Mokslas ir IT

2020.08.11 10:05

Pramonė 4.0 ir naujoji ekonomika: ką daryti su zetabaitais duomenų?

LRT.lt2020.08.11 10:05

Globali ekonomika keičiasi, nes atsiranda vis daugiau duomenų, kurie dabar yra tokie dinamiški ir įvairialypiai, kaip niekad iki šiol. Duomenis matematikas ir duomenų mokslininkas Clive Humby pavadino „naująja pasaulio nafta“. Epitetas skambus ir tiesiai į dešimtuką. Duomenų mokslininkai šiame kontekste – didelė vertybė ir būtinybė. Tiesa, pasaulis dabar gyvena didelių pokyčių kontekste: 4.0 pramonės revoliucija ir ją lydinčios inovacijos, globali visa apimanti skaitmenizacija, o duomenys čia vaidina vieną svarbiausių rolių.

Duomenų daug ir jų vis daugėja. Klausimas: ką ir, svarbiausia, kaip, su tais duomenimis daryti? „Pasaulis keičiasi milžiniškais tempais ir kiekvieną dieną kuriami vis tobulesni įrankiai didžiuliams duomenų kiekiams saugoti ir valdyti“, – pranešime žiniasklaidai teigia duomenų mokslininkas, Kauno technologijos universiteto Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (KTU MGMF) absolventas Artūras Katvickis.

Pikas dar nepasiektas

Kasdien sugeneruojamų duomenų kiekiai yra milžiniški. Nors tiksliai apskaičiuoti yra labai sunku, bet manoma, kad 2020 metais skaitmeninį pasaulį sudarys 44 zetabaitai duomenų, o 2025-aisiais kas 24 valandas visame pasaulyje bus sukuriama maždaug 463 egzabaitai, t. y. 1 bilijonas gigabaitų.

Pasaulio ekonomikos forumo duomenimis, 2020 metų pradžioje egzistavo 40 kartų daugiau baitų duomenų nei visatoje stebimų žvaigždžių, o tokie gigantai kaip „Google“, „Microsoft“ ar „Amazon“ saugo mažiausiai 1200 petabaitų – 1200 milijonų gigabaitų – klientų informacijos.

Tokius stulbinančius skaičius suvokti nėra paprasta ir lengva, bet jie tik didės. Pasitelkiant šiuos duomenis kasdien atsiranda vis naujų įrankių bei paslaugų, sukurtų remiantis duomenų mokslu.

„Šiandien turbūt retas kuris sugebėtų įvardinti kiekvieną atvejį, kuomet susiduria ar naudojasi duomenų mokslo, plačiąja prasme, pasiekimais kasdieniame gyvenime. Manau, duomenimis grindžiamos technologijos vis dar yra augimo stadijoje ir toli gražu nepasiekė savo piko“, – įsitikinęs A. Katvickis.

Svarbiausia žinoti, „kaip“

Pasak duomenų mokslininko, kad ir kiek duomenų būtų sukuriama, suvaldyti juos esame pajėgūs, bet kyla kur kas didesnių iššūkių: „suvaldyti, t. y. saugoti ir tvarkyti, esamus duomenų srautus žmonija yra pajėgi. Tačiau kur kas svarbesnis klausimas – kaip tuos duomenis „įdarbinti“, t. y. gauti iš jų naudos“.

Tinkamas duomenų rinkimas, sisteminimas ir analizavimas įmonėms ar viešojo sektoriaus įstaigoms gali atnešti labai daug naudos: nuo sprendimų priėmimo ir produktų, procesų ir paslaugų gerinimo – iki veiklos automatizavimo ir kaštų mažinimo.

Specialistas įsitikinęs, kad pirmas svarbus žingsnis apdorojant duomenis yra tikslus problemos suformulavimas: aiškiai apibrėžtas tikslas, numatyti galimi apribojimai ir priimtinos paklaidos. Kitas svarbus dalykas yra duomenų kokybė.

„Kuomet duomenys renkami neturint aiškaus plano, dažnai jie gaunami nepilni, „užtriukšminti“ arba net pametami reikšmingi ryšiai, kas vėliau stipriai apsunkina arba net padaro neįmanomą jų tolesnę analizę“, – apie duomenų valdymo iššūkius pasakoja A. Katvickis.

Nauja revoliucija – nauji ir iššūkiai

4-ajai pramonės revoliucijai įsibėgėjant, kasdien atsirandant vis daugiau duomenimis grįstų technologijų – o jų neabejotinai daugės ir bus vystomos dabartinės, – vis svarbesni darosi teisiniai, etiniai ir moraliniai aspektai. Pasak duomenų mokslininko, vis dažniau yra kalbama apie įvairius apribojimus ir reikalavimus kuriamiems įrankiams.

„Šie aspektai ypač aktualūs dirbtinio intelekto (DI) sistemoms ir neišvengiamai yra ir bus aptarinėjami artimiausioje ateityje“, – apie tendencijas duomenų mokslo srityje svarsto A. Katvickis.

Specialistas mano, kad teisinės bazės sureguliavimas gali trumpam pristabdyti duomenimis grįstų technologijų augimą, bet, bet kuriuo atveju, jos plėsis ir tobulės.

Dirbti gali ne bet kas

Šiuolaikinės bendrovės investuoja į duomenų mokslininkus, kurie sumaniai turimus duomenis „įdarbina“. Atsižvelgiant į pasaulines tendencijas, sunku būtų įsivaizduoti modernų verslą be duomenimis grįstų technologijų – DI, mašininio mokymo (MM) ar duomenų analizės, taip pat ir be duomenų specialistų. Tačiau jau kurį laiką ryškėja tendencija – jų trūksta visame pasaulyje. Verslai ieško gerų specialistų, bet kas yra geras duomenų specialistas?

A. Katvickis pabrėžia, kad geras duomenų specialistas turi pasižymėti plačiomis matematinėmis ir programavimo žiniomis, turėti išlavintą algoritminį mąstymą. Bet ne mažiau svarbios yra ir „minkštosios“ kompetencijos bei žmogaus būdo bruožai: komunikavimo įgūdžiai, gebėjimas pristatyti idėją ir paaiškinti sudėtingus dalykus paprastai, smalsumas – tiek plačiąja prasme, t. y. domėtis naujais įrankiais, technologijomis bei idėjomis, – tiek vykdant konkrečią užduotį. Labai svarbus noras (ir gebėjimas) nuolat mokytis, tobulėti bei įgyti naujų žinių.

„Reikia suprasti labai paprastą dalyką – pasaulis nestovi vietoje, o nuolat keičiasi, vystosi ir tobulėja. Ir, norint būti paklausiu darbo rinkoje, reikia nuolat mokytis. Tad žinias, kurias įgijau studijuodamas KTU MGMF aš palyginčiau su namo pamatais“, – įsitikinęs duomenų mokslininkas.