Jie pirmieji 2020 m. įvardino Afganistaną kaip didžiausios rizikos šalį, nors akivaizdūs neramumai ten prasidėjo tik 2021 vasarą

Duomenų analitika apibūdinama kaip efektyviausias įrankis kurti pokyčiams. Pasitelkusios duomenis, valstybės tobulina medicinos paslaugų kokybę, tarptautinės organizacijos kovoja su klimato kaita, futurologai ir ekonomistai dėlioja ateities prognozes, verslas optimizuoja kainas ir priima svarbiausius strateginius sprendimus.

Duomenų analitikė Gabrielė Šalnaitė-Selevičienė, pasaulinės tarptautinių ir tarpvaliutinių pinigų perlaidų bei mokėjimų bendrovės „Western Union“ Teisinės atitikties rizikos biuro (angl. Compliance Risk Office) vadovė, pasakoja, kaip duomenys padeda iš anksto sužinoti, kokioje šalyje gali įvykti neramumai, ir kokios perspektyvos atsiveria pasirinkusiems šią specialybe.

Buvusi „Hewlett-Packard“ vadovė Carly Fiorina yra apibendrinusi: duomenų analitikos esmė – duomenis paversti informacija, o informaciją – įžvalgomis. Skaičiuojama, kad kasdien pasaulyje sukuriama 2.5 mln. terabaitų duomenų. Sunkiai suvokiamas skaičius rodo, jog 90% pasaulyje egzistuojančių duomenų buvo sukurti per pastaruosius dvejus metus ir kas du metus jų kiekis dvigubės.

Kas slypi po tokiu nuolat augančiu informacijos kiekiu? Gabrielė pasakoja, kad duomenų analitikos sritis – itin daugialypė, ir ką pasakys duomenys, priklauso nuo to, kam ketinama tas įžvalgas panaudoti. Vieni analitikai koncentruojasi į rinkodarą, kiti vertina rizikas, treti stebi praeities įvykius ir iš jų dėlioja įžvalgas verslo ar viešojo sektoriaus ateičiai, dar kiti kuria prognozes.

G. Šalnaitės-Selevičienė darbdavio didžiausią veiklos dalį sudaro pinigų perlaidos, kurias galima atlikti daugiau nei 500 tūkst. lokacijų ir jų per mėnesį atliekama apie 20 mln.

„Vien tai yra milžiniški duomenų kiekiai, o kur dar informacija apie mūsų klientus, partnerius, kurie teikia kompanijos paslaugas, tokius kaip Lietuvos paštas. Be to, mums svarbūs tarptautinių organizacijų atskleidžiami duomenys apie šalis, kuriose įmonė veikia. Visa tai mes analizuojame, stengiamės apibendrinti. Milžiniški duomenų kiekiai, kuriuos apdorojame, galų gale turi pavirsti vienu apčiuopiamu skaičiumi ar žodžiu, kuris suteiktų konkrečių ir vertingų įžvalgų. Kelionė nuo 20 mln. perlaidų per mėnesį iki vieno konkretaus dalyko tikrai įvairi ir įdomi “, – apie savo darbą pasakoja pašnekovė.

Kaip duomenys tampa verte

G. Šalnaitė atskleidė, kad viena svarbiausių jos skyriaus specialistų užduočių – įvertinti, su kokių finansinių nusikaltimų rizika kompanija susiduria, veikdama skirtingose pasaulio šalyse.

„Finansiniai nusikaltimai būna patys įvairiausi – pinigų plovimas, terorizmo finansavimas, sukčiavimas ir kiti. Jų tikimybė priklauso nuo šalies. Pavyzdžiui, mes esame sukūrę kompleksinį modelį, kuris pagal situaciją ir įmonės verslo specifiką kiekvienoje šalyje išreitinguoja valstybes pagal didžiausią riziką. Taip padedame aukščiausio lygio vadovams koncentruoti dėmesį ten, kur jo labiausiai reikia, ir priimti pamatuotus sprendimus“, – sukonkretina pašnekovė.

Ji pateikia pavyzdį, kaip pasitelkus šią metodiką 2020 m. sąrašo viršuje kaip didžiausios rizikos šalis atsidūrė Afganistanas, nors akivaizdūs neramumai šalyje prasidėjo tik 2021 vasarą.

„Pasinaudojusi gautais duomenimis ir prognozėmis, įmonė galėjo tinkamai pasiruošti ir iš anksto apgalvoti sprendimus, susijusius su verslo plėtojimu Afganistane. Tai puikus pavyzdys, kaip duomenų analitika, kartu pasitelkiant kokybinį situacijos vertinimą ir konteksto išmanymą, duoda apčiuopiamų rezultatų“, – kalba G. Šalnaitė-Selevičienė.

Kaip tampama duomenų analitiku

G. Šalnaitė-Selevičienė pasakoja, kad pati pirmiausia pasirinko studijuoti ekonomiką, tik vėliau ėmė gilinti žinias duomenų analitikos srityje. Ji prisimena, kad įmonės duomenų analitikos svarbą jautė ir prieš dešimtmetį, tačiau ji dar neturėjo tiek svarbos, kaip dabar.

„Pradėjusi studijuoti ekonomiką ISM universitete Vilniuje, nuo 2014 m. magistro studijas tęsiau Manheimo universitete Vokietijoje, kur labai daug dėmesio buvo skiriama tai ekonomikos pusei, kuri yra susijusi su matematika, ekonometrija ir analitika. Man labai patiko tai, kad duomenų analitika leidžia tyrimus ir atradimus grįsti faktais. Be to, po mokslų jau buvau dirbusi duomenų analitike, todėl susikoncentravau į šią sritį“, – pasakoja profesionalė.

Gabrielė atskleidžia, kad duomenų analitikos mokslams jokių papildomų investicijų neprireikė - jų reikia nebent tuomet, kai karjerą pradėję visai kitoje srityje žmonės nori persikvalifikuoti.

„Šiais laikais tikrai yra iš ko rinktis – egzistuoja ne viena analitikos, duomenų mokslo, didžiųjų duomenų studijų programa. Jeigu susiklostė taip, kad studijos buvo kitokio pobūdžio, visada galima pradėti nuo žemesnių pozicijų ir užaugti iki duomenų analitiko ar mokslininko. Papildomų investicijų gali prireikti panorus persikvalifikuoti – tada jau teks investuoti į kursus, programas. Taip pat galima jungtis prie tokių judėjimų, kaip „Women Go Tech“ mentorystės programa. Labai smagu matyti, kaip žmonės pasinaudoja tokiomis galimybėmis ir baigę programą pradeda karjerą duomenų analitikoje“, – kalba specialistė.

G. Šalnaitė-Selevičienė sako, kad į duomenų analitiką, kaip ir į jokią kitą sritį, neverta eiti tik dėl to, kad tai – populiaru. Vis dėlto, pasak pašnekovės, dabar būti duomenų analitiku – labai įdomus metas.

„Šioje srityje pokyčiai vyksta nuolat. Reikia būti imliam naujovėms ir pasiruošus greitai mokytis. Pavyzdžiui, dabar daug dėmesio skiriama dirbtiniam intelektui, jį bandoma kaip įmanoma labiau ištobulinti įvairiausiose srityse. Duomenų analitika – itin perspektyvi specialybė, kurioje vyksta intensyvūs pokyčiai. Jei su jumis kalbėtumėmės ne dabar, o po 5 metų, šnekėtume apie visai kitus dalykus“, – teigia G. Šalnaitė-Selevičienė.