Studenac, hrvatski lanac susjedskih dućana, drugu godinu zaredom otvara natječaj KodiraONA, nastavljajući poticati izvrsnost i osnaživanje žena u području digitalnih tehnologija i analitike podataka. Prijaviti se mogu sve žene iz Hrvatske s osnovnim znanjem o prediktivnoj analitici i poznavanjem barem jednog programskog jezika. Prijave na natječaj otvaraju se 8. ožujka, simbolično na Međunarodni dan žena, a prijaviti se mogu na mrežnoj stranici projekta www.studenac.hr/kodiraona/.
Studenac poslovanje temelji na poboljšanju učinkovitosti i uvođenju inovacija, a u tome važnu ulogu ima njihov centar izvrsnosti – Studenac Digital. Pri tome koriste naprednu analitiku koja im omogućava da se još više približe kupcima ispunjavajući njihove potrebe, a samo poslovanje učini učinkovitijim i agilnijim. Stoga će natjecateljica koja pokaže preciznost, znanje i kreativnost te bude najuspješnija u rješavanju natječajnog zadatka osvojiti sudjelovanje u mentorskom programu s timom Studenac Digitala u Zagrebu. Tijekom šestotjednog mentorstva pobjednica će imati priliku raditi zajedno s data znanstvenicima i data inženjerima u Studencu te naučiti više o primjeni prediktivne analitike u dinamičnom sektoru maloprodaje. Uz to će osvojiti i dodatnu vrijednu nagradu – pretplatu na edukativnoj platformi Coursera koja je partner s više od 275 vodećih svjetskih sveučilišta i kompanija.
„Projektom KodiraONA želimo istaknuti i nagraditi strast, znanje i izvrsnost žena u digitalnim vještinama. Vjerujemo kako raznolikost u tehnološkom sektoru potiče inovacije i stvara vrijednost za naše poslovanje i zajednicu. Ovaj natječaj je platforma za ambiciozne žene koje žele unaprijediti svoje vještine i doprinijeti digitalnoj transformaciji maloprodaje. Pozivamo sve zainteresirane da se prijave, podijele svoje ideje i pridruže nam se u stvaranju budućnosti koja je učinkovitija i inkluzivnija“, istaknula je Nina Mimica, članica Uprave za inovacije u Studencu.
Natječajni zadatak je okarakterizirati svaki Studenac dućan prema utjecaju ljetne sezone i povećanog broja kupaca, svrstavajući ih kao turističke ili ne-turističke. Sudionice će dobiti smjernice i kod za pristup javno dostupnim podacima o lokacijama, statističkim i geoprostornim podacima te turizmu i prometu. Ocjenjivat će se točnost i kreativnost pristiglih rješenja te odabrati pobjednica, a rok za predaju rješenja je 29. ožujka 2024. godine.
”Dojmovi su stvarno odlični! Otkako smo završili, svim sam kolegicama koje su me priupitale preporučila da se prijave na natječaj kad bude ponovno otvoren. Istaknula bih pristupačnost članova data science tima i opuštenost zbog kojih je bilo užitak biti dio mentorskog programa. Također bih se zahvalila na svim “tips and tricks” koji su mi puno pomogli u izvršavanju obveza na fakultetu, a vjerujem da će mi biti od još veće pomoći i kasnije. Smatram da je mentorski program odličan prvi doticaj sa stvarnim radom, kako na projektima tako i u kompaniji, a upravo zbog tog iskustva se mnoga vrata lakše otvaraju”, naglasila je Andrea Budić, studentica Prirodoslovno-matematičkog fakulteta u Splitu i pobjednica prvog KodiraONA natječaja.
U Studencu timovi data inženjera i data znanstvenika analiziraju različite podatke o kupcima i njihovim kupovnim navikama. Primjerice, godišnja količina svih podataka u Studencu mogla bi se ispisati na više od 10 milijuna stranica u Wordu. Stoga im analize podataka omogućuje bolje razumijevanje ponašanja i potreba kupaca s ciljem unaprjeđenja poslovanja i optimizacije poslovnih procesa.
”Prošle godine smo s ponosom pokrenuli ovu inicijativu koja je izazvala veliku zainteresiranost i potvrdila nam da smo na pravom putu ka osnaživanju žena u digitalnim tehnologijama. Jako smo zadovoljni odazivom prošle godine, što je jasan pokazatelj želje i spremnosti žena da se istaknu i doprinesu ”digitalnom svijetu”. Vjerujemo da je raznolikost ključna za inovacije i uspjeh, stoga potičemo sve žene da se prijave i pokažu svoje znanje i kreativnost, koje ćemo naposljetku i nagraditi”, zaključila je Tea Werner, voditeljica projekata inovacija u Studencu.
Stručnjaci u Studencu koriste strojno učenje, prediktivnu analitiku i kreiraju različite modele koji mogu prognozirati prodaju, optimizirati kampanje ili izraditi preporuke na temelju povijesti kupovine različitih profila kupaca. Tim istovremeno razvija i alate za automatizaciju procesa obrade podataka, izradu vizualizacije podataka te kreira izvještaje za donositelje odluka u kompaniji.
