Data Science және оның бизнеске тиімдігі

Адамзат күн сайын смартфон, теледидар және компьютер арқылы өте көп контент пайдаланады — тұтынушылар іздеу жүйелерін қолданады, әлеуметтік желілерге кіреді, геолокацияларды белгілейді, түрлі сайттарға кіреді, фотосуреттерді, бейнесуреттерді және мәтіндерді орналастырады. Бұның барлығы — пайдалы ақпарат алу үшін және бизнес стратегиясын құру үшін пайдалануға болатын цифрлы деректер. Оның барлығын Data Science (дата сайенс) атты деректер туралы ғылым зерттейді.

Data Science-тың мәні

Data Science-тың негізгі мақсаты — цифрлы деректер арасында ортақ байланыс іздеу, интернет пайдаланушыларының іс-әрекеттеріндегі заңдылықтарды анықтау және сол мәліметтерден пайдалы мағлұмат алу. Бұл ғылымның көмегімен адамдардың нені ұнататындарын айқындап, бизнесті соған сәйкес үйлестіруге болады. Ондай деректер іздеу сұратымдарынан, онлайн-дүкендерден сатып алынған заттардан, қоңыраулардан, саяхаттардан, жеткізу қызметтеріне берілген тапсырыстардан, яғни, адамның интернетте жасаған барлық әрекеттерінен жинақталады.

Data Science-та математика, информатика, статистика, бағдарламалау және бизнес-аналитика салалары қиыстырылады. Бұл ғылымда қолданылатын құралдар мынадай:

• Үлкен деректер (Big Data) — бұл түрлі дереккөздерден түсіп отыратын шексіз деректер. Мысалы, қаржы ұйымдарында жиналған деректер кредит беру кезінде төлем қабілеттігі төмен клиенттерді анықтауға көмектеседі.
• Жасанды интеллект (Artificial Intelligence) — бұл адамның қатысуысыз күрделі цифрлы міндеттерді орындай алатын технология. Мысалы, Chat GPT чат-боты адамдардың тапсырыстарын түсініп, тиісті жауаптарды таба алады.
• Машина оқытуы — бұл жасанды интеллекттің өзін-өзі оқыту және жетілдіру қабілеті. Мысалы, ЖИ адамдардың қараған ақпараттарын талдап, оның негізінде ұқсас ұсыныстар мен жарнамаларды көрсете алады.
• Деректерді интеллектуалды талдау (Data Mining) — бұл деректердегі жасырын немесе бұрын білмеген заңдылықтарды іздеу тәсілі. Мысалы, тұтынушы себетін талдау арқылы тауарларды супермаркет сөрелеріне тиімді орналастыруға болады.
• Терең оқыту (Deep Learning) — бұл жасанды интеллекттің адам санасына еліктеу қабілеті, мұнда ЖИ көп деңгейлі нейрон жүйелерінің көмегімен деректерді тез әрі дәл анықтай алады. Бұл арқылы, мысалы, адам көмегісіз жүретін көліктер жолдағы кедергілерді «көріп», жол белгілерін «тани» алады.

Бұл құралдардың біреуі де адамды толықтай ауыстыра алмайды. Ал деректерді зерттейтін мамандар, яғни дата сайентистер болса, осы құралдардың көмегімен бизнестің даму қарқынын және нарықта туындайтын жағдайларды болжап, маркетинг стратегияларын құрастыра алады.

Data Science-тың бизнеске тиімділігі

Data Science-тың көмегімен жұмысты жылдамдатып, қолмен жасайтын жұмысты азайтуға болады. Мысалы, қазір клиенттерді сауалнамадан өткізіп, олардан пікір алуға уақыт өткізбей-ақ, олардың өнімге байланысты іс-қимылдарынан оларға не ұнайтынын, нені ұсынуға болатынын, акция өткізген қашан тиімді болатынын, клиенттер интернет-дүкенді пайдаланғанда қай кезде төлеуден бас тартатынын, жарнаманың қай түрі оларға жағатынын білуге болады.

Деректермен жұмыс істеу арқылы мынадай мәселелерді жылдам шешуге болады:

• Болжау — адамдардың интернеттегі әрекеттері туралы үлкен деректер негізінде олардың болашақтағы іс-қимылдарын болжауға болады. Мысалы, сауда саласында жаңа тауардың қалай сатылатынын, ал денсаулық сақтау саласында адамдардың сырқаттарға ұшырау бейімін болжауға болады.
• Ұсыныстар — тұтынушылардың жасаған таңдаулары мен ұнатқан заттары туралы ақпарат оларды қызықтыра алатын тауарлар мен қызметтерді ұсынуға мүмкіндік береді. Мысалы, әуелде сатып алған тауарларға ұқсас немесе ондай тауарларға ілесіп жүретін тауарларды көрсетуге болады.
• Баға белгілеу — нарықтағы бағалардың өзгеру жылдамдығы және орташа чек туралы ақпаратты пайдаланып, сатып алушыларға да қол жетерлі, сатушыға да шығынсыз бағаларды орнатуға болады.
• Қателерді іздеу — жазып алынған деректерді зерттеп, кеткен қателерді және олардың ортақ себеп-салдарын тауып, болашақта алдын алуға да болады, мысалы, өндіріс құрылғыларында туындаған ақаулардың себептерін немесе үлкен есептерде кеткен қателерді дереу анықтауға болады.
• Виртуалды көмекшілерді пайдалану — чат-боттар операторлардың сөйлескендерін талдап, клиенттердің сұрақтарына жауап береді, осылайша жұмыскерлердің уақыттары мен ресурстарын үнемдейді.

Data Science ғылымы тек сату, жарнама және IT салалары үшін ғана емес, денсаулық сақтау, логистика, қаржы, өндіріс, мемлекеттік басқару, жылжымайтын мүлік, сақтандыру салаларына да тиімді болады. Егер сіз жұмысты автоматтандырып, жаңа технологиялар енгізетін болсаңыз, онда бизнестің өсуін жеделдетіп, табысыңызды арттырып, бәсекелестерден озып кетуіңізге де болады.