Vianočné dáta & Dáta o Vianociach

Štatistika a práca s dátami je často považovaná za suchú a nezáživnú. Prehrabávať nuly a jednotky je predsa riadna nuda, nie? Tento stereotyp sme sa snažili vyvrátiť už minule niekoľkými analytickými vtipmi. To, že dáta môžu analyzovať aj veľmi zvláštne a zábavné veci dnes potvrdíme sériou dátových analýz na Vianočnú tému.

Aby naše bádanie malo patričný spád, skúste si najprv  v hlave odpovedať na nasledovné otázky:

1] Žijeme v dobe, keď umelé stromčeky vytláčajú prírodné alebo naopak zažívame renesanciu živých vianočných stromov v našich domovoch?

2] O koľko percent priškrtil priemerný spotrebiteľ výdavky na Vianočné darčeky rok po finančnej kríze (2008) oproti predchádzajúcemu roku (2007)?

3] Má hodnota darčekov pozitívny alebo naopak negatívny vplyv na študijné výsledky detí v nasledujúcich mesiacoch?

4] Koľko rokov si priemerne ľudia nechajú umelý vianočný stromček?

5] Akou priemernou rýchlosťou by museli ísť Santove sane, aby stihol obísť všetky domácnosti?

6] Akú pokutu by dostal Santa za porušenie GDPR pravidiel o uchovávaní osobných údajov?

7] Aký je svetový rekord v počte vianočných prianí, ktoré zaslal ten istý človek (ako fyzická osoba) ?

Možno vás niektoré z vyššie uvedených otázok rozosmiali, ale na všetky existujú skutočné dátové analýzy, tak si ich poďme spolu pozrieť jednu po druhej:

Vianočné stromčeky

Hoci sa nám ekonomicky darí a v ekonomike míňame čoraz viac peňazí, v otázkach Vianočných stromčekov sme relatívne šporovliví. Percent ľudí, ktoré slávia Vianoce s umelým stromčekom, síce pomaly, ale predsa, rastie. Napríklad v Amerike si umelý stromček doma postaví až 3x viac ľudí ako ten živý. Zaujímavé pritom je, že ani živé ale ani tie umelé stromčeky sa neovplyvnil nástup e-commerce, čo robí z vianočných stromčekov jeden z najodolnejších produktov vo vojne kamenné predajne vs. E-shopy. Zakúpený Vianočný stromček si ľudia nechajú v priemere 6 až 10 rokov. Ak vás zaujíma viac stromčekových štatistík, nájdete ich tu.

Sú Vianoce imúnne voči kríze?

Medzi ľuďmi sa často hovorí, že Vianoce proste v nejakej podobe budú, aj keby sme sa ocitli v núdzi. Veď koniec koncov sa oslavovali aj počas vojny. Niektorí tvrdia, že krízy dokonca Vianociam pomáhajú, lebo ľudia sa tešia aj z menších vecí a nevládne taký Vianočný ošiaľ. Ale je to naozaj tak?! Ak porovnáme priemerný nákupný košík (dáta z USA trhu), tak v porovnaní rokov 2007 (posledné Vianoce po kríze) a 2008 (prvý rok po kríze), klesli Vianočné výdavky o 29%. Zaujímavosťou je fakt, že na úroveň 2007 sme sa dodnes (známe sú výsledky len do minulých Vianoc) ešte nevrátili. Ak však chcete z Vianoc urobiť aj ekonomický ukazovateľ, výdavky na darčeky naznačujú (ako mnoho iných ukazovateľov), že sa k ďalšej kríze výrazne blížime. Ak vás táto téma zaujíma, pozrite si podkladové dáta.

Vplývajú darčeky na učenie detí po Vianociach?

Aj takto kontroverznú analýzu  sa odhodlá niekto z dátových analytikov realizovať. Len pre ozrejmenie poviem, že boli použité dáta zo štandardných testov (PISA, Monitor, …), ktoré sa realizujú každý rok pravidelne mesiacoch po Vianociach, a do súvislosti boli dávané s výdavkami na predvianočné nákupy. Preukázaná (to je asi príliš silné slovo) bola pozitívna korelácia medzi týmito dvoma veličinami (čo samozrejme ešte nič neznamená, ako sme si vysvetlili tu). Podstatné však je, že odmeny deti naozaj stimulujú. A tie staršie už vedia, že darčeky zrejme nenosí Ježiško. Tak Vianočné darčeky berú aj ako isté referendu rodičov o tom, ako napredujú vo svojom rozvoji (a teda aj škole).

Santova rýchlosť

Ak však u Vás nosí darčeky stále Ježiško, Dedo Mráz alebo Santa, tak potom Vás zrejme bude zaujímať, ako to môže stihnúť. O tejto téme sa vedie veľa detských aj dospeláckych polemík. Vedci vypočítali, že aby stihol navštíviť všetky domácnosti, jeho sane sa musia pohybovať rýchlosťou  3 765 865 km/h. Vedci však ihneď dodali, že požiadavky na rýchlosť by sa dali výrazne zredukovať, keby zohľadnil v plánovaní segmentáciu domácností, podľa toho, kde deti neposlúchali (alebo kde na jeho príchod neveria).

Pokuta, avšak nie za rýchlosť

Keď už sme pri tom Santovi, prezradím Vám, že v najbližšej dobe zrejme dostane mastnú pokutu. Nie však za rýchlosť, lebo vyššie uvedenú rýchlosť by mu aj tak žiaden radar nenameral. Pokuta ho čaká za porušenie pravidiel GDPR. Na svojom zozname má totiž všetkých obyvateľov planéty a povedzme si úprimne, od mnohých z nich nemá na spracovanie ich osobných údajov žiaden súhlas. Keďže jeho ročný obrat je astronomický, týkať sa ho bude rovno pásmo okolo hornej hranice pokuty, ktorá môže dosiahnuť až 20.000.000 EUR. Situácia jemne podcenil mysliac si, že keď má sídlo mimo EU, tak sa ho GDPR netýka. Realita je však taká, GDPR sa vás vzťahujú, aj keď máte sídlo mimo EU, ale dodávate produkty klientom v EU. Istou záchranou mu je fakt, že nie je zrejmé, ktorý z národných regulátorov krajín EU by mal prípad riešiť. (O slovo sa hlási intenzívne Fínsko.) Ak by to právnici Santu neuhrali na použitie legitímneho záujmu na doručovanie darčekov, na budúci rok sa bude musieť vzdať doručovanie darčekov v EU krajinách, doručovať len tým, ktorý ho k tomu vyzvú priamo listom alebo jednoducho do rozpočtu pridať aj 20 mil EUR na GDPR pokutu.

Napíšte blízkym. Nech ich máte hocikoľko

Písanie vianočných pohľadníc trochu vychádza z módy. Veď poslať SMSku alebo dokonca email, či messenger správu. (o význame messengrov v našich životoch viac tu) Niektorí z nás sú však napriek tomu staromódni. Svetovým rekordom v počte Vianočných pozdravov odoslaných jednou fyzickou osobou je totiž chlapík s neuveriteľným počtom 62 894 pozdravov za jediné Vianoce.  Ak sa o niečo také chcete pokúsiť, musíte si nielen pripraviť tučný rozpočet na samotné pohľadnice a poštovné. Odporúčal by som Vám si aj poctivo aktualizovať kontaktnú databázu. Totiž, podľa štatistík, približne 9% adries je v databázach neaktualizovaných, čo znamená, že sa vám vráti späť aspoň 5661 pohľadníc, čo by mohla byť pre Vašu schránku skutočne zaťažkávajúca skúška.

[podkladové dáta k odsekom Santova rýchlosťNapíšte blízkym nájdete na tomto mieste]

Na záver dodám, že ja už som od Vás tohto roku Vianočný darček dostal. A bol naozaj krásny. Pred pár dňami sa prehupla celková čítanosť obsahu na www.mocnedata.sk cez 100.000 videní! Naozaj od srdca Vám ďakujem a budem sa snažiť zásobovať Vás aj naďalej kvalitným obsahom, aby sme sa spolu prehupli aj cez ďalšie méty. Na záver pripájam niekoľko blogov z roku 2018, ktoré si zaslúžia Vašu pozornosť a na ktoré si možno nájdete čas počas sviatkov:

Akú máme vlastne alternatívu voči Umelej Inteligencii?

Ktorý typ Dátového analytika ste Vy? A, V, I alebo B ?

Neznáme algoritmy – Small Data pravdepodobnosti

Najlepšie hlášky, ktoré prinieslo GDPR?

5+1 zaujímavých videí o AI

Šéfe si úplne mimo! 4 druhy manažérov, čo nerozumejú analytike

Prehľad blogov na pokračovanie na mocnedata portáli

3 prekvapivé chyby, ktoré ľudia robia v SQL

Za svoje doterajšie pôsobenie v Analytickom svete som budoval niekoľko teamov na zelenej lúke. Vo všeobecnosti to nie je žiaden „med lízať“. Musíte hľadať nových ľudí, zladiť ich skúsenosti s úlohami, ktoré stoja pred teamom. Na jednu vec je to však dobré. Vidíte jednoznačnejšie, čo sú chyby (či zlozvyky), ktoré si ľudia so sebou prinesú.

Hoci väčšina ľudí vám povie, že chcú robiť na Deep learningu (prinajhoršom aspoň Machine learningu – pre vysvetlenie rozdielu pozri sem), neuvedomujú si, že ak aj nejaký ML budú robiť, zdroje dát pre modely budú väčšinou pochádzať z relačných databáz. Ono sa odchodovosť klienta alebo náchylnosť ku kúpe nejakého produktu ťažko modeluje z fotiek klienta. (aj keď cesta by tu nepochybne bola pre niektoré produkty). Hoci pre niektorých to znie ako volanie minulosti, tak pre prácu s dátami je stále potrebné (nadpriemerne) dobe ovládať prácu s SQL.  Túto skutočnosť potvrdil aj veľký Kaggle prieskum o tom, čo by mal dátový analytik vedieť, ak sa chce uplatniť.

Áno, SQLko nemá nič, čo by sa nedalo urobiť v Pythone (alebo Rku), ale veľmi často je SQL jediná forma, akou vám na primárne dáta umožnia siahnuť. Len málo databáz má natívne nadstavby pre jazyky ako Python a spoliehať sa na to, že si najprv dáta potiahnete ako celok do dataframu, aby ste potom nad nimi robili Python “čary“ je často (z hľadiska disk space alebo bezpečnosti dát) nemysliteľné. A tak, hoci sa na to niektorí moji mladší kolegovia pozerajú s dešpektom, je treba uchovávať s SQLkom istú formu „priateľstva.“

O to viac ma prekvapuje, keď ľudia, ktorí nastupujú do práce analytikov, majú len povrchné znalosti SQLka (a aj v tých nachádzam bodku pred groupby klauzulami 😊). Zo všetkých úloh, ktoré sú súčasťou prijímacieho konania do nášho teamu kandidáti dosiahli najhoršie výsledky práve v SQL časti, hoci testujeme len strednú úroveň odbornosti na túto zručnosť. Rád by som sa s Vami podelil o 3 SQL oblasti, ktoré ľudia vstupujúci do data science oblasti najčastejšie „dopackali“. Snáď vám poslúžia ako verifikácia, či by ste prešli podobnými pohovormi.

Proletári všetkých tabuliek spojte sa …

V transakčných dátach sa často objavujú subjekty na každej zo strán transakcie. Ak máte napríklad dáta banky alebo telco operátora, A môže poslať peniaze (alebo zavolať) B a rovnako aj naopak B môže poslať (volať) A. Ak teda máte transakčnú tabuľku, kde je zapísané, že A volalo B, subjekt A bude v jednom stĺpci tabuľky a stĺpec B v inom stĺpci. S veľkou pravdepodobnosťou však nájde aj riadok, kde je to naopak, kde B je v prvom stĺpci a A v tom druhom. Preto keď potrebujete vyfiltrovať všetky interakcie daného subjektu potrebujete zohľadniť oba možné smery.

Univerzálnosť SQLka ponúka niekoľko spôsobov ako vyhľadať všetky vzájomne vzťahy, suverénne najrýchlejším však je UNION alebo UNION ALL. Keďže väčšina čitateľov asi vie, čo tieto príkazy realizujú, preskočím ich popis (ak treba pozrite si definície cez priložené linky) . V čom však má jasno iba minimum uchádzačov je, keby je výhodnejšie použiť UNION a kedy UNION ALL. Pri práci s malými databázami ich rozdiel môže prísť banálny, ale ak robíte a tabuľkami o veľkosti desiatok GB či dokonca TB, chybné rozhodnutie už výrazne zabolí.

Ak by sme prirovnali UNION/UNION ALL k upratovaniu, tak UNION ALL je bordelár a UNION čistomilný pedant. UNION ALL totiž iba nahádže na hromadu jednotlivé kúsky (dielčie subquery), zakiaľ UNION sa snaží hromadu poukladať tak aby v nej neboli duplicity. Z tohto podstatného rozdielu vyplýva aj to, kedy dáva zmysel jednotlivé varianty použiť. Ak “hromada“, ktorú treba upratať, je v ráde tisícov, či státisícov riadkov, UNION stále uprace v relatívne rozumnom čase. Ak však hromada, ktorú treba pretriediť má milióny, či nebodaj ešte viac riadkov, UNION začína byť výraznou brzdou. Prvky, treba totiž medzi sebou vzájomne porovnať, aby ste zistili kto je komu duplicita a aj tie najrýchlejšie sortovacie algoritmy dosahujú zložitosť N*log N. Ak navyše k tomu pridáte fakt, že vzájomné porovnanie musí prebehnúť na viacerých stĺpcoch UNION  príkazu, zavarili ste si neraz viac ako kvadratickú zložitosť a to pri desiatkach miliónov položiek naozaj zabolí. Hoci mnohé ženy sa budú hnevať, ale pri veľkých dátach je bordelársky UNION ALL tou správnou voľbou. Ak aj potrebujete upratať je vhodnejšie použiť ďalšiu úroveň pomocou konštrukcie:

SELECT xxx,yyy FROM (SELECT xxx, yyy FROM A_table UNION ALL SELECT yyy, xxx FROM A_table ) GROUP BY  xxx,yyy.

Aj vľavo, nielen vo vnútri …

Aj tí najväčší SQL začiatočníci vedia, že pri spájaní tabuliek v rámci SQL je možné použiť nielen INNER JOIN , ale aj LEFT JOIN alebo RIGHT JOIN (o používaní FULL OUTER JOINu sa už väčšinou nezmienia, ale to teraz dajme bokom). Čo však z rukáva už nevytiahne tak veľa ľudí, je úloha LEFT/RIGHT JOINu pri filtrácii údajov.

Predstavte si príklad, kde v Tabuľke CCC máte určitú podmnožinu klientov (napr. z vášho rodného mesta) a v Tabuľke OOO máte všetky objednávky realizované klientmi za celú históriu. Vašou úlohou je dodať zoznam klientov, ktorí si niečo objednali za posledné dva týždne. Väčšina ľudí by k riešeniu pristúpila tak, že by si najoinovala obe tabuľky (teda CCC INNER JOIN OOO on CCC.client = 000.client) a potom filtrovala pomocou WHERE polia s dátumom objednávky tak, aby boli len za posledné dva týždne. Na prvý pohľad správne riešenie. Čo ak však zoznam klientov v CCC tabuľke je len veľmi malou podmnožinou všetkých klientov, čo si niečo objednali? A čo ak časový interval, ktorý vás zaujíma (2  týždne) je len zlomok histórie zaznamenanej v tabuľke OOO?

WHERE je dobrý “kamarát“ len v situácií, kde očakávate približne rovnaké početnosti na oboch stranách. Pokiaľ už pri písaní query je jasné, že jedna zo strán bude rádovo menšia ako druhá, je výhodnejšie používať na filtrovanie priamo JOIN. Pokiaľ viem, ktorá tabuľka je z hľadiska distinct hodnôt zaručene menšia oplatí sa LEFT JOINovať na túto tabuľku. Aj navyše viete, že z niektorej tabuľky použijete len zlomok z jej celkových dát, oplatí sa toto vymedzenie zapísať priamo do ON časti joinu. V našom prípade teda:

CCC LEFT JOIN OOO on CCC.client = OOO.client AND OOO.datum_objednavky >= CURRENT_DATE – 14.

Tým podstatným rozdielom oproti INNER JOIN + WHERE riešeniu je, že zaprasíte výrazne menej operačnej pamäte a tým umožníte rýchlejší beh (nielen) vašim výpočtom.  Pokročilejší užívatelia by mohli namietať, že ak použijem dodatočnú podmienku v ON časti, tak INNER JOIN môže byť rovnako rýchly ako LEFT JOIN. Áno, niektoré implementácie SQLka skutočne testujú vzájomné veľkosti tabuliek ešte pred JOINom a snažia sa správať LEFT JOINovo voči malej tabuľke aj pri INNER JOINe. Toto čaro sa však vytratí, keď potrebujete takto spojiť 3, 4 či dokonca viac tabuliek, kde vzájomné kombinácie relatívnych dĺžok tabuliek musia byť otestované n*(n-1)/2 porovnaniami a neraz sú joiny skladané sekvenčne ((A INNER JOIN B) INNER JOIN C) INNER JOIN D … ). Preto ak viete query pomôcť s performance treba sa vedieť pozerať aj doľava (LEFT), nielen dovnútra (INNER).

Občas treba mať okno…

V prítmí bežných funkcií SQL, stojí pre mnohých málo známa oblasť WINDOW functions. Ide o agregácie podobné tým, aké dokážete urobiť pomocou GROUP BY, ale bez potreby zgrupenia riadkov. V tomto ohľade to pripomína .groupby metódu z Python Pandas syntaxu. Použitie GROUP BY je však v takýchto prípadoch závažnou (minimálne performance) chybou.

Zásadnou výhodou WINDOW functions je, že dokážete v tej istej query zgrupiť dáta aj podľa rozličných dimenzií  súčasne. Užitočnou stránkou WINDOW functions je, že dokážete počítať priamo aj kumulatívny súčet alebo vývoj aritmetického priemeru s pribúdajúcimi dátami. (v takom prípade sa používa klauzula OVER () iba s ORDER BY, bez použitia PARTIOTION BY. Niektoré dialekty SQL dokonca pomocou WINDOW functions umožňujú aj dávať do súvisu dva rozličné riadky, pomocou klauzúl LAG alebo LEAD (ich použitie vysvetlené tu), čo je špeciálne praktické pre výpočet kĺzavého priemeru alebo výpočet ročnej, či medzimesačnej zmeny určitých hodnôt. Samostatnou kapitolou WINDOW functions je spriahnutie OVER() s funkciou ROW_NUMBER(), čo umožňuje vytvárať si ľubovoľné vlastné označovanie riadkov. V zložitejších analýzach sa bez window funkcií neobídete, ich alternatívy cez kombinácie rôznych GROUP BY sú výpočtovo neúnosné. Preto sa celkom oplatí mať občas okno. Aspoň v SQLku …

Čítaj ďalej aj o:

Čistenie email adries v SQL

Kam ďalej po SQLku?

Autodetekcia anomálií vo Vašich tabuľkách

 

Zubatá s kosou pri bazéne (a dáta o predplatnom)

Životnou istotou sú len dane a smrť. ” S tým  heslom sa zrejme , my, bežní smrteľníci musíme zmieriť. Podniky však neraz prežijú svojich zakladateľov. Teda aspoň tie dobré firmy tých dobrých zakladateľov. Preto tí skutočne obratní manažéri rozmýšľajú ako vtisnúť svojmu podnikaniu, ak nie nesmrteľnosť, tak aspoň oddialené stretnutie so zubatou. Ako to však v praxi dosiahnuť?

UMELE_DYCHANIEĽudský  organizmus má niekoľko základných životných funkcií, ktoré keď prerušíte, napíšu o vás, že “utrpel zranenia nezlučiteľné so životom”.  Dýchanie, ako jedna z týchto vitálnych funkcií, to dotiahla tak ďaleko, že sa dokonca učíme umelo ho podávať iným ľuďom v nebezpečí.  Dýchanie totiž predstavuje prílev nového kyslíku pre fungovanie buniek (a odvádza CO2). Ak by sme sa pozreli na podnikanie z pohľadu životných funkcií, tak ekvivalent k dýchaniu by zrejme bol cash-flow, teda nové príjmy do firmy. Firma síce môže na chvíľu “zadržať dych”, ale bez tržieb to s jej vyhliadkami na prežitie ide, podobne ako s človekom bez kyslíka, pomerne rýchlo z kopca. Preto, ak chcú zakladatelia, aby ich podnik prežil čo najdlhšie, je dôležité zabezpečiť stály prísun novej hotovosti (teda aj skutočne zaplatených, nielen vystavených faktúr).

Príjmová situácia väčšiny firmy vyzerá ako plavecký štýl motýlik. Chvíľkové nádychy nad hladinu sa striedajú s chvíľami pod vodou, keď sa vzduch skôr konzumuje. Áno, niektorí majú tempo ako Michael Phelps  (na túto tému trochu inak aj tu alebo tu), niektorí sa sotva stihnú nadýchnuť počas krátkeho pobytu nad vodou. Nemálo firiem sa pre nedostatok cashu proste utopí. Hoci z krátkodobého pohľadu sa motýlik štýl môže javiť  ako legitímny spôsob prežitia firmy, ako stratégia na dlhovekosť to nie je najlepší nápad. Aj ten najlepší plavec sa po istej dobe unaví a až príde krč alebo vyčerpanie, nie je ťažké sa vo vode zadusiť. Problémom je aj to, že aj keby ste vedeli hýbať rukami neskutočne rýchlo, v istom momente narazíte na limit, ako rýchlo sa viete nadýchnuť. Teda ak by ste boli schopní vynoriť sa každú milisekundu, zadusíte sa, lebo za tak krátku dobu nad hladinou by pľúca nestihli vymeniť kyslík za CO2.

Paralelu s plávaním tu nie je náhodná. Totiž plavecké štýly ponúkajú aj odpoveď, ako prežiť s firmou dlhodobo. Aby ste mali garantovaný stály prísun (cash) kyslíka, musíte sa otočiť. Áno, ak plávate štýlom znak (teda na chrbte), máte hlavu neustále  nad vodou a to vám umožňuje dýchať nepretržite. Takže keby ste vedeli hýbať rukami nekonečne rýchlo, znakom by ste mohli plávať omnoho efektívnejšie ako motýlikom. Ak by ste sa aj unavili alebo dostali kŕč, tak sa zrejme neutopíte. A práve obrat na znak  v oblasti cash flow sa firmy za posledné 2 desaťročia naučili urobiť. Pre zdarné plávaniu znaku sú však potrebné niektoré špeciálne dátové analýzy a to je dôvod, prečo by som sa chcel tejto téme dnes chvíľu povenovať.

Skús sme však najprv dokončiť analógiu a povedať, čo je tým obratom “na chrbát” v prípade firemného cash-flowu. Na začiatku väčšiny podnikania ste ako firma radi, ak nájdete vôbec niekoho, kto vám za Vaše služby (či tovary) zaplatí. Obchod (a teda aj tok hotovosti z neho MOTYLIK_01plynúci) sa spolieha na konkrétne jednotlivé prípady. Každá uhradená faktúra je pôrod sám o sebe, aby ste zarobili 2x viac, neraz sa musíte narobiť (minimálne) 2x toľko. Váš biznis má teda podobu vlnenia, ako pri spomínanom motýliku, keď úhrady faktúr sú nádychy nad vodou a obdobia práce na zákazke sú v podstate chvíľami pod hladinou. Ak ste šikovní, môžete sa pokúsiť zrýchliť tempo záberov a časové úseky medzi faktúrami krok po kroku skracovať. Postupne však narazíte na limity “plavca”, keď zistíte, že ten istý zákazník nie je ochotný od vás kúpiť každú sekundu, či ani každý deň a zháňanie nových a nových klientov je neustále úmornejšie. Čo je teda tým „znak štýlom“ v manažovaní príjmov?

Mnoho firiem pochopilo, že ak aj klienti majú opakovanú potrebu od vás nakúpiť, je neúnosné, aby zakaždým prešli cyklom objednávka-dodávka-faktúra-platba. Vznikol preto koncept predplatného. Hoci toto slovo má v slovenčine skôr negatívnu konotáciu (mnoho ľudí vidí za tým len negatívnu stranu záväzku niečo pravidelne platiť), koncept predplatného je však vo svojej podstate vlastne pre obe strany prínosný. Zákazník má garantovaný prísnu toho, čo potrebuje, navyše za stabilnú cenu. Firma nemusí každý mesiac marketingom opäť získať všetkých klientov, ktorým predala minulý mesiac a má garantovaný stabilný prísun príjmu. Aha, postrehli ste to? Zrazu sme na chrbte a môžeme dýchať kontinuálne. Ak sa teda firma snaží o dlhovekosť, s modelom predplatného má na to oveľa vyššie šance. To je aj dôvod, prečo predplatné sa za posledné roky rozmohlo aj do odvetví, kde by ste ho pred tým nečakali. Odvetviami, ktoré už aj dávno pred tým postavili svoj biznis model na predplatnom, sú najmä tlačené média, telekomunikácie ale aj poistenie. (Viete si predstaviť, aká pakáreň by to bola, keby ste museli každé ráno, keď chcete použiť auto, ísť pred jazdou ho najprv poistiť do poisťovne?) Na predplatné však vo veľkej miere prešli aj fitness centrá, mestská doprava, ale dokonca aj odvetvia v minulosti tak silne “kusovo “orientované ako hudba, software, kiná či dokonca maloobchod (Amazon Prime program). Jedným slovom stabilita príjmu láka každého. Čo sa však po dátovej stránke musí vo firme zmeniť, aby ste mohli manažovať svoje podnikanie ako predplatné?

ZNAK_01Ak plávate znakom, nevidíte priamo pred seba a musíte sa preto sústrediť na úplne iné informácie/vstupy  ako pri plavbe motýlikom. Ak budete plávať „znaka“ podľa rovnakých údajov ako motýlika, najskôr si roztlčiete hlavu o stenu bazéna, až k nej doplávate. Teda zubatá úplne neodišla od bazénu, díva sa opodiaľ. Aby ste sa vyhli tejto biznis chybe v biznise, je potrebné pri prechode na predplatné , začať zbierať a vyhodnocovať o podnikaní úplne iné údaje:

Tým základným (a najčastejšie zanedbaným) novým parametrom, ktorý treba pri predplatnom vyhodnocovať je Hodnota klienta. (odborne nazývaná aj CLTV = customer lifetime value). Musím povedať, že ten anglický názov lepšie vystihuje samotnú podstatu tohto ukazovateľa, lebo v sebe obsahuje aj slovo lifetime, teda celoživotná. Úlohou CLTV je totiž popísať/odhadnúť celkovú hodnotu, ktorú daný klient predstavuje pre firmu za celý život (klienta lebo firmy, podľa toho, čo bude kratšie 😊). Prístupov ako merať hodnotu klienta je veľa (môžete sa inšpirovať tu), veľmi často sú však modely postavené iba na historický (už skasírovaných) tržbách od daného klienta, prípadne ich extrapolácii do budúcich rokov. Tento prístup je nielen naivný, ale aj biznisovo škodlivý. Skutočná CLTV by mala  obsahovať aj realistický odhad dĺžky trvania vzťahu ako aj na pravdepodobnosti ďalších nákupov. O tejto téme sme spolu už hovorili tu.

Okrem samotnej hodnoty klienta je kľúčovým faktorom predplatného aj Miera uchránenia bázy (retention rate), ktorý hovorí o tom, koľko z klientov, ktorí si kúpili predplatné za posledné obdobie, sa rozhodlo svoje predplatné už obnoviť pre najbližšie obdobie. Vyjadruje sa v percentách a môže mať podobu kusovej retencie (koľko percent samotných klientov) alebo eurovej retencie (koľko percent tržieb z predplatného minulého obdobia sa premietli aj do tržieb tohto obdobia). Medzi týmito dvoma alternatívami je v skutočne dosť podstatný rozdiel, ktorý tu však nemáme priestor rozobrať dopodrobna. (kľudne mi napíšte na info@mocnedata.sk) Preto len poviem, že „kusová“ retencia musí byť vždy menšia ako 100%, zakiaľ „eurová“ retencia môže mať hodnoty aj nad sto percent (napríklad zdvihnete ceny a klienti napriek tomu zostanú). Ak vaše produkty majú malé cenové rozpätie poslúži vám dobre aj „kusová“ verzia, ak však máte v ponuke produkty s veľkým cenovým rozpätím, odporúčam skôr eurovú retenciu ako metriku.

Ak predávate cigarety na rohu v trafike, spokojnosť klientov asi nie je metrika, s ktorou si budete lámať hlavu. Ak nie ste vyslovene odporný (alebo neklamete klientov pri vydávaní z väčšej bankovky), miera vášho dopytu bude zrejme skôr závisieť od Vašej polohy alebo od šírky sortimentu, ktorý u vás klienti nájdu. Ak však prevádzkujete model predplatného, Spokojnosť klientov je metrika, ktorej by ste mali venovať veľkú pozornosť. Asi nie je nijak špeciálne vysvetľovať že (dlhodobá) nespokojnosť klientov prudko súvisí s Mierou uchránenia aj Celkovou hodnotou klienta. V tejto otázke robí veľa manažérov chybu, že spokojnosť klientov pokladá za odloženú metriku (zaoberá sa ňou až po rozbehnutí biznisu), veď aký zmysel dáva vedieť, že traja z našich všetkých troch klientov sú spokojní. Spokojnosť klientov však slúži primárne ako zdroj podnetov na vychytanie „múch“ služieb alebo na potvrdenie vhodnosti výberu sortimentu ponúkaných produktov. A to je asi dôležité pochopiť ešte než budete veľký, nie až keď budete veľký. (Lebo s mizerným hodnotením klientov možno nikdy veľký ani nebudete.) Preto firmám radím, aby metriku spokojnosti klientov zaviedli ešte pred samotným spustením predplatného a mohli tak mať informácie hneď od prvého dňa. Pre inšpiráciu na túto tému dávam do pozornosti jeden zo starších blogov.

Rovnako ako pre archeológov je pri vykopávkach dôležité rozkryť jednotlivé „vrstvy histórie“, aj pri riadení predplatného je potrebné viesť podrobnú evidenciu o vlnách klientov podľa toho, ako vstupovali do predplatného. V angličtine sa pre tento postup používa spojenie „cohort analysis“, pričom kohorta je práce podskupina klientov, ktorí si prvé predplatné kúpili v tom istom čase. Analýza kohort je dôležitá najmä preto, že produkt (a jeho cena) sa časom vyvíja a teda celkové portfólio klientov je vlastne kokteil rôznych pohnútok, cien a marketingových ponúk, ktoré prilákali klientov. Ak sa v čase marketing mení, je dôležité poznať ktorí z klientov prišli z podobných dôvodov. Tie najlepšie firmy dokonca merajú všetky biznis metriky (ako retencia, či tržby) po jednotlivých kohortách.

Poslednú dátovú metriku pre riadenie predplatného , ktorú by som tu chcel spomenúť, je angažovanosť klientov. Predplatné ako biznis model totiž často zvádza k pocitu, že skutočné dôležité je skúmať a ovplyvňovať klienta hlavne v období bezprostredne okolo dátumu obnovenia predplatného. Tento mylný predpoklad jeho autora „odmení“ vyššou odchodovosťou klientov a zvýšenými nákladmi na retenciu. Preto manažment podniku na predplatnom musí aktívne hľadať metriky, ako počas trvania predplatného priebežne zisťovať ako užitočné predplatné je pre toho či onoho klienta konkrétne. Viem, že na prvý pohľad to môže byť komplikované (ako napríklad zisťovať spokojnosť poistenca, keď nemal žiadnu poistnú udalosť), ale rezignovať na túto úlohu znamená nechá sa vtiahnuť do cenovej vojny alebo jedného dňa sa prebudiť s tým, že väčšina klientov „z čista jasna“ zrazu od vás odíde. Bolestivo sa v tejto chybe vykúpali tlačené denníky, poisťovne alebo elektrárne či telekomy, keď im zrazu noví konkurenti ukradli veľké časti portfólia. Pritom dáta, o tom, že postoj klientov chladne v čase, mali k dispozícii.

ZUBATA_03Hrobárovi z lopaty sa dá utiecť v biznise len pomerne ťažko, preto ešte než sa rozhodnete vo vašom biznis bazéne otočiť „na znak“, pamätajte, že váš dátový prístup sa musí zmeniť. Overte si, či vaše aktuálne dátové zdroje umožňujú vôbec vyššie spomínané metriky merať (v prípade minimálne angažovanosti tomu často tak nie je), možno budete musieť najprv zmeniť aj dátový model a systémy, s ktorými pracujete. A keď už mať uvedené metriky budete mať, nezabudnite z nich spraviť cieľové hodnoty pre zainteresované tímy. Nedajte zubatej pri bazéne šancu tým, že budete odmeňovať ľudí aj po zavedení predplatného stále metrikami, ktoré sa hodili na riadenie „motýlika“. Ináč vás budú musieť vyloviť z bazénu.

Keby rozmrazili LENINa … (alebo spýtajte sa radšej šéfa)

Keby rozmrazili Lenina, asi by sa veľmi počudoval. Skôr než by si ospalo stihol pretrieť oči, možno by mu udrel do čela dron alebo by ho rozbolela hlava z Wifi smogu. Oveľa väčšmi by však bol vydesený z toho, kam to kapitalistická buržoázia za tých 100 rokov dopracovala. 5 najväčších firiem USA: Alphabet (pôvodne Google), Amazon, Apple (что особенного в яблоках?), Facebook a Microsoft pokrývajú až 13% trhovej kapitalizácie všetkých Amerických spoločností. Najviac by sa však určite udivil z toho, ako sa tieto spoločnosti dopracovali k svojmu postaveniu v ekonomike .

LENIN_2Samozrejme viem, že Lenin v skutočnosti nie je zamrazený, aj keď úprimne, na letnú dovolenku na “daču” k moru ho zas kurátori Mauzolea zrovna neposielajú. Podstata tohto obrazu však spočíva v tom, že podnikanie od jeho čias  prešlo veľkým oblúkom a tak by sa možno cítil, ako keby vstal z ľadu. Nemám na mysli technologické zmeny, ktoré by asi Leninovych súčasníkov obrali o rozum. To podstatnejšou zmenou je fakt, že v bode keď sa rodil zápas o postavenie proletariátu, predstavovali hlavné zdroje podnikania FiLuPo, teda Financie, Ľudská pracovná sila a Pozemky.  Ak chcela firma uspieť v súboji a výrazne odkrojiť z hospodárstva krajiny, musela mať čo najviac týchto zdrojov. Žiadna z veľkých firiem danej doby nemohla bez nich existovať. ak ste nemali kde alebo začo postaviť fabriku alebo vám  vnej nemal kto robiť, boli ste na kolenách.

Zdesenie Lenia (a jeho rovesníkov) by teda zrejme pramenilo z toho, že všetky vyššie menované ikony americkej ekonomiky nepotrebovali pre svoj rast žiaden z FiLuPo zdrojov. (Rojkov, čo veria v dôležitosť ľudskej sily v tomto procese musím pribrzdiť konštatovaním, že ešte aj 5 rokov poLENIN_times_1 založení Microsoftu počet jeho zamestnancov bol 40. Teda taká väčšia dielňa so zopár tovarišmi, povedal by Vladimír Iljič). Rast US technologických gigiantov je totiž  presnou ilustráciou toho, ako sa zmenili hybné sily podnikania. Ako sme sa posunuli od FiLuPo firiem k BESIAL spoločnostiam.

BE-SI-AL, teda Behaviorálne dáta, Sieťovanie sa a  Algoritmické postupy sú novými hybnými silami úspechu. Ešte než sa pustíme do rozpravy, ako to súvisí s Vašim šéfom, skúsme si ich v krátkosti predstaviť:

Behaviorálne dáta predstavujú hodnotu, ktorá plynie z popísania vzorcov správania zákazníkov a zamestnancov. Aj keby po vás nechcel Daňový úrad pravidelne výkaz DPH, asi ťažko si možno predstavovať fungovanie e-shopu bez toho, že by ste mali zaznačené, ktorý zákazník si kedy kúpil ktoré tovary a z akého zdroja (reklamy) do nášho e-shopu vlastne zavítal. “BE” teda predstavuje poznanie zvyklostí, preferencií a správania klientov, ktoré je zakódované v databázach firmy. Pre ďalšiu diskusiu zdôrazňujem, že pre rast firmy je dôležitý práve rozmer správania, nie administratívne údaje, ktorá sa tiež do databáz ukladajú. Teda to, že klient si nechal tovar doručiť kuriérom je doležitejšie ako to, ktorý kuriér za doručenie zodpovedal. Pre rast sú teda primárne dôležité informácie, ktoré popisujú klienta (alebo zamesntnanca). Myslím, že hodnotu Behaviorálneho kapitálu dokumentujú práve príbehy Google či Facebooku.

LENIN_sietSI alebo aj zoSIeťovanie vytvára unikátnu hodnotu v podobe úzkeho prepojenia so všetkými okolitými subjektmi. Prepojenia, ktoré však nie je formálnym natiahnutím spoločného káblu, či potrubia, ale ovplyvňuje obojsmerne vzájomné podnikanie. Amazon, postavil svoju existenciu na tom, že je výkladom pre mnoho iných predajcov (ktorých predaje zase významne závisia od toho, koľko predajú práve cez Amazon).  Microsoft sa stal platformou preto, lebo umožnil zakomponovanie Windows, .NET a MS Office kódu do vytvorenia úplne cudzích aplikácií (pomocou SDK knižníc) a uspokojil sa “len” s tým, že to zvýši dôvod na kúpu ich pôvodného softwaru., o ktorý sa cudzie aplikácie opierali.  Sieťová architektúra teda umožňuje tvorbu celých ekosystémov (spomeniete si na Apple Store, kde predávajú svoje aplikácie firmy, čo nemajú s Apple “nič spoločné”).

Algoritmické know-how je zrejme najťažšie uchopiteľný kapitál novej doby.  Ide totiž o najabstraktnejšiu formu zdrojov. Táto kategória totiž zahŕňa nielen supermoderné postupy strojového učenia, ale aj všetky procesy, postupy spracovania, či obchodovania danej firmy. Tie sú neraz zvykovým právom, prípade len v hlavách úzkeho okruhu skalných. Často teda nie je zrejmé, akou konkurenčnou výhodou sú. Až kým neprejdete ku konkurencii a pochopíte, že  daná vec sa dá robiť naozaj aj horšie/lepšie. Zjavne najjasnejším príkladom AL kapitálu je Google, ktorého algoritmus na vyhľadávanie informácií je to, na čom celé podnikanie tejto značky (roky) stálo. Zabudnúť však netreba ani na Amazon a jeho algoritmus na odporúčanie doplnkových produktov pri nákupe. Pre akceleráciu rastu pri tom je, dôležité, aby čo najviac kľúčových procesov firmy sa riadilo (čo i len smernicou zdokumentovaným) postupom/algoritmom.

Ak sa vám úvod s Leninom zdal trochu uletený, teraz si už zrejme pomyslíte, že som sa na čisto pomiatol. Stratégiu rastu BESIAL môže realizovať ľubovoľná firma, či dokonca aj verejná inštitúcia. Preto by ste sa mali opýtať svojho šéfa, či už naozaj BESIAL robíte. Ak sa náhodou vrátite s dlhým nosom, či vyhrážkou výpovede, pripájam aj niekoľko rád, ako BESIAL koncept uchopiť aj priamo u vás:

To najzákladnejšou vecou, na ktorú by sa spoločnosť snažiaca sa o BESIAL rast, mala zamerať je uloženie všetkých poznatkov do digitálnych dát. Preto ak existuje nejaký proces, nejaká činnosť, ktorej priebeh a výsledok sa ešte nedokumentuje, je to prvým krokom k BESIALu. Vždy keď vidímLENIN_databaza vrátnikov či iné pozície zapisovať si niečo do zošita, je mi veľmi smutno. Z tej písanky sa to nikdy do žiadnej databázy nedostane, komu by sa to chcelo ostatne prepisovať. Preto všetky údaje tohto procesu zostanú na vždy nespracovateľné. Áno je možné dohľadať konkrétny stĺpec, či riadok, ale keď sa spýtate na súvislosti (napr. koľko rôznych ľudí bolo u nás za posledných 12 mesiacov), s odpoveďou sa rovno rozlúčte. V dobe keď tablet dostanete pomaly zadarmo k mobilnému paušálu, nie je iná ako digitálna evidencia už ani prípustná. Avšak schválne: o koľkých činnostiach vo vašej firme dodnes nie sú digitálne záznamy?!

LENIN_procesS digitalizáciou záznamov do databáz ide rukou v ruke aj algoritmizačné know-how. Ak proces produkuje digitálne stopy svojej práce, je možné veľmi veľa vecí o tomto procese zautomatizovať. Najčastejšími príležitosťami je dozeranie na kvalitu procesu (strojové počítanie, koľko krát sa udialo to, čo sa malo skutočne stať?), prevzatie opakovaných úkonov do automatizovanej podoby (prečo by potvrdenie mal vypisovať pracovník rukou, keď má vždy rovnakú podobu, ktorú možno vytlačiť alebo poslať priamo emailom),  odporúčanie ďalšej činnosti (čo by si mohol kúpiť tento klient nabudúce), alebo zrýchlenie opakovaného procesu (vyhľadať najvýhodnejšiu letenku do Sydney s max 2 prestupmi). Snahou spoločnosti by malo byť čo najviac opakujúcich sa (alebo dlhotrvajúcich) úkonov presunúť na algoritmy. Keďže pred tým, než práca je zautomatizovaná, spravidla túto činnosť robí nejaký človek manuálne, proces automatizácie často naráža na strach ľudí zodpovedných za proces. Čo bude so mnou, keď už ten úkon nebudem robiť ja, ale nejaký počítač? Odpoveďou je často, že bude človek robiť niečo iné, na čo doposiaľ nebol čas. Mnohí však nechcú “riskovať” a tak si skrečkujú proces pre seba. Výsledkom je, že niekde v konkurencii dosiahne stupeň automatizácie tak vysoký stupeň, že znôžka manuálnych procesov už im nedokáže konkurovať.  To je zväčša moment, keď veci už idú z kopca rýchlejšie, ako by si ktorákoľvek zo zúčastnených zo strán priala. Zväčša to končí celkovým zrušením miesta tejto “žaby na prameni” alebo bankrotom celej spoločnosti, lebo starý proces už na konkurenciu nestačil. Aj tu platí, radšej prevencia ako trhať už pokazený zub.

Najťažším aspektom rastu je podnecovanie zosieťovania. Ležia pred ním totiž veľké bariéry (nebudeme predsa niekoho z vonku zasväcovať do toho, ako to robíme)  a často aj nedôvera k win-win povahe zosieťovania.  Veľa firiem ma pocit, že pustiť si partnera príliš na kožu , vedie k vysokému riziku  (zrady). Začať však môžete aj tým, že najprv postupne odstránite všetky medzičlánky medzi vami a dodávateľmi, či klientmi. Preberte si komunikáciu s nimi na priamo. Ak “sa to nedá” lebo by to príliš veľa úkonov, skpste si rovno spomenúť na digitalizáciu a algoritmizáciu úloh z predchádzajúcich úsekov. Preto, že nový proces nie je možné riadiť cez “písanku”, je potrebné si pribrať na pomoc aj BE a SI časti pokroku. Najvyšším štádiom zosieťovania je, keď sa sami stávate platformou. Aj do tejto polohy sa dá aktívne nanominovať, nemusíte čakať v kúte  na štastenu. Pomocou automatizácie alebo algoritmu, vytvorte plne digitálnu verziu svojej časti v skladačke odvetvia. To vám umožní ponúknuť spolupracujúcemu článku spracovania pred vami alebo po vás, užitočné dáta v samoobslužnom formáte. Vami vytvorená digitalizácia sa môže preliať aj do Vašich dodávateľov alebo koncových zákazníkov, čím sa efekt vzájomnej spolupráce o to viac posilňuje. Je to obdobná situácia ako, keď banka zruší zadávanie platobných príkazov na papier a naradí ho zadávaním cez e-banking. Odľahčí tým nielen svojich ľudí  na pobočkách, ale zároveň vám umožní zadať príkaz na vašej strane kedykoľvek, aj mimo otváracích hodín pobočiek.

Rozmýšľanie v dobe BESIAL je zradné, Na rozdiel od FiLuPo zdrojov, ktoré mohol “vlastniť” iba jeden subjekt a keď niekto zabral pôdu, či zamestnal človeka, ostatným sa stratili z radaru, v BESIAL sa javí , že dáta či siete môžu mať predsa každý a nemusia o ne viesť krvavú vojnu, či vlečúce sa súdne spory. Ide však o rovnakú ilúziu ako tomu bolo v Leninovej dobe. Nezbierať dáta o vašich klientoch alebo nebudovať algoritmické know-how je totiž ekvivalent tomu otvoriť fabriku v 1914 a neprijať do nej robotníkov. Každý musel z niečoho žiť, a keď ste šikovného majstra nezamestnali vy, uchytila si ho nejaká iná továreň, lebo nezostal sedieť na chodníku (opomeňme chvíľky ako 1929) . Rovnako, ak dnes nezbierate údaje o potrebách svojich klientov, verte, že čochvíľa tak urobí niekto iný. Rovnako, ak by google nebol uspel s najlepším vyhľadávačom v rade čakali Infoseek , Altavista či Yahoo. Najlepšie sa o tom presvedčil Microsoft so svojim Bingom, ktorý mal všetky prostriedky poraziť Google, ale proste nevenoval tomuto kútu podnikania potrebnú pozornosť. Naopak, český seznam.cz využil, že Google sa sústredil na západne trhy, a obrnil svoju pozíciu a dodnes úctyhodne bojuje s americkým gigantom.

Preto ak bude vaša firma, či organizácia, ignorovať BE-SI-AL, tak dopadnete ako fabrika bez pracovnej sily, či traktorista bez pozemku na oranie. Vraciam sa preto k podtitulu článku. Spýtali ste sa šéfa, či aj vy robíte niečo pre BESIAL? Dajte si tú námahu, súdružky a súdruhovia. Práci česť!

Článok je čiastočne inšpirovaný polemikou v magazíne <Strategy&Business, Issue 92, Autumn 2018. >

Pozri aj:

superinteligencia     Kniha, ktorá bude Bibilou 21. storočia. 

Umelá inteligencia v armáde. Prečo zatiaľ NIE a kedy vôbec?

Možno sa vám ako externému divákovi môže zdať, že armády musia mať v použití umelej inteligencie jednoznačne jasno. Veď mať čo najpokrokovejšie technologické vybavenie, bol vždy obraz, ktorý sa nám snažili navodiť veľké mocnosti západu, či východu. Už menej ľudí si však uvedomuje, že systém, ktorý by strieľal “po tých správnych” na bojisku s pravdepodobnosťou 95% by bol asi pre väčšinu armád nepoužiteľný. Rovnako systém, ktorý navrhuje scenáre útoku, ktoré by si mohol poskladať aj nepriateľ, by asi nedokázal navodiť moment prekvapenia. Preto akékoľvek armádne využitie umelej inteligencie sa musí riadiť inými prioritami ako komerčné nástroje umelej inteligencie. Rád by dom teda priblížil, ako s tou AI v armádach dnes naozaj je:

Spoločný exkurz do bojových oblastí umelej inteligencie by sme mali asi začať predstavením najčastejších AI prvkov, ktoré sa v arzenáli vyspelých armád nachádzajú:

  • simulácie konfliktov a nástroje strategického plánovania
  • bezpilotné lietadlá, drony a iné autonómne zbrane
  • kryptovanie a lámanie cudzích šifier
  • logistika a jej optimalizácia
  • optické rozpoznávanie špionážnych snímkov
  • dezinformácia a manipulácia verejnej mienky súpera
  • penetrácia do informačných systémov nepriateľov
  • text-mining verejne dostupných zdrojov pre účely zberu spravodajských informácií

Napriek tomu, že oblastí na využitie umelej inteligencie je zjavne pomerne dosť, nie je to tak, že by armády razili vlnu inovácií v tejto oblasti. Roboty vznikli dávno pred tým, než bola armáda USA ochotná zaradiť ich do svojej výzbroje. Analýza reči alebo adverzné neurónové siete mali oveľa skôr komerčné a akademické využitie než sa obrana rozhodla skúmať ich použitie aj vo svojich radoch. Väčšina technologických a materiálových vynálezov v minulosti súviselo s armádnym alebo vesmírnym výskumom. Dá sa teda povedať, že nemalú časť 20ho storočia razila vlnu inovácií práve armáda. V dnešnej dobe požiadala US armáda Googke aby manažoval vládny program armádnych dronov. (Čo mimochodom vyvolalo medzi jej zamestnancami ostrú polemiku.) Súkromná spoločnosť je teda v tejto oblasti zjavne vnímaná ako schopnejšia než interné armádne teamy.  Čím to je teda, že v oblasti umelej inteligencie už tomu tak nie je?

Ostražité, miestami až odťažité, postoje vojenských špičiek k použitiu AI alebo ML nemajú nič do činenia s nejakou (sentimentálnou) preferenciou ľudského faktoru. Moderné armády totiž majú už dnes bezpilotné lietadlá, autonómne zbrane, samonavádzacie strely, ktoré fungujú aj bez pričinenia ľudí. Obavy s rozsiahlejšej implementácie zbraní na AI báze spísala armáda do 4 hlavných výhrad k tejto technológií:

1] Nástroje na báze AI sú ľahko manipulovateľné alebo zvrátiteľné. Väčšina komerčných AI predikčných modelov má relatívne krátku životnosť a každá iterácia pretrénovania modelu negarantuje stabilitu jeho výkonu v čase. S tým súvisí aj ďalšia zraniteľnosť samoučiaciach modelov, konkrétne data fooling. Ide o praktiku, kde podstrčíte modelu úmyselne upravené vstupy tak, aby ste uviedli stroj do omylu. Známe sú prípady data foolingu najmä z oblasti analýzy obrázkov a videa, kde úmyselné pozmenenie zopár pixelov robí obrázok nerozoznateľným od pôvodnej predlohy pre ľudské oko, ale v rámci topológie CNN siete, tá vracia úplne mylné výsledky rozpoznania daných obrázkov. V armádnych kruhoch možno data fooling doviesť ešte do vyššieho rozmeru, keď prichádza pomocou úmyselnej deformácie trénovacích vzoriek k tzv. data poisioning-u.

2] V IT systémoch majú útočníci (hackeri) vždy navrch pred obranou. Armáda bola zvyknutá na to, že pozná výzbroj svojich oponentov. Preto, keď prišlo k útoku protivníka, prekvapením mohli byť len to, odkiaľ a kedy prichádza, nie čím to po nás pália. Ak poznáte zbrane súpera, obranná môže byť rovnako účinná ako útok. V kyber priestore však neviete akými zbraňami bude útok vedený, preto útočníci (hackeri) majú navrch pred obranou. Na takto skľučujúcu situáciu nie je armáda zvyknutá a preto sa snaží vyhnúť situácií, aby od týchto systémov bola kriticky závislá.

3] Najvykričanejšie úspechy umelej inteligencie sa dejú za pomoci tzv. Reinforcement learning (RL). Problémom RL však je, že je väčšinou budované v prostredí, kde primárnou snahou je aby RL fungovalo a všetky zúčastnené strany výskumu sa snažia, aby RL optimalizovalo svoj pozitívny výsledok. V armádnom prostredí sa však nemožno spoliehať, že protistrana tiež úprimne túži dosiahnuť rovnaký optimálny výsledok. Preto RL algoritmy majú v armádnom prostredí veľmi rozkolísanú kvalitu predikcie a často aj upadajúcu spoľahlivosť v čase (pre zmenu podkladov a nesúrodé pretrénovanie vstupov)

4] Komplikáciou pre zdarné nasadenie AI do bojových situácií je aj fakt, že jednotlivé autonómne zbrane a algoritmické nástroje musia byť schopné medzi sebou komunikovať, aby rozoznali “svojich” a nepriateľa. Pri obrovskom množstve nasadenia jednotiek a v situácií, keď sa nad bojiskom premávajú nielen naše drony, ale aj drony súpera (ktoré úmyselne môžu byť zostrojené tak, aby imitovali “vlastných”), vzájomná koordinácia naberá na komplexite. Možno si z histórie pamätáte, ako zničujúci efekt malo, keď niekto vypálil skôr ako dostal povel.

Pozorný divák si možno už položil nasledovnú otázku: “Ok, aj keď armádne prostredie zvyšuje dôraz na niektoré slabé miesta AI, ako to že v civilnom svete sa nám tieto problémy darí vyriešiť, ale vo vojenskom prostredí zostávajú neprekonanou prekážkou?” Odpoveď na túto veľmi dobre cielenú otázku tkvie v tom, ako progres na poli AI v civilnom svete nastáva. Drvivá väčšina AI know-how a nástrojov je Open Source. Intenzívne tempo napredovanie vývoja AI v bežných aplikáciách sa viaže na fakt, že každý kto chce môže rozvíjať AI nástroje alebo dobrovoľne riešiť niektorý z AI problémov. Práve sila masy je to, čo vojenské teamy využiť nemôžu. Zbrane sú, zo svojej podstaty, vyvíjané ako nástroje konkurenčnej výhody. Preto postup, kde ľubovoľný človek z akejkoľvek krajiny vo svete má prístup k aktuálnemu kódu aplikácie a môže ho nezáväzne (a kľudne aj zištne) ďalej vyvíjať, je v rozpore s práve spomínanou konkurenčnou výhodou.

Armáda teda stojí pred ťažkou dilemou. Buď bude prijímať technológie vyvinuté komerčným prostredím (ale v tom prípade ťažko môže počítať s výraznou konkurenčnou výhodou v algoritmoch a ich implementácií) ALEBO utvorí konzorcium viacerých štátov, čím sa pokúsi napodobiť  open source hnutie. Proti tejto možnosti však stojí pomerne rozkolísaná dôvera medzi štátmi NATO (príchodom D. Trumpa) ako aj vzájomná podozrieravosť štátov BRIC skupiny. Je preto možné, že štáty ako USA sa uchýlia k tretej, aj keď menej optimálnej možnosti. Po vzore minulosti sa pokúsia vytvoriť dostatočne robustné interné teamy (čo vývoj výrazne predraží) a chýbajúce diery zaplátať zákazkami pre komerčný sektor (ako tomu bolo v prípade dronov). Tento spôsob im síce nezaručí líderstvo v danej oblasti, ale ponechá im rúško tajomna o tom, čo už bolo vyvinutí a nasadené. A tento moment prekvapenia si stále armády cenia viac ako priamu technologickú presilu. Tak uvidíme, či sa im stávka na tento model do budúcna oplatí. Alebo súkromné korporácie získajú (AI) útočnú silu porovnateľnú s tými armádnymi zdrojmi.

 

Divný odťah, Pracovná sobota, Návšteva pohrebníctva a EC karta [môj rok v Nemecku]

Znie to neuveriteľne, ale tento týždeň je to presne rok, čo som si prevzal kľúče od bytu v Berlíne a začal novú kapitolu života v tejto metropole Nemecka. 365 dní zároveň ponúka dostatok príležitostí na porovnanie života. O tom, ako inak vyzerajú nároky a pracovné podmienky tu v zahraničí, už som reportoval v inom blogu. Tento krát by som sa rád venoval výhradne oblasti oveľa človečejšej, teda tomu, ako sa líši samotný život v Nemecku a v samotnom Berlíne. Hneď vopred avizujem, že sa zdržím prvoplánových komentárov o skutočne funkčnej verejnej správe, aj keď v tejto oblasti by sa porovnávať dalo dlho. Mix (symbolicky) 12ich aspektov vás možno prekvapí, ale podľa mňa odzrkadľuje menej nápadné odtiene, ktoré si ako turista nevšimnete.

Raňajky a stravovanie. Keď sa nezáväzne prejdete ulicami Berlína, prvá vec, ktorá vám udrie do očí, je neskutočne veľké množstvo pekárničiek. A to v historickom centre, ako aj na predmestiach. V okruhu 100m od práce, som ich napočítal 7, pri rannej ceste do práce som prestal počítať pri čísle 15 a viac. Nemci totiž takmer vôbec neraňajkujú doma, niečo si zobnú po ceste do práce. A tak prekvitajú coffee-to-go a pekárničky. Celé to zašlo tak ďaleko, že keď vojdete do obyčajného supermarketu, pekárenské výrobky sú hneď pri dverách predávané za samostatným pultom (ako boli na Slovensku kedysi mäsové výrobky). Nie sú to však žiadne dopekané fornetti, všetko poctivé (viaczrnné) pečivo. Niektoré pekárničky dokonca vstúpili aj na trh obedného stravovania, keď ponúkajú polievky a jednoduché rizotoidné (Quinoa,Kuskus, Bulgur, …) jedlá.

Naopak domáce stravovanie Nemcov je pre mňa hlbokým sklamaním. Väčšina rodín večeria mrazené polotovary alebo donáškové jedlá. Ženy sa netaja (a necítia zahanbené) tým, že nevedia nejak zásadne variť. Reštauračný biznis preto prekvitá. Lebo vyjsť si na večeru vo všedný pracovný deň je pre mladých ľudí rovnako prirodzené, ako googliť na smartfóne, či dať si sprchu. Keďže v Berlíne je približne 30% obyvateľov cudzincov , rozmanitosť kuchýň je asi ťažko porovnateľná s nejakým iným mestom v Európe. Zašmáknuť sa teda dá (aj za rozumnú cenu). Len si treba zvyknúť, že nejete večer doma.

Premyslená verejná doprava. O Nemcoch sa hovorí, že sú usporiadaní a fungujúci ako (ach, pardón švajčiarske) hodinky alebo dieselový motor od Volkswagenu (žiadne vtípky o Diesel gate, o tom som písal už minule). Ak to je na niečom zásadne vidieť, tak je to verejná doprava. Tá totiž nielen pokrýva obrovskú plochu a dáva do pohybu viac ako 4 mil. obyvateľov, ale je naozaj premyslená. Ak si za tým neviete predstaviť nič konkrétne, pomôžem si príkladom. Predstavte si dopravný uzol ako Trnavské mýto. V Nemecku sa linky autobusov, metra, električiek a vlakov sa nielen pretínajú na jednom uzle, aby človek mohol prestúpiť, ale podľa dát z prepravy sú linky vedené tak, aby najčastejšie prestupy sa diali na tom istom nástupisku. Ak náhodou potrebujete využiť menej frekventovaný prestup, tak všetko je dôsledne označené. Tak si znovu vybavte v hlave Trnavské mýto. Nielenže sa nad najčastejšími prestupmi nikto ani nezamyslel, ale ak vojdete do podchodu, tak aké trolejbusové a autobusové linky kde stoja, sa dozviete iba ak po jednom vyskúšate každý z východov a dokráčate na danú zástavku, aby ste si pozreli cestové poriadky za sklom zastávky. Už cítite ten rozdiel? Appka, v ktorej je vidno real time všetky meškania každého jedného spoju (synchronizované priamo z GPS polohy vozidiel) je len čerešničkou na torte.

Odťah auta za nesprávne parkovanie. Tak ako v každom väčšom meste, parkovanie, najmä v centrálnej časti mesta je proste problém. Vedia to nielen parkovacie domy, ktoré si pýtajú nekresťanské parkovné, ale aj odťahové služby, ktoré si zgustnú na tých “odvážnejších”, čo sa do tých parkovacích domov nevydali a skúsili to zapichnúť niekam, slušne povedané, na hrane legálnosti. Ak ste mali “to šťastie”, že vám odtiahli auto na Slovensku, zväčša sa tak deje na nejaké centrálne parkovisko, kam sa musíte dopraviť taxíkom, zaplatiť pokutu a odťah, ináč vám auto nevydajú. Viete si však predstaviť, ako veľké by muselo byť takéto odstavné parkovisko pre 4miliónové mesto? (a ako ďaleko za mestom by musela takáto veľká plocha byť?) Nuž ani Berlíne si to nevedeli predstaviť a tak vymysleli oveľa dômyselnejší systém. Keď vám v Berlíne odtiahnu auto neberú ho na žiadne centrálne miesto. Odťahovka ho naloží a zavezie ho do niektorej z okrajových štvrtí (dostatočne ďaleko od miesta priestupku), kde sa dá parkovať voľne bez poplatku (napríklad štvrť rodinných domov, kde je veľa miesta na parkovanie priamo na ulici). Adresu, kde vám auto zložili, vám prezradia až po uhradení pokuty na účet (dosť problém, ak to auto potrebujete v ten istý deň a ste cudzinec). A vy si normálne dokráčate k svojmu autu a otvoríte si ho svojim kľúčom a môžete ho znovu používať. Tejto procedúre sa samozrejme dá vyhnúť, ak máte v aute GPS modul a vidíte, kam vám auto previezli. Ale ich podiel zrejme stále je dostatočne nízky, aby im tento biznis model dával zmysel.

Byty a hľadanie bývania. Ach jaj. Toto bola asi najhoršia skúsenosť z Nemecka za celý ten čas. Realitný trh  veľkých nemeckých miest ako sú Hamburg, Berlín, či Mníchov je proste diametrálne iný ako to, na čo sme zvyknutí zo Slovenska. Ani neviem, odkiaľ začať. V prvom rade, zákony dávajú v Nemecku výraznú výhodu nájomcov, preto prenajímatelia si trikrát (niekedy aj viac ako 3) rozmyslia, komu a za akých podmienok byt prenájmu. To spôsobuje, že hoci bývanie je v prospech nájomcu, v procese hľadania nájmu všetko určujú majitelia nehnuteľností. Prvým aspektom je to, že pre majiteľa nehnuteľnosti je komplikované prenajímať byt, ak je zariadený, lebo čo ak sa konkrétne zariadenie nebude potenciálnym nájomcom páčiť. V Berlíne sa teda byty prenajímajú zásadne ako holobyty. Nemecká definícia holobytu však znamená aj bez kuchynskej linky. Áno, viac ako 70% bytov v ponuke nemá kuchynskú linku. Ak sa vám do nového bytu pred nasťahovaním nechce ešte zháňať aj kuchynskú linku a chcete ju tam mať, automaticky sa zužuje váš výber na 30% celkového počtu nehnuteľností.

Druhým bizarným javom sú hromadné obhliadky. Keďže záujemcov je veľa a majitelia nemajú čas sa s každým “párať osobne” , vypíšu dva či tri termíny hromadných obhliadok a by sa musíte dostaviť, ak chcete nehnuteľnosť vidieť na vlastné oči. Či v danom termíne nie ste v práci, nikoho nezaujíma a náhradný termín zväčša nedostanete. Keďže termínov je len pár, obhliadky sú hromadné a to doslova. 10 či 15 párov naraz brúzda tým istým bytom, akékoľvek doplňujúce otázky sa riešia nahlas pred všetkými. Extrémom sú prípady, kde byt je na druhom poschodí a na obhliadku sa čaká v rade na schodoch od prízemia. Napriek tomu (čo vďaka tomu) sa bežne stáva, že niekto už počas  obhliadky zakričí “Berieme to” a priamo na mieste podpíše nájomnú zmluvu. Z akéhosi rozkukávania po trhu rýchlo vytriezviete, ako sa bude blížiť termín, kedy by ste sa chceli niekam aj reálne nasťahovať. Vyberať byt v Berlíne je úplne peklo.

Detská pohotovosť. Zdravotníctvo je predmetom častej kritiky v SR, takže som bol zvedavý, ako reálne funguje tu v Nemecku. Aj keď na druhej strane, človek by si radšej prial, aby na otestovanie skúseností s lekármi nemal dôvod, osud občas niečo prihrá. Tak sa stalo, že sme sa museli my vybrať s malým dieťaťom do 1 roku veku na pohotovosť. A bolo, že čo veru porovnávať. V prvom rade, hneď pri príchode sa nás niekto neujal, urobil prvotné vyšetrenia a za prvých 10 minút návštevy transparentne určil závažnosť a povedal, koľko asi budeme čakať. Priebežnú čakaciu dobu pre neakútne prichádzajúce prípady personál aktualizoval na whiteboarde priamo pri vstupe. Takže ste priamo pri príchode vedeli, čo môžete čakať a koľko sa prinajhoršom zdržíte.  Súčasťou čakárne bol detský kútik na hranie a dostatok miest na sedenie, hoci na ošetrenie čakalo vyše 30 malých pacientov. Hoci sme prišli v štandardný pracovný večer, v službe bolo niekoľko lekárov paralelne, ktorí sa striedali v 4 vyšetrovniach. Lekárka komunikáciu v angličtine považovala za samozrejmosť, bola veľmi prívetíva a strávila s nami vyše 30 min, okrem iného hlavne odpovedaním na naše všetečné (občas až hypotetické) otázky. Keďže sme mali otázky na špecifickú oblasť, bez akéhokoľvek podráždenia privolala špecialistu, ktorý prišiel priamo za nami (aby sme nemuseli blúdiť po nemocnici) a s ktorým sa nám obaja venovali, až kým sme nepovedali, že máme kompletné informácie. Kontrast so slovenskou pohotovosťou si zrejme budete vedieť predstaviť aj sami.

Ja som cyklista. Kto je viac? Hneď na úvod tohto odseku by som rád uviedol, že som veľký zástanca cyklodopravy a sám chodím do práce kolobežkou aspoň raz týždenne. Berlín je veľmi rovinaté mesto a tak cyklodoprava je tu populárna a dotiahnutá do dokonalosti. Každé ráno niekoľko stotisíc ľudí (!) použije bicykel na priblíženie sa k verejnej doprave alebo jej plnú náhradu. Na bicykli sa tu jazdí aj po snehu a ľade a bežne je vidieť, že deti idú do školy na bicykli aj v -10°C. Tento fenomén je podporený hustou sieťou cyklociest, ktoré nie sú len namaľovanými šípkami na inak 2 prúdovej ceste, väčšina cyklociest má dokonca aj svoje vlastné semafory na križovatkách, o vlastnom, autami nepoužívanom pruhu, ani nehovorím. Nech je mi to akokoľvek sympatické, musím povedať, že status cyklistu je tu dotiahnutý do absurdnej podoby. Nielenže cyklisti majú absolútnu (ničím nepísanú) prednosť pred všetkým vrátane električiek, videl som niekoľko situácií, kde pri odbočovaní z hlavnej doprava (ideálna cesta) neprešlo na červenú viac ako jedno auto, lebo muselo dávať prednosť celú zelenú húfom cyklistov. Ako Slovák by ste určite hromžil aj nad tým, že zakiaľ na Slovensku jazdu cyklistu po bežných chodníkoch zakázali, v Berlíne sú cyklisti na bežných chodníkoch pre peších nielen tolerovaný, dokonca sa im peši idúci s previnilým pohľadom uhýbajú. To malo za následok, že som pri venčení dvoch psov po úzkom chodníku zažil veľa flekovania a nevyberavé poznámky cyklistov. Bicykle sú povolené a vítané aj v akomkoľvek dopravnom prostriedku a keď chcete nastúpiť s bicyklom na frekventovanej zastávke, ľudia sa naozaj pomknú, aby ste sa s bicyklom vošli do vozidla. Skúste niekedy nastúpiť s bicyklom do autobusu či električky v pracovné ráno v Mlynskej doline alebo popoludní na Zochovej? Proste cyklista je v Berlíne najvyššia forma ľudstva, všetci ostatní sa musia len prispôsobiť.

Papier, ale proaktívny papier. Aj tak usporiadanej a progresívnej krajine ako je Nemecko, niektoré veci zaostali. Jednou z nich je komunikácia so štátnymi úradmi. Napriek digitálnemu občianskemu, všetka úradná komunikácia sa realizuje v papierovej podobe. Keď vám chcú úrady čokoľvek oznámiť, pošlú vám to písomne. Žiaden telefonát alebo nebodaj elektronická pošta. Dokonca list sa nedá ani odfaxovať. Na tak vyspelú krajinu naozaj doba kamenná. Na druhej strane, úrady si tu plnia svoje povinnosti proaktívne. Na Slovensku ak máte na niečo nárok a nepožiadate o to, štát si pomädlí ruky, že na vás ušetril. V Nemecku vám úrad vopred pošle výzvu, aby ste si svoje nároky uplatnili. Miestny úrad posiela na vlastné náklady užitočné pre rodičov, Štátne nemocnice vám pošlú zoznam očkovaní pre dieťa rovno s návrhom voľných termínov, ktoré vám predrezervovali. Proste úrady tu komunikujú ako v dobe poštových holubov, ale komunikujú proaktívne. Je vidno, že úradníkom skutočne záleží na tom, aby každý aj dostal, na čo má nárok a zároveň nik systém nezneužíval. All in all, máte pocit, že za svoje dane skutočne niečo dostávate späť.

EC karta, Olymp platobného styku. Jeden z tých menej príjemných šokov života v Nemecku sú platobné karty. Ak patríte medzi pamätníkov, možno si spomeniete, že sme na Slovensku mali niečo ako ZBK, čo bolo dobrovoľné spolčenie bánk za účelom nižších medzibankových poplatkov pri výbere z bankomatu a platbe kartou. V Nemecku tento prístup dotiahli do dokonalosti a tak sa zrodila EC karta, považovaná za Olymp platobného styku. Ide o nemeckú (Maestro) kartu, ktorá (zväčša) neplatí nikde inde ako v Nemecku. Absurdita tohto produktu spočíva v tom, že ešte aj výbery z iného nemeckého bankomatu sú pre EC kartu účtované ako keby ste vyberali zahraničnou kartou. Na tej mojej EC karte dokonca nie je ani číslo karty, aby vás náhodou nepadlo ju použiť na internete (kde je samozrejme blokovaná). Ak sa zasmejete, že na čo by vám taká “haraburda” teda vlastne bola, schladím vás studenou sprchou. Väčšina stredných a menších obchodov neakceptuje nič iné ako EC a hotovosť, ak vytiahnete akúkoľvek inú kartu, označia ju okamžite za kreditku (aj keď je to praobyčajná debetná karta z  VÚBky). Ak sa dá niekde na úrade platiť kartou, tak len EC, priamo v Berlíne vám bez EC karty dokonca nevydajú ani električenku. To, že EC nemá zväčša bezkontaktnú možnosť a tak všetci predavači strkajú vaše bezkontaktné karty do terminálu a chcú PIN, je už len trpkým potvrdením, že v tejto oblasti Nemecko určite nie je pionierom.

Učitelia v školách a škôlkach. Spočiatku som si myslel, že sa mi to len zdá alebo že to bola len náhoda. Potom som si to však začal cielenie všímať a trend sa potvrdil. V nemeckých škôlkach a ZŠ je oveľa viac mužov v roli učiteľov, ako je tomu na Slovensku. Ak by ste na Slovensku videli hlúčik škôlkarov s mužom, asi by ste si mysleli, že ich uniesol. Tu je to bežný jav, dokonca mám pocit, že muži mierne prevyšujú počet žien. Na strednej škole mi bol muž dokonca triednym, ale na základke si pamätám, že jedinými mužmi v celom pedagogickom zbore boli dvaja telocvikári. V materskej škole som sa s mužom doposiaľ ani nestretol (aj keď viem, že podľa štatistík ich zopár máme aj v SR). Prítomnosť oboch pohlaví ako vzorov pre formovanie osobnosti mi príde dôležitá. Preto som bol z Nemecka príjemne prekvapený. Rovnako inšpiratívne bolo, že keď sa deti z MŠ alebo ZŠ kamkoľvek presúvali po meste, mali na sebe reflexné vesty s potlačeným názvom školy a telefónnym číslom. Čo by stálo SR školy nechať si 30, či 60 ks takýchto “rozlišovákov” vyrobiť?

Parky a čo sa v nich deje. Kým som žil na Slovensku mal som pocit, že máme primeraný počet parkov a využívame ich plnohodnotne. Ak v niečom pobyt v Nemecku zmení naše životy navždy, tak to bude určite v postoji k parkom. V Berlíne budujú parky podľa filozofie, že parkov musí byť toľko, aby v Nedeľu mohla každá rodina ísť a sadnúť si na deku do parku. Opakujem, každá rodina. Boli ste niekedy v špičke leta na Železnej studienke alebo v Medickej záhrade? Vo väčšine slovenských miest sú parky hlboko poddimenzované a keby sa celé mesto vybralo do parku vyzeralo by to ako núdzová evakuácia. Len pre ilustráciu, keď v Berlíne zbúrali Berlínsky múr, zostali tak obrovské pozemky zrazu prázdne. Viac ako 70% z týchto pozemkov sa premenili na parky. Viete si predstaviť slintajúcich developerov, keby sa náhle v Bratislave alebo v Košiciach uvoľnili veľké pásy nezastavaných plôch?

Slováci v porovnaní s Nemcami navyše používajú svoje parky veľmi limitovane. Prejsť sa, vyvenčiť psa, zložiť si deku alebo si zahrať futbal či bedminton, to je tak asi všetko, čo si Slovák vybaví pri slove park. Usporiadať vo verejnom parku oslavu narodenín pre 40 ľudí, domovú “chodbovicu”, trénovať okoloidúcich dobrovoľne povrazolezectvo, či hrať s neznámymi dospelými “Kráľu-kráľu-daj-vojáčka” už by ste čakali v slovenských parkoch márne. Obávam sa, že keď sa raz vrátime žiť na Slovensko, v parkoch budeme vzbudzovať veľa pozdviženia.  Parkmi totiž už od teraz chceme žiť len tým nemeckým spôsobom.

Služby a pracovná doba.  Málo kto vie, ale Nemci berú bibliu doslovne. Podľa nemeckého Zákonníka práce je totiž pracovným dňom aj Sobota, jediný posvätný deň voľna je Nedeľa. V nedeľu naozaj nenájdete nič otvorené, čo v prípade potravín alebo nákupných stredísk pôsobí pre Slováka naozaj zvláštne. Pracovná sobota však znamená, že naopak všetky banky, úrady aj obchody sú otvorené do neskorého popoludnia, či priam večera. Rovnako aj poštári doručujú aj v Sobotu. Keď som si to prvý krát prečítal, tak ma to vydesilo. Niežeby som občas neotvoril firemný notebook aj cez víkend, ale predstava 6 pracovných dní sa mi predsa zdala odstrašujúca. Na štastie, väčšina moderných firiem priamo v pracovných zmluvách udeľuje zamestnancom na sobotu dodatočné pracovné voľno ako benefit, takže nielenže nemusíte si brať na predĺžený víkend dovolenku aj na sobotu, ale v sobotu do práce naozaj nemusíte vôbec. V každom prípade nájsť si to v pracovnej zmluve ako benefit nemusíte.  6dňový pracovný týždeň sa však reálne týka slabšie platených praconých pozícií a za prácu v Sobotu im neprináleží ani žiaden príplatok. Výsledkom je, že uponáhľaní pracujúci od pondelka do piatka tak majú sobotu k dispozícií celú sobotu na vybavenie nákupov, či návštevu kaderníka, knižnice alebo mäsiara. To ocenia najmä tí, ktorí si chcú v sobotu doobeda dlhšie pospať. A v Nedeľu môžu ísť všetci do parku (a do kostola).

Dovoľte ešte krátku odbočku k pošte. V Nemecku je totiž zvykom kuriérov a doručovateľov využiť všetky možnosti ako zásielku nechať adresátovi “niekde poblíž”. Cez web si môžete nastaviť, či chcete aby vám kuriér nechal balík pred dverami, dal ho niektorým susedom, nechal v najbližšom obchode alebo ho vložil do blízkeho balíkomatu. Povestné žlté lístky, ktoré sú na Slovensku  pre vás pozvánkou spoznať dĺžku radu a slimačie tempo personálu miestnej pošty, samozrejme iba v ich (a vašej) pracovnej dobe, tu sú len naozaj posledným možným riešením. Občas to prináša aj humorné príhody. Pre jeden z balíkov sme si museli dojsť do pohrebníctva. Nik zo susedov totiž nebol doma a bola to jediná otvorená prevádzka v okolí. Scénku ako prídete v dobrej nálade do pohrebníctva a pani so súcitným pohľadom nerozumie, čo ste to za pozostalého, už si asi predstavíte aj sami.

Citlivý stavebný ruch. To, že výstavba nových budov v Bratislave je divoká a často nekoordinovaná (možno až bezohľadná) je verejne známe. Kde tu pribudne nejaké neplánované poschodie, prípadne celá čierna stavba, inde sa zas vyrúbu stromy, či zahustí sídlisko novými budovami pohlcujúcimi trávnaté plochy. Berlín je pritom mesto, kde kvôli brexitu a prílevu cudzincov je nedostatok bytov, čo vedie k čulému stavebnému ruchu. Nemecko však ukazuje, ako sa to dá robiť aj kultivovane. Keď sa demolovala budova kúsok od nášho officu, zavesili na žeriav pred ňu obrovskú gumenú dosku a neustále budovu polievali stálym prúdom vody, aby sa neprášilo. Podľa lokálnych pravidiel musí developer počas priebehu stavby na vlastné náklady usporiadať stretnutie s občanmi, ktorí bývajú v okolí stavby a pozvať listom všetkých na toto stretnutie. Stretnutia sa zúčastňuje aj stavebný úrad a všetky prediskutované témy sa stávajú oficiálnou dokumentáciou stavebného konania a projektu. Ignorovanie záverov stretnutia môže byť dôvodom pre pozastavenie stavebného povolenia pre investora. Pri takýchto podmienkach nieto divu, že bývať v blízkosti hneď niekoľkých stavieb nezmení nič na vašom životnom štandarde.