Duomenų analizės rinka klesti. Pasak IDC analitikų, 2021 m. įmonės išleido 215 mlrd. JAV dolerių duomenų analizavimui, ir tai yra milžiniška suma. Prognozuojama, kad iki 2030 m. duomenų mokslo sritis augs 31 %. Šiais metais jau ketvirtą kartą vyksianti „KTU Big Data School 2022“, skirta visiems, norintiems pagilinti ar atnaujinti savo žinias duomenų analitikos srityje.
Jau dabar dauguma įmonių informaciją vertina kaip kritinį įmonės turtą, o analizę – kaip esminę kompetenciją. Didieji duomenys, susiję su dirbtiniu intelektu, mašininiu mokymusi (angl. machine learning) ir kitomis technologijomis, skatina tai, ką vadiname ketvirtąja pramonės revoliucija.
Didžiųjų duomenų analizė yra viena iš galingiausių technologijų tendencijų ir keičia daugybę verslo procesų ir operacijų visame pasaulyje. Pasak „Gartner“ viceprezidento Peter Sondergard, „informacija yra XXI amžiaus kuras, o analitika – vidaus degimo variklis“.
Pasak „KTU Big Data School“ sumanytojos, Kauno technologijos universiteto Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (KTU MGMF) dekanės Bronės Narkevičienės, vis daugiau įmonių atkreipia dėmesį į didžiųjų duomenų analizės svarbą.
„Šiais laikais organizacijos duomenų analizę laiko pagrindiniu verslo varikliu, padedančiu priimti protingus sprendimus, ir pagrindiniu elementu bet kokio naujo projekto pradžioje. Didžiųjų duomenų aplinka nuolat tobulėja ir veržiasi į priekį, todėl mes norime padėti analitikams, verslo atstovams neatsilikti nuo naujausių didžiųjų duomenų tendencijų ir pakviesti juos dalyvauti trijų dienų mokymuose, kuriuos ves patyrę lektoriai iš Didžiosios Britanijos ir Ispanijos universitetų,“ – teigia dekanė.
Niekam ne paslaptis, kad didieji duomenys jau seniai suteikia verslo organizacijoms ir duomenų analizės suinteresuotosioms šalims savo esminį požiūrį į veiklos vystymą ir kokybišką paslaugų teikimą.
Jie paprastai analizuojami ir apdorojami naujausiomis technologijomis, tokiomis kaip dirbtinis intelektas, mašininis mokymas ir kt. Apdorojant sukauptus duomenis šiomis technologijomis jau naudojasi sveikatos priežiūros, el. prekybos, bankininkystės ir finansinių technologijų, viešosios infrastruktūros, saugumo, gamybos sektoriai ir kt., nes didieji duomenys yra atsakymas į daugelį klausimų ir iššūkių, su kuriais susiduria šiandienis verslas.
„KTU Big Data School“ mokymai tikrai labai vertingi ir naudingi net ir šios srities senbuviams, nes gyvenimas ir technologijos nestovi vietoje – kasdien mokslas pasiūlo kažką naujo, kas padeda efektyviau naudoti turimus resursus ar optimizuoti veiklas.
Pasak KTU MGMF docento bei „KTU Big Data School“ vadovo dr. Tomo Iešmanto, analizė padeda įgyti konkurencinį pranašumą ir pasiekti savo tikslus, pvz., geresnes paslaugas, daugiau pardavimų, daugiau klientų, laimingesnių klientų ir pan. Verslo organizacijos šiems tikslams pasiekti naudoja kelis įrankius, o nuspėjamoji analizė yra įprasta šių įrankių savybė.
„Numatymo metodai naudoja istorinius įvykius ir šiuolaikinius duomenis, kad atskleistų paslėptas tendencijas ir pateiktų veiksmingų įžvalgų, tokių kaip: kiek klientų ketina palikti jūsų prekės ženklą per ateinančius 5 metus pagal dabartinį verslo metodą? Kiek produktų galite parduoti per ateinantį ketvirtį ir kokia yra galima rizika?“ – vardija docentas.
„Nuspėjamoji analizė siūlo realią ir duomenimis pagrįstą įvairių dalykų ateities prognozę. Dėl didelių duomenų, dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi ir kitų technologijų pažangos, nuspėjamoji analizė gali įgyti daugiau galios ir pasiūlyti labai svarbių įžvalgų jūsų verslui. Pasitelkę duomenų analizę, galėsite nuspėti klientų reakciją, mažėjimą, pirkimo elgesį ir atitinkamai optimizuoti savo prekės ženklo pasiūlymus, paslaugas ir prioritetus,“ – teigia T. Iešmantas.
Visi šie ir daugelis kitų klausimų bus nagrinėjama šių metų „KTU Big Data School“. Teorines ir praktines sesijas ves bei savo patirtimi dalinsis užsienio lektoriai, aktyviai vykdantys tyrimus didžiųjų duomenų analizės ir apdorojimo srityse – tai doc. dr. Christian Brownless (Pempeu Fabros universitetas, Ispanija), doc. dr. Hannes Mueller (Barselonos Ekonomikos mokykla, Ispanija) ir dr. Michael Fairbank (Ekekso universitetas, Jungtinė Karalystė).
Š. m. rugsėjo 28–30 dienomis vyksiančioje tarptautinėje mokykloje bus aptariamos didžiųjų duomenų ir mašininio mokymosi, rizikos prognozavimo ir giliojo mokymosi temos. Daugiau informacijos apie renginį: https://bigdataschool.ktu.edu/
Kviečiame pasinaudoti unikalia proga ir mokymų metu iš pirmų lūpų išgirsti apie didžiųjų duomenų apdorojimo naujųjų technologijų galimybes ir jų pritaikymą realioje erdvėje.
Registracija: https://bit.ly/3PGbg1Z
