bs-preloader__icon
ru kz en

Big Data: медалдің кері жағы

Бүгінгі таңда Big Data технологиялары жайында жалқау ғана ештеңе айтпайтын шығар. Сол арада бұл шын мәнінде не екенін көбісі түсінбейді. LifeInsurance редакциясына Қазақстанда осы салада күшті мамандардың бірі – Сергей Ахметовтан сұхбат алу сәті түсті. Ол мемлекет пен компаниялар үшін Big Data мүмкіндіктері туралы ғана емес, сонымен қатар әлеуметтік желілерді және жалпы Интернетті коммерциялық мақсатта пайдаланушылардың деректерін пайдаланудың этикалық жағы жайында әңгімелеп берді.
Big Data: медалдің кері жағы

- Сергей, Сіз Big Data технологияларымен жұмыс істеп жүргеніңізге қанша уақыт болды, және олар Сіздің клиенттеріңізге қалай көмектеседі?

- Шамамен 5 жыл. Соңғы екі жылдан бері BDSMM (Big Data Social Media Marketing) бағытында жұмыс жасап жүрміз. Егер Қазақстан нарығы туралы айтатын болсақ, онда бізге көбіне кейбір атқарымдар (наработка) үшін жүгінеді. Қазақстандағы Big Data ең ірі тапсырыс берушісі бұл мемлекет болып табылады, өйткені жай компаниялар үшін бұл қымбат технология, қысқа мерзімді өтелімділігімен «ұсақ» софттарды сатып алу оңайға соғады.

Біздегі ең үлкен мәселе – бұл компаниядағы барлық сервистерді өзара біріктіру болып табылады. Іс жүзінде өздігінен жазып отыратын ERP-жүйелері кездесті, бұл жүйелерде деректерді жіберу және олармен бірігу мүмкіндігі жоқтың қасы. Біздің жетістіктеріміздің бірі – клиенттің портретімен жұмыс жасау. Клиенттік базаны 75 көрсеткіштерге дейін кеңейтеміз. Мысалы, сақтандыру компаниясының базасында миллион адам бар, бірақ жыл сайын кез келген компанияда базаның 20% жойылады, өйткені коммуникациялар жоқ, немесе сіз өз клиентіңізді түсінбейсіз. Клиенттер әр түрлі себептермен сатып алудан бас тартады: менеджер дөрекі сөйледі, бәсекелестер тартып алды және т.б. біз бұл мәселені былай шешеміз. Клиенттің портретін микросегменттерге бөлеміз: ашық дереккөздерінен ақпаратты жинаймыз. Мысалы, сіз «Ливерпуль» командасының жанкүйеірісіз, біз бұның барлығын автоматтандырамыз, сізге ақпаратты жолдаймыз: «Ей, бүгін «Ливер» ойнайды емес па, шот қандай?». Адамдар өздері өзі туралы ақпаратты береді, олар өз отбасы туралы баяндайды, олар қайда болғаны және т.б. туралы ақпаратпен бөліседі. Егер осының барлығын жинақтап, өңдейтін болсақ, онда күшті нәтижелерге қол жеткізуге болады. Әрине, Big Data көмегімен барлығы сатуларды арттырып, немесе қызметкерлердің санын қысқартып, адами факторды жойып алғысы келеді.

 - Сізге жеке және Сіздің әріптестеріңізге адамдар қандай мәселелермен келеді?

- Тапсырыс берушілер өте көп. Біз қазір мемлекетпен жобаларды жүргізіп жатырмыз, олар туралы әзірше айта алмаймын. Мемлекет белгілі бір ашықтықты орнатқысы келеді. Мысал ретінде «Цифрлы Қазақстан», «Smart City» бағдарламаларын атауға болады. Бұл ретте соңғысы – бұл деректердің үлкен көлемдері. Өкінішке орай, біздің елде әлі күнге дейін деректерді өңдей алмайды.

Екінші минус – бізде жергілікті компанияларға сенбейді. 4 халықаралық франшиза бар, бұл компаниялар біздің мемлекеттік органдарымызды кем дегенде 4-5 миллион долларға аутсорсингті жүргізеді. Содан кейін орындаушылар өздері бірдеңені толықтырып, осында біз сияқты қосалқы мердігерлерді тауып алады. Сонымен маржа 80-90%-ға дейін төмендейді.  Біз үшін 300 мың доллардағы чек – Қазақстан үшін өте дұрыс болып табылады. Бірақ сен тапсырыстың, маржаның нақты сомасын білгенде. Бұл нарықтағы негізгі мәселелердің бірі болып табылады. Алайда елімізде қазақстандық жастардың қажеттілігі туралы айтылады, бірақ іс жүзінде бұл жасалынбайды. Мен ірі жобаларды айтып отырмын.

- Сіздің тапсырыс беруші-компанияларыңызбен қандай деректер жинақталады? Әлеуметтік желілерден қандай деректер және т.б. алынады?

- Интернеттің әр түрлі бөліктерінен ақпаратты негізгі сөздер бойынша жинайтын мониторингтің көптеген жүйелері бар. Мысалы, егер сіз бір түсініктемеде «Кредит» деген сөзді жазсаңыз, жүйелер оны бақылайды және жинақтайды. Осылайша жақсы фитбэкті, көңіл-күйді, еліктіргендікті алуға болады. Қазіргі кезде Big Data көмегімен көптеген компаниялар көше аралап жүрмейді, дұрыс негізгі сөздерді жіберіп, ақпаратты үлкен мөлшерде жинайды. Міне бір мысал. Бір ай бойы Cisco компаниясы клиенттермен қарым-қатынас жасаудың ерекше әдісті пайдаланды, өз өнімін дамыту үшін 800 пайдалы идеяны жинап алды. Осы уақыттың ішінде арнайы құрылған СС Social Media Handbook қауымдастығын 1 200 000 клиент кіріп шықты. Немесе тағы бір мысал. Dell компаниясы әлеуметтік медиа арқылы өз мәртебесін белсенді түрде қалпына келтіріп, өз портфелін  6,5 млн долларға ұлғайтты.

Сіздің посттарыңыз бойынша сіз қандай типке жататыңызды, қандай постпен бөлісетіңізді, кімге лүпіл басатыңызды, түсінік бергеніңізді, сізге кім лүпіл басқаның және сол сияқты ақпаратты білуге болады. Сондай-ақ Қазақстанда біз мақтанғанды жақсы көреміз, мысалы, егер біз бір жаққа баратын болсақ, ақпаратты жинақтаудан ең күшті көрсеткіштердің бірі болып табылатын гео-белгілерді көрсетеміз. Олар бойынша адамның орташа чегын, ол жаңашылдыққа қаншалықты ашық екенін, өнімді немесе қызметті ұсынуға болады ма, жоқ па және т.б. түсінуге болады. Осы бір ғана көрсеткіш не беретіндігін ойланайық.

Жақында ғана бір британдық компания тәулік бойы сіздің орналасқан жеріңізді болжап отыратын алгоритмді құрастырды. Бұл бағдарлама сіздің смартфоныңыздың деректерін пайдаланып, сіздің жаныңыздағы адамдардың гаджеттерінен түскен ақпаратпен оларды түзетіп отырады. Қате шамамен 20 метрді құрайды. Таргетинг аудиторияның әдеттерін зерттей келе, маркетологтар жарнаманы орналастыру үшін орындарды жоспарлап, тіпті белгілі бір мақсатты топтың әлеуетті клиенттері жанынан өтіп бара жатқанда outdoor-қалқандағы контентті өзгерте алады.

Қазір посткеңестік кеңістікте негізгі қиындық деректерді жинақтауда емес, оларды өңдеуде. Big Data – бұл деректер үнемі жаңартылып отыратын, олар әрдайым ұлғаяды. Бұған аналитиктердің шамасы жетпейді. Сондықтан нарықта тапсырыс өте көп, бәсекелестік кішкентай, жұмыс бәріне жетеді.  

- Қазақстанда Big Data технологиясын жақсы меңгерген қанша бәсекелестеріңіз бар?

- 3-4 компания. Егер тапсырыстар туралы шын айтатын болсақ, оларды бастапқыда түсініксіз бір адамдар алады, ал Big Data нарығы өте тар, бәрі бір-бірін жақсы біледі. Осындай белгісіз бір мердігер пайда болғанда, бұл қандай да бір пара берілген ашық тендер. Сосын бұл тапсырысты үнділерге немесе украиндарға жолдайды.

Нарықтағы тағы бір мәселе бұл support (қолдау). Big Data технологиясымен сіз өмір бойы осындай техникалық қолдауға байланып қаласыз: үнемі бірдеңені істеу қажет, жөндеу керек т.с.с.

 - Инстаграмм желісінде Сіз өзіңіздің мақалаларыңыз бен жазбаларыңызда жаңадан қосылған адамдарға Big Data саласында жұмысты қалай бастау керектігін жазған болатынсыз. Осыны үйрену қаншалықты қиын, неліктен Қазақстанда осы салада жақсы мамандар аз?

- Өйткені Big Data технологиясының өзі өте жас. Әлемде ол 2000 жылдары ғана таныла бастады, бізде болса тек 2016 жылдың аяғында. Big Data жайында көп айтылады, бірақ оның бәрі дұрыс емес. Кейбіреулер бұл деректердің үлкен базасы десе, ал басқа біреулер оны блокчейн деп атайды. Олардың көбісі Big Data – бұл деректердің өзі емес, ал оларды өңдеу әдістері екенін түсіне бермейді. Құрылымдалған және құрылымдалмаған деректер бар. Құрылымдалған деректер дегеніміз деректер сізге белгілі бір форматта түсіп, ұяшықтар бойынша бөлінген деректер. Құрылымдалмаған деректер – бұл колл-орталығының жазбаларын цифрлеуді қажет ететін үрдіс. Менеджерлер сөйлесіп отырады, сіз нейронды желі арқылы барлық әңгімелерді контентке аударасыз, оны түсініп, нәтижесінде суретті немесе видеоны шығарып бересіз.  Барлық тапсырыс берушілерде қиындық осымен туындайды.

Big Data технологиясын оқыту мәселесіне келетін болсақ, бұл салада лайықты жоғары білімнің жоқ екенін мойындау керек. Менің ойымша, тәжірибеге сәйкес келмейтін курстар бар, онда бәрі де теория деңгейінде оқытылады. Big Data технологиясында 2 бағыт бар: инженерия және аналитика. Егер сіздің жоғары математика бойынша білімдеріңіз жоғары деңгейде болса, онда сіз Data Analytics-ке бара аласыз, ал егер жай ғана бағдарламалау болса, Data Engineering-ке бару керек. Бізде әзірше тіпті Data-инженерлерін де өсіре алмай отыр, өйткені тәжірибе үшін тиісті орта жоқ. Әрбір жаңа тапсырыс жеке болып табылады, шаблондар жоқ, бағдарламалау бойынша жақсы бір бэкграунд қажет,  ERP, СRM-жүйелерін, облако-технологияларын, түрлі сервистерін жақсы білу маңызды. Бұл туралы көп нәрсе айтуға болады.

- Сіз өзіңіздің Big Data бойынша жазбаларыңызбен нені айтқыңыз келді – жай ғана бағытты көрсету немесе оқытуды ма?  

- Мен жай ғана Big Data технологиясын үйренудің жолын қалай бастауға болатының көрсеткім келді. Өйткені мен ешқайда оқыту әдіснамасын көре алмадым, «бос сөз» көп, ал нақты қадам бойынша әдістемесі жоқ. Жалпы тәжірибеден оқытудың кезеңдерінен өтіп, адамдар бірден керемет маман болып шыға келмейді, әрине. Бірақ жаңадан үйренуші ретінде жұмысқа орналаса алады. Big Data бойынша көптеген адамдар аутсорсқа қызмет етеді. Кішігірім жалақыға, тек тәжірибе жинақтау үшін Украинаға, немесе Үндістанға жұмыс істеу үшін жарты жылға кетіп қалуға болады. Бірақ ағылшын тілісіз Big Data технологиясында жұмыс істеу мүмкін емес.

Шын мәнінде кадрлардың жетіспеушілігі бізде ғана емес, ірі әлемдік корпорацияларында, мысалы, Google, Yandex, Mail.ru, Facebook және т.б. компанияларында да байқалады. Олар өздері осындай тегін курстарды ұйымдастыра бастады. Егер сіз осындай курстан кейін емтиханды табысты тапсырсаңыз, онда осы компаниялар сізді жұмысқа алады. Біз де оқыта алатын едік, бірақ, қайталап айтамын, біздің елімізде тәжірибе үшін орта жоқ.

Менің бүгінгі таңдағы міндетім – аз болса да Big Data технологиясын танымал ету, өйткені бұл технологияда үлкен перспективалары бар. Мысалы, Қазақстанда әзірше Big Data ірі ендірулері жоқ, алайда оған қажеттілік бар. Бүгінгі күнге дейін Қазақстанда – мемлекет те емес, бизнес те емес – Big Data табысты ендіруімен мақтана алмайды.

Big Data технологиясының алғашқы ірі ендіруі Қаржы министрлігінде болады деп ойлаймын. Өйткені бізде экономика нарығы өте үлкен, оның ішінде көптеген базарлар бар, олардың барлығын бақылау қиындау. Бұл еліміздің ЖІӨ-не әсер етеді. Жұмыс бәріне жетеді, өйткені үлкен софт орын алады, жалпы міндет болып Қаржы министрлігінің ішінде түрлі сервистерді бір жерге жинау табылады, өйткені 25 жыл ішінде көптеген деректер жиналды, және олар жыл сайын ұлғаяды. Аналитиктер шын мәнінде бұның барлығын өңдей алмайды. Бұл тек қана бір мысал. Келесі бір мысал – Денсаулық сақтау министрлігі, ол да цифрландыруды ендіруде, мысалы электрондық карталарды енгізіп жатыр. Мұнда Big Data үшін перспективалары үлкен, өйткені бұл технология, егер де қажетті көрсеткіштер енгізілсе, адамның ауруын түсініп, болжай алады, оны қалай емдеу керектігін және т.б. біледі. Ал көрсеткіштер өте көп болады, өйткені карточкалар электронды түрге ауыстырылады. Егер, әрине, дәрігер картаны толтыру кезінде қателіктер жібермесе болғаны. Және де мәліметтер бойынша қайсы дәрігер жақсы, қайсысы жаман, адамдар неден қайтыс болатыны көріне бастайды. Big Data технологиясының ендірілуі Білім министрлігінде де күтілуде.

Сонымен егер біз Big Data  технологиясын осындай масштабта енгізетін болсақ, онда нарықты ашық етіп жасай аламыз, ал бұл жемқорлық үшін мүмкіндіктер аз болатындығын білдіреді.

Басқа мәселе – Қазақстандағы мамандар бәсекелестік үлкен болатын кішігірім нарықтарға кетіп жатыр, мысалы, мобильді қосымшаларды әзірлеу саласында ең мықты мамандар ол украиналықтар мен үндістер. Ал Big Data-да үлкен нәтижелерге қол жеткізуге болады: мысалы, 3 000 долларды жұмсап, Үндістанға жарты жылға оқу үшін кетіп, керемет маман болып қайтуға болады және де кемінде 10 жылдай 500-600 мың теңге мөлшерінде жалақы алуға болады. Мен жиі Америкаға барып тұрамын, ол жақтан қайтып оралғанда мені таң қалдыратын бір жай: американдықтар алға қарай ұмтылады, ал мұнда адамдар кері жаққа тартады, яғни біздікілер жалпы әлемдік трендтерді түсінбейді.

- Осының шешімін қалай табуға болады?

- Big Data бойынша тапсырысты елдің ішінде беруді бастау керек. Қазірше, өкінішке орай, біз жергілікті мамандарға сенімді көріп отырған жоқпыз. Big Data бойынша жақсы мамандар төмен жалақы үшін мемлекеттік компанияға жұмыс істеу үшін бармайды, олар фриланс болып көбірек ақша табады.

Бізде бәрі нашар деп те айта алмаймын, «Цифрлы Қазақстан» және «Smart City» бағдарламалары өте жақсы. Біз 5 жылдың ішінде елімізде осы салада белгілі бір нәтижелерге қол жеткізе аламыз, деп ойлаймын.

Жалғасы бар...

Бөлісу
Сондай-ақ, қараңыз
Қытайдағы қарт адамдарды сақтандырудың цифрлық шешімі
Қытайдағы қарт адамдарды сақтандырудың цифрлық шешімі

HiNounou Intelligent Robot (Shanghai) Company Ltd Қытайдың қарт адам...

Жинақталған зейнетақы қаражатының жол картасы
Жинақталған зейнетақы қаражатының жол картасы

Сарапшылардың пікірі бойынша, зейнетақыға 20 ж...

Ең қызықты материалдар сіздің электронды поштаңызда. Біздің жаңалықтарға жазылыңыз.

Сарапшыға сұрақ қойыңыз
Сарапшыға сұрақ қойыңыз
Өтініш қалдыру