Pasaulinės rinkos tyrimų bendrovės „Gartner“ atliktas tyrimas parodė, kad COVID-19 pandemijos laikotarpiu net penktadaliu išaugo įmonių poreikis kaupti ir vertinti darbuotojų atliekamo kasdienio darbo našumo duomenis, o elektroninę prekybą vykdančios įmonės per kelis mėnesius sukaupė net 43 proc. daugiau duomenų apie savo esamus klientus.
Nyderlandų informacinių technologijų ir internetinės rinkodaros bendrovės „Macaw“ duomenų analitikas Mantas Čeponis teigia, kad pandemija labai paspartino technologijų, susijusių su duomenų kaupimu ir analizavimu, diegimą ir naudojimą kasdieniame darbe.
„Elektroninė prekyba buvo pagrindinė sritis, kuriai reikėjo labai greitai prisitaikyti prie pakitusios rinkos – žmonės būdami namie internetu pradėjo pirkti daug daugiau, bendrovės pradėjo kaupti daug daugiau duomenų apie savo klientus, ir verslams iškilo klausimas, ką su šiais duomenimis daryti, kad jie duotų naudą ir ateityje. Turbūt todėl šiuo metu duomenų analitikų ir apskritai duomenų mokslo („data science“) specialistų poreikis rinkoje yra stipriai išaugęs“, – teigia M. Čeponis.
Tačiau duomenų analitikas sako, kad nors daug kas jų darbą įsivaizduoja kaip nuobodų žiūrėjimą į lenteles, viskas yra kiek kitaip: „Daug metų buvo kalbama, kad mes sugebame panaudoti tik labai mažai sukaupiamų duomenų ir mūsų pagrindinis darbas yra „valyti“ duomenis. Šiandien viskas yra stipriai pasikeitę. Savo darbe naudojame dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi („machine learning“) ir panašias technologijas, kurios labai automatizuoja mūsų darbą.“
Anot specialisto, didelę svarbą visame darbe turi technologijos
„Duomenų analitika ir jų panaudojimas yra sudėtingas procesas, bet naudojant naujausias technologijas darbas gali tapti daug paprastesnis. „Macaw“ yra „Microsoft“ partneris, todėl dirbame su jų naujausiomis programomis. Toks darbas yra ir daug efektyvesnis, ir kartu kasdien išmokstame be galo daug naujų dalykų“, – sako M. Čeponis.
„Macaw“ atstovas pasakoja, kad vis daugiau bendrovių savo kasdienėje veikloje pradeda naudoti dirbtinį intelektą ir kitas technologijas, kurios leidžia detaliau ir paprasčiau surinkti visus duomenis apie esamus ir potencialius pirkėjus, tačiau, anot jo, čia negalima apsieiti be duomenų analitikų.
„Duomenų analitikų svarba kasdieniuose darbuose tapo dar didesnė. Įmonės ir organizacijos kaupia labai didelius kiekius informacijos, bet sugeba panaudoti vos kelis jos procentus.
„Kitas svarbus dalykas, kurį reikia suprasti, yra tai, kad duomenų inžinerija – ne tik duomenų vertinimas, bet kartu ir gebėjimas rinkti duomenis ir juos tinkamai analizuoti. Dirbtinis intelektas kasdieniame darbe mums padeda ne tik suprasti duomenis, kuriuos turime, bet kartu ir nuspėti vartotojų elgseną“, – sako M. Čeponis.
Darbas su tarptautinėmis įmonėmis
„Macaw“ specialistas teigia, kad ypač daug patirties jis įgyjo dirbdamas su kolegomis olandais ir vokiečiais.
„Darbas su didelėmis įmonėmis, kurios kaupia didelius kiekius duomenų yra neįkainojama patirtis, nes projektuose turime naudoti labai skirtingas technologijas, kurias Lietuvoje naudoja labai nedaug įmonių. Tai leidžia daug geriau suprasti ir verslo poreikius“, – sako M. Čeponis.
