Kolegovia sa na nás obracajú, keď ich zaujímajú akékoľvek čísla v našej divízii – koľko cestujúcich si za daný deň kúpilo lístok? Aká je % poruchovosť našich brán do metra za minulý mesiac v Anglicku? Či akú úspešnosť vyriešenia problémov zákazníka má tím 1. úrovne technickej podpory? A ešte mnoho iných zapeklitých otázok, na ktoré hľadáme odpoveď v množstve dát.

Super je, že sa v práci hráme – s číslami, tabuľkami a grafmi, ktoré sumarizujeme do rôznych reportov. Venujeme sa aj aktívnej analýze dát či hľadaniu rôznych korelácií a užitočných súvislostí. Pomocou algoritmov strojového učenia sme napríklad identifikovali faktory, ktoré najviac ovplyvňujú poruchovosť našich TVM-iek (rozumej automatické pokladne na predaj cestovných lístkov). V praxi teda dokážeme predpovedať, ktoré zariadenia budú potrebovať viac servisných úkonov, a vďaka tomu môžeme naplánovať počty preventívnych servisných prehliadok. V poslednom období venujeme väčšinu našej energie budovaniu dátového skladu pre potreby našich zákazníkov.