in

რატომაა მნიშვნელოვანი თანამედროვე კომპანიისთვის Data Driven მიდგომა?

დღესდღეობით, სამყაროს მონაცემები მართავს – ასე ფიქრობს ლიბერთის ბიზნეს ინფორმაციის ანალიზისა და მონაცემთა საცავის განყოფილების უფროსი ბაქარ არაბული. თანამედროვე ბიზნესისთვის მონაცემების არამხოლოდ შეგროვებაა უმნიშვნელოვანესი, არამედ მათი ანალიზიც. გაციფრულებული მსოფლიოს პირობებში შესაძლებელია მონაცემთა ავტომატიზებულად შეგროვება, მათი მიზნობრივად დამუშავება და ახალი საინტერესო დეტალების აღმოჩენა, რაც რელევანტური აუდიტორიის მოზიდვაში გვეხმარება. IT ლიბერთი ბანკისთვის პრიორიტეტულ მიმართულებად მიიჩნევა. კომპანია გუნდში თავს უყრის მონაცემთა მეცნიერებით დაინტერესებულ ახალგაზრდებს, რომლებიც საკუთარ თავს ტექნოლოგიურ სფეროში ხედავენ. ამავდროულად, ლიბერთი Senior Data Developer-ებსაც ეძებს. მაინც, რას გვაძლევს მონაცემების გონივრული გამოყენება თანამედროვე ბიზნესში?

„ინფორმაცია ყოველთვის იყო და არის ყველაზე მნიშვნელოვანი აქტივი ნებისმიერ ვითარებაში. მთელი მსოფლიო კომპიუტერიზებულია, ყველა ბიზნესი იყენებს რაიმე სახის პროგრამას საოპერაციო საქმიანობისთვის ან/და ინფორმაციის შესანახად. ამავდროულად, თითქმის ყველა სოციალურ ქსელებში ვართ დარეგისტრირებული და ჩვენივე ნებით ვაზიარებთ ამა თუ იმ ინფორმაციას, საკუთარი თავის შესახებ. ნებისმიერი ადამიანის FB, Instagram და LinkedIn გვერდებით ძალიან ბევრი ინფორმაციის გაგება შეგიძლია მისი ინტერესების, საქმიანობისა და შეხედულებების შესახებ. ეს არის ინფორმაცია, რაც ზედაპირზე ჩანს, თუმცა გაცილებით მეტი რამ ინახება ზემოთჩამოთვლილ და სხვა კომპანიების მონაცემთა ბაზებში,“ – გვიამბობს ბაქარ არაბული.

M: როგორ ხდება მონაცემთა შეგროვება?

მონაცემები ბაზებში სხვადასხვა საოპერაციო სისტემის საშუალებით გროვდება, თუმცა ის აუცილებლად საჭიროებს დახარისხებას, დამუშავებას და მხოლოდ შემდეგ მიიღება საჭირო ინფორმაცია. დღევანდელი სამყარო უკვე შეეჩვია ნებისმიერი საქმიანობის გაავტომატიზებას და გაციფრულებას. ყველამ ვიცით, რომ გაციფრულება გარდაუვალი და სასარგებლო პროცესია. შესაბამისად, ახლა უკვე დგას დრო, როდესაც მონაცემთა დამუშავებას გაცილებით მეტი ყურადღება ეთმობა, ვიდრე ოდესმე.

ერთი საქმეა, მოიპოვო მონაცემები კლიენტების შესახებ და მეორეა, დაამუშავო ეს მონაცემები ისე, რომ Insight-ებად, სასარგებლო ინფორმაციად აქციო და მათზე დაყრდნობით მენეჯმენტისთვის საჭირო გადაწყვეტილებები მიიღო.

M: თანამედროვე კომპანიებისთვის საინტერესო სფეროა Data Driven მიმართულება. რას გულისხმობს ეს? 

ალბათ ყველას სმენია როდესაც სხვადასხვა კომპანიის მენეჯერები თავს იწონებენ რომ ისინი Data Driven კომპანიებს ქმნიან და მართავენ. რას ნიშნავს ეს? საოპერაციო სისტემების გამოყენებას? ბუღალტრული და CRM პროგრამების დანერგვას კომპანიაში? რა თქმა უნდა არა. Data Driven კომპანია ნიშნავს მის ხელთ არსებული ინფორმაციის ისე დამუშავებას, რომ მათი მთავარი სანდო წყარო გადაწვეტილების მიღებაში იყოს მონაცემები და არა ბიზნეს ალღო, ან/და სტაჟი. არაფერი მაქვს სტაჟის და გამოცდილების საწინააღმდეგო, მაგრამ ერთი ე.წ. „ფრთიანი ფრაზა“ მიყვარს ძალიან, რომელიც პროფესორ William Edwards Deming-ს ეკუთვნის: 

In God we trust. All others must bring data.

მონაცემები არის მთავარი არგუმენტი ბიზნეს გადაწყვეტილებებში. ნებისმიერი თეორია თუ მოსაზრება მონაცემებით მყარდება. სწორედ ამიტომ, მათი დამუშავება კრიტიკულად მნიშვნელოვანია და აუცილებელი. 

M: რა უპირატესობას გვანიჭებს მონაცემთა ანალიზი, ბიზნეს-საქმიანობაში?

ედვერთაიზინგისთვის ყველა დიდი კომპანია იყენებს მონაცემთა ანალიტიკას. Google, Facebook, Instagram, Youtube, ჩვენგან შეგროვებული ინფორმაციაზე დაყრდნობით გვთავაზობენ პროდუქტებს და რეკლამებიც იმის შესაბამისად გვიჩანს, რასაც ვეძებთ. უყურებენ ჩვენს აქტივობას, რა გვერდებს ვალაიქებთ, რას ვწერთ საძიებო ველში, რომელი კომპანიის ვიდეოებს ვუყურებთ და ამის მიხედვით ახდენენ ჩვენს სეგმენტაციას. აღნიშნული ანალიტიკის საფუძველზე შესაძლებელი ხდება ტარგეტირებული ციფრული მარკეტინგისა და კამპანიების დაგეგმვა, რაშიც კომპანიები ფულს იხდიან. Cambridge Analytica-ს სკანდალი ალბათ ყველას ახსოვს, ტრამპის არჩევნებში გამარჯვებასთან დაკავშირებით. ასევე BREXIT-ის დროს ჩატარებული ტარგეტირებული კამპანიები, ასეთი ქეისები ბევრია და ყველა ეს ქეისი გვეუბნება იმას, რომ მონაცემთა ანალიზით რეალური უპირატესობების და შედეგების მიღწევა არის შესაძლებელი. მაგრამ ეს მონაცემები თავისით არ გვეტყვიან ამას. ეს საჭიროებს შეგროვებას, შენახვას, დახარისხებას, კლასტერიზაციას და შემდეგ ანალიზს. თუმცა სანამ ანალიზამდე მივა საქმე, მანამდე მონაცემთა სწორად შენახვაა საჭირო, რისთვისაც Data Warehouse ან/და Data Lakehouse მოწყობები გამოიყენება. და სწორედ ეს არის პირველი ეტაპი მონაცემთა დამუშავებისთვის, რომ შეაგროვო და სწორად შეინახო დატა.

M: როგორ აისახება ხოლმე კომპანიის ბიუჯეტზე, Data Driven მიდგომა?

დღეს, არანაკლები რესურსი იხარჯება მონაცემთა შენახვაზე და დამუშავებაზე, ვიდრე საოპერაციო სისტემების გამართვაზე. რადგან სისტემებმა საოპერაციო პროცესის გამარტივების მიღმა შეიძინეს მეორე, ძალიან მნიშვნელოვანი დანიშნულება: მონაცემთა შექმნა/შეგროვება. სწორედ ამიტომ არის ხშირად დიდი ფორმები შესავსები ამა თუ იმ სისტემაში რეგისტრაციისთვის, რათა შემდეგ შესაძლებელი იყოს კლიენტის შესახებ მეტი ინფორმაციის დამუშავება. დანახარჯი ანალიტიკაზე გაზრდილია, თუმცა ამით უფრო ეფექტური ხდება კომპანია და ჯამურად მეტ შემოსავალს აგენერირებს.

M: როგორც ვიცით, ლიბერთი Senior Data Developer-ებს ეძებს და ინფორმაციული ტექნოლოგიების მიმართულებით აქტიურად ვითარდება. როგორც ამ სფეროს ექსპერტი, როგორ ფიქრობთ, რითაა IT სფერო საინტერესო?  

ლიბერთი მუდმივად გამოთქვამს სურვილს ითანამშრომლოს პროფესიონალებთან. თანამედროვე სამყაროში ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი პროფესიები არის Data Analyst, Data Scientist და Report Developer. ჩემს სტუდენტობაში ეკონომიკა და ბიზნეს ადმინისტრირება იყო ყველაზე მოთხოვნადი ფაკულტეტი, რადგან ფინანსისტობა ყველაზე მოთხოვნადი პროფესია ჩანდა, მაგრამ დღეს ყველაფერი მონაცემებამდე დადის. ფინანსური რეპორტებიც კი მონაცემთა ბაზებში ითვლება და მხოლოდ საბოლოო სახეს იღებს ექსელში. თუმცა ექსელიც იცვლება და XBRL ფორმატი შემოდის საერთაშორისო ფინანსებში, რაც სხვადასხვა კომპანიის შესადარებლად უკეთესი საშუალებაა.

M: რა პერსპექტივა აქვს მონაცემთა მეცნიერის პროფესიას?

მე პირადად ყველა ახალგაზრდას ვურჩევ, რომ ერთხელ მაინც მიიღოს გამოცდილება მონაცემებთან მუშაობის, თუნდაც სტაჟირების პროგრამით, რადგან ეს საშუალებას მისცემთ საერთოდ სხვა კუთხით დაინახონ მონაცემები და ისწავლონ დამუშავება. ეს ცოდნა ნამდვილად გამოადგებათ, თუნდაც არ გადაწყვიტონ აიტი მიმართულებით განვითარება, ექსელსაც კი სხვანაირად გამოიყენებენ და მოაწყობენ; სამომავლოდ კი, უკვე მენეჯერულ პოზიციაზე მყოფები, ისინიც მონაცემებს და ანალიტიკას მოითხოვენ არგუმენტებად გადაწყვეტილებების მიღებისას და არა ვინმეს პირად მოსაზრებებს, ამ გზით კი ნამდვილად შევქმნით Data Driven კომპანიებს და პროფესიონალებს.

[R]

ქუთაისის აეროპორტში მინისოს მაღაზია გაიხსნა

როგორ იღებთ გადაწყვეტილებას? — ძლიერი და სუსტი მხარეები