Ekspertai prognozuoja, jog 2024-aisiais turima informacija dar patrigubės, todėl šį srautą apdoroti be dirbtinio intelekto bei robotizuotų sistemų jau neįmanoma. Duomenų analitikai yra vieni tų, kurie geba prižiūrėti ir valdyti automatizuotus sprendimus, kartu analizuodami skaičius bei pateikdami išvadas, kuriomis remiasi tiek verslo, tiek valstybinio sektoriaus veiklos strategijos.
59 zetabaitai, kurių vienas prilygsta milijardui terabaitų – toks, rinkos tyrimų bendrovės Statista.com skaičiavimu, sukurtų, fiksuojamų, kopijuojamų ir naudojamų duomenų kiekis šiuo metu yra pasaulyje, rašoma pranešime.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Ekspertai prognozuoja, jog 2024-aisiais turima informacija dar patrigubės, todėl šį srautą apdoroti be dirbtinio intelekto bei robotizuotų sistemų jau neįmanoma. Duomenų analitikai yra vieni tų, kurie geba prižiūrėti ir valdyti automatizuotus sprendimus, kartu analizuodami skaičius bei pateikdami išvadas, kuriomis remiasi tiek verslo, tiek valstybinio sektoriaus veiklos strategijos.
Todėl ši profesija dabar vadinama viena perspektyviausių, šiandien tampanti nepakeičiama: ji ne tik sprendžia globalius iššūkius, bet ir nuspėja, kokiame pasaulyje gyvensime.
Analizuodami dabartį, mato ateitį
Kaip pasakoja „Danske Bank“ duomenų analitikas Aleksandras Firmovas, kintant informacijos kiekiui bei jos apdorojimo galimybėms, kartu vystėsi ir duomenų analitiko profesija. Ši evoliucija nebūtų galima ir be technologinės raidos, nes tik žmogiškaisiais ištekliais valdyti pasaulyje esantį duomenų kiekį tiesiog neįmanoma. Todėl šiandien duomenų analitikas, pasitelkdamas technologijas, dirba su milžinišku informacijos srautu: jį sistemina, grupuoja, skirsto gebėdamas daryti naudingas išvadas, kuriomis remiasi tiek verslas, tiek valstybinis sektorius.
„Šios veiklos rezultatą galima pastebėti banke atliekant kasdienes operacijas. Prireikus greitos paskolos ar didesnio kreditinės kortelės limito, automatizuota sistema per kelias minutes ar sekundes pateikia atsakymą. Ji įvertina mokumo istoriją: nebereikia vykti į banko skyrių, pildyti prašymą ir ilgai laukti sprendimo. Tačiau šis funkcionalumas – tik nedidelis duomenų analizavimo veiklos pavyzdys. Mes dirbame su skirtingais informacijos šaltiniais, juos sujungiame, analizuojame, darome išvadas ir prognozes. Tai specialistas, kuris, žinodamas dabartį, bando nuspėti ateitį“, – apie profesinę specifiką kalba „Danske Bank“ ekspertas.
Šios specialybės veikla susijusi tiek su darbu naudojant jau sukurtas IT sistemas, tiek savarankiškai programuojant įrankius duomenų analizei. Duomenų analitikus ruošiančios programavimo mokyklos „Vilnius Coding School“ vadovės Julijos Rimšelės teigimu, tokie darbuotojai organizacijose yra tiesiog nepakeičiami. Vadovaujantis parengtomis išvadomis, priimami ateities sprendimai, o remiantis teikiama informacija, sudaromi tiek trumpalaikiai, tiek ir ilgalaikiai strateginiai tikslai bei veiksmai jiems pasiekti.
„Tai darbas su skaičiais, kuriam būtinas visapusiškumas. Analitinis mąstymas, verslo analizė, mokėjimas pastebėti galimybes, pavojaus ženklus ir gebėjimas tai pristatyti komandai, vadovams. Todėl duomenų analitikai privalo būti aštraus proto, greitos reakcijos, išmanyti įvairiausius procesus, argumentuotai pateikti informaciją. Be šių savybių gali kilti nemažai iššūkių, – pastebi J. Rimšelė.
Paklausa auga ir neišnyks
Tinkamų asmeninių savybių stygius yra ne vienintelis iššūkis, galintis lydėti duomenų analitiko kasdienybę. Pasak A. Firmovo, neretai susiduriama ir su informacijos stoka arba jos kokybės trūkumu, o tai užkerta kelią tiksliems spėjimams atlikti. Todėl duomenų analitikas privalo ne tik juos tvarkyti, bet ir modeliuoti – šiam procesui prireikia praktinės patirties, tinkamo išsilavinimo, gebėjimo įvertinti galimas rizikas bei darbą atlikti tiksliai, be klaidų.
„Taip kyla klausimas, ar specialistas pajėgus viską suvaldyti savarankiškai? Technologinis progresas lemia, kad duomenų analitiką vis dažniau pavaduoja dirbtinis intelektas ir robotizuotos sistemos. Atrandami nauji metodai, leidžiantys automatiškai rašyti kodą, inovatyvūs sprendimai, didesni ir greitesni procesoriai, duomenų bazės, naudojamos save mokančios sistemos (angl. machine learning). Taip greitėjant procesams, kyla ir reikalavimai. Aplinka sparčiai vystosi, todėl privalome neatsilikti“, – darbo ypatumus įvardija specialistas.
Tačiau A. Firmovas įsitikinęs – automatizuoti sprendimai duomenų analitikų nepakeis, kadangi tik pastarieji gali valdyti ir prižiūrėti informacijos apdorojimo technologijas: „Kvalifikuoti specialistai rūpinasi, jog šios sistemos veiktų sklandžiai ir teisingai. IT darbas, procesų optimizavimas, visas infrastruktūros valdymas yra duomenų analitikų atsakomybė“.
Vizija, paremta skaičiais
Duomenų analitikų poreikis auga ne tik dėl gebėjimo valdyti didėjantį globalios informacijos kiekį. Šių specialistų rankose – ir pasaulinių iššūkių sprendimas. Analizuodami teisingai sukauptus ir apdorotus duomenis, jie geba daryti išvadas apie įvairiausius procesus, kurie tik gali būti pamatuoti skaičiais.
„Tinkamas iššūkio įvardinimas ar tiesiog nauja idėjos hipotezė leidžia atlikti susistemintas išvadas apie, pavyzdžiui, klimato kaitos pokyčius. Kartu išsiaiškinti, kas laukia ateityje, kokie tikslingiausi sprendimo būdai“, – sako J. Rimšelė.
Tuo metu „Danske Bank“ atstovas atkreipia dėmesį, kad šiandien technologinė pažanga bei galimybė sutelkti vis daugiau duomenų vienoje vietoje ir juos analizuoti leidžia pasiekti vis tikslesnių išvadų. A. Firmovo nuomone, pastaruoju metu duomenų analitikos svarbą ypatingai išryškino pasaulinės pandemijos aplinkybės. Pavyzdžiui, „Danske Bank“ specialistų paskelbtas tyrimas analizavo, kokias pasekmes ekonomikai sukėlė skirtinga karantino laikymosi strategija.
„Buvo tirta situacija Skandinavijos šalyse – Danijoje ir Švedijoje. Keltas klausimas, ar pasiteisina ekonomikos gelbėjimas šalies gyventojų sveikatos sąskaita. Švedijoje karantino apribojimai buvo gerokai švelnesni nei Danijoje. Visgi tyrimas atskleidė, jog nors šalies ekonomika buvo panašios būklės kaip ir Danijos, tačiau pastarojoje šalyje pandemijos metu buvo mažiau aukų nei Švedijoje. Šiuo atveju duomenų analitikai geba įvertinti, koks yra valstybinio sprendimo poveikis, ar jis – optimalus, o išvados leidžia kurti tolimesnes strategijas ir planuoti veiksmus“, – apibendrina A. Firmovas.
