Jirko, jak bys popsal svoji roli v OKIN Facility?
Moje práce je rozdělená mezi dvě hlavní oblasti. První je podpora mobilní aplikace Drive, která slouží k evidenci úkolů a činností v rámci technické správy a údržby. Druhá oblast je správa našeho interního nástroje Cleaning Control, což je systém pro sledování docházky úklidových pracovníků na zakázce. V obou případech jde o práci s daty, jejich analýzu, vyhodnocování a úpravy systému jako takového, ale v případě Cleaning Control je to i správa čteček.
Pokud tomu rozumím správně, znamená to, že máš na starosti i hardware?
Přesně tak. U Drive řeším hlavně podporu uživatelů a analýzu dat. Vyhodnocujeme například časy úkonů, jejich dokončení a dále pak tzv. Události, jako je například cesta či práce na PC. Pokud například uživatelé řeší nějaký problém s aplikací, tak se obrátí na IT Helpdesk, anebo volají mně, podle toho, jaké povahy jejich problém je.
U Cleaning Controlu mám na starosti především správu čteček, jejich rozmístění, nastavení nových klientů a občasné opravy. Sběr dat sice probíhá automaticky, nicméně čas od času je třeba provést nějaký specifický zásah. Například v případech, kdy si úklidová pracovnice nebo pracovník omylem “pípne” dvakrát příchod místo “příchod/odchod”. To je pak nutné v systému upravit ručně. Toto ale v současné době už vesměs řeší facility manageři přímo v provozu.
Tím se také dostáváme k poslední větší úpravě celého systému, která přinesla zásadní zjednodušení práce s Cleaning Controlem, a tou byla jeho nedávná aktualizace na verzi 2.0. Její největší předností je, že drtivou většinu úkonů už si mohou sledovat lidé přímo na konkrétních provozech a není nutný tak častý zásah technického administrátora.
Dalším okruhem činností, kterými se zabývám, jsou datové analýzy probíhající takzvaně “nad základní vrstvou dat”, Ty zobrazujeme pomocí specifického dashboardu nebo v rámci našeho Service Desku. Pokud bych měl jmenovat příklad pro tento typ zpracování a vizualizace dat, tak v poslední době jsme pro našeho klienta, významného hráče v segmentu mobilních telekomunikačních služeb, připravovali dedikovaný dataset, který jsme následně mohli pohodlně zobrazit jako dashboard právě v Service Desku. Ale týká se to i pravidelných dashboardových výstupů, jakým je třeba Jasan Clean.
S jakými technologiemi v rámci Cleaning Control pracuješ?
Používáme dvě hlavní technologie, respektive sítě. Jedna je založena na GSM, ale ta bude nejpozději v roce 2027 končit, protože jde o historickou mobilní síť, u které je snaha ze strany mobilních operátorů o její ukončení. Druhou používanou sítí je NarrowBand IoT a v menší míře využíváme i síť LoRa. Dříve jsme měli i Sigfox, ale ten už také nějakou dobu neběží. S ukončením Sigfoxu pak byla samozřejmě spjata i výměna čteček pro tento systém.
Existuje ještě nějaký další okruh dat, který sleduješ
Určitě. Sledujeme také data týkající se servisních intervalů a revizí. To je klíčové především z hlediska legislativy a sledujeme zejména to, jestli jsou dodrženy všechny zákonem stanovené lhůty, kdy proběhla revize nebo servis na konkrétním zařízením nebo zda není dokonce revize takzvaně propadlá.
Report následně posíláme do všech zemí, ve kterých OKIN Facility působí, a to opět ve formě dashboardu, který připravuji v Power BI. Dashboard zobrazuje data z mobilní aplikace Drive (úkony), revize a servis a požadavky z našeho Help Desku.
Pracuješ i s daty z průzkumů klientské spokojenosti, že?
Ano, transformuji surová data z aplikace Survey Monkey do přehledné podoby tak, aby je kolegové mohli co nejpohodlněji využívat. Již několik let sbíráme na pravidelné bázi informace o spokojenosti klientů se službami OKIN Facility. A vzhledem k tomu, že běžný výstup ze Survey Monkey byl v našem případě nepřehledný a jen velmi těžce analyzovatelný, dochází z naší strany k transformaci dat před její finální vizualizací. Aktuálně jsme jeden takový klientský průzkum dokončili a dashboard, který pro zobrazená výstupů z něj používáme, je už poměrně sofistikovaný. Ukazuje nám několik desítek údajů, jako například rozpad na jednotlivé země nebo zakázky a dokážeme sledovat i spokojenost s konkrétními kontrakt manažery.
Co jsou největší výzvy v implementaci datových řešení?
Především přesvědčit lidi, že data nejsou prostředkem ke kontrole, ale spíše k vyšší efektivitě. Teď budu mluvit obecně, ale ze své zkušenosti nebo ze zkušeností kolegů z oboru, se kterými se potkávám, dobře vím, že často končí celé analýzy ve „slepé uličce“, protože se uživatelům nechce měnit návyky. A přitom je to všechno jen o mindsetu, protože cílem každé smysluplné a správně nastavené datové analýzy je především to, aby ušetřila lidem čas a energii. Typickým příkladem je třeba sledování intenzity pohybu pracovníků nebo zaměstnanců v některých prostorách. To po čase umožní mnohem lepší alokování úklidových služeb do míst, kde jsou skutečně potřeba, a naopak snížení úklidu v nevyužitých místnostech nebo objektech. Důležité také je, aby byl datový výstup co možná nejjednodušší. To je úplný základ. Datům a jejich interpretaci by měl v ideálním případě rozumět doslova každý, protože jenom tak k nim budou mít lidé absolutní důvěru a nebudou pochybovat o jejich užitečnosti.
Existuje nějaký mýtus o datové analýze, který tě obzvlášť vytáčí?
Takový ten „okometrický management“. Lidi si myslí, že vědí, jak pracují jejich týmy a že čísla nepotřebují. Ale bez dat se rozhodujeme podle dojmu, ne podle reality.
Jak ses k analýze dat vlastně dostal?
Vystudoval jsem geoinformatiku na Vysoké škole báňské a v tomto studijním oboru se dalo jít v podstatě třemi různými směry. Tím prvním bylo programování, druhý se zaměřoval na databáze a třetím, který stál tak nějak mezi těmi dvěma předchozími, byla datová analýza. No a mě to už během studia táhlo k databázím a analytice. Mým prvním zaměstnáním po dokončení školy byl v roce 2008 post datového analytika v bankovním sektoru, takže tímhle „řemeslem“ se zabývám už 17 let. V bance jsem se hodně pohyboval v sektoru takzvaných volacích procesů nebo v back office, který má mimochodem hodně společného se sběrem dat údržby v aplikaci Drive, a to především pravidelnými, opakujícími se postupy, které je nutné dodržet. Od roku 2016 pracuji ve skupině OKIN, přičemž od roku 2018 výhradně pro facilitku. Mimochodem nástup do OKINu mám spojený s velmi milou osobní událostí, protože se mi v roce 2016 narodila dcera.
Teď mě napadá otázka, jestli se nějak liší data ve facility managementu od dat v jiných odvětvích?
Vždy je to především o dokonalé znalosti dotyčného procesu, protože datový analytik musí perfektně vědět, co za každým konkrétním číslem stojí. Jen tak je dokáže správně interpretovat. Práce s čísly jako taková je v zásadě stále stejná, ale rozdíl může být v používaných nástrojích pro jejich měření a databázích.
Co dělat, aby datová analýza skutečně přinesla výsledky?
Musíme sbírat kvalitní data, srozumitelně je analyzovat a především je efektivně implementovat zpátky do praxe. Ta poslední část bohužel často chybí. A bez ní data ztrácí smysl a užitečnost. Naprosto nezbytným předpokladem je také schopnost a ochota „táhnout za jeden provaz“, protože pokud některý z článků celého řetězce považuje datovou analýzu za zbytečnost nebo snad dokonce ztrátu času, tak to nikdy nemůže dopadnout dobře.
Máš nějaký oblíbený analytický nástroj?
Základem jsou určitě databáze. Nejvíce využíváme Microsoft SQL Server, pak samozřejmě Excel, který je takovým tím klasikem a především univerzálním pracantem. Ten u nás využíváme opravdu hodně. Zajímá mě také Python, hlavně kvůli novým možnostem, které nabízí. Velký vizualizační potenciál má Power BI, který považuju za velmi důležitý nástroj pro současnost, ale s ohledem na implementaci prvků umělé inteligence ještě více i pro budoucnost v mé práci.
Co považuješ za největší benefit práce v OKIN Facility?
Za mě osobně je to určitě možnost pracovat z domova, tedy na home office. Ušetří mi to spoustu času a vzhledem k tomu, že docela řeším i otázky klimatu a ochrany životního prostředí, tak kvituju i výrazné snížení mé osobní uhlíkové stopy za tu dobu, co pracuji z domova. Ale na druhou stranu je potřeba dodat, že člověk na home office musí mít také určité vnitřní nastavení a pocit zodpovědnosti. To vše navíc spojené s dobrým time managementem.
Čím si „dobíjíš baterky“?
V poslední době jsou to hlavně vyjížďky na kole po našem okolí a v zimě pak lyže. Na ty už jezdíme s celou rodinou, protože obě mé děti lyžování opravdu baví, z čehož mám velkou radost. A taky se zajímám o burzu, cenné papíry a určitě nemůžu vynechat ani kryptoměny, jako Bitcoin, Ethereum, Cardano a pár dalších. Ale to je spíš taková zábava na večer. Člověk se pořád učí.
