მონაცემთა მეცნიერება არის მონაცემების შესწავლა ბიზნესისთვის მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მოსაპოვებლად. ეს არის მულტიდისციპლინარული მიდგომა, რომელიც დიდი რაოდენობით მონაცემების გასაანალიზებლად აერთიანებს პრინციპებსა და პრაქტიკებს მათემატიკის, სტატისტიკის, ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული ინჟინერიის სფეროებიდან. ეს ანალიზი ეხმარება მონაცემთა მეცნიერებს დასვან და უპასუხონ კითხვებს, როგორიცაა რა მოხდა, რატომ მოხდა, რა მოხდება და რა შეიძლება გაკეთდეს მიღებული შედეგებით.
თუ დაინტერესებული ხარ ამ საინტერესო და კომპლექსური სფეროთი, სწორ ადგილას მოხვედი, რადგან ამ ბლოგში სწორედ მონაცემთა მეცნიერების მნიშვნელობასა და გამოყენებაზე მოგიყვები.
მონაცემთა მეცნიერება მნიშვნელოვანია, რადგან ის აერთიანებს ინსტრუმენტებს, მეთოდებს და ტექნოლოგიას მონაცემებისგან რაღაც მნიშვნელოვანის, ღირებულის შესაქმნელად. თანამედროვე ორგანიზაციები დახუნძლულია მონაცემებით; არსებობს უამრავი მოწყობილობება, რომლებსაც შეუძლიათ ავტომატურად შეაგროვონ და შეინახონ ინფორმაცია. ონლაინ სისტემები და გადახდის პორტალები მოიპოვებენ უამრავ მონაცემს ელექტრონული გაყიდვების, მედიცინის, ფინანსებისა და ადამიანის ცხოვრების ყველა სხვა ასპექტის სფეროებში. ასე რომ, არსებობს უამრავი ხელმისაწვდომი მონაცემი ტექსტის, აუდიო, ვიდეო და ფოტო გამოსახულების სახით.
მიუხედავად იმისა, რომ ტერმინი მონაცემთა მეცნიერება ახალი არ არის, მისი მნიშვნელობა დროთა განმავლობაში შეიცვალა. სიტყვა პირველად გაჩნდა 60-იან წლებში, როგორც სტატისტიკის ალტერნატიული სახელი. 90-იანი წლების ბოლოს კომპიუტერული მეცნიერების პროფესიონალებმა ამ ტერმინის ფორმალიზება მოახდინეს. მონაცემთა მეცნიერების შემოთავაზებული განმარტება მას განიხილავდა როგორც ცალკეულ სფეროს, სამი თანმდევი ასპექტით: მონაცემთა დიზაინი, შეგროვება და ანალიზი. კიდევ ათწლეული დასჭირდა იმას, რომ ტერმინი გამოყენებული ყოფილიყო აკადემიის გარეთ.
ხელოვნურმა ინტელექტმა და მანქანათმცოდნეობის ინოვაციებმა მონაცემთა დამუშავება უფრო სწრაფი და ეფექტური გახადა. ინდუსტრიის მოთხოვნამ შექმნა კურსების, ხარისხებისა და სამუშაო პოზიციების ეკოსისტემა მონაცემთა მეცნიერების სფეროში, მონაცემების ზრდასთან ერთად იზრდება მათი დამუშავების საჭიროებასაც, ამიტომაც მონაცემთა მეცნიერება აჩვენებს ძლიერ პროგნოზირებულ ზრდას მომავალი ათწლეულების განმავლობაში.
მონაცემთა მეცნიერება გამოიყენება მონაცემთა შესასწავლად ოთხი ძირითადი გზით:
აღწერითი ანალიზი იკვლევს მონაცემებს იმის გასაგებად, თუ რა მოხდა ან რა ხდება მონაცემთა გარემოში. მას ახასიათებს მონაცემთა ვიზუალიზაცია, როგორიცაა წრიული დიაგრამები, სვეტოვანი დიაგრამები, ხაზოვანი გრაფიკები, ცხრილები ან გენერირებული ნარატივები. მაგალითად, ფრენის დაჯავშნის სერვისმა შეიძლება ჩაიწეროს ისეთი მონაცემები, როგორიცაა ყოველდღიურად დაჯავშნილი ბილეთების რაოდენობა. აღწერითი ანალიზი გამოავლენს დაჯავშნის პიკებს, ჯავშნის შემცირებას და ამ სერვისითვის მაღალეფექტურ თვეებს.
დიაგნოსტიკური ანალიზი არის მონაცემთა დეტალური გამოკვლევა იმის გასაგებად, თუ რატომ მოხდა რაღაც. იგი ხასიათდება ისეთი ტექნიკით, როგორიცაა საბურღი, მონაცემთა აღმოჩენა, მონაცემთა მოპოვება და კორელაციები. მონაცემთა მრავალრიცხოვანი ოპერაციები და ტრანსფორმაციები შეიძლება შესრულდეს უკვე არსებულ მონაცემთა ნაკრებზე, რათა აღმოჩენილი იქნას უნიკალური ნიმუშები თითოეულ ამ ტექნიკაში. მაგალითად, ფრენის სერვისი შეიძლება ჩაუღრმავდეს განსაკუთრებით მაღალი აქტივობების თვეს, რათა უკეთ გაიგოს დაჯავშნის პიკის მიზეზი. ამან შეიძლება გამოიწვიოს აღმოჩენა, რომ ბევრი მომხმარებელი სტუმრობს კონკრეტულ ქალაქს ყოველთვიურ სპორტულ ღონისძიებაზე დასასწრებად.
პროგნოზირებადი ანალიზი იყენებს ისტორიულ მონაცემებს, რათა გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები მონაცემთა შაბლონების შესახებ, რომლებიც შეიძლება მომავალში მოხდეს. მას ახასიათებს ისეთი ტექნიკები, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა, პროგნოზირება, შაბლონების შედარება და პროგნოზირებადი მოდელირება. თითოეულ ამ ტექნიკაში კომპიუტერები არიან გაწვრთნილნი, რათა შეცვალონ მიზეზობრიობის კავშირები მონაცემებში. მაგალითად, ფრენის სერვისის ჯგუფმა შეიძლება მონაცემთა მეცნიერება გამოიყენოს მომავალი წლისთვის ფრენების დაჯავშნის სქემის პროგნოზირებისთვის. კომპიუტერულმა პროგრამამ ან ალგორითმმა შეიძლება გადახედოს წარსულ მონაცემებს და იწინასწარმეტყველოს ჯავშნის პიკები კონკრეტული მიმართულებით მაისის თვეში. მათი მომხმარებლის სამომავლო მოგზაურობის მოთხოვნილებების მოლოდინში, კომპანიას შეუძლია თებერვლიდან დაიწყოს მიზნობრივი რეკლამა ამ ქალაქებისთვის.
რეცეპტურ ანალიზს პროგნოზირებული მონაცემები შემდეგ დონეზე აყავს. ის არა მხოლოდ პროგნოზირებს რა შეიძლება მოხდეს, არამედ გვთავაზობს ოპტიმალურ პასუხს ამ შედეგზე. მას შეუძლია გააანალიზოს სხვადასხვა არჩევანის პოტენციური შედეგები და რეკომენდაცია გაუწიოს მოქმედების საუკეთესო გზას. იგი იყენებს გრაფიკის ანალიზს, სიმულაციას, კომპლექსურ მოვლენათა დამუშავებას, ნეირონულ ქსელებს და სარეკომენდაციო ძრავებს მანქანური სწავლებიდან.
ფრენის დაჯავშნის მაგალითს რომ დავუბრუნდეთ, რეცეპტურ ანალიზს შეუძლია შეხედოს წარსულში შექმნილ მარკეტინგულ კამპანიებს, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს მომავალი ჯავშნის პიკები. მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია სხვადასხვა მარკეტინგულ არხებზე დაგეგმოს დაჯავშნის შედეგები, სხვადასხვა დონის მარკეტინგული ხარჯებისთვის. ეს მონაცემთა პროგნოზები ფრენის დაჯავშნის კომპანიას უფრო მეტ თავდაჯერებულობას შესძენს თავიანთ სამომავლო მარკეტინგულ გადაწყვეტილებებში.
მონაცემთა მეცნიერება რევოლუციას ახდენს კომპანიების ფუნქციონირებაში. ბევრ ბიზნესს, განურჩევლად ზომისა, სჭირდება მონაცემთა მეცნიერების მძლავრი სტრატეგია ზრდისა და კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლად. ძირითადი სარგებელი კი მოიცავს:
მონაცემთა მეცნიერება ბიზნესს საშუალებას აძლევს აღმოაჩინოს ახალი შაბლონები და ურთიერთობები, რომლებსაც აქვთ ორგანიზაციის გარდაქმნის პოტენციალი. მას შეუძლია გამოავლინოს რესურსების მენეჯმენტში დაბალფასიანი ცვლილებები, მოგების მარჟაზე მაქსიმალური ზემოქმედებისთვის. მაგალითად, ელექტრონული კომერციის კომპანია იყენებს მონაცემთა მეცნიერებას, რათა აღმოაჩინოს, რომ სამუშაო საათების შემდეგ ძალიან ბევრი მოთხოვნა თავსდება შესყიდვასთან დაკავშირებით. გამოკვლევებმა კი აჩვენა, რომ უფრო მეტი შანსია მომხმარებლებმა რამე შეიძინონ, თუ ისინი მაშინვე მიიღებენ პასუხს, ნაცვლად იმისა, რომ მომდევნო სამუშაო დღეს უპასუხონ. ასე რომ, მომხმარებელთა 24/7 სერვისის განხორციელებით, ბიზნესი 30%-ით ზრდის თავის შემოსავალს.
მონაცემთა მეცნიერებას შეუძლია გამოავლინოს ხარვეზები და პრობლემები, რომლებიც სხვაგვარად შეუმჩნეველი დარჩებოდა. შესყიდვის გადაწყვეტილებების, მომხმარებელთა გამოხმაურებისა და ბიზნეს პროცესების შესახებ უფრო დიდმა ცოდნამ შეიძლება გამოიწვიოს ინოვაციები შიდა ოპერაციებსა და გარე გადაწყვეტილებებში. მაგალითად, მონაცემთა მეცნიერება გამოიყენება ონლაინ გადახდებისთვის პრობლემის მოსაგვარებლად, რათა სოციალურ მედიაში კომპანიის შესახებ მომხმარებელთა კომენტარები შეაგროვოს და გააანალიზოს. ანალიზი ცხადყოფს, რომ მომხმარებლებს შენაძენის განხორციელების შემდეგ ხშირად ავიწყდებათ პაროლი და უკმაყოფილონი არიან პაროლის განახლების სისტემით. კომპანიას შეუძლია შეიმუშაოს უკეთესი გამოსავალი და დაინახოს მომხმარებელთა კმაყოფილების მნიშვნელოვანი ზრდა.
ბიზნესებისთვის, განსაკუთრებით მსხვილი საწარმოებისთვის, ძალიან რთულია რეალურ დროში რეაგირება მოახდინონ ცვალებად პირობებზე. ამან შეიძლება გამოიწვიოს მნიშვნელოვანი ზარალი ან შეფერხება ბიზნეს საქმიანობაში. მონაცემთა მეცნიერებას შეუძლია დაეხმაროს კომპანიებს ცვლილებების პროგნოზირებაში და სხვადასხვა გარემოებებზე ოპტიმალურად რეაგირებაში. მაგალითად, სატვირთო მანქანებზე დაფუძნებული გადამზიდი კომპანია იყენებს მონაცემთა მეცნიერებას, რათა შეამციროს მუშაობაზე გავლენა, იმ შემთხვევაში თუ სატვირთო მანქანა გაფუჭდება. ისინი ახდენენ მარშრუტების იდენტიფიცირებას და შაბლონების ცვლილებას, რაც ამცირებს შეკეთების დროს და მნიშვნელოვნად არ ცვლის სატვირთო მანქანების განრიგს. მათ ასევე შექმნეს საერთო სათადარიგო ნაწილების ინვენტარი, რათა სატვირთო მანქანები უფრო სწრაფად შეკეთდეს.
ასე რომ, როგორც მიხვდი მონაცემთა მეცნიერება მრავალფუნქციური და ძალიან საჭირო სფეროა ნებისმიერი ბიზნესის წარმატებისთვის. თუ დაინტერესებული ხარ ამ პროფესიით, არ გადადო, შემოგვიერთდი ქომსქულში!
