po určitých skladbách nebo žánrech hudby. Tyto informace mohou být použity k plánování skladeb, nebo k předpovídání prodeje hudebních produktů.
Závěr
Aplikace Shazam se stala významným informačním zdrojem pro uživatele, kteří hledají způsoby identifikace hudby. S využitím spektogramu a rozsáhlé databáze zvukových otisků umožňuje Shazam rychle a přesně identifikovat neznámé skladby a poskytnout uživatelům doplňující informace.
Shazam je příkladem aplikace, která využívá pokročilé technologie k poskytování přesných a rychlých informací o hudbě. Nabízí se i využítí nástroje pro Competitive Intelligence, protože umožňuje sledovat a analyzovat hudební trh, což je neocenitelné pro pochopení trendů a strategií v tomto rychle se měnícím odvětví. Shazam a jeho žebříčky tak představují důležitý informační zdroj pro každého, kdo se zabývá analýzou konkurenčního prostředí v hudebním průmyslu.
DEMAREST, Abigail Abesamis, [b.r.]. What is Shazam? Here’s what you need to know about the music-identification app. Business Insider [online] [vid. 2023-12-06]. Dostupné z: https://www.businessinsider.com/guides/tech/what-is-shazam
Abychom poskytli co nejlepší služby, používáme k ukládání a/nebo přístupu k informacím o zařízení, technologie jako jsou soubory cookies. Souhlas s těmito technologiemi nám umožní zpracovávat údaje, jako je chování při procházení nebo jedinečná ID na tomto webu. Nesouhlas nebo odvolání souhlasu může nepříznivě ovlivnit určité vlastnosti a funkce.
Funkční
Vždy aktivní
Technické uložení nebo přístup je nezbytně nutný pro legitimní účel umožnění použití konkrétní služby, kterou si odběratel nebo uživatel výslovně vyžádal, nebo pouze za účelem provedení přenosu sdělení prostřednictvím sítě elektronických komunikací.
Předvolby
Technické uložení nebo přístup je nezbytný pro legitimní účel ukládání preferencí, které nejsou požadovány odběratelem nebo uživatelem.
Statistické
Technické uložení nebo přístup, který se používá výhradně pro statistické účely.Technické uložení nebo přístup, který se používá výhradně pro anonymní statistické účely. Bez předvolání, dobrovolného plnění ze strany vašeho Poskytovatele internetových služeb nebo dalších záznamů od třetí strany nelze informace, uložené nebo získané pouze pro tento účel, obvykle použít k vaší identifikaci.
Marketingové
Technické uložení nebo přístup je nutný k vytvoření uživatelských profilů za účelem zasílání reklamy nebo sledování uživatele na webových stránkách nebo několika webových stránkách pro podobné marketingové účely.
