Վերջերս Ամստերդամում տեղի ունեցավ  Chief Data & Analytics Officers Europe համաժողովը, որը միավորում է տվյալագիտության և արհեստական բանականության  ոլորտի պրոֆեսիոնալներին, այդ թվում տվյալագետ, սոցիոլոգ Քրիստինե Ավագյանի, ում հետ զրուցել ենք տվյալների կառավարման և վերլուծության կարևորության մասին, ինչպես նաև առաջին ձեռքից մանրամասներ ստացել համաժողովի արդյունքներից։

-Ինչո՞վ է առհասարակ կարևոր տվյալների վերլուծությունը, ի՞նչ է այն տալիս ընկերություններին։

-Վերջին շրջանում տվյալները որպես կորպորատիվ ակտիվ (corporate asset) դիտարկվելու միտում ունեն, որը կարող է օգտագործվել ավելի տեղեկացված բիզնես-որոշումներ կայացնելու, մարքեթինգային արշավները բարելավելու, բիզնեսի օպտիմիզացման և ծախսերը նվազեցնելու համար: Գլխավոր նպատակն է ավելացնել եկամուտներն ու շահույթը: Մի շարք աշխարհահռչակ ընկերություններ, ինչպիսիք են՝ Amazon-ը, Facebook-ը, Google-ը, Netflix-ը, վաղուց են հասկացել, որ մշակութային առումով տվյալներին` որպես ռազմավարական ակտիվ վերաբերվելն անհրաժեշտություն է։

-Կպատմե՞ք վերջերս տեղի ունեցած Chief Data & Analytics Officers Europe (CDAO Europe) համաժողովի մասին․ ի՞նչ նպատակ ունի, և ինպիսի՞ հարցեր են քննարկվել դրա ընթացքում։

 – Ի՞նչ է սպասվում 2023-ին տվյալների և անալիտիկայի ոլորտում, ինչպե՞ս օգտագործել տվյալները խելացի բիզնես-որոշումներ կայացնելու համար, ինչպե՞ս ավելի մեծ արժեք ստանալ տվյալներից․ այս և այլ հարցեր են քննարկվել Corinium Global Intelligence-ի կողմից կազմակերպված Chief Data & Analytics Officers Europe համաժողովի ժամանակ։  Նշեմ, որ CDAO Europe-ը, որն այս տարի անցկացվեց Ամստերդամում,  ամենաառաջնակարգ, միջոլորտային համաժողովն է։ Այն հնարավորություն է տալիս հասանելիություն ունենալ Եվրոպայի ամենաազդեցիկ տվյալների և վերլուծական ղեկավարների ցանցին: Իսկ Corinium-ն աշխարհահռչակ ընկերություն է, որն աշխատում է ավելի քան 6000 կազմակերպության հետ 52 երկրում։ Այն տվյալագիտության և արհեստական բանականության  ոլորտի պրոֆեսիոնալների աշխարհի ամենամեծ մասնագիտական համայնքն է։

– Ի՞նչ միջոցառումներ են տեղի ունեցել համաժողովի ընթացքում, ովքե՞ր էին ներգրավված։

 -Համաժողովի ընթացքում անցկացվեցին պանելային քննարկումներ, որտեղ որպես խոսնակներ ներգրավված էին աշխարհահռչակ ընկերությունների C-level տվյալների ղեկավարներ։  Քննարկումներին մասնակցում էին տվյալների առաջատար մասնագետներ (Chief Data Officers)՝ ոլորտի լավագույն բրենդներից, ինչպիսիք են՝ Shell-ը, Fivetran-ը, Carrefour-ը, Penguin Random House UK-ը, YouGov-ը, Adecco Group Spain-ը, Novomatic-ը, Vodafone-ը, ABN Amro-ն։ Վերջիններս, դեպքերի ուսումնասիրությունների միջոցով, օգնեցին գործնականում պատկերացում կազմել,  թե  ինչպես է պետք օգտագործել առաջադեմ վերլուծական տեխնոլոգիաները հաճախորդների/օգտատերերի մասին լիարժեք պատկերացում (360-degree view) ստանալու համար, ինչպես չափել տվյալների և վերլուծության տրանսֆորմացիայի առավելությունները, բարձրացնել ներգրավվածությունը և ներդրումները տվյալների կառավարման մեջ, հաջողությամբ ընդլայնել AI-ը՝ կազմակերպության արժեքը բարձրացնելու համար և այլն։

-Կարո՞ղ եք մի քանի կետով առանձնացնել այն հիմնական եզրահանգումները, որոնք առանձնացրիք համաժողովից հետո։

-Հիմնական եզրահանգումները հետևյալն են՝

• Տվյալահեն որոշումների կայացումը կազմակերպությունների համար այսուհետև պարտադիր պայման է։ Կարևոր է, որ տվյալահեն լինի նաև ընկերության մշակույթը․ տվյալագետները, որքան էլ լավ աշխատեն, չեն կարող արդյունք ունենալ, քանի դեռ կազմակերպությունը դրան պատրաստ չէ։ Տվյալների մասնագետներն էլ իրենց հերթին պետք է համառ լինեն ու տարածեն այս մոտեցումն ամբողջ ընկերությունով։
• Տվյալները ակտիվ են (asset), և դրանց պետք է վերաբերվել որպես ակտիվի։ Ամեն օր մարդիկ մեծ ծավալի տվյալներ են ստեղծում, սակայն շատ ընկերություններ դեռ չեն հասկացել դրանց արժեքը։ Մեծ ծավալի տվյալներն իրենց հետ բերում են շատ խնդիրներ, բայց մյուս կողմից դրանք ավելի մեծ արդյունքներ ստանալու հնարավորություն են տալիս։
• Տվյալների տված հնարավորություններից լավագույնս օգտվելու համար անհրաժեշտ է ճանաչել բիզնեսը, այսինքն՝ առավելագույնս ուսումնասիրել բոլոր առանձնահատկությունները, սահմանել համապատասխան չափորոշիչների մեխանիզմներ՝ անհրաժեշտ տվյալների կուտակման և վերլուծության համար։

– Ի՞նչ արդյունք է տալիս օգտատերերի վարքագծի ուսումնասիրությունը, և ո՞րն է տվյալագիտության դերը այստեղ։

 -Ես երևի հարցին պատասխանեմ կոնկրետ օրինակով։ Netflix-ը ստեղծել է բիզնես մոդել, որի որոշումների կայացման հիմքում հենց օգտատերերն են։ Օրինակ՝ նրանք պարզել են, որ միջինում օգտատերը 60-90 վայրկյան է անցկացնում՝ հասկանալու, թե ինչ է ցանկանում դիտել։

Արհեստական բանականությամբ աշխատող ալգորիթմը օգտատիրոջ դիտումների և որոնման պատմության, ժողովրդագրության և նախասիրությունների հիման վրա կանխատեսումներ է անում, որով էլ մշակվում է անհատական բովանդակություն։ Այս մեթոդով ընկերությունը կարողացել է արդեն 220մլն օգտատեր գրավել։

Այլ կերպ ասած՝ մի զարմացեք, երբ Netflix-ը ձեզ առաջարկում է այն, ինչ կուզեիք դիտել։  Հենց սա է Netflix-ի հաջողության գաղտնիքը։

-Է՞լ ինչ խնդիրներ կարող են լուծել տվյալագիտությունն ու առհասարակ տվյալահեն որոշումները։

-Տվյալահեն որոշումների կայացումը կարելի է  կիրառել նաև ընկերության ներսում տարբեր տեսակի կորպորատիվ խնդիրների լուծման համար։ Օրինակ՝ Google-ը մեծ ուշադրություն է դարձնում մարդկային ռեսուրսների տվյալների վերլուծությանը: Իր հայտնի վերլուծական նախաձեռնություններից մեկի՝ Project Oxygen-ի շրջանակներում, Google-ը հավաքել էր ավելի քան 10,000 կատարողականի գնահատման տվյալներ և համեմատել դրանք հասկանալու՝ ինչն է ղեկավարներին ավելի լավը դարձնում: Այս հետազոտության արդյունքում դուրս բերվեցին վարքագծի ընդհանրություններ, որոնք տարածված են ամենաբարձր արդյունավետությունն ապահովող ղեկավարների շրջանում, և դրանք ներառեցին ղեկավարների վերապատրաստման ծրագրերում՝ զարգացնելու այդ հատկանիշները մյուսների մոտ: Օրինակ՝ լավ ղեկավարները  հետաքրքրված են թիմի անդամների հաջողությամբ և անձնական բարեկեցությամբ, լավ հաղորդակիցներ են,  լսում են թիմին, օգնում աշխատակիցներին կարիերայի զարգացման հարցում և այլն։

-Զարգացման ի՞նչ միտում և հնարավորություններ ունի տվյալագիտությունը Հայաստանում։

-Տվյալների կառավարման, տվյալների գիտության և արհեստական բանականության ոլորտը մեծ տեմպերով զարգանալու միտում ունի նաև Հայաստանում։

Դեռ մի քանի տարի առաջ IT ընկերությունները, որոնք հասկացել էին նման մասնագետների անհրաժեշտությունը, իրենք էին պատրաստում տվյալագետներ։ Այժմ արդեն համալսարաններում կան կրթական ծրագրեր, և ողջունելի է, որ շուկայում կլինեն ոլորտի պահանջներին և միջազգային  արդիական չափորոշիչներին համապատասխան տվյալագետներ։  Հաճախակի են դարձել նաև ոլորտային հանդիպում-քննարկումները, թեմատիկ միջոցառումները հենց Երևանում։ Թեև ներքին մշակույթի առումով շատ անելիքներ ունենք, որպեսզի կազմակերպություններն իրապես գնահատեն և կարևորեն տվյալների արժեքը՝ որպես ակտիվ, թեև միտումներն, այնուամենայնիվ, հուսադրող են։