Podcast

Jirka Vicherek (00:00:02): Dobrý den, moje jméno je Jirka Vicherek a vítám vás u dalšího dílu DataTalk podcastu. Mým dnešním hostem je Tonda Kučera, head of BI v Live Sportu. Ahoj Tondo, vítám tě zpátky v DataTalku.

Antonín Kučera (00:00:15): Ahoj Jirko, díky za pozvání.

Jirka Vicherek (00:00:34): My se dneska podíváme s Tondou na to, jak fungují data v Livesportu, jak funguje BI oddělení a další oddělení, které má Tonda pod svou zprávou a podíváme se na ten update, protože Tonda byl hostem Datatel podcastu na úplným začátku a V epizodě 23 je to skoro přesně 3 roky po tom, co jsme naposledy natáčeli a byla to celkem jízda ty 3 roky ve světě v datech a v technologiích, tak se podíváme, jak to vypadá dneska a zároveň se podíváme na to, Jak Tonda přemýšlí o budoucnosti svého týmu a roli BIK a datových analytiků v organizaci a kam se podle něj celý tenhle svět, náš svět ubírá. Tak se na dnešní epizodu moc těším. Začneme ale klasicky. Pro ty, co nás nesledují od dílu 23, tak na začátek můžeš popsat svoji kariérní cestu a trochu se zarámovat pro naše posluchače.

Antonín Kučera (00:01:44): Millerát, ať je trochu jasnější, jak a možná proč jsem se dostal tam, kde dneska jsem, tak když začnu toho, tak já mám nějaký IT background, už jako ze střední školy, kdy jsem teda původně chtěl jít na hotelovou školu, ale nějakým prozřením jsem si řekl, že jsem si vybral něco, takže v životě mě obecně provází, že si vybírám věci, které jsou občas jako větší challenge, než na který možná jako v tu chvíli danou mám a většinou se mi to zatím jako vyplatilo. Někdy teda hrou na vizotu, ale většinou zkouším tady ty věci, tak jsem šel na IT školu, nebyl jsem ten typický týpek, co si prostě programoval prostě od deseti, já měl prostě počítač od sedmi třídy, od nějakých třinácti let a jediný, co jsem na tom uměl, tak jsem ve nějakou vypálenou fifu a různý vypálený prostě hry, tak to už jsem promlčený. A tak jsem šel na IT školu, kde jsem prostě klasicky, to je rok 2003 až 2007, takže jsem programoval Visual Basic dotnet a takovýhle věci, nastavení sítě, Linuxový servry, kresli jsme výkresy v CADu, prostě úplně celý background, tam se dostal strašný základ SQL, takový jako databáze. a celá šířaková IT prostě strašně jako strašně to bylo zajímavý, bylo to celkem těžký, protože to byla jako spolusoukromá střední škola, tak to vždycky se mi smály jako lidi z ekonomky, že prostě zatahují v pátek a říkám, ne tady se počítá, prostě absence. Telka jsem řešil jako co vlastně budu dělat, nechtěl jsem oplnit jako vzjistil jsem, že to programování není úplně jako ta cesta, že se s tím dost jako trápím.

a tak jsem našel takovou tu mix cestu asi jako spousta lidí přes vošvé a jak říkal někdo nejtěžší gymnázium jako v Čechách nebo možná v Praze a nějakým způsobem se dostal na aplikovní informatiku a na bakaláři, že já bych řekl, že jsem se začátku spíš jako trápil, že mě někdy někdy věci nebavili, taky celoškolský volitelný přiněty, ekonomie a různý. Ale časem nějak bych řekl toho bakaláře prostě projel ani nevím vlastně jak a musím říct, že potom až mě chytlo, mě hrozně chytlo magister, kdy jsem si dal ne jako většina lidí, který šli spíš do IT, já jsem si dal informační management, což jsou obecně jako věci typu a přes komplexní systémy, procesy ve firmách obecně třeba z toho vycházeli jako co auditovali procesy ve firmách auditoři. a tak dále, ale právě i lidi, který umí pracovat jako se systémama, obecně s procesama a trochu jsme si tam osahali věce z práce jako s datama, protože já jsem to měl vždycky blízko, já jsem kolal ve sportu, mám rád fotbal, tak jsem kolal nějaké tabulky a počítal jsem si nějaké věci. a to mě vlastně přivedlo k tomu, že během toho jsem ještě se spolužákem ze střední a potom i z výšky, tedy pak si tu výšku nedoddělal, tak on se založil digitální agenturu, takovou velmi malou, takový garážový butik. A tam se začal dělat od salesu přes SEO a analytiku a ta analytika byla něco, co mě fakt jako chytlo, snažil jsem se to tlačit do těch klientů, bohužel.

to byly menší firmy instalatérství a půjčovna aut a podobně a ty měly úplně jiné starosti než koukat do funnelu v GIAček jako na formulářích, takže to bylo spíš něco jsem se snažil za ně dělat já a potom se různul schodou okolností přes vlastně Pavla Jaška. a který seznal s člověkem, který dělal marketing v Livesportu, tak já jsem původně chtěl do tip sportu, ale to jsme se nějak nedohodli, nechtělo jsem jít do merouna a nebylo to ani do tom dojíždění, prostě nějak si to nesedlo a já jsem potom vlastně Pavel říkal, že v Livesportu taky někoho hledají, tak jsem se dostal do Livesportu.

Jirka Vicherek (00:05:36): Co je to za rok?

Antonín Kučera (00:05:37): Červen 2015 a já jsem vlastně.

Jirka Vicherek (00:05:40): Tak tam si inventář v Livesportu.

Antonín Kučera (00:05:42): No, teď tam budu 11 let, no takže jsou tam kolegové, kteří tam jsou ještě díl než já, ale ubývají. A musím říct, že dřív jsem znal všechny skoro a dneska bych řekl, že dokonce většinu lidí možná neznam, protože se to hodně protočilo a jsou vyvíc patřechy nás dost už kolem 300 tady na centrále, takže. No a já jsem vlastně byl první jako takový datař, kolega Mirek Macek, který předtím dělal takový jako performance marketing SEO a analytiku, tak jako s těma datama pracoval taky, to vlastně nemůžu říct, že by tam nikdo s číslema nepracoval, ale dělalo se to trošku jinak. a dělalo se klasicky s Excelem, do které se ručně zapisovalo z GAček, měli ale jako 60 domen, který někdo připisoval. To byla první věc, že se automatizoval, tenkrát jsem v Rku napsal nějaký script a sapička se tahali věci, žádný exporty do BigQuery nebyly v tomhle roce.

No a tak to nějak začalo a ta firma rostla, rostla, rostla. a tenkrát si pamatuju, že ještě ten aktuál nebo v té době současný CEO Patrick, tak mi ještě říkal, no tak možná, jestli dokážu představit, že se vyštím k sobě jednoho člověka a já si myslím, že vůbec tenkrát nikdo se mi dokázal představit, kam se ta firma jako celkově posune a vůbec jako minimálně všíři těch lidí a myslím si, že tam nějaká vize těch uživatelů a třeba nějakého revenue, který teď jako byla, ale tenkrát, když nás bylo, já nevím, 40, 50, tak si lidi říkali dobrý, hele stovka je tak jako třeba strop. a já jsem pamatu, že 100 lidí jsme nabrali jenom v jednom roce, v roce 2021, myslím, že to bylo tak nějak, takže to bylo celkem jako vtipný, takže i mně se tam pak logicky se to rozšířilo, vznikly nějaké další oddělení marketingu, produktu a tak dál, takže i nějak ruku v ruce rostly do požadavky, co ty data mají dělat a vlastně V roce 2021 na začátku tak vzniklo oddělení Business Intelligence. Ono se to trochu přestransformovalo z takého produktový analytiky, bych řekl marketing, produkt, analytiky takový, jsou byly součástí produktu. A Přešli jsme pod vlastně nověřníkánící oddělení commercialu, který dneska už taky neexistuje, jsme pod financema, takže to už je dneska kde kdo a děláme hodně s těma 9 číslama, posunulo se to i vlastně ty jsi zmiňoval 3 roky, že jsem tady nebyl a přemýšlel jsem nad tím, jestli vlastně já jsem si dokázal představit před těma třeba rokama, jak bude dnešní svět a svět v datech vůbec jako vypadat.

A původně jsem tady chtěl říkat, že budu říkat, jak to bude vypadat za tři roky, ale byl bych hodně jako nechci být jako pesimista, ale asi tam daleko nedohlídnu.

Jirka Vicherek (00:08:22): To nikdo. Kdybys dohlídl, tak stačí pár dobře cílených investic a a nemusíme pracovat.

Antonín Kučera (00:08:31): Možná nějak jako principiálně si to dokážu jako představit. Na druhou stranu a věci, které já dneska používám k denní práci, tak před třeba rokama neexistovaly. Dokonce, který používám většinu té práci, tak neexistovaly. Pokud nepočítám jako, že mi ten AI, nebo ten jazykový model tvoří nějaký SQL, který už je tady od 70. let, tak Tak většina těch tůlů, kterými s tím pomáhají na daní práci, tak nejsou a některé tůly se dokonce vytvořil sám, takže což se mi předtím taky nastalo, takže v tomto mi došlo k obrovský disrupci a mně to přijde jako skvělý Já pořád jako jsou ty doomsday lidi jako, že to vidí jako strašnou hrozbu Říkám jasně to třeba tak nakonec dopadne, ale přijde mi nesmysl být jako ve strachu celý ty roky, byť kdyby to tak dopadlo, tak to prostě skončí, já stejně se svý pozice toho rozhodně neovlivním, takže spíš to zkouším jako příležitost nějakým způsobem uchopit.

a už jsem odešel o to, že jsem snažil naskakovat na to, abych každý den jako někde vstihnul, co kde se vyreleaseovalo a jaký je novej tool a tedy. Dokonce jsem se odhlásil o newsletteru a snažím se řešit teďka přes nějaký spacy v perplexity, kde jsem si nastavil nějaký prompt a každý den se tam, co je jako pro mě dneska novýho nebo nevím, napomenu pár dní, jak se napíšu, co bylo třeba novýho, tak mi to vždycky je nějaký shrnutí.

Jirka Vicherek (00:09:52): Tak doufám, že DataTalk newsletter mezi těma unsubscribe není.

Antonín Kučera (00:09:56): Není, ten si držím, jeden pár newsletterů, který si držím, já byl takový agresivní AI newslettery, který každý jeden mi přistával prostě 50 nových věcí, jak jsem říkal, to nestíhám učíst.

Jirka Vicherek (00:10:05): Náš heč je Gossip, pokud neodebíjáte, tak Gossip nejde vygooglit a jsou to zákulisní zprávy a zprávičky a věci o tom, co se děje na scéně, které tak lehce vyskrypovat ze světových webů nejdou. Než se vrhneme do toho našeho tématu, tak možná bych chtěl ještě dvě věci nějak zarámovat a říct. Myslím si, že neexistuje posluchač, který nezná Livesport. No zase. Fakt nedokážu si to představit.

Na druhou stranu, pokaždé, když někde přednášíš, a dáváš update té velikosti firmy, ty škály a to, jaký tady máme neskutečný zázrak, komerční, tak i když už jsem to slyšel, včas se to vidím, tak vždycky mě to posadí na zadek. Jak neskutečný, globální, velký, velmi ziskový biznis se vám povedlo tady z Prahy vytvořit. Tak pojďme zarámovat tohle.

Antonín Kučera (00:11:17): Je pravda, že já když jsem nastoupil před těma 11 lety do toho Livesportu, tak nevím úplně přesně, jestli ten Livesport nyní měl 20, 30 milionů uživatelů. Samozřejmě víme, jak to v digitalu s uživatelem má, to číslo není úplně vždycky přesný, nemá tam člověk neměřený ty hlavy. Na druhou stranu i naším cílem bylo prostě v těch letech si říct, pojďme se snažit co nejvíc jako zpřesně tu metriku do modelovat, pod GDPR některý věc člověk musí modelovat. a v současné chvíli i včetně ceřinejch firém, protože my se hodně zaměřujeme nebo i naše jedna ceřená firma se zaměřuje na akvizice, to znamená, že my nejen, že snažíme organicky ovládnout ten trh, ale snažíme se ten trh ovládnout i akvizičně nebo ovládnout vlastně nějakým způsobem si k sobě vzít část toho trhu, protože si myslíme, že to umíme dělat dobře, takže v současné chvíli si myslím, že se pohybujeme někde kolem 150 milionů uživatelů. Přes nějakých 400, 420 milionů downloadů bez těch aplikací, který máme, to tam nevím, co si to furt naskakuje, takže

Antonín Kučera (00:12:29): To je taky celkem velké číslo a ty views nebo imprese, které vytáčíme, tak dneska jsou kolem 40 miliard měsíče, něco takového. Záleží taky o tom hodně, co člověk se týká těch views, co si třeba neměří, protože v té aplikace neměříme zase úplně všechno. Někdy věci neměříme, že to se pohybuje v desítkách miliard, uživatelé ve stovkách milionů a ty downloady taky ve vyšších stovkách milionů, takže je to celkem jako objem objem těch věcí, který ty lidi potom vůbec jako vygenerují. Samozřejmě čím jste známější, tak to má jednu negativní věc a to je to, že se na vás lepějí lidi, který vám kradou obsah. To je mě samozřejmě, ještě bojujeme na druhé straně, s tím, že se najednou někde koukám do data, najednou se koukám tady na nějaký doméně, když zkočí prostě opět trafik jako někde z Azie, jo nebo nebo různě, protože se říkám jako s čí něco dělá na jednom projektu, nebo s Koreji a že lidi jako jsou mistři ve skrypování a to co před i já bylo jako pro bylo dalo nějakou práci si najít návod na to, jak udělat scraper a stalo to nějaký úsilí a čas a musel člověk tomu trošku rozumět, byť na YouTube bylo spousta návodů, tak dneska napromptujete AI, která vám nějakej scraper dokáže vytvořit, takže najednou bojujete proti prostě.

Dalo by se říct i víc laický veřejnosti, která si chce k sobě z toho budat a ne vždycky to je tak, že ty lidi nebo ty ty boči by museli nutně vykrádat ten obsah, spousta lidí si prostě pro sebe dělá různý modely nad těma číslama, různý data, jestli pak z toho dělají třeba i nějaký webový stramky, já nevím, může být, tak bychom to párka viděli. dokonce vyloženě byly na YouTube návody, jak bys nascripovat jako naše některý jako domény, takže to mi přišlo celkem jako vtipný. Na to stranu člověk ví, že když se tohoto děje, tak asi něco nedělá špatně, nebo znamená to, že není moc jiných lidí, od kterých bych se to dalo brát, takže Co se týká zarámu těch čísel vůbec mám dneska tušení nebo jsou to statisíce nějakých sportovních eventů ročně, který vůbec se náma tam jako protečou a těch incidentů, jak my říkáme věcem typu gol, žlutá karta a který jako zobrazujeme na tom webu a střídání a tak dále, tak to jsou vůbec jako nespočetně, to by věděl jsi kolegové v engineeringu. A hodně jsme se vydali díkat cestou, že docela bych řekl, že dáváme víc důraz na fotbal a hodně pokročilé statistiky nebo takový ty hodně i, být dobře geekovský věci, co se týká fotbalových věcí, různě jako řešíme, jaký heatmapy potenciálně a různě pokročilé statistiky jako XG. a máme vlastně řešíme výpočet vlastního vlastního ratingu nad těma hráče, to dělá vlastně u nás kolegové v týmu, nebo kolega v týmu, který se k tomu zabývá skoro na fulltime, tak děláme vlastně vlastní výpočet toho, jak vypočtávat ten rating třeba těm hráčům, protože pak ten hráč dostane 6,5 a 8,2 a podobně, to je to celkem jako videa, mi se to nezdálo, protože

Jirka Vicherek (00:15:31): Jenom zase to vím jenom díky historickému dílu s Eleven Hex, že XG je jako atribuce na goly, zase pro někoho, kdo Kdo nejede moneyball ve fotbale, tak to jenom pro upřesnění a možná zase, když se tady zastavím, tak v jednu dobu jeden z motorů růstu, si pamatuju, že byly právě zvláštní sporty jako kriket nebo to, takže teď se ten fokus trošku šiftnul na nejpopulárnější sport na světě, na fotbal.

Antonín Kučera (00:16:13): Jo, to je vlastně pravda. Lightsport, myslím si, že do jistý míry vyrostl i v zemích, kdyby možná nevyrostl tak, jakou tam dneska má pozici, bez určitých sportů, protože sporty jsou specifický pro to daný region. V rychlosti můžu říct, já nevím, Šipky, třeba Holandsko, vůbec Ostrovy. Kriket, i když ten kriket se nám tolik nepodařil, protože prostě ten je ovládný z tý Asie a z tý Indie a různý sporty třeba jako házená, to jsou taky prostě Německo, Dánsko, Balkán, Vodní polo, takže i to, že máme tady ty výsledky, si myslím, že je taková atribuce toho, že to pomáhá tomu, že ten uživatel, možná by ten fotbalový výsledek dostal dřív a nejenom u nás, protože i třeba u konkurence, ale my jsme zároveň možná měli nebo asi určitě jsme měli i zpracovaný další sporty, to znamená to byl takový jako all-in-one produkt, který dostal tu kompletní informaci. My jsme většinou ten produkt nebo vždycky jsme ho dělali velmi jako uživatelsky jednoduchý relativně.

Máme třeba konkurence, kterou vždycky říkáme, to jsou trošku jako omalovánky, ale některým užovatelům se to třeba jako víc líbí, takže si myslím, že to chytlo určitý tip lidí a ta šíře těch různých sportů nám pomohla v nějaký akvizici. Na druhou stranu je to velmi těžký udržovat to v nějaký kvalitě, protože samozřejmě my máme fotbal v nějaký kvalitě. a některé sporty máme zase v jiné kvalitě a jsou k tomu jiné data, ten fotbal je celosvětový fenomén a k málu sportů máte takhle detailní data, s tím aby se dal jako pracovat a něco s tím dělat, takže a myslím i přes nějakou šíří soutěží, to znamená mě tam neodbavuje jenom tyto soutěže, ale vlastně pro nás dneska je top 5 je brazilskej trh, takže my potřebujeme mít dobrý data i prostě k serii ABC a tak dále, tam mají nějaký tady ty regionální, to je dostatek komplexní, tady v Evropě nechápem, jak to tam jako funguje. A Brazilci mají třeba se rádi basketbal, basketbal je taky pro nás velmi zajímavý sport, snažíme svou pokrejt, takže máme spíš bych řekl, že jsme vybrali nějaký top sporty. do kterých se investuje nějaký rozvoj, ale nejvíc bych řekl, že asi to táhne ten fotbal.

Jirka Vicherek (00:18:35): A když to otočím, zase říkal si tu škálu uživatelů, incidentů, věcí, co to znamená pro tebe na té datový straně, jaká je škála těch dat, s kterou pracujete, jako kolik, jak velký máte datový sklad nebo ingestion denní, něco takovýho zase, je to takový. Zastolik to neříká, asi zase v čase to chceš spíš snižovat a mít kvalitnější data, ale co to znamená pro tebe tato škála?

Antonín Kučera (00:19:10): No to je dobrá otázka, neřekl bych, že je výrazně jiná, než byla před třemi lety, i když jsme vyrostli na uživatele, já nevím z průměrných třeba 90 milionů, které vám chodily plus měsíče třeba na 120. Tak to zase zásadně neovlivnilo úplně tu výši těch dát. Ta je spíš ovlivněná tím, že samozřejmě my jsme namočený čím dál tím víc věce od nějakých AB testů, věcí, který si tam prostě testují a nebo si doměřujeme. jakoby víc advanced věci to znamená tam teče do těch Google Analytics nám teče daleko víc jako eventů, který musíme nějak zpracovat. Na druhou stranu už máme v sobě už žijeme kolik co stojí a bavíme se dneska o tom, že nám tam tečou něco mezi dvěma a třema terabajtama každý den to jsou dalo by se říct co co řádek to vlastně jako kiloby to znamená možná dva, ono těch informací jsou obohacený víc, takže Kolik řádků, tolik pomalu miliard terabajtů, no pardon, terabajtů, terabajt jako v miliardách, ale takže říkám, to jsou třeba furt ty dvě, tři teradeně, který prostě zpracováváme.

a který se samozřejmě snažíme pořád nějak očistit. Co se časem trochu změnilo je to, že samozřejmě ty informace rozšířily se počet zdrojů, který tam máme. To je to, co se týká tady ty škály, ale to je ta uživatelská škála mnohem větší komplexita. ne ani tak jako na objem dat, ale jako na složitost je právě ta druhá strana těch dat, já vždycky říkám druhá strana, první jsou ty uživatelé, druhý jsou ty peníze. A tím jak jsme globální a působíme na, dal by se říct opravdu všech trzích, co si člověk dobře představit a pokud vemu nějaký ty regulovaný trh, nebo tam, kde spolupracujeme vyloženě se sáskovýma kancelářema nebo s těma subjektama, s kterými spolupracujeme, tak to jsou vyšší desítky těch trhů, 40, 50, 60 prostě trhů, kde opravdu se dělá ten sales, některé trhy jedou setrvačně, že tam vyvložení s nikým nic neřešíte, ale a jenom se tam dá nějaká reklama, protože ty sáskovky můžou v té zemi třeba operovat, ale pak máte trhy UK, Španělsko a tak dál.

s kterými pracujete jako rámojete si to fakt jako ten trh. Máte k tomu prostě lidi, co dělají sales specificky třeba pro tu zemi nebo pro ten region. A co tam je zajímavý je to, že pak zjistíte, že na jednu těch těch subjektů, s kterými spolupracujeme je třeba 150, 200, 300. Protože samozřejmě místní český sářský kanceláře ty operují asi tady tak jako ve střední Evropě, ale my jsme přesájem v Keních je třeba 80 nebo 100. Samozřejmě otázka, kolik z nich je takový jako shady business, to my se samozřejmě jako snažíme tomu vyhejbat, protože nechceš za prvý nechceš svoje uživatele poslat nikam, kde jim pak zavřou account.

A druhá věc je, že chceš ty i mít stabilní B2B partnerství, nechceš, aby nikdo na tobě tě nějak se snažil s tebou tě okrásit, dám to slovo, nebo nějak ty prostě něco děla s těma datama. Takže to znamená, že mi se k tomu zajímavý na tom je to, že nám se samozřejmě potom generuje nějakým způsobem revenue. a vůbec nějaký statistiky a čísla tady v těch platformách těch uživatelů, teda těch subjektů s těmi spolupracujeme. Co tam je na tom zajímavé, že naštěstí je to, že na tom trhu existují nějaké platformy, které oni používají, že to není tak, že by každý měl svoji proprietální jsou už ale větší sáskovky, které mají svoje systémy, na které si můžeme napojit, ale to je naštěstí většinou nějaký apíčko, byť člověk řekl, že od těch velkých jsem někdy velmi překvapen, jak ta industrie tady v tom technologické nikdy jako zaostává. Takže i tak to jsou ale nějaký desítky systémů, do kterých my se musíme napojit.

Naštěstí vznikl mezičase takový startup. Kanadský stát zdrom se jmenuje, my jsme se potkali na konferenci vlastně na Malte s klukama a který nám pomáhají, protože oni jsou typicky takový ten prostředník mezi tím iGamingovým světem a těma afiliatama, lidma, který posílej, ono totiž my nespolupracujeme s kasírama. No a těch kasín je totiž daleko více než těch sáskových kanceláří, to je úplně jako jiný typ biznisů, takže u nás reklamu na kasíno obvykle neuvidíš, to neznamená, že sáskovka nemá v sobě tom kasíno, ale my jako typicky řešíme ty sportovní fanoušky. A tam se děje to, že my musí konsolidovat ty data a teď si představ, že třeba u té sáskovky nejenom, že máme tu sáskovku, ale ta sáskovka potom třeba si u ní otevřem account prostě pro třeba 10 zemí. No to znamená, to se to se násobí, takže my najednou máme prostě 300 400 pointů, z kterých musíme ty data tahat.

Teď ty data samozřejmě nejsou metriku, která vlastně znamená vícemé to samé, tak se jmenuje jinak. Navíc ještě ta metrika Standardizovaná. Takže to je něco, co sice nejsou velký data, to jsou data v megabytech, možná v gigabytech. Problém je ta komplexnost těch dat, že to začíná být strašně složitý, je to velmi často nestabilní, ale jsou to daleko, nechci podceňovat užitevský data. ale z těch si nájemů nezaplatíš, nebo my vlastně jsme v nájemu, ale musím si, že si nekoupíš.

Jirka Vicherek (00:24:36): Jasně, my jste si postavili vlastní office center.

Antonín Kučera (00:24:41): My ne, majitel, tak to je vlastně super, že jsme měli vlastně kam růst, ale abych k tomu odskočil zpátky, takže tam vzniká ta komplexita toho, že najednou my neřešíme velký data, ale jako široký, různě provázaný v různý kvalitě, hledáš nějaký průnik těch věcí, co se dá prostě pospojovat, na konci všichni čekaj, že tam budeš mít jako 100% data, že my musíme lidem vysvětlovat, že prostě tady pracují s nějakým třeba vzorkem. Snažíme se dostávat z těch sázkověk třeba hráčský data, jsou pro nás velmi důležitý, protože ty potřebuješ vědět, jestli to revenue který tam dneska teče, jestli ti tvořejí hráči, tak kohorta lidí, který si přivedl před deseti lety, anebo si přivedl prostě minulej týden. Pokud nemáš hráčský data, tak to nevidíš, protože je velmi těžký propojit ty data. My až se nám podařilo až letos nebo loni vlastně propojit data, když že víme, že někdo klikně u nás. a dotače to ve finálu až do sáskovky, tak jenom některý sáskovky tady to vůbec nebo ty platformy to podporujou.

Jirka Vicherek (00:25:44): Takže ta škála není jako je i v objemu, ale ten objem není tak důležitý. Ta škála je v té komplexitě množství těch partnerů a tím pádem ve variétě rozmanitosti těch dat, které potom potřebujete zpracovat a zase. v té rozmanitosti na druhou stranu je ta hodnota, to je to, co vám vydělává.

Antonín Kučera (00:26:09): Jo, jo, je tam strašný tlak na jakoby na data kvality a na to, abychom ty data měli co nejdřív, protože dřív bylo to, jak my jsme byli zvyklí, že já nevím, plasnum data za leden bys viděl třeba teď. až na dozraní toho. My jsme se dostali k tomu, že vlastně data už vidíme jako v průběhu měsíce u většiny věcí, ale víme, že pracujeme třeba s 80% vzorkem, protože někde je to tak, že ty ty věci musí počkat, co ti vyexportují, protože z nějakých důvodů to nemají technické problémy, neumějí to dopočítávají.

Jirka Vicherek (00:26:36): Chybí jim ten kučera v týmu.

Antonín Kučera (00:26:37): No, asi jo, ale to jsou nějaký legal důvody, proč to tak nejde. Takže to nám to nahrávají, co je tam pak problematický je, že máš v podstatě platformy, který nejdou se automatizovat. Co se ti pak stane, typicky, že my kupíme třeba firmu a rozvědeme na ní podobný business model, to znamená, že těch 150 subjektů, který máme, tak přelepíme na ní a vytvoříš nový account, to znamená, že si to začne násobit a ty, když máš 10 % z toho děláš manuálně a zabere ti to 3 hodiny, tak pokud ti to zabralo 3 hodiny, tak další firma tě zabere plus 3 hodiny. a to zase začíná jako násobit a my teď vlastně se dost orientujeme na tom a bavíme se o tom, že přemýšlím hodně o AI agentech, který by za nás chodili do určitých těch accountů, dělá si to klasicky přes nějaký třeba scrape nebo apíčka, když mají do těch accountů a vlastně to, co dělá ten člověk, tak prostě přišli, podívali, otevřeli, stáhli by ten report, někam ho nahráli. a my bysme s tím už mohli jako pracovat.

Samozřejmě jedna z věcí, která je problematická je security, ale musíš dát i credentials někam, to zase u nás security nevědějí rádi, takže a teď si vám, že my se musíme takhle chovat k účtu, mi jednu jestli ten účet vydělá 100 000 € za měsíc anebo 10 € za měsíc, protože mi ty peníze potřebujeme k sobě stáhnout, takže vlastně to samozřejmě prioritizujeme podle, od velikosti na druhou stranu nemůžeme tam nechat a to revelat, protože když takový těch subjektů máš stovky, tak ono potom na konci ti to někdy chybí a potřebuješ kompletní mít to rávn, být my nejsme v určitnictví.

Jirka Vicherek (00:28:10): Tak dázem compute potřebuješ.

Antonín Kučera (00:28:12): Ale potřebuješ o tom nějakým způsobem vědět, takže my jsme snažíme tam maximální automatizace a tady si myslím, že a tohle jakoby myslím, že ty užitevské to máme relativně zmáklý a spousta věcí tam funguje automatizování, protože v GR prostě klikneš na jeden button, který ti to vysype do BigQuery a nějak si to zpracuješ. Ale tady je to složitější.

Jirka Vicherek (00:28:32): Já jsem rád za tenhle update, protože zase, když se na to podívám, podívám se na naši předchozí debatu a na to, co o Livesportu vím, tak pro mě jste byli Center of Excellence v té produktové analytice i díky té škále, díky tomu jako produktu a všechno, tak co se týče webové analytiky, analytiky z mobilních zařízení, tak jste byli tak hrozně moc hluboko, tak když někdo měl nějaký PPCčkový ten marketing data background, tak když chtěl vyšívat na těch nejpokročilejších nejvíc bavou věcech a sahat si na ty nejnovější nástroje, tak šel do Livesportu. To, co teď vyprávíš, tak vlastně, že tohle máte fixed, tohle pořád je jako světový kvalitě a teď, kde je ta příležitost a na čem vyšíváte, je ta druhá nebo první, podle toho, kdo se na to dívá, ta B2Bčková, ta integrační, ta možná víc připomínající Enterprise, Enterprise svět a velké integrace s jinýma i jak mluvíš o akvizicích, takže najednou přicházíš k jinému steku, k úplně jiným datům, takže ten fokus v tom, co se posouvat a kde je potenciál se posunul spíš k této B2B straně, slyším to správně?

Antonín Kučera (00:30:07): Ano a já vlastně už jsem nechtěl říkat, není to ten hlavní důvod, ale kdybych to trošku vzal jako s tipem, tak jsem už nechtěl říkat, jestli to jsou první nebo druhý data, já jsem to spojil dohromady, je to vlastně pár dní zpátky. My jsme to spíš jeli po businessových vertikálách, to znamená, měli jsme tým, který se specializal na to Reve, měli jsme tým, který se specializoval na ty user marketingové produktový data a a mým cílem bylo dát k sobě lidi, který jsou jako technicky zdatnější, to znamená řekněme nějaký inženýry k sobě, ať už to byl jenom analytics engineer, data engineer. K tomu se ještě dostaneme. Každopádně vznikl nám nějaký tým, který jsme Data Platformal Analytics. Dejme tomu, člověk si může představit to prostě od sběrů dát po nějaký po nějaký reporting a máme jedno toho tým, kterýmu říkáme, jenom pomenul jsme o Research and Data Science, ten se zfokusuje na nějaký market research a pokračili věci Predictivní analytiku a dělají ty věci kolem těch sportovních dat, play rating, napočítávání improbability a podobně.

a plus další spoustu automatizací a recommendation engine, když tam toho dělali fakt jako spoustu monitorování konkurence například, ale ten background, ten enabler toho by měl být data platform team, který vlastně umožní všem ty data používat nejenom ale tomu BI, ale právě všem jako ve firmě, takže to je takový návrat jako Já jsem to nemám rád, to bylo jeden čas, to bylo strašný hype, možná 5, 6, já už ani nevím, jakože to všechny umožňují platformy, Tableau a tak dále, to by by prostě skvělý, lidi nebudou psá SQL, dneska už to nepíšu ani já a nabáram lidi a tlačíme k tomu, aby prostě, i když vím, že jsou v tom skvělý. Říkám jenom prostě, hele, já vím, tak to prostě, ale nepěšte úplně od začátku, jakože začni s tím promptem, udělej si nějaký šablony, nějaký věci, pracuj s tím a můžeš to potom prostě rozšiřovat. Chápu, že jsou případy, kdy to nedává smysl a nejdy mi o to, aby to dělali jako tupě a následovali to, ale spíš, aby to v nich něco nahledalo a měli ten mindset toho, že možná

Jirka Vicherek (00:32:21): Že jestli se v něčem zlepšovat, tak nefesky velkou.

Antonín Kučera (00:32:23): No a mně vlastně přijde, že jsem zjistil, že já jsem nedávno říkal prostě hlavně matika a angliština tohleto na češtinu tu jako neřeš a já pak jenom říkám hele, tak jako s češtinou ještě prl a obecně jako s jazykama, já myslím, že jako formulování požravku. A to je jedno v jakým jazyce. Obecně formulování požadavků, byť samozřejmě můžu to napsat, ať to AI vyformuluje za mě, ale to není úplně ono, aby přinest ty myšlenky, takže sensě formulace požadavků je podle mě jako jedna z klíčových jako dovidností a aktuálně, protože tak jak dobrý zadání dám tomu AI, tak většinou se mi to jako vrátí, byť je to chytřejší a chytřejší. Takže každopádně je to teďka jako výzva v našem případě na té B2B straně konsolidovat tady ty data, protože ta industrije nějaká a my ty data potřebujeme a musíme řešit věci, které ty naši partneři nesprovoznějí tu API nebo nevylepší mi to za, i když se to přislíbejí, tak to může trvat roky a nemůžu na to spolíhat, takže hledám jakékoliv cesty, jak se k těm věcem prostě jako dostat a ta zajímavá cesta je tam prostě jak v tom můžeme jako využít AI a ty data dostat k sobě a jestli to AI může nahradit prostě ty lidi, který který by tam normálně třeba šli, otevřeli by si něco a ty data by postahovali.

Jirka Vicherek (00:33:47): Dělali ty monkey jobs prostě.

Antonín Kučera (00:33:49): Přesně tak, takže jakoby první, co si hledám nahrazení, čím vůbec jako začínám s tímu nahrazení, prostě AI těch repetitivních monkey job z tásku, prostě těch bezpřídaných hodnotek, kdy vím, že někdo něco opakuje každý měsíc, já radši budu říct, že budu dělat nějakou kontrolu, vizuální nad tím, nebo proč mi se teď vytváříme nějaký třeba kampaňový trek, přijde file a říkám, třeba ty těle, kdyby to mělo, kdyby ten agent měl jakoby to knowledge base, kdy ví, jak se pro toho vytváří, tak prostě to projede a máš to vytvoření za pár střeřina, nemusí to dělat ten člověk a nemusí vznikat spoustu diskuzí a je to pro mě hodně od mindsetu, já tomu říkám transformační projekt, pro mě AI obecně ať už přichází dobíhaj nebo do jakýchkoliv jiných sfér firmy, tak je hodně o change managementu a transformacích. To není jako to není jenom jeden další nástroj typu Snowflake nebo Tableau a podobně, nebo že mají lepší feature, myslím se, že tam je změna toho, jak se ty věci jako dělají.

Antonín Kučera (00:34:47): a nejsem ten typ, co si myslím, že nebudou potřeba pořád lidi. Ano, nevím, co bude za 20 let, ale myslím, že v nejbližších letech si dovolím tvrdit, že pořád lidi v těch firmách budou potřeba, ale co už mělám já a vím to na každodenní bázi a to je to i z osobního příkladu, je jako to, co se dá dělat, ta škála. Za prvý, kam můžu škálovat ty věci, jak je můžu dělat rychle a navíc, co můžu dělat, co jsem předtím nemohu dělat. nebo mohl bych to dělat, ale trvalo by mi to daleko víc času. Za mě jeden příklad, jestli můžu dát, tak je to, že já jsem potřeboval, my používám nějaký na issue management nějaký Utrek.

My tam máme tikety vlastně těch lidí, si tam zadáváme a já jsem si říkal, no a teď mi přibyl jako další tým a teď to mám jako šířený a teď jak já budu monitorovat, ono to nějaký reportinku mý. A říkám, ale já bych chtěl vidět všechny věci a co to dělá všechny změny, on to má jaký apíčko. Říkám, tak já si napíšu, napsal jsem si konektor do Airflow respektive Google Cloud Composer, což je takový zapouzřený jako zapouzřený Airflow, který se vlastně na kliknutí máme zprovoznění, to nám běží a já jsem si vlastně zkusil přes Antigravity, což je googlovský nástroj něco jako Cursor a on funguje hodně na agentním způsobů práce, tak jsem si tam s ním prostě chvilku kecal, zkušel jsem ty modely, vlastně jsem dělal přes Skloda nebo přes Jimena, už jsem ani jistý, ale to není podstatný. dopracoval jsem se, já nevím, za den, něco zhodím, že se člověk ne musím stravit ten celý den, že musím přeskakovat z různých z různých věcí a mnoho povědností, tak to je a udělal jsem si konektor, který jako funguje, funguje doteď na hodinu, výbázním prostě tahá ty data. a včera jsem se tedy udělal konektor na logy z Tableau cloudu, který jsou někde v Amazonu, který vůbec nepoužíváme, je v S3, vím co je S3, stejně jako cloud storage, tak jsem se dopátral k tomu a mě tam přišli jako navíc skvělý to, že nejenom, že mi to vrátí třeba kus toho kódu, že mi to napíše tu aplikaci a navíc se s tím může bavit, já mu prostě posílám, už jsem pošlu screen, vytvářím konektor, třeba nějakej transfer v cloudu a tam je spousta nastavení.

a já bych strávil prostě pročitání dokumentace těch věcí, já prostě udělám screen, pošlu mu to a řekl mu v rámci kontextu mi prostě řekne, jo tady prostě nastav toto a případně pokud bys chtěl tohle, tak nastav třeba tohle a na to třeba nesahej. A je to jako skvělý a občas jako kecá, prostě nějaký věci prostě budou blbě, ale k tomu se dopátráme, takže vlastně pro mě je to takovej. A jdeme, chceš pouhrazeť, ale i Juniorně, mediorní kolega, v některých věcech seniorní, který má strašnou, který má velké znalosti a pročítává tu velkou svoji knowledge base. A je to takový google slash tech overflow v steroidech, který se mnoho ještě povídá, že dřív jsem to všechno našel takhle někde, nebo jsem měl nějakou knížku. a já jsem úplně zjistil, že jsem se přichytil, že fakt před těma čtyřma lety jsme ještě řešili, že jsem se přihlašoval do O-Rail, já myslím, že O-Rail asi jo, a měli jsem tam prostě spoustu jako materiálů a jak jsem tam nebyl, nebyl jsem tam prostě tři roky vůbec, protože mě vůbec nedává smysl, co se týče odborných knih, jako to číst, co mně přijde pod ruku nějaká, jak se vydávám, jako ty různý industry, pdfka, co je novýho v AI a predikce, jak to prostě vemu, naleju to do notebook LM.

a tam si s tím povídám, protože říkám, proč bych to čet? Jo a já si upřím řečeno, já si radši přečtu Jackalonda, teď mám rozličený demon alkoholu a tulák po hvězdách, to mi by přišlo škoda narvat jako do toho, to jsou taky věci a nevím, radši si přečtu něco jako víc neodbornýho, ale všechny odborný věci, lidi říkají, že se budu málo číst, že lidi budou hloupnout a já čtu daleko víc. Fakt, jak to se týká AI, tak jako daleko víc píšu a daleko víc čtu, protože musí člověk nám čtít, čtu ty výstupy, co mi to vrací a procházím ty věci, akorát, že prostě mám pozdět, že mi to čas oddělí ten balast. Signál a šum v těch různých reportech, který vydávají různý randomovaný společnosti, takže v tom mi to přijde jako skvělý a Tady vidím, že jsou před náma velký jako, jsou to zároveň výzvy a zároveň jako fakt to má potenciál a myslím se, že snažím se do lidí jako týmu a spousta lidí už jako dělá sama od sebe, někdo je mína či někdo víc a ty věci, aby používali, aby se to nebal na ty denní bázy prostě používat a ale vidím to, že to bude ještě chvilku trvat, že to ne všichni mají v sobě.

Jirka Vicherek (00:39:19): A já zase, ať to zarámujem, kolik máš lidí v týmu? Říkal jsi, že jste pod financema, zároveň vím, že máte AI-kový tým, že ty jsi BI a vedle toho je AI-kový tým, tak jenom ať to zarámujem, dáme do nějakého kontextu.

Antonín Kučera (00:39:43): Určitě, co se týká toho našeho týmu, který je Business Intelligence, tak co se týká jako těch pure data lidí, tak je nějakých 13, 14, všetně mám pak ještě dva nějaké part-timeisty, stážistů part-timeisty a vedle toho my jsme dostali nebo dostali, přišel pod nás tým ad operations, může to vysvět jako revenue operations, který by původně salesů. a my s tímma hodně úcto spolupracujeme právě při vytváření různých těch třeba trackrových kampaní a nastavení vůbec jako reklam a vyhodnocování těch dat, takže jsme se s tímma dali dokupy, to je vlastně jako můj třetí tým, který má nějakých 10 lidí, 9 plus 1 vlastně z toho týmlídera, takže s tímma spolupracujeme, sedíme pod financema a To znamená, že pod nás teďka částečně nebo po demě padnul ten proces toho nějakého aftersalesu, to znamená to, co ty e-compti a vlastně salesáci udělají, tak vlastně udělají ten prodej, domluví nějaký deal, podepíšou a když to hodně zjednouším za nějakého CRM ty věci a tam odsud už ten proces až po ten reporting jde víceméně za náma. Zjednoušil do nějakých Míryše to vstupují občas jako nějaká korekce lidí, ale tohle automatizujete. Tohle my se snažíme teďka automatizovat i to, aby třeba aby třeba se věděli, jak jakou možnost mají pracovat, jak s jakou inventory třeba pracují pro nějakou danou jako zemi, jestli kolik těch třeba impresí, oblast prostoru můžu nabídnout tomu partnerovi, jestli se nám teď začínáme řešit jakoby yield, někdo se usmije, protože někdy yield řešejí roky, ale nám Pro nás to byl velmi malej trh a dojistí míry na druhou stranu, jak nám to roste a roste, tak už se nám začíná vyplácet, optimalizovat i těch 10, 15, 20 % věcí, který to může s tím hejbnout a ten yield ve smyslu toho, že můžeme řešit, kde co je lepší dát, jestli je lepší dát prostě affiliate banner, jestli je lepší tam dát obecně prodat nějaký fixní banner, nebo tam pustit programatickou reklamu. Takže to je takovej to je něco, s čím se taky budeme teďka trošku trošku trošku jako zabývat.

Jirka Vicherek (00:42:00): A super, než budeme pokračovat, jak vypadá agentní budoucnost v Livesportu a jindé, tak ještě, když se vrátím k tomu produktový, uživatelský, analytice, B2Bčkový, tak několikrát si tedy zmínil, že do S3 se moc často nepodíváš a že Antigravity používáš, protože jste zase historicky velmi úzce a hodně Googlistek GCP a BigQuery a tohle, tak platí to?

Antonín Kučera (00:42:35): Platí to v podstatě skoro bez zbytků. Vlastně všechno se u nás v tom analytickém BI oddělení točí kolem toho Google Cloudu. To je takový středobod, kam všechno lejem a nad tím vlastně stavíme nějaký reporting. a tam co se týká třeba BigQuery tak jenom za ty tři roky, já vůbec jenom za tři roky, tak dřív jsem to považoval jako takový databázový engine, který byl velmi rychlej, uměl terabitový data relativně rychle zpracovat v řádu sekund. Dneska je to vlastně celý ekosystem a já nejsem úplně mozkovanej jako ve svou fliku a podobně, ale myslím si, že to jde relativně podobným směrem.

Dneska už BigQuery si můžeš psát nějaký, jsou i tam v tom integrovaný dataform, můžeš tam psát nějaký pipeliny. a tam spousta spousta dalších prostě fíčur jsou v tom zabudovaný notebooky a je tam zabudovaný.

Jirka Vicherek (00:43:26): Dataform pro ty co nejsou z Google je takový dbt. dbt jo jo.

Antonín Kučera (00:43:31): Není to úplně jako dbt, ale zjednodušně řečeno je to takový jako ETL, s kterým se vlastně dá zpracovávat mix JavaScriptu SQL, s kterým se zpracovává vlastně ty SQL transformace a vůbec jako ty dotazy. a je tam spousta věcí prostě zaintegrovaných dneska už jako spousta věcí i potom query už můžu věci vizualizovat jako v tom je tam prostě rovnou na Looker napojení na šíty a vlastně v tom ekosystemu, takže vlastně v celém environmentu už se tam dá dělat ta analytika, teď tam nově je pár měsíců, úplně super věc, je tam vyloženě konverzační analytika zabudovaná, to znamená, my tam teďka řešíme, že nad určitým výsekem dat máme, začínáme vytvářit prostě agenta, s kterým se prostě bavíme nad těmi daty a zjistím, že to celé, že to zatím velmi dobře odpovídá, protože jsme si udělali vlastní tool, který vytváří metadata nad tabulkama. Jeden z našich našich kolegů Honza Hrváč, tak ten společně ještě se Zdenkem, tak ty dělali to, že a nechci někoho pomenout, ale myslím, že to udělali víceméně oni dva, nebo spíš Honza. Udělali tool, který vlastně v ozovkách je to nějaký computer notebook, ale ten přijde od nás analytik, může velmi jednoduše Nechá vygenerovat prostě kompletní metadata, celkem obsahají description a prostě prosloubce pro nějakou specifickou tabulku datamart, jestli to dobře popíše, což je velmi dobrý nebo důležitý základ pro to vůbec to používat potom v nějaký konverzační analitici, a teď si prostě testujeme ty jednotlý vrství, jestli to, co tam už máme nám stačí, chcem to vlastně propojit do Slacku. tak neumí vykreslovat grafy, takže řešíme, kde budeme vykreslovat ty grafy.

To je jeden z našich velkých projektů. Je tady to a většina se to odehrává v Google Cloudu. My máme teda Tableau ještě, ale já se opravdu jako reálně zabývám tím, že Nechci jako lidi strašit nebo tom, že bych jako to Tableau smázl, my tam máme nějaký komitmen příštího léta, ale skutečně řeším pozici tady toho toolu, že jestli to má být to, jeden čas jsme do toho investovali jako velký množství, že všechno bude tam. Dneska a je to vzhledem. A myslím si, že nebude a myslím si, že si to Tableau můžu v úzůvkách samo, protože tím, jak je koupil Salesforce a všechno se tlačí prostě do těch enterprise věcí a my nemáme jako CRM od Salesforce.

a ty různý prostě co oni mají ty nový plus verze a ty Tableau. Tak to už je hodně prostě dokonce už to není to Tableau jako Tableau, ale je to integrované v tom salesforce a tam úplně já jít jako nechci nebo nedokážu se tím představit. a dokážu si představit, že Tableau udržíme jako nějaký reportingový tool, možná, ale pro ně jen nějaký výsik lidí, že pro většinu lidí vůbec to nebudeme potřebovat, že problém byl samozřejmě, že já pak musím držet licenci pro člověka, který potřebuje se do reportu zeptat jako jedno za kvartál, něčeho a potom taky problém byl ten, že máme spoustu lidí, který nejsou jako na centrále, ale jsou různě pracovat třeba pro, my máme kontentový oddělení jako newsový, jsou tu různý redaktoři slash editoři v těch pojmech nejsem tak kovaný, ale který by nějak jsem chtěli třeba koukat do nějaký čtenost článků a tak dále tak dále těch do stovek a to mi zase násobí prostě cenu cenu tohohleto to znamená řešili jsme něco jsme řešili přes nějaký třeba looker studio to je jako free. Na druhou stranu to už je to, že se zase už mám to jako v různých reportingových systémech, to nemám moc rád, byť se tomu asi jako nevyhnem, takže jedna věc je hledáme teďka, nevím jak to bude, ale hledám vůbec jako pozici třeba toho tabla nad tím Google Cloudem, jestli to skutečně bude to, že tam budou nějaký advance, prostě reporty manažerský, který prostě bude používat, nevím CEO, CFO, prostě pár lidí a spoustu těch dát potom já vytáhnu někam ven, typu lidi o to prostě budou se ptát ve Slacku nebo v to bude někdy automatizovaně chodit nebo to bude nějaký jednoduchý report. Vůbec jako teď nevím nemám to domyšlený, mám na to zhruba rok a uvidíme, ale je to cesta, kterou prostě uvažujem, protože samozřejmě za to člověk platí nějakou cenovku.

a já samozřejmě uvědomuji, že to konverzační analytika vygeneruje nějaké další náklady, ale možná, že nebudou tak vysoký a jako mě stojí ten vyzvolizační platforma, ale nebo není problém ani ten náklad, problém je to, že člověk je tam trochu seknutý a teď ty data máme dvojí, že my ty data máme v BigQuery, kde ty data nějak vypadají a oni jak jsou velký ve spoustě případech, tak my nemůžeme se dovolit z toho tabla mít tzv. live connection do těch dát, ať už kvůli rychlosti, což není ten největší problém, tak kvůli ceně, protože každý, kdyby přišel na, nebyl by se nějaký report, generuje dvoj dotaz a ono by se to před těch nám 150 lidech, co máme v té platformě mohlo taky pěkně utrhnout, takže je to jedna z věcí, kterou řešíme jak jaká vlastně má být rohle toho toho nástroje, ale jinak vlastně většinu věcí. Já nevím, zatím mě Google nějak nenaštval nebo jako jako super, co dělá, že mám posledně, že poslední dvou letech jako neskutečně šlápit do těch do toho, jak bych to řekl, data and analytics nebo slash AI.

Jirka Vicherek (00:48:50): Takže z databáze se stala ta platforma.

Antonín Kučera (00:48:52): Ano. A ty služby v okolo jsou super, co tam jsou, je tam prostě ta cloud storage, ten dataform, vůbec to Airflow, co používáme, nebo ten Composer a spoustu dalších mikroslužbů, Vertex AI, to je věc, která prostě zapouzřuje vůbec spoustu modelů a věcí, která se dá volat s SQL, BigQuery, což taky v některých případech děláme. Člověk zavolá modely, prostě je skvelka, že spoustu věcí tam vyřeší, takže a zároveň do toho integrované to Gemini, máš ty konzoli si můžu kecat Gemini prostě o tom kodu, který tam mám a samozřejmě toto UI nedosahuje Jakoby komplekty a kvalit třeba UI nebo i D, když jsme ještě takový to prostě Cursor a různý nástroje i proto si myslím, že Google vyhnul Antigravity a protože to samozřejmě prostě nějaký je tam trošku problém řešit nějaký CI CD prostě a verzování a a tohle klasicky v tom v tom v tom v tom by kvědy to na to není úplně tak tak ready, jak je to cloudový, ale myslím si, že ten směr kudy jde, tak se mě tak se mě jako líbí a my na něj pořád pořád jako sázíme.

Jirka Vicherek (00:49:55): No a Zase z těch rozhovorů, které vedu, tak první se změnil ten stack, jsme mluvili o tom, že modern data stack is dead, tak to bylo na začátku velmi kontroverzní a pak velmi jasný, že hyperscalers a platformizace všeho a malý toly single purpose to budou mít hodně těžký. To se teď projevuje ještě násobně a ve švíli, kdy ten inženýrský output vlastně se zvedá tak nějaký mód toho, že mám lepší nástroj, tak už nefunguje. Každopádně to je pro mě ten oslý mustek k tomu, jak se změní nejen ten stack, ta struktura, ten systém a role jednotlivých těch kostiček v něm, Ale jak se změní ta role lidí tvýho týmu v něm, co ještě je třeba dělat, držet manuálně a co je třeba předat na agenta, tak to je pro mě ta diskuze. Já ještě možná začnu tím, že si myslím, že to tam, že to není ještě kouzelná hůlka. a že máte vlastně ohromnou výhodu v tom, jak jste se chovali ke svým datům, kolik dat máte a že ta práce, přestože teď to nebude v tom toolu a musí se někam přepsat a logika se posunout, tak ta chytristika nad tím, tím vědět, co ta data znamenají, Pracovat s tou komplexitou a různorazistí těch dát, tak to je jako skvělá výchozí pozice na to potom nějakého agenta vlastně pustit, protože v tom má pořádek.

Antonín Kučera (00:51:50): Má, to je to, to tam můžu říct, že se týká těch uživatelských dat, ale jak jsem zmínil předtím, tak to jsou ty revenue data, ty právě dost často trpí na tu data kvality, ale protože technický problém a tak dál, takže tam je spousta věcí a který si myslím, že je potřeba ošetřit z hlediska nějakého, ať to řeknu nějaké semantické vrstvy a vůbec nějakého kontextu, který ten agent bude potřebovat například tomu, že prostě hele, ty data se prostě úplně v pohodě můžou měnit, protože v té platformě prostě úpravy, protože nevím, zjistějí, že třeba něco bylo fraud, nějaký raž, že něco smáznou, že my si nemůžeme napsat takzvaně, jak se tomu říká, ty golden queries, který pak si slouží k validaci toho, jestli ten ten přirozený jazyk. To co dělá ten agent potom generuje vlastně správní odpovědi, takže moje validace není vůči výsledku, ale musí být vůči tomu, že dokáže vygenerovat stejnou query, protože vím, že ta query mě může vrátit v pondělí, řeknu 19 dolarů, ale za týden v pondělí to může být 21 dolarů, nebo taky 18, protože došlo k nějaký korekci těch čísel. U nás se ty čísla v tomto smyslu můžou hejbat a to je to, na co my musíme samozřejmě myslet,

Jirka Vicherek (00:53:04): To je hrozně zajímavý problém, že problém většiny je, aby ta jakože ta čísla jsou ta pravda a všechno se od nich odvíjí a když vám se v nějaký části vlastně mění ta čísla pod rukama, tak to chce zase asi jiný přístup k ústavení.

Antonín Kučera (00:53:21): No a další věci, prostě se typicky se děje a to jsou věci, který máme, my třeba prodáváme v takzvaně jako fixní reklamu, to znamená, že Filsack dohodne nějakým regionům, třeba Brazílii prostě prodá XY objem prostě nějakým subjektům. A teď máme nějaký systém, kam to zadává. A teď jako x věcí, my ty mi to jako reportujeme, teď jako to běží a teď jako se může stát spousta věcí, které se stanou. Reklama teoreticky může underperformovat, to znamená, že prostě nebude mít takový výkon. Tak je otázka, buď se sáhnouto, že v rámci dalšího dílu se to kompenzuje, anebo dochází k nějaký nechci říct vratce, ale může tam být něco, může se stát, že ta věc není zatím fakturovaná, podepsaná.

Ale my to v tom reportingu máme, protože to industrie je hodně specifický, jo to je to je to je to je to, ale já neříkám, že v některých případech je to až. Já neříkám, že byte partneri neplatili, nebo to ne, toto není to jako, ale šerý biznis přistupuje se k tomu trošku jinak.

Jirka Vicherek (00:54:22): Jasně, děláte s africkýma zeměma a Jižní Amerikou a v té škále, tak ten biznis vypadá jinak.

Antonín Kučera (00:54:33): Jo, takže se vám může stát, že prostě ten partner se někdy dohadujete, ale už ten rok jede, že prostě typicky to je prostě, že máte třeba nový subjekt a chce to řešit, to se neřeší den, dva, ale řešit několik týdnů a vy už prostě jdete a třeba nechce na to čekat, tak tam prostě nějaký kampaně třeba pustěj tomu klientovi, kouká na něco, prostě než si to řeší, pak se ho nemusíme dohodnout, nebo se dohodne třeba na jiný části, takže jsou tam nějaký tak v e-shop je to nějaké vratky, u nás je to trošku jako trošku trošku jako specifický, ale z určitých důvodů se ty datahy bou. Můžete různit třeba měnový konverzení, co se blbě přepočítalo, zavokrouhlení, jo typicky se nám stalo, že my jsme v reportingu měli něco, ale nesadilo zase o 20 halířů, prostě kluvě nějakým zavokrouhlením a oni zase odmítali na to proplatit fakturu, protože jim to nesadělo z jejich systém, takže občas dochází na takhle ty vtipný jako situace, ale to už jako velmi asi okrajový a takže tady jako vidím je tam jako určitá určitá výzva v tom, jak s tím pracovat a se týká z hlediska těch agentů. a s těma datama, protože oni potřebují znát ten kontext a teď kam si myslím, že lidi v tom týmu by se měli obecně jako posouvat a doufám, že to tak je také. Já nechce by to vyzměnout nějak od 4D, ale vůbec jako mít jako pojem. Za mě to vůbec jako vidět něco o tom AI, ono se to jako řekne, ale já teď myslím jako víc do hloubky.

To znamená chápat věci jako prostě jak funguje agent, co to je RAK, jak pracuje jako s kontextem ten model. Nemyslím si, že to je tak, že by se museli znát nebo ty lidi v týmu nějaký detailní rozdíl mezi jednotlivýma prostě modelama. To si myslím, že je spíš práce toho AI týmu, který ty jsi zmínil, a ten není u nás týmu, ten je vedle, ten je v engineeringu, to jsou asi 3-4 lidi, to jsou spíš kluci, kteří dějí takový enablement toho AI vůbec ve firmě, governují vlastně ty nástroje, který my používáme interně, Gemini, Claude Code atd. Prostě na saseho třeba ty nové modely, protože my to zase v rámci toho enterpriseu nepoužíváme, takže jenom na free mastery, že jo. A plus řešitě nějaký jako zajímavé věci, máme nějaký generátory, nevím, nějakých věcí pro třeba social media, máme potom nějaký věci, generování nějakých previews a x další věcí, já už ani pořád nevím, velmi širokou agendu, vždycky se tak pouštěji, do čeho dává smysl.

Za mě, co se týká a nejenom jako u mě těch lidí, já si myslím, že ta rola těch lidí v BI bude hodně taková, já bych řekl jako, někdo jsem to slovo pasáci těch agend, ale to je, je to zní tak jako zvláštní, ale dojistím, že to tak prostě bude, ty si musíš ochočit, ochočit prostě ty nástroje a to znamená, ať to budou, já nevím, modely, agenti, částečně nějaký vibe kodování. To znamená, že kdo dřív nebyl moc technicky zdatnej, byl spíš typu, hele, u mi napsal SQL a naklikám nějaký dashboard a rozumím, že na tom jsem spíš business analytik. Tak dneska tady ta role, ať už seděl v BI nebo seděl někde v nějakém jiném departamentu, tak si myslím, že najednou tady ten člověk může být až bez urážky k technickým lidem, ale může jít víc do hloubky toho inženýra. A teď je otázka, jestli to bude dělat, takže to pro něj bude black box. a to, co se tam vrátí a budu, jak říkal, Indra Faburským jednot, to tam vrací a v jeho kurzu, to je taky zajímavý.

A takže si myslím, že tady ty lidi prostě můžou tím směrem, někdo možná bude dávat smysl se víc zabývat těma víc jako do toho technicky, protože ona je jedna věc také, jak to má architektonicky fungovat. Jo, to je, my se třeba bavíme o tom, že jestli nad těma datama v rámci konverzační analytiky má být jeden agent, který ho postupně učím ty data a on v tom je, anebo si řeknu, hele mám agenta, na nevím data, z Affiliate to data, z fixní reklamy data, nevím tady tyhle, a pak mám nějakýho master agenta, který prostě orchestruje tady ty další agenty, jo teď otázka, teď jsou různý ty A2A protokoll, MCPčko, to je od Antropii. Antropik. No a teď to jsou spousta věcí, o kterých si myslím, že dost lidí jako slyšelo, někdo jako to používá, někdo jako ví, jak to použít a teď se to jako ukotve, pro mě se ta industrie jako vzniká, jako není vůbec jasný, jak ty věci jako se mají podle mě jako použít v těch datech, je to specifický druhá vět je samozřejmě, že Ten model je pravděpodobnostní a data jsou většinou jako ty potřebuješ jako originní odpověď, potřebuješ jako přesnou. Samozřejmě ty modely nedělají tu odpověď, v nějaký kód, který potom ty data z toho vytáhne.

Na druhou stranu si myslím, že za mě je tam větší tlak na nějakou vůbec pochopitní governance těch věcí, kvality, že dřív možná, že to, co si udělal blbě jako dřív, tak ty můžu udělat násobně blbě. Takže jako na to asi bacha, líbí se mi nebo já tomu říká pozice analytics engineer, to je takový jako, že člověk by mohl být jako full stack, že já si teoreticky prostě, jak jsem zmínil předtím, můžu udělat jako end to end nějakou věc, můžu to prostě odbavit a nemusím to posílat do toho týmu, že dřív bych prostě říkal, protože dobře dejme tomu, že bych to nějak zbustil nebo udělal, ale trvalo by mi to třeba týden. A já jako nemám na to týden, nebo není to moje práce, kterou bych měl dělat. Na druhou stranu vidím tam riziko toho, že ty lidi v tom můžou jako propadnout a můžou spálit spoustu času, takže je to o prioritizaci. Podle mě pak ty lidi nebudou vidět, jako musí dostat jasný priorit a musí se naučit prioritizovat a musí se naučit jako možná ty věci formulovat, protože Je velmi asi jednoduchý, tamhle někde vibe kodovat týden něco, co vlastně nakonec zjistím, že je třeba úplně k ničemu spal, semčas nemá to přidenou hodnotu, ale to asi velmi přiroval bych to k tomu, když přišli nástroje typu Tableau a bylo velmi jednoduchý a dashboard a každý chtěl po tobě dashboard a ty se prostě vysek za týden prostě 15 dashboardů a pak si zjistil, že ten dashboard používá jeden člověk.

A myslím si, že to AI zase přinásí ještě velkou možnost toho třeba na co my jsme roky kašlali u nás. U nás jako také dokumentace toho kódu a review toho kódu a minimálně z hlediska review kódu, že máme nějaký třeba interní pravidla, jak to má třeba vypadat, co tam prostě má být. To jsou prostě věci, kde já vidím možnosti, kde se to bude posouvat. Hele, jak to bude za xx let, myslím si, že Hodně vymizí taková ta rola toho typického datového, čistého datového analytika, který jeho největší skily byly SQL a vizualizace. Že jako vysvěl dashboard a s tím prostě šel někam za vedením a to nějak jako mám pocit, že že vymře a nemyslím si, že vymřou dashboardy jako takový, podle mě potřebuješ pořád někdy něco vidět, stejně jako tady vidím, jak vysokým hlasem jako to, že nebudu se teďka ptát, že během toho, jestli mě vlastně tady to zařízení jako slyší a že vidím, že tam skáče nějakej ten ekvalizer nebo jak se tomu říká, tak stejně tak potřebuješ v určitou chvíli vidět, že se něco děje, že se něco hejbe, že se něco se posouvá.

Ale myslím si, že to bude řešit nějakou šíři toho, co potřebujiš pak dál vědět, tak to pro to bude nějaká první informace a pro další informace ty třeba použiješ tu konverzační anotiku agenta nebo ti budou chodit nějaký insighty z těch, takže si myslím, že lidi v BI budou víc jako architekti těch věcí. Než zemeslníci, elektrikář, podlahař. Přesně jak budeš představovat to, že dříve by, dobře dneska to bude třeba v 15 a zvládnem v 15 to, co by třeba dřív dělal prostě třeba třeba 40 lidí, protože ty si zaměstnáš svoje agenty, zaměstnáš si prostě spoustu další věcí nebo věcí nástrojů lidí a vyřešíš ty věci, když to musí samozřejmě dobře nastavit, není to jako mávnutím kouzelnýho proutku, že teď to začneme dělat, ale když se k tomu postupně dopracujeme, tak si myslím, že spoustu věcí různých monitoringu, a to jde o věcí, který si dřív musel řešit i s různýma toolama, tak si myslím, že se daj vyřešit jeden dušejc a uvidíme samozřejmě devotovat, co mělo přínos pro ten biznis, že jo?

Jirka Vicherek (01:03:14): Tak to o tom tady hezky mluvil Andy z Heuréky, že vlastně postavili reportingovou mašinu a teď se snaží na jejím základě postavit mašinu nejen na Insity, ale na tu akci. že vlastně přesně ty možná nepotřebuješ vidět a ani trendovou křivku a vidět to ale ty potřebuješ ať v jednu chvíli ti pípne SMSka a v SMSce je hele zavolej klíčovými dodavateli protože tady se něco děje a spadlo to o 20% a mám pocit že poprvý v historii je odemknutý toho To golden rule toho bíjajka, správná informace správnýmu člověku v ten správný čas, tak že jsme museli stavět nebo vy, já jsem to nestavěl, já jsem si ruce kódem nešpiněl a až loni mi to přestalo být líto. stavili ty průmyslový továrny, které z špinavých dát dělali krásný reporty a teď to možná je něco jiného a posouvá se to tímhle směrem. Jak to vypadá, ty jsi mluvil o svým týmu, o tom, že někdo je skeptičtější nebo není to, někoho musíš krotit, aby v Claude Codu nebo Cursoru nestrávil dva týdny vyšíváním něčeho, co nemá absolutní smysl, protože zamilovaný do toho toolu a do toho outputu, ale nevidí ten smysl, tak jakým způsobem tohle řídíš, zlepšuješ, jak se na to díváš?

Antonín Kučera (01:05:07): Mně v tom hodně pomáhá firma, protože už loni pro loňský rok jsme dostali všichni do cílů, jmenuvalo to AI a automatizace, což tvořilo vlastně až 50% váhu v nějakým ročním hodnocení. Když má potom vlifnatový bonus, tak ono ty lidi trošku jinak zajímá, letos to není tak silný, ale myslím si, že to jako nevím, jestli by se mnou úplně všichni souhlasili, ale mi to přišlo jako jako fajn, by to samozřejmě bylo hodně vágně jako zadaný, ale ale vlastně to bylo, já jsem vlastně byl radši, protože my jsme se o tom bavili vlastně i s samou Lindorou, což je nadřízená vlastně i částečně s Pavlem Krpcem, naším CEO, on si říkal, jak to vlastně jako uchopit a to nebylo jako dělej ty AI pro AI nebo tohleto, ale Spíš bylo na nás, na teamleaderech, na headech, který jsem měl zamyslet nad tím, kde u nás jsou ty největší příležitosti toho, co se automatizovat. A teď jsem to někde slyšel a nevím, jestli to bylo u vás z podcastů někde, že vlastně AI, že hodně to přebylo lidi do automatizace, hodně to dokopalo věci automatizovat, že proto to bylo AI automatizace. My jsme zjistili, že spoustu věcí, co jsme loňi udělali, tak nebo spoustu, nikdy věci udělal třeba Nathan, ale to za mě není úplně jako AI. typický AI jako v tom smyslu jako jazykových modelů.

Takže spíš jsem tam říkal, jestli něco, co ti trvá 10 minut měsíčně, tak jako na ti neuvažuji. Pojďme po věcech, které jsou, strávíš o tom x hodin za měsíc a děláš to repetitivně, jako opakuješ to, nevím, každý pondělí, každý den, každý měsíc, se zročí v součtu prostě dělánky hodiny, tak pojďme tady ty věci se automatizovat. a pomoci v určitých věcech nebo něco, co nám pomůže v nějaký škále. My jsme kdysi řešili něco, že ten uživatelský input, co tam dá, tak podle toho rozpoznáme, co to třeba znamená, co ten uživatel tím prostě jako myslel, protože to AI má daleko větší knowledge base a dokáže víc jako asi vygenerat větší nápad než člověk. Takže i doplnění třeba nějakých dat, pomoci tady v tomhle tom.

Takže já se snažím lidi motivovat v tom, aby se toho nebáli, aby si nainstalovali nějakýto idečko, Antigravity Cursor, zkusili si prostě ten agentní vývoj nebo zkusili se prostě ptát, aby si děli třeba nějaký review kodu, nebáli se s tím diskutečně, říkám některý jsou fakt do toho prostě jako nadšený. Někdo si rozvíří prostě vlastní agenty, někdo spíš ten svět jako objevuje a za mě je to prostě přes nějakou prostě motivaci a občas je to vlastně o tom, že i já se snažím jako taky to lead by example a dřív to bylo těžký v těch technických věcech, protože jsem už neměl tolik času, než bych na někoho zamachroval jako skoro. Jasně. No ale já prostě přijdu a řeknu, no já jsem to udělal já, že jako tady v tomto, možná, že to není jako dokonalý, ale prostě jako funguje to.

Jirka Vicherek (01:07:55): A pro ně je to motivační, tak když to zvládne i tonda, tak to přece.

Antonín Kučera (01:07:59): No jasně, samozřejmě může to být, zůsob bych to udělal jako jinak a tisíc věcí, jasně, ale není to, že bych chtěl jako, ale někdy si říkám, že prostě dává smysl, je to spíš i nabádam kluky, jako to jsou tým lídři prostě, aby V tom ty lidi podporovali spíš ukazovat jakoby tu cestu ty možnosti je super, že vlastně u nás AI team, jmenes to AI ambassador meeting jednou za měsíc, je to takový, kde vlastně ukazují ty věci, je tam prostor pro lidi, ukazují si s oddělení, co kdo dělá, co kdo říši, takový prostě jako zajímavý sdílení a my máme ještě nějaký pravidelný teamový meeting, takže tam se o těch věcích prostě bavíme, snažíme si ukazovat co kde a jak, teď si myslím, že hodně by lidi mohla nahledat ty výsledky, jak bude fungovat takový univerzační Že to je první chvíli, kdy možná my přestaneme psát jako SQL kod na query a možná to udělá právě někdo jiný a možná tady něco, co někoho řekne, to jo, tak možná. Už jsme tam. Možná už jsme tam, některý věci bych možná nemusel prostě řešit a možná je to moje motivace, to jo, prostě musím dělat ten dashboard a

Jirka Vicherek (01:09:03): No, propsalo se to do hiringu, jakože teď, když nabíráš člověka, tak když řekne, nevěřím AI, tak v tu chvíli asi automaticky diskvalifikovaný.

Antonín Kučera (01:09:14): Poslední pozice, kterou jsem nabral, tak se jmenuje AI developer and data engineer, takže se to propsalo výrazně do hiringu a já jsem vlastně říkal, že chci to jako otočit, že vlastně chci to mít AI jako v tom DNA těch lidí a v těch pozicích a jako AI first a nechci mi jako posledlej. Spíš jenom vidím jako tu možnost nepřeměvám všem pozice na AI, ale jako vidím, že to přemýšlení toho, že když vidím, co já dokážu jako si s AI o tom pokecat, co mi dokáže vygenerovat. Na druhou stranu musím říct, že neříkám, že jsem úplně jako alergický na ty věci, ale někdy, když se pod někomu něco zadám nebo se s někým něčem bavím a pak mi přijde prostě 4a4ky vygenerovaný prostě někde s pomocí prostě nevím, Claude a Gemini.

Jirka Vicherek (01:10:00): Tak to si to tam mohl poslat sám.

Antonín Kučera (01:10:02): Jako úplně říkám, no jako vidíš, že tam je invence od toho člověka, je to jako rozpracovaný, ale že vlastně pro mě to potom znamená, dříve to bylo něco, že na co by si s člověkem na pět minut třeba sednul, nebo mi přišlo pár bullet pointů jako se Slacku a teď mi prostě přijde, jako tady ta věc a prostě jenom říkám tyjo, jako to je zase, ale. megalomanský musí mít nějaký hranice, myslím si, že nikdo nechce jako to je velmi jednoduchý vygenerovat o tom balastu, je velmi jednoduchý vygenerovat nějaký kontent, který začnu prostě pálit na lidi, jsem si zapromptoval trochu se jáčkem něco udělám a to je to je to, co bych to je to, co bych jako nerad, aby aby zase jako teď zase budou lidi, tak pak to zase někdo víme a dá to přečíst jako AI a udělám je z toho Samary, tak to je podobně takový jako tam si myslím, že může být trochu trochu jako problém, takže Snažím se ty lidi nějak jako motivovat, to by asi musel říct o ně, možná že je motivuje i okolní svět, já netuším, že každý je možná vnímá, nebo doufám, že trošku vnímá, že si ty věci mění, neříkám, že mají ty lidi být jako každý rán ve stresu stávat, ale možná kdo trochu sleduje, co se děje, tak si možná i sám uvědomuje, že to, co on dneska umí, tak už začíná být trochu komodita. ty znalosti a musí hledat to, kde on má tu přednou hodnotu. A já si myslím, že třeba v našem oboru, nejenom jako v tom kombinaci BI a toho, kde jak působím v tom iGamingu, to pořád bude znalost a kontext toho oboru a těch věcí a těch vztahů, protože si myslím, že to ta AI bot nemá, velmi spousta věcí se u nás řeší na konferencích. Jsou to vztahy, jsou to lidi.

U nás, já nevím, dám příklad asi třeba Rohlíku, asi chápu, že Rohlík něco se automatizoval. a že najednou to nemusí být někdo, kdo na základě dashboardu doobjedná něco na sklad. Naprosto dokážu pochopit, že přijde potom těm dodavatelům poptávka a ty to dovezou, ale u nás je to dost často o tom, že se někdo musí sebrat s někým se potkat, udělat ten deal a to nesautomatizuješ. To tam není jako data driven možnost toho, že ty neuděláš ten díl, tam prostě se skutečně musí potkat ty lidi a tam někdo nakupuje třeba tu reklamu a to nebude nikdo nakupovat automatizovaně jen, tak to není tak jednoduchý. Jo jakože ano někdy to udělat můžeš, ale tohle je podle mě naivní představa toho, že to jsou ty blokry v tom světě, že Ty si to ve svém biznesu uděláš, ale abys tu industrie celou jako do toho otočil, myslím si, že to je velmi těžký, jsou industrie, kde to půjde jednodušeji, ale my máme třeba v působě ve velmi regulovaném biznesu a spoustu věcí prostě neuděláš, neuděláš tak jednoduše a možná dodám jeden fun fact, Říkala mě kolegyně, která byla na konferenci v Barcelonie a jsem na konferenci jako nejel, to je taková iGamingová, tak sáskovky si jako stěžovaly nebo v tom industry nebo říkali, že se hodně děje to, že je fraud typu, že lidi si vytváří jako pomocí E falešní jako ID karty, aby mohli hrát buď na více kantech, protože ty máš většinu, můžeš mít jako jeden účet a nebo to máš, že třeba jsi mladší.

Jirka Vicherek (01:12:57): A ID myslíš jako občanky?

Antonín Kučera (01:13:00): No ano, a jako občanky no, protože třeba v Brazílii do loňskýho roku neexistoval nic jako KYC a tam se vlastně ten trh se stal loňi plně jako licencovaný, to znamená, že to většinou bývá, takže všechny sáskovky se stáhnou a pak to se požádáš o licenci a ta licence může stát třeba na rok, já nevím plásom, tady plásom milion dva dolarů, něco takovýho ročně, to znamená někdy úplně zlky vdobě, to jako nemáš vůbec jako šanci. A teď jako musíš splnit velmi, velmi přísný podmínky. Prostě původně musí všechny lidi, co jsem měl, musíš přeregistrovat znova. Takže samozřejmě je to příležitost pro to, že se začnou krást ty lidi navzájem. Takže to je to jako velmi zajímavé, kdy ti lidi prochází nějakým KYC, to znamená předtím jsi nějak registrovali bůh ví jak.

Což znamená, že to ti odřízen taky nějaký lidi, protože některý tam byli víckrát, nikdo tam asi nechtěl být, ať už kvůli tomu, že prostě třeba je hledaný obecně nebo možná má nějaký finanční problém. Jo jakože je to vlastně jako strašně vtipný na Brazily obrovská země 200 milionů lidí a ve spoustě státech. My na to tady koukáme a to je něco, co mě naučil jako Livesport. a to mě naučil a naučí mě to průběžně, že koukat českou optikou jako na svět je naprostý nesmysl, ale naprostý, jo jakože dobře podobně to je na Slovensku v některých věcech něco možná v Polsku, ale už jako v Německu v Rakousku už se na věci dívaj prostě jinak a rozhodně se na věci jinak dívají favorice a v Indii a v různých státech a my se nemůžeme často myslet, že odsaď prostě tomu jako rozumíme. Jo, ty možná rozumíš globálnímu biznesu, ale vůbec nerozumíš tomu lokálnímu trhu.

Ty máš nějakou představu, ale vlastně vůbec nevíš, potom zjistíš, že třeba nikdy je strašně důležitá lokální prezence, že vůbec tam jsi, že tam máš nějaký brand, lidi tě znají, chápeš, že prostě odnikať jako třeba nevím pocházíš jakože prostě je to něčím jako zpětý, že to je to je to je strašně strašně jako důležitý a bez pohled třeba na čísla MPS, byl jsem skvělý, jsme dělali MPS a pak jsme zjistili, že a pak jsme to nějaký výzkum, že on ne tu sedmičku každý na světě vnímá, 7 z 10 není 7 z 10 prostě pro mě a není to 7 z 10 pro Brazilce, každý na to kouká prostě jinak.

Jirka Vicherek (01:15:16): A ta otázka, jestli bych doporučil svýmu kamarádovi nebo kolegovi, tak taky, asi nějaký culture appropriation se do toho bude.

Antonín Kučera (01:15:27): Takže kulturní, regionální a vůbec jako nejen kulturní, ale ty jako finanční rozdíl možnosti těch lidí jsou tak celosvětové prostě jako rozdílný. že to vidíme i v nějaký potom player value, která prostě já nevím, v Africe může být jako dolar za hráče a v Jižní Koreou Šicarsko to může být prostě tisíce dolarů, takže to jsou to prostě ohromné rozdíly jiný světy.

Jirka Vicherek (01:15:52): Co v tomhle velkém světě ve kterým se pohybuješ a kde nejde se na to dívat tady pražskýma očima tak vás čeká jaká je role Livesportu tak to je asi jasný další růst možná další akvizice a zlepšování co role tebe a BA týmu co jsou ty challenges Milestone co vás jako konkrétně čeká v následujícím roce

Antonín Kučera (01:16:19): Na tím jsem taky přemýšlel poslední pár týdnou, co nás vlastně čeká, protože to musím vlastně říct tomu týmu a myslím si, že na tohle se zrovna těma pražskými očima trošku diva dá, protože to jsou ty zase ty data, které jsou skoro všude stejný, byť možná v jiný škále, ale nás rozhodně čeká to a to je jeden z těch největších projektů a to je za mě ta konverzační analytika. To je možná skutečně po opravdu letech se nám povede, nebo v fuzovkách to sell service, dostat došíře té firmy, dostat ty data tak, aby ty lidi se na ně kdykoliv 24-7 v fuzovkách mohli ptát, kdy oni. Teď se hodně jako zamýšlím, samozřejmě to bude na nějaký omezený množině data, ale chcem ji tam přidávat a to sebou podle mě ponese jednu důležitou věc a to bude data quality a governance kolem toho. To znamená, že budeme muset víc tlačit na kvalitu možná zjednoučení nějakých věcí, možná o sekání nějakých daty tam tečou, aby toto nebyla velká komplexita. A co se týká té revenue části, tak určitě to bude, bude právě ta kvalita těch dat, úplnost, integrita dat, rychlost a myslím si, že společně v ruku v roce půjde tím, že se budeme bavit o roli analytiků s těma lidma, to bude něco, co chci otvírat a zároveň Bude muset vyřešit tu roli třeba toho tabla.

To bude jeden z projektů, který chci vyřešit, to znamená, jestli jsme schopni ty věci vizualizovat i třeba v rámci konverzační analytiky někde vedle a jestli bude potřeba těch toolů na konci mít třeba tolik nebo za tolik a Takže Univerzační analytika za mě je jednoznačný projekt a hlavně je to to, jak jsem zmiňoval, spojení těch týmů, toho data platform týmů a usazení těch inženýrů, těch lidí v těch jejich rolích a to asi myslím, že bude takový hlavní projekt a myslím si, že s tím je spojený, že to bude muset ty věci se naučit komunikovat ven, to znamená, že spousta lidí si podle mě sáhne na to, že budu muset ten svůj datovej asset potom líp komunikovat s tím koncovým uživatelem, s tím stakeholderem, protože on bude ten, kdo bude používat tu konverzační analytiku a budu se muset s těma lidmi bavit stejně, jako si někomu předtím ukazil dashboard, tak se budeš teďka muset bavit a nějak se monitorovat to, co on se tam ptá. a co to vrací, jestli to dává smysl a zároveň posledním stráčním spojená tak je to, že budu muset řešit FinOps, protože nemám tušení v tuhle chvíli, jakou lavinu to spustí, jak moc lidi si budou vykecávat v pouzovkách, jo, v dobrým i špatným smyslu s těma agendama a jaký to bude generovat náklady, protože je to něco, co je úplně, úplně novýho.

Jirka Vicherek (01:19:08): Zajímavý časy na tebe, děkuju moc, držím palce a jak se ten čas zkracuje, tak rozhodně nebudem čekat tři roky na tvoji další návštěvu, ale nejpozději za rok bych se rád podíval, jak tyhle velký otázky a transformační projekty se vám daří, co se vám podařilo, jaký byl lessons learned, tak moc krát děkuju tomto, držím palce a ať Livesport dál na globálním trhu dělá Česku skvělý jméno.

Antonín Kučera (01:19:40): Dobře, já moc děkuju za pozvání a doufám, že nakonec vyhrajou lidi.

Jirka Vicherek (01:19:47): Děkujeme, že jste doposlouchali až sem a díky taky našim stálým partnerům, členům DataTalk klubu. Těmi jsou Sazka, TV Nova, Direct Technologies, GoodData, Miton, Colours of Data, BizzTreat, FLO, Carl Data Company a intecs. Díky moc za podporu a nechtě vás provází DataTalk.