Data Science бизнеске не үшін керек?
Күніне адам баласы шамамен 2,5 квинтиллион байт түрлі деректі генерациялайды. Интернетте әр ашқан бет, әр басқан батырма сайын дерек пайда болады. Оған видео мен фото қарауды қосыңыз. Ал мұның бәрі бизнес үшін өте пайдалы. Себебі ретсіз, құрылымсыз, шикі деректердің астарында біле білгенге небір қазына жатады. Бар болғаны оларды дұрыс пайдалана білу керек. Бұл орайда компанияларға дата-сайентист көмектеседі. Бүгінгі материалымызда кәсіпте Data Science қаншалықты керек екеніне тоқталамыз.
Data Science деген не?
Data Science (DS) — статистика, математика, жүйелік талдау және машинаны үйрету секілді деректермен жұмыс істеудің барлық кезеңінен қамтитын пәнаралық сала. Ол ақпараттың аса үлкен массивтерін зерттейді және талдайды. Ең маңыздысы — ол алдымен практикалық нәтижелерді алуға бағытталған. Data Science деректер анализі мен Big Data технологиясы пайда болған сәттен бастап бірге келе жатыр. Бұлар өзара ұқсас болғанымен, барлығы бір екен деп шатастыруға болмайды. Иә, бәрінде дерек көлемі өте үлкен. Бірақ деректер анализі көбіне өткен уақытты қамтыса, Data Science болашаққа бағытталады. Яғни датасайентистер үлкен деректерді негізге ала отырып, ертең не болуы мүмкін екенін болжайды. Соның ішінде, әлдебір тауар не қызметке деген сұранысқа қатысты.
Бизнеске тигізер қандай пайдасы бар?
Kaggle жүргізген статистикаға сүйенсек, компаниялар бизнестің көлеміне қарамастан Data Science пайдалана береді. Ал IDC мен Hitachi жүргізген зерттеу нәтижесіне қарасақ, кәсіпорындардың 78 пайызы анализ жасалатын, алынатын ақпараттың саны кейінгі кездері әжептәуір өскенін растаған. Демек, бизнес иелері жүйеленбеген ақпараттардың ішінде компанияға керек, кәсіпке тікелей әсер ететін құнды дүниелер барын жақсы түсінеді. Мысал үшін өз мәселелерін шешуге Data Science қолданатын салалардың бірқатарына тоқталайық:
- Онлайн-сауда және ойын-сауық сервистері: қолданушыларға арналған ұсыныстар;
- Денсаулық сақтау: ауруларды болжау және денсаулықты сақтауға қатысты ұсыныстар;
- Логистика: жеткізу маршруттарын жоспарлау және оңтайландыру;
- Digital-жарнама: контентті автомат түрде жариялайтындай істеп қою және таргет;
- Қаржы: скориң, алаяқтықты анықтау және алдын-алу;
- Өнеркәсіп: өндіріс пен жөндеу жұмыстарын жоспарлауға арналған предиктив аналитика;
- Жылжымайтын мүлік: сатып алушыға барынша қолайлы объектілерді іздеу және ұсыну;
- Мемлекеттік басқару: қылмыспен күрес, халықтың жұмыспен қамтылуы мен экономикалық ахуалға болжам;
- Спорт: болашағынан үміт күттіретін ойыншыларды іріктеу және ойын стратегиясын жасау;
Тізе берсең, бұл тізім ұзара береді. Өйткені бүгінде Data Science қолданбайтын сала кемде-кем. Әр интернет-қолданушы күн сайын Data Science құралдары қолданылатын өнімдер мен шешімдермен бетпе-бет келеді. Айталық, көпшілік пайдаланатын Spotify аудио-сервисін алып қарайық. Байқасаңыз, ол сіздің жиі тыңдайтын әндеріңізді біліп алады да, соған ұқсас, сізге ұнауы мүмкін нұсқаларды ұсынып отырады. Ал бұл Data Science құралдары арқылы жасалады. Сол сияқты Netflix секілді видео-стримиңдерде де фильмдер мен сериалдарды қалай дөп тауып ұсынады деп таңғалатын болсаңыз, жауабын айттық.
Осы үлкен көлемдегі деректермен дата-сайентист мамандар жұмыс істейді. Деректермен жұмыс барысында түрлі құралдан тұратын комплекс қолданылады. Атап айтқанда, статистикалық модельдеу пакеттері, түрлі мәліметтер бащасы, арнайы бағдарламалық жасақтама дегендей. Ең басты атап өтетін дүние — жасанды интеллект технологиялары. Осының көмегімен нейрон желілерінің үлгілері жасалып, олар бизнеске ақпаратты талдауға, болжамдар жасауға, қорытынды шығаруға болады. Әр нейрон желісін жоспарлап, құрап, бағалап, барынша кеңейтіп, сосын барып оқытады. Сондай үлкен еңбектің нәтижесінде адам өмірін жеңілдететін жаңа шешімдер пайда болады.
