Podcast

Dobrý den, moje jméno je Jirka Vicherek a vítám vás u dalšího dílu Data Talk podcastu. Mým dnešním hostem je Martin Exner, Head of Data and BI z televize Nova. Ahoj, Martine.
Ahoj, Jirko, díky za pozvání.

My se dneska s Martinem podíváme do TV Nova, kde jako Head of Data and BI stojí za tím, že datový a BI tým se na Nově rozrostl z 4 lidí na dnešních 30. Podíváme se na to, co vlastně řeší, kde v té organizaci stojí a budeme se hodně soustředit na OnePlay, možná ho znáte pod předchozím brandem Voyo, a co vlastně znamenal tenhle nový produkt.

Než se pustíme do Novy, jaká byla tvá cesta k datům a do Novy?
Neočekávaná, řekl bych. Rozhodně jsem to neplánoval, že skončím v datích, ale vlastně to tak vyplynulo, protože jsem studoval na VŠE, na rozpadářské fakultě, a během studia jsem nějakým způsobem přivydělával v rámci firmy Nesklab. Taková zajímavost, co se tam dělo – primární skupinou firmy bylo propojovat investory, kteří měli venture capital, s lidmi, kteří měli zajímavý byznys, a nějakým způsobem to spojit dohromady.

Součástí mé práce bylo bavit se s majiteli malých a středně velkých firem a pomáhat jim sestavit přehledný a ideálně dobře vycházející byznysplán, aby zaujal nějakého investora a přinesl kapitál na rozvoj. A tam jsem se velmi úzce setkal s funkcemi v Excelu, což mě strašně chytlo. Dělal jsem velmi komplikované kalkulačky, kde vstupy byly například počet číšníků, počet lidí, kteří za hodinu přijdou do restaurace, počasí a další různé aspekty, které to ovlivňovaly. Výstupem byly finanční kalkulace, takže to bylo hodně komplexní.

Bylo to o tom umět se bavit s těmi lidmi, pochopit, co dělá jejich firma, jak funguje, aby se to co nejlépe dalo přetavit do kalkulace, která dávala smysl nejen investorům, ale i těm lidem, kteří ten byznys měli, aby to opravdu reflektovalo to, co dělají. To se mi strašně líbilo, líbil se mi i ten duch, který tam panoval – bylo to hodně startupové prostředí, inspirativní, potkal jsem tam spoustu zajímavých lidí.

Když jsem pak později hledal práci, táhlo mě to spíš do menší firmy, vůbec jsem si nedokázal představit, že bych šel do banky nebo nějakého velkého korporátu. To mě původně nasměrovalo trošku tímto směrem, i když to byl jen Excel, žádné SQL, žádná komplikovaná analýza, ale nadšení pro data a čísla tam vzniklo. Takže mám spíš ekonomický a podnikatelský background z této strany.

Tak, tak, tak, přesně. No a jak to pokračovalo? Jak ses dostal k BI a technologiím?
No, pokračoval jsem potom mezitím v marketingové agentuře, kde jsem měl na starost digitální divizi, která prodávala nástroj automatizující tisk, většinou katalogů...

(Tady text končí, pokud potřebujete pokračovat, dejte vědět.)

Opravený text:

Když to vyžadovalo hodně informací, vlastně tohle byl velmi dobře vymyšlený program, takže jsem to měl na starost ve všech směrech – ať už jako komunikaci potenciálního návrhu dalšího rozvoje a podobné věci. Pak mě to zaneslo vlastně do Pilulky, což byl pro mě takový game changer. Nastupoval jsem tam primárně proto, že hledali člověka, který umí dobře pracovat s Excelem, má dobré analytické myšlení a rozumí byznysu.

Co to bylo za rok? To je těžká otázka... Bude to někdy kolem roku 2015. Nastoupil jsem tam jako člen týmu, který měl v té době team leaderku, která tam brzy odešla. Měl jsem to štěstí, že jsem ten tým převzal na starost a bylo to zrovna v době, kdy se poměrně intenzivně řešila datová automatizace a komplikovanější BI řešení. Do té doby to bylo primárně Excel-based analytika. Často jsme si stěžovali, že se nám tam nevešla zdravotní data, protože se jednalo o miliony řádků. Řekl jsem si proto, že Excel je sice fajn, ale už nestačí pro rostoucí složitost dat.

A tam nastal i můj přechod od Excelu k nějakému datovému stacku. Řekl jsem si, že bez SQL už to dál nepůjde, takže jsem se začal SQL učit. Měl jsem tu výhodu, že jsem ho mohl ihned aplikovat v denní práci, protože jsme s tím opravdu intenzivně začínali pracovat. Výsledkem bylo, že jsme vytvořili úplně nový způsob reportingu, kde jsme používali BigQuery, což mě pak do budoucna velmi oslovilo, protože se mi ten nástroj strašně líbí. Celkově mám rád Google nástroje, takže to je pro mě trošku srdcovka, přiznám se. Pak jsme používali i Looker Studio od Googlu, primárně proto, že jsme byli startup a Looker Studio bylo zdarma, takže jsme tím zabili dvě mouchy jednou ranou.

Během poměrně krátké doby asi dvou až tří let jsme postavili opravdu komplexní reporting, který pokrýval veškerá byznysová oddělení – od sales, marketingu až po expedici objednávek v datovém skladu. Ve skladu byly obrazovky, kde se každý zaměstnanec mohl podívat, jak si stojí oproti benchmarkům nebo plnění objednávek. To byla opravdu velká práce – začít od nuly a takhle pokrýt všechny oblasti.

Já mám obecně štěstí na takové projekty a postavil jsem si to tak, že nejsem typ člověka, který by dokázal sedět na jednom místě pět, deset let a být spokojený. Potřebuji výzvy, být v pohybu a zažívat změny. A všechny pracovní pozice, kterými jsem prošel, tuto moji potřebu naplňovaly. Takže za to jsem nakonec rád, i když to nebylo vždy jednoduché. Zpětně je pravda, že Pilulka nemá úplně nejlepší pověst, ale byl to doba růstu, a to je třeba ocenit. Klobouk dolů.

Jistě, zde je opravený text s lepší strukturou a pravopisem:

No, tak co byla tvoje další challenge, když už jsi byl v Pilulce? Já bych možná, pokud mohu ještě v té Pilulce něco říct, zmínil, že pro mě byla velká změna v mém setupu, kterou jsem musel projít, abych mohl do budoucna dělat teamleadera nebo vést více lidí. A tou změnou bylo naučit se delegovat práci, protože s tím jsem na začátku měl obrovský problém. Pilulka mě naučila, že časově není možné všechno zvládnout sám, a člověk musí věřit lidem, že práci udělají dobře – třeba trochu jinak, než by to udělal sám, ale pořád dobře.

Máš nějakou radu? Nějakou direktivu? Myslím, že to víme všichni, ale udělat to v praxi a projít si tím je už těžší. Pamatuješ si nějaký turning point nebo moment, který tě přesvědčil? Asi ten moment přišel, když jsem byl fakt zatlačený do kouta, co se týká mého time managementu, a řekl jsem si: „Jakou přidanou hodnotu pro mě má, jestli to budu řešit detailně, nebo né, když mám před sebou hromadu důležitých úkolů?“ Tak člověk začíná přemýšlet takto a stane se víc krizovým manažerem a časem...

Větší tým už asi nelze vést jinak, než že se primárně řeší problémové věci a ty, které fungují, se nechávají plynout, ideálně se do nich nezasahuje.

A ještě když zůstanu u Pilulky, co znamenalo přejít ze způsobu Excel driven do BigQuery a standardních BI nástrojů? Asi to byla změna mentálního nastavení – najednou jsem byl schopný pracovat s komplexními datovými sety z různých systémů a kombinovat je s minimálními omezeními. Jediné omezení bylo, aby existoval nějaký klíč, kterým se ty datasetty daly spojit, ale jinak nebyla podstatná žádná další omezení.

Jak těžké to bylo? Bolelo to? Nekřičeli na tebe lidi, že jim bereš Excel? Oni si často reporty sami exportovali, takže to pro ně ve finále nebyla taková změna. Spíš to byla změna pro nás, data tým, kdy jsme se museli naučit pracovat novým způsobem – používat SQL, plánovat práci jinak.

Měli jsme člověka, který dělal interní ETL, neměli jsme žádné ready-made řešení, takže to vznikalo trochu organicky, postupně jsme věci zlepšovali a dávali tam strukturovanější nástroje. Bylo to skvělé, že jsme se poměrně rychle, za relativně minimální peníze, dostali k reportingu, který denně používalo desítky, někdy stovky zaměstnanců – například pracovníky výroby. Tento reporting byl i mezinárodní, využívalo ho Slovensko, Rumunsko.

Potom, po mém odchodu z Pilulky, jsem se dostal do Stories. V té době Stories procházely nějakou reorganizací, protože byly koupeny mezinárodním Fintechem, což přineslo další změny...

Pokud chceš, mohu ti pomoci s opravou i pokračování nebo s dalším textem.

Opravený text:

Když jsem nastoupil do lokálního týmu, tak se musel začlenit do centrálního mezinárodního týmu, kde bylo asi 65 datařů, což byl opravdu velký tým. Bylo tam několik domén, včetně Data Science, do které jsem se nějakým způsobem dostal jako project manager v rámci restrukturalizace. Byl jsem tam jediný Čech v týmu, byli tam lidé z Brazílie, z Jihoafrické republiky, a bylo strašně složité vůbec najít nějaký slot na meetingy. Myslím, že tohle je častý problém v mezinárodních firmách – kolegové se kolikrát za celou kariéru společnou ve firmě nepotkají a mají různé časové pásma, což není úplně optimální pro spolupráci. To jsem tam zažíval, ale spousta věcí mi to přineslo.

Pracovali jsme na Stories, POS, restauracích, tedy hlavně na transakčních datech. Primárně to bylo o acquiringu, což znamená poskytování platebních terminálů a provozování systémů pro tyto terminály a správu celého podniku. To bylo jádro naší práce.

Když se mě zeptáš, co pro mě znamenalo přejít z Excelu na team leadera BI a teď být project managerem pro Data Science, tak Data Science pro mě tehdy znamenalo především pochopit cíle jednotlivých modelů, které se vytvářely. Šlo primárně o to co nejlépe pochopit, jak funguje byznys, a jak můžeme z datové stránky být prospěšní pomocí těch modelů. Dále jsem se snažil co nejlépe popsat tyto věci lidem, kteří na tom pracovali, hlídat roadmapy a komunikovat, aby všichni měli stejná očekávání. To je totiž to nejdůležitější – to nejhorší, co může být, je, když někdo očekává jednu věc, a ve skutečnosti to je úplně jinak, jako když si myslíš, že přecházíš ze Škodovky do Ferrari, ale ve skutečnosti je to naopak. Tato role project managera je podle mě ta nejdůležitější kvůli řízení očekávání.

Můj odchod byl trochu překotný. Šéfka operations datového týmu přišla a ze dne na den ukončila prakticky celý datový tým, kromě několika jednotlivců v Česku. Najednou jsem byl jako na dlažbě a přemýšlel jsem, co dál. Po zkušenostech z Pilulky a Story jsem si říkal, že bych mohl jít trochu jiným směrem. Lákalo mě jít do větší firmy, která má jasný směr, ne taková, která se pohybuje ze strany na stranu. Tak jsem hledal trochu v jiných vodách a nakonec jsem skončil v Nově.

Co mi nová firma nabídla? Do Novy jsem nastoupil jako BI manager. Tým byl malý a primárně se věnoval BI, takže jsme neměli samostatného heada. Byli jsme součástí marketingu, kde hlavou byl marketingový manažer, tedy Head of Marketing. Nastoupil jsem tam v únoru 2023.

To bylo chvíli po mém odchodu z předešlého zaměstnání.

Zde je opravená a stylisticky upravená verze textu:

Marketingu, už jsem zmínil, že vás bylo pár – ty a čtyři další lidé. Proveď nás prosím znovu tím dnem s vaším týmem, co jste řešili nejvíc – kompetence a tak, možná se podíváme i na stack. V té době jsme už měli poměrně robustní BI reporting, který byl udržovaný a dále se rozvíjel o různé drobnosti, ale vlastně to růstové jádro bylo již postavené. Celý tým byl svázaný s digitálním oddělením, takže i když to byl TV Nova datatým, primárně byl napojený na Voju jako na produktového lídra. Okrajově se tvořily i reporty pro jiná oddělení nebo produkty, ale primárně to bylo pro Voju.

V té době tam bylo jen pár lidí, kteří byli interní zaměstnanci, a většina vývoje byla extrémně závislá na externích dodavatelích. Na začátku jsem s tím trochu zápasil, snažil jsem se co nejlépe plnit očekávání, ale když nemáte lidi přímo „na baráku“ a ti navíc mají jiné klienty, je často složité dosáhnout priorit v potřebném čase nebo s nimi efektivně spolupracovat. Neboli nebyli plně pod vaší kontrolou, což bylo obtížné. Uklidňovalo mě však, že už tehdy jsem měl mandát na vytvoření interního týmu s cílem do budoucna odstřihnout externí dodavatele a být závislý pouze na vlastních zaměstnancích.

Co to pro tebe znamenalo? Co jsi potřeboval připravit? Co se dělo? Bylo toho opravdu hodně, protože dva lidé z týmu byli na odchodu, a tak kromě rozšiřování týmu jsem zároveň hledal náhradu za odcházející zaměstnance. Potřebovali jsme co nejrychleji nabrat nové lidi, aby pomohli a vytvořili kapacitu pro další práci. Snažil jsem se tomu pomoci i tím, že jsem využil svoji síť kontaktů z předchozích firem, díky čemuž se mi podařilo pár velmi schopných lidí přivést k nám do týmu, za což jsem moc rád.

Mezitím, co jsme postupně přebírali agendu interně od dodavatelů, přišel projekt, o kterém zde budu mluvit později – OnePlay. Už jsem věděl, že kromě náboru a přebírání know-how do firmy, protože nebyla žádná pořádná dokumentace, a existující zaměstnanci ve skutečnosti nestavěli reporty (ty stavěli externisté), čeká nás velká změna. Když bylo potřeba něco opravit, byli jsme opět závislí na dodavatelích, což znamenalo, že system nebyl plně pod naší kontrolou. Kromě toho jsme věděli, že nás čeká velký projekt, který nás pravděpodobně donutí změnit stack, který tam byl nastavený dva až tři roky, a zřejmě předělat veškeré reporty.

Takže jsem začal budovat tým na všechny pozice – datový engineering tým se rozrůstal, data analytický tým se rozrůstal, a do toho všeho přibyl ještě nový...

Pokud chcete, mohu pomoci s dalším dokončením textu.

Jistě, zde je opravený text:

Nějaké rozhodnutí padlo, že si budeme tvořit i tým jako AI, který u nás v podstatě nazýváme data science tým. Ten vytváří různé predikční modely, segmentace a podobné věci. Měli jsme tam také lidi, kteří se věnují webové analytice, ovládají GTM a podobné nástroje. Takže pracujeme s opravdu velkým množstvím dat. Samozřejmě teď s OnePlayem je to ještě intenzivnější.

Ty jsi říkal, že na těch challenges bylo potřeba změnit technologický stack a osvobodit se od externích dodavatelů a vendor lock-inů. Potřeboval jsi také sáhnout do nástrojů. Co vám tam tehdy běželo za nástroje a na co jste to měnili?

V té době jsme používali Kebullu na celý ETL proces. Fungovala velmi dobře, ale byla nastavená na menší tým. Měli jsme Power BI na vizualizaci, veškeré reporty byly v Power BI. Úskalím však bylo, že Kebulla v té době nepodporovala GCP Cloud. Některé transformace jsme ukládali na Snowflake, ale finální datový mart, který jsme používali pro reporting, byl v GCP. To nebyla ideální situace, kterou jsme chtěli změnit.

Na úrovni databáze jste měli BigQuery?

Ano, BigQuery. Zamilované BigQuery (smích). Táhne se to se mnou většinu kariéry, takže jsem za to rád.

A co byla ta změna? Co jste přepínali?

Změna byla hlavně v zapojení Kebully, která přestala plnit celý ETL proces. Trochu kontextu: V době, kdy jsme se rozdělovali ohledně OnePlayu, jsme věděli, že platforma bude spuštěná přibližně za rok a čtvrt. Měli jsme nastavený kapacitní limit na stávající projekt, a zároveň jsme se museli začít připravovat na OnePlay. Tudíž jsme věděli, že nemůžeme změnit všechno najednou. Zároveň jsme museli brát v potaz dovednosti lidí v týmu, abychom nepřišli s úplně novým stackem.

Proto jsme Kebullu nechali, protože tam byly hotové konektory a extraktory, které šly znovu použít. Co jsme změnili, byla transformační část, kdy jsme přestali používat Kebullu a přešli jsme na dbt a verzování v Gitu. Očekávali jsme totiž, že tým bude růst a bude potřeba oddělené vývojové prostředí pro každého, ideálně s code reviews a dalšími praktikami. Už to není o tom, že si jeden člověk něco napíše a rovnou to dá na produkci.

Měli jsme také velmi dobrou zkušenost s Apache Airflow jako orchestrace. Je to škálovatelné řešení pro větší projekty, takže jsme zvolili Airflow pro orchestriaci ETL.

Pokud chceš, mohu pokračovat a opravit i zbytek textu.

Text po opravě a úpravě pro lepší srozumitelnost:

To byl dobrý krok, jsme s tím velmi spokojení. A co Power BI, zůstalo to? Ano, Power BI zůstalo. Extrémně mě lákalo jít do něčeho trochu rizikovějšího, směrem k Tableau, protože mi Tableau přijde lepší než Power BI. Je pravda, že Power BI má spoustu omezení. Hlavně je to velmi zajímavá kombinace Keboola, GCP a Power BI. Pokud Microsoft není centralizovaný jako zbytek, tak je to trochu, řekl bych, suboptimální.

Do budoucna jsme na to narazili i při řešení licencování Power BI – hráli jsme si s fabrik licencováním a zjistili jsme, že fabrik je prakticky nepoužitelný, pokud se nepoužívá One Lake, a my jsme tam vlastně tu platformu cpali...

...špička. Nedali jsme tomu tedy prostor, abychom si koupili opravdu jedno z těch nejvyšších fabrik předplatných, protože to cenově nedávalo vůbec smysl. Uvidíme, jak se to do budoucna vyvine.

Máš nějaké rady pro někoho, kdo poslouchá a uvažuje o tom, že udělá switch – transformaci z jednoho nástroje na druhý? Něco jako do's and don'ts, co se ti osvědčilo a co naopak ne? Kdybys mohl vrátit čas, co bys udělal jinak?

Určitě si nechat čas a vše pečlivě promyslet. My jsme měli štěstí, že jsme mohli novou platformu budovat bez narušení té staré. Vedle jsme integrovali novou platformu na nový stack, zatímco stará běžela, a starý stack jsme vypli až ve chvíli, kdy nová platforma začala fungovat.

Měli jsme tedy výhodu, že jsme mohli nový stack testovat ještě, když ta nová platforma nebyla plně spuštěná. Probíhalo tam uživatelské testování – friendly users, několik stovek uživatelů – takže dat bylo poměrně málo a nebylo možné testovat úplně všechno. Dělali jsme také nějaké umělé performance testy. V tomhle jsme měli relativně klid, nebylo to tak, že bychom teď něco přehodili a muselo to hned druhý den fungovat. Naopak jsme mohli přechod plánovat s jasným deadlinem a nová platforma byla příležitostí.

Věděli jsme, že pokud to neuděláme teď, tak si ten stack pravděpodobně necháme další roky, protože zavést takovou změnu s potřebným časem není tak snadné.

Ještě možná, když už mám trošku větší vhled do mediálního trhu než většina posluchačů, můžeš vysvětlit, proč pro TV Nova bylo Voyo tak důležitou součástí? Proč celé datové oddělení pracovalo hlavně na Voyo? A proč je OnePlay tak důležitým byznysovým projektem, mission critical? Proč to má takovou intenzitu a důležitost?

Jsou tam dva faktory. Za prvé, nejsme úplně jediný tým, který pracuje s daty na Nově. Je tam ještě tým, který se zabývá offline research, tedy televizními daty, a ten není součástí...

Pokud chcete, mohu opravit i zbytek rozhovoru nebo textu.

Jasně, tady je opravený a upravený text:

Takže z toho důvodu primárně, když se řešila televizní data, tak to řešili vlastně lidi z tohoto týmu. Televizní data nejsou takto komplikovaná, jsou vlastně v rámci jednoho systému, který dodává Nielsen jako garant televizního trhu a jeho měření. Jde spíš o nějaké exporty do Excelu a o nějakou analýzu, než o real-time data. Takže to není přesně takto. Samozřejmě i televizní data už teď nějakým způsobem zpracováváme skrz BI, takže zároveň máme možnost ta data spojovat. Velká ambice kohokoliv v mediálním prostoru je umět spojovat různé platformy – například pokud vysílám „Ulici“ v televizi, zároveň si ji můžu podívat na Nova.cz, tedy na webu v opožděném sledování, a zároveň třeba i předpremiérově na OnePlay, předtím na Vuel. A potom říct, kolik lidí tu „Ulici“ vidělo dohromady na všech těch platformách. Každá platforma se sice měří, ale jsou tam mezi nimi velké překryvy, takže je to hodně složité. O to se také snažíme a za tím účelem stavíme a pracujeme s těmi televizními daty – něco jako jednotné měření (measurement).

Když by někdo řešil různé mediální typy a chtěl je propojit, tak je to velmi specifické a je to spíš záležitost data science. Je to něco, na co jsme přišli spíš „krví a slzami“. Jak k tomu radit, když to sami přesně neznáme? Kdybychom to znali, možná bychom to už prodávali.

Rozumím. Super.

Mám ale pocit, že jsi stále neřekl, co pro tebe osobně znamená VOYO. Když se řekne TV Nova...

Tak prostě TV Nova je pro mě ta televize – když přijdu k nějakým známým, tak to tam běží, třeba s Raye Koranténkem, Lucií Borhyovou... To je TV Nova. A „Ulice“ je ten fenomén. Ty tady říkáš, že poslední dva a půl roku vyvíjíte VOYO. Tak jak velké je VOYO, nebo co vlastně VOYO v TV Nova znamená?

VOYO je budoucnost. Je to o tom, že když se podíváš na západ, tak tam je velký propad televizní sledovanosti oproti nedávné minulosti. Něco podobného se očekává také na českém trhu. Teď trh stagnuje nebo mírně klesá, ale ještě to není nic dramatického. VOYO je taková další instance, která tu bude ve chvíli, kdy už nechceš koukat na klasickou televizi, ale chceš si sám řídit obsah, který chceš sledovat.

Takto to vnímáme. A je to i driver digitalizace TV Nova, protože právě okolo VOYO vznikl náš tým. Mě, jako dítě internetu, překvapilo, že televize nezkusila větší agresivní krok dříve, že by streaming úplně nahradil klasickou televizi, Netflix by to zcela převálcoval. To se ale nestalo. Naopak mě překvapilo, jak se VOYO podařilo výrazně narůst. Stalo se největší streamovací platformou u nás, výrazně předčily všechny Disney a ostatní, dokonce i Netflix a HBO Max.

Tento výtlak, počet platebních uživatelů a celkový růst jsou opravdu impozantní.

Pokud chceš, mohu ti pomoci i s další úpravou nebo zestručněním textu.

Zde je opravený a stylisticky upravený text:

Víš, že to je reálně český Netflix. Pro mě je to něco neuvěřitelného. Nevím, jestli vy to interně takhle nazýváte, jestli například v KFC můžete říkat, že jste McDonald's Kentucky, ale ta velikost, ten dosah a ten dopad v Česku mi připadají opravdu jako fenomén i v evropském, možná i globálním měřítku. Chápu proto tu důležitost a to, že to funguje a vydělává, což je fakt pecka.

Já to vlastně vidím stejně. Voyo a teď OnePlay jsou opravdu vážnou konkurencí, určitě i pro Netflix. Myslím si, že i když to trochu propojuji s tím, co my děláme, tak náš záběr je hodně podobný tomu, co Netflix možná řešil před nějakým časem. Jasně, Netflix je teď někde jinde, ale bere se jako taková datová mantra. Myslím, že být lídrem v digitálním streamingu pro náš trh a oblast je i naším cílem do budoucna. A myslím si, že to už se i děje.

Proto mě třeba mrzí, že si lidi, kteří k nám přicházejí, často neuvědomují, jaký poklad tady vlastně máme. Tak pojďme se podívat na to, co znamenala transformace z Voyo na OnePlay. Nebyla to jen změna názvu, ale kompletně nový produkt. Pro tebe to byla příležitost změnit technologický stack. Co se dál dělo kromě platformy pod tím?

Bylo to složité období, pořád se mi o tom zdá. Za rok a čtvrt jsme to zvládli, přitom to vypadalo jako čtyři roky práce. Mám rád výzvy, takže to byla určitě velká výzva. Byla to práce velkého týmu lidí napříč odděleními i napříč dvěma firmami – novou firmou a útulčkem. A opravdu...

Z toho vznikl podle mě úžasný produkt, který kombinuje to nejlepší z televize s tím nejlepším, co současný streamingový svět nabízí. Myslím, že ta platforma je skvělá.

Proč O2 TV? Pro někoho, kdo nepracuje na Nově a nezná mediální prostředí, co vlastně vaše spojení bylo?

Není tajemstvím, že O2 TV i Nova mají stejného vlastníka, a to firmu PPF. O2 mělo vlastní televizi, tedy O2 TV – platformu primárně pro sledování televizních kanálů. My jsme naopak měli platformu, kde se dal sledovat prémiový obsah – spousta skvělé lokální tvorby i nakoupeného obsahu. Skvělý obsah, ale chyběla tam linka na klasickou televizi. Sice tam byly Nova kanály, ale chyběl zbytek trhu. Takže aby si někdo mohl televizi pustit kompletně, musel být velkým fanouškem Novy a měl skoro vše, co chtěl. A teď to máš všechno v jednom řešení.

Když jste na tom spolupracovali, znamenalo to, že na druhé straně byl nějaký O2 data tým, nebo to byla vaše zodpovědnost jako týmu OnePlay?

Určitě, určitě. Byla to…

Pokud chcete, mohu opravit a upravit i zbytek textu.

Týmová práce celé řady lidí. A když to řeknu takto – hlavní zodpovědnost za reporting a za datovou kvalitu na platformě byla opravdu na mém týmu. Bylo to opravdu hektické období, jak jsi říkal. Byla tam kombinace několika faktorů, protože v letech 2024 a 2025 jsme rostli v počtu lidí poměrně výrazně.

Kolik vás je dneska?

Z těch zhruba pěti lidí, co jsme byli na začátku, je nás teď ke třicítce. Je to opravdu velký tým.

Když se podíváme na role, co tam máte zastoupené?

Jsou tam weboví analytici, data analytici, kteří připravují podkladová data pro reporting a ladí vizuály, dále data inženýři a datoví vědci (data science). Tým jsem ještě nedávno vedl já, teď už ho úspěšně převzala Terka Fukátková, která se od tohoto měsíce stala head of AI. Takže tímto jsem nezapomněl zmínit Data Talk newsletter v sekci Gossip o těchto přestupech, gratuluji k hajaté pozici.

Terka Fukátková vede AI tým.

Super, co to znamenalo dál?

No, děláme OnePlay, je tam Outučko. Zvenku to pro mě byla spíš kosmetická změna, jak o tom teď mluvíš…

Kežby.

Jo, kromě toho, že to samozřejmě vypadá jako rebranding, se backend hodně liší od předchozí platformy. V poměrně čerstvém týmu, který jsme právě najali, jsme kromě přechodu na nový tech stack, o kterém jsem mluvil, museli poznat tu novou platformu – jak se chová, jaké má úzká místa a rozdíly oproti té předchozí. A také jsme se připravovali na tvorbu nových reportů, které byly postaveny na odlišném backendu, takže to bylo fakt od nuly, od píky, úplná integrace. Začínali jsme opět na zelené louce.

Začínat znovu na zelené louce.

Ano. Největší úskalí bylo mít reporty hotové k launchi. Museli jsme reporty udělat a zároveň vědět, že je potřebujeme mít hotové před spuštěním platformy. Nemohli jsme si počkat, jak se platforma bude chovat, a teprve potom stavět reporty. Na to nebyl čas, což samozřejmě znamenalo, že jsme reporty museli zpětně upravovat a měnit, protože se chovaly trochu jinak, než jsme původně očekávali.

To byla hodně unikátní a zajímavá výzva, které jsme čelili – stavěli jsme reporting nad něčím, co bylo buď stále ve vývoji (devu), anebo v testovací fázi (foottesting) před spuštěním. Bylo tam pár uživatelů, takže sice šlo o živá data, ale nebylo jich dost na validaci, jestli údaje v reportech jsou správné. Data občas dávala jiný smysl než v reálu, což bylo opravdu zajímavé.

Kdy spustilo OnePlay?

OnePlay se spustila začátkem března, konkrétně 10. března.

Víš, protože jsi před tím 14 dní nespal.

Ano, vím, protože jsem 14 dní nespal a ten víkend jsem strávil v kanceláři spolu s dalšími desítkami lidí a společně jsme to spouštěli, ale c...

Tady je opravený text:

Co jsem chtěl říct, je, že za mě je to ohromný úspěch, že i když ten projekt byl připravený poměrně narychlo, vlastně bylo potřeba hodně věcí udělat v relativně krátkém čase, tak se ten projekt posunul, zajízka lůnče o týden oproti plánovanému lůnči. Vnímám to jako fakt skvělý výkon lidí, kteří se na tom podíleli, a ta platforma se pustila prakticky včas, jak se plánovalo, a myslím si, že poměrně úspěšně. Samozřejmě je spousta lidí, kteří na to můžou mít jiný názor, protože byli na něco zvyklí a teď je to trošku jinak, zároveň se změnil pricing a tak dále.

Ta platforma je ale strašně zajímavá. Pro nás tam je celá řada dalších možností, které teď můžeme dělat, navíc je tam celý televizní trh, takže třeba i nějaké crossmediální měření napříč těmi platformami, jak jsem říkal – televize se vlastně slejvá i v rámci jedné platformy, což je další úroveň komplexity. Pro nás to znamená výzvu v měření a zajíždění těch dat do budoucna.

Když mluvíme o měření, tak co je zajímavé, máme i na Vojvu a stejně tak na OnePlay vlastní měření videa, nepoužíváme žádné hotové řešení. Náš vývojový tým vytvořil vlastní měření, takže to máme úplně pod kontrolou. Velká část toho, co děláme, vychází z takzvaných hardbeatů, což jsou určité sekvence dat, které získáváme z přehrávaného videa. Tyto hardbeaty pak skládáme do video views – něco, co lze považovat za jedno přehrání videa.

Dat je opravdu obrovské množství, chrlí se nám tu miliardy dat z těch hardbeatů a z nich tvoříme stovky milionů video views. Je to opravdu velká práce s daty, musí to být promyšlené a zároveň všechno musí proběhnout poměrně rychle, aby bylo výsledné měření hotové ráno do reportingu pro byznys, aby na něj nemuseli čekat do oběda.

Co se týče samotných hardbeat views, což jsou populární metriky, řešíme i různé řezy a důležité insighty, které nemusí být na první pohled vidět. Například sledujeme subscription churn, což je klasika u SaaS platforem.

K tomu ještě přidáváme další věci. Například expiraci uživatelů – to znamená, že některý uživatelé už sice neplatí, ale ještě je nepočítáme jako úplně ztracené (z churnu). Někteří mají pár dní prodlení, ale ještě se vracejí. Abychom je nepřidávali nesprávně do churnu, máme tu ochrannou dobu, během které je označujeme jako exspirované, ale nechápeme je jako churn.

Dále sledujeme různé metriky jako jsou gross edy – tedy hrubé přírůstky nových uživatelů na platformě. Máme také pohledy do knihovny – co je na platformě dostupné, v jakých kategoriích, jak dlouhý obsah tam je.

Primárně ale sledujeme konzumaci obsahu, tedy jak uživatelé…

Pokud bys chtěl, mohu pomoci i s pokračováním a dalším zpracováním.

Zde je opravený text s plynulejšími formulacemi a odstraněnými gramatickými chybami:

Konzumujete obsah, jestli jsou tam nějaké…

Používají vaše data na plánování natáčení dalšího obsahu?

Určitě, to je jeden z důležitých vstupů. Vlastně naše práce je jedním z podkladů pro rozhodování, jestli se natočí další série, nebo ne. Rozpadáme si samozřejmě i revenues a náklady na jednotlivý obsah, aby vycházela rentabilita daného pořadu.

No a je tam nějaký insight, který tě překvapil? V tom prostoru vnímám nějaké velké značky. Jsou nějaké věci – skryté poklady OnePlay a TV Nova –, o kterých jsme třeba nikdy neslyšeli, ale uživatelé je hrozně dobře driveují? Něco, co tě překvapilo? Nějaký insight ze showbyznysu?

Tak jo, obecně jsou to reality show. Prostě reality show jako takové a pak náš vlastní obsah. Za mě jsou to hlavní taháky. Ty originály, které tam máme, nikde jinde nenajdete. Pokud jsi fanda těch sérií, které tvoříme, musíš mít VO nebo OnePlay.

Začal jsi víc sledovat televize a seriály? Je to nutnost, nebo to jen zlehka sleduješ?

To je dobrá otázka. Upřímně, asi bych to neměl říkat nahlas, ale nejsem člověk, který by trávil před televizí velké množství času. Některé hlavní taháky, které máme na platformě, jsem určitě viděl. Moc se mi líbil například RoBal, skvělá série. Jsem taky fanoušek reality show – ať už například Survivor, různé pořady o vaření, jako MasterChef a podobně. Snažím se tedy efektivně konzumovat obsah podle toho, kolik mám času, a vybírám si to, na co mám zrovna chuť. Jsem asi klasická cílovka naší platformy. Mám rád sport a aktuálně za mě máme na OnePlay bezkonkurenční sportovní nabídku. To je podle mě úplně úžasná věc.

A co recommendation? To je taková zlatá královna streamingu – jak doporučit další pořad, co natočit? Jak to máte vy?

Recomendace děláme, ale myslím si, že je tam ještě velký prostor pro zlepšení. Platformy jako Netflix jsou v tom určitě dál. My teď na tom intenzivně pracujeme, takže si myslím, že v poměrně krátké době bude něco takového na platformě dostupné.

Takže pokud chcete ovlivnit, na co se budou dívat vaši rodiče a babička, tak…

To jsou reality modely.

Přesně, takže to můžete ovlivnit algoritmicky.

Všechno bude fungovat interně, což je filozofie i v oblasti recommendation. Určitě, pokud byste šli třeba do AI týmu, který toto řeší, pravděpodobně byste se podíleli na něčem podobném.

Jinak pro nás je důležité sledovat, co uživatelé na platformě sledují a jak se na ní pohybují. Evergreen, který řešíme od doby přechodu na GA4, jsou Google Analytics jako nástroj měření – někdy se mi o nich i zdá. Je to prostě super zajímavý nástroj pro sledování chování uživatelů na platformě. Ale dat je opravdu obrovské množství a dá se s nimi hodně vytvořit, protože těch dat je...

Pokud chcete, mohu opravit i zbytek, který ještě nebyl dokončený.

Tady je opravený text s dodržením původního stylu a významu:

Hodně a taky se tam dá měřit, vedáká bykárna, takže potom z toho opravdu přinést nějakou reálnou hodnotu, ať už pro produkt nebo vůbec pro byznys při nějakém byznys rozhodování, je poměrně strastiplná cesta. My jsme byli jedni z prvních, kdo přecházel na ty GA4, takže jsme si prošli poměrně bolestivým obdobím...

Ve fázi, kdy jsme vlastně zjišťovali, jak ty GA4 vůbec fungují, protože fungují v mnoha ohledech úplně jinak než původní verze. Takže jsme si je poznávali na vlastní kůži. Prostě nemá cenu porovnávat to, co vám přiteče z GA4 API do BigQuery s tím, co vidíte v uživatelském rozhraní GAček. To jsou úplně jiná data. Frontend GAček už je očištěný, tam vstupuje celá řada faktorů – různé dopočítávání dat, sampling a podobné věci. To by vám asi líp vysvětlila kolegyně Domča, která u nás řešila analytiku. Ale opravdu, GAčka jsou pro nás strašně důležitá k poskládání té skládačky, jak u nás funguje ten zákazník.

V současnosti měříme nejen web, což pro mě bylo vždycky synonymem GAček, ale OnePlay mě naučil, že GAčka lze použít i pro měření aplikací, ať už mobilních nebo televizních, které máme na OnePlay.

Aha, vlastně mi nedošlo, že máte jak mobilní aplikace – Android a iOS –, tak i milion televizních aplikací. Je to tak. U televizí je navíc obrovská specifika, protože ty televize nejsou hardwareově konstruované na práci s velkým bufferem dat a častým zasíláním někam. Takže je s tím potřeba pracovat hodně opatrně.

Co to znamená „hodně opatrně“? Chcete měřit jen nejnutnější věci, které opravdu mají přidanou hodnotu, ideálně posílat data server-side, ideálně v balících po určitém množství eventů nebo za určitý časový úsek. Není možné měnit data ze dne na den. Kód GTM je tvrdě zakódovaný v aplikaci, takže pokud chcete něco nového přidat nebo opravit, a nemáte hotfix, musíte čekat na další release, což je pár týdnů. U aplikací to není jako na webu, že to změníte a jde to hned.

Takže to je určitě zajímavé pro ty, kdo mají rádi GAčková data – u nás si jich užijí opravdu dost. Snažíme se GAčková data samozřejmě spojovat s daty z naší platformy a získávat tak 360° pohled na uživatele – jak po stránce toho, co dělá na frontendu platformy, tak co konzumuje a jak například funguje jeho předplatné.

No, to zní, že začínám fakt chápat, co jste během posledního roku a půl dělali. Kde tedy teď jste? Jaký je status quo? OnePlay máte spuštěný od března, předpokládám, že je stále co dělat, ale jaký je aktuální stav? Jaké jsou další důležité milníky do budoucna?

Vlastně nás čeká ještě spousta práce, ale musím říct, že hlavní core reporting už je postavený, což je pro nás super. Důležité je dodat, že zatím stále nemáme...

Pokud chcete, mohu pokračovat v opravě i další části textu.

Celou bázi zákazníků zatím nemáme kompletní, protože migrace O2 báze stále probíhá. Měla by být dokončena do konce června, takže teprve ke konci června budeme vědět, jak vlastně vypadá naše zákaznická báze jako celek. Dosud se nám tam ještě stále přidávají noví uživatelé.

Co se týče týmu, prošli jsme proměnou od malého týmu až po téměř třicetičlenný tým, kdy jsme museli přistoupit k rozdělení týmu na menší podtýmy, které mají své team lídry. To znamená, že leadership nad týmem se musel změnit a zkomplexnit. V okamžiku, kdy něco potřebuji, snažím se určitě neobcházet team lídra, ale řešit problémy spolu s ním. On je tedy prostředníkem, takže komunikace je díky tomu komplexnější.

V rámci datového týmu máme také projektového manažera a vzniká tam řada dalších rolí, které by měly tým v budoucnu ještě více posílit a podpořit věci, které nyní řešíme.

Koho nejvíc naháníte teď? Po kom máte největší poptávku? Aktuálně je pro nás nejžádanější role principál inženýra, který by měl vést celý inženýrský tým, který je momentálně ještě pod mojí přímou odpovědností. V nejbližší době plánujeme otevírat nové pozice, například v oblasti data governance a datové kvality.

Co se týče Oneplay, uvědomil jsem si, že na trhu existuje určitá mezera v oblasti data testingu. Máme novou platformu, ve které tečou data, ačkoli testing tým v IT existuje, ten většinou testuje funkčnost platformy z uživatelského hlediska – zda vše běží a funguje. Ale nekontroluje přímo, zda nové funkce generují data tak, jak by měly a podle zadání. Na to potřebujeme někoho speciálně zaměřeného.

Pokud se nám přihlásí člověk na BI, který chce dělat reporting a zajímavé insighty, ale i testování, řekneme mu například: „Sedni si k počítači, projdi si aplikaci jako běžný uživatel a kontroluj data.“ Pak si to za tři týdny zopakuje po vydání nové verze, protože věci, které fungovaly předtím, se mohou rozbít nebo nemusí. Je tedy potřeba to průběžně ověřovat. To je reálně nová role, která nám tam dosud chybí.

Budeme tedy otevírat tyto pozice.

Současně bojujeme s tím, že je práce vždycky víc, než kolik máme kapacity – to je problém, který znám ze všech týmů, kde jsem pracoval. V digitálu se navíc často stává, že některé oddělení potřebuje nakopnout na datové úrovni, aby došlo k datové transformaci a lepší práci s datovými výstupy.

Jistě, zde je opravený text:

A vůbec, když to zapracuješ do té denní operativy, zjistíš, že tam vlastně nemáš nikoho, kdo by s tím pomohl. Zároveň to není v kontextu celé firmy dostatečně prioritní, takže jdeme nějakou cestou, kdy bychom chtěli tvořit embedded tým přímo v business oddělení. Měla by to být kombinace centrálního týmu, který řeší jádro reportingu, a zároveň jednoho člověka v klíčových odděleních, kterého potřebujeme posunout. Ten bude výslovně dedikovaný na priority daného oddělení a nepřevezme jiné úkoly, bude „nedotknutelný“, pokud to tak můžu říct. Zároveň ale musí pracovat podle pravidel stanovených pro datový tým a dodržovat best practices jako ostatní.

Určitě je to zajímavá role, kterou budeme hledat, například s Jarem – datový analytik, který bude embedded v CRM týmu. CRM je pro nás strašně důležité, ať už jde o získávání zákazníků, nebo o jejich retenci. Pokud zákazník snižuje svoji aktivitu na platformě, pravděpodobně se děje něco, co nevíme, ale může to znamenat, že existuje větší riziko jeho odchodu. V takových případech chceme cílit komunikaci a segmentovat zákazníky.

Máme připravenou řadu parametrů, které teď posíláme do Expony, a CRM s nimi dále pracuje. Na základě těchto parametrů se nastavuje komunikace, ať už jde o mailové kampaně, nebo pop-up okna, která se zákazníkům zobrazují.

Děkuji za pozvání a doufám, že až se příště uvidíme, bude zase o čem mluvit. Děkujeme, že jste nás doposlouchali až sem, a také děkujeme našim partnerům – členům Data Talk klubu: Intex, Saska, Bystreet, Colors of Data, Revolt BI, Good Data, Kebula, Emark, Carl Data Company, Data Mind, Notino a Flow. Pokud chcete zůstat v obraze o české datové scéně a globálních datových technologiích, nezapomeňte se registrovat k odběru našeho týdenního newsletteru na datatalk.cz.

Nechť vás provází data.

Pokud chcete, mohu pomoci ještě s úpravou stylu nebo struktury textu.