Callum Staff, Marks
Özet
Marks & Spencer, veri bilimi ve makine öğrenimini kullanarak perakende sektöründe dönüşüm yaratmayı hedefliyor. Şirket, bu amaçla bir veri akademisi kurarak çalışanlarının becerilerini geliştiriyor ve makine öğrenimi modellerini iş süreçlerine entegre ediyor. Baş veri bilimcisi Callum Staff'e göre, veri odaklı bir kültür oluşturmak ve yöneticilerin güncel kalması bu dönüşümün önemli bir parçası. Bu sayede M&S, karar alma süreçlerini otomatikleştirmeyi ve daha fazla verimlilik sağlamayı amaçlıyor.
“Amazon ve Ocado, perakende sektörünün geri kalanına yenilikçi teknolojiyi uygulama konusunda gerçek bir darbe vurdu,” diye açıklıyor Marks & Spencer'da (M&S) baş veri bilimcisi olan Callum Staff. "Perakende işletmeleri hayatta kalmak için iş modellerinin en azından bazı kısımlarında dönüşümsel olmak zorunda kalıyor ve bence veri bilimi giderek bunun büyük bir parçasını oluşturuyor."
Daha önce kamu hizmetinde bulunan ve M&S'de yaklaşık 12 aydır görev yapan Staff (solda), zamanını yöneticilik görevleri ve bizzat işin içinde olmak arasında bölüştürüyor. Çok hızlı ilerleyen bir alanda olduğunu belirten Staff, ön sahadan çok fazla zaman uzak geçiren herkesin bu konuda bilgisiz kalacağını belirtiyor.
Staff, "Ekibi yaklaşık bir yıl önce kurdum ve bu nedenle rolümün büyük bir kısmı, destekleyebileceğimiz değer alanlarını belirlemek ve gıda işinde veri odaklı bir kültürü yerleştirmek oldu," diyor. "Yönetici rolünde olmama rağmen, analizi yapmaya devam etmenin kesinlikle hayati olduğuna inanıyorum; veri analizi alanı şu anda araçlar ve tekniklerle o kadar hızlı ilerliyor ki, yöneticilerin geride kalması kolaylaşıyor," diye ekliyor ve "Bu da benim bunu yapmamamın yolu."
Peki Marks & Spencer bu alanda neler yapıyor? 2018'in başında, perakendeci, şirketin o sırada "büyüme sağlamak için işletmeyle birlikte çalışacak daha çevik, daha hızlı ve ticari bir teknoloji işlevi oluşturmak için tasarlanacak" dediği iddialı beş yıllık bir 'teknoloji dönüşümü' planı duyurdu. Temmuz ayında M&S, çalışanlarının 1.000'den fazlasının perakendede dünyanın ilk 'veri akademisi'ni oluşturmak için 'becerilerini geliştireceğini' duyurdu.
Ön safta yer alan Staff için her şey, işletmeye daha fazla verimlilik ve değer kazandırmak için makine öğrenimi modellerini kullanmakla ilgili. "Makine öğrenimini bir kerelik araştırma amaçları için kullanmak harika ve ilgi çekici, ancak modelleri veya modellerin çıktılarını uygulamalarda kullanmak asıl nokta," diyor. "Karar almayı otomatikleştirmek, veri biliminin gücünün gerçekten ortaya çıktığı ve organizasyonel değer kattığı yerdir."
Dahası, Staff'ın M&S'e katılmasında itici bir faktördü. Kamu hizmetinde çalışmayı 'sevmesine' ve çalışmalarını övmesine rağmen, uzun vadeli projelere bağlı kalmama ihtiyacı önemliydi. Staff, "Kamu hizmeti bana gerçekten büyük ölçekli projelerde çalışmanın ne anlama geldiğine dair çok [iyi] bir anlayış sağladı. Ayrıca modernizasyon açısından veri bilimi ve analiz alanında da birçok harika iş yapıyor," diyor.
"Kariyerimin geldiği noktada, gerçekten 'hızlı başarısız olabileceğim' bir yerde çalışmak istedim - modelleri ve teknolojileri hızlı bir şekilde test edebilmek ve bunlardan ders çıkarabilmek, ve hükümetin bu alanda M&S'in yapmadığı bir şekilde elleri hala bağlı," diye ekliyor.
"Ancak, fark ettiğim şey, veri kalitesinin tüm dünyada bir zorluk olması - size hükümet verilerinin özel sektöre kıyasla berbat olduğunu söyleyen olursa, inanmayın!"
"Makine öğrenimini bir kerelik araştırmalar için kullanmak harika ve ilgi çekici -