Didieji duomenys: nuo nuolaidų pirkėjams iki stichinių nelaimių obligacijų

Svarbiausios | 2016-10-07

Vakarų valstybėse duomenų analitika paremta organizacijų kultūra yra įprasta. Lietuvos verslas tik pradeda žengti šiuo keliu. Duomenų analitikos svarba šiuolaikiniame pasaulyje yra neabejotina duomenų apdorojimu ir analize paremtoje įvairių tarptautinių kompanijų veikloje.

„Lietuvos įmonės pradeda įsisavinti šią kultūrą. Ir tai yra būtina norint tapti konkurencingais tarptautinėse rinkose“, – įsitikinusi Švedijos bendrovės „FM Försäkringsmatematik“ (liet. draudimo matematika) draudimo rizikos analitikė Agnė Burauskaitė-Harju, kuri spalį skaitė paskaitą Kauno technologijos universiteto (KTU) Didžiųjų verslo duomenų analitikos studijų programos studentams.

Ne vienerius metus Švedijoje gyvenanti ir dirbanti KTU taikomosios matematikos absolventė A. Burauskaitė-Harju neabejoja, kad skaitmeniniame pasaulyje, kuriame gyvename ir dirbame, sukuriami ir gaunami duomenų masyvai gali ir turi būti panaudojami, o naudą jie gali duoti skirtingose ekonomikos šakose veikiančioms organizacijoms.

Duomenų analitika – daugelyje ekonomikos šakų

A. Burauskaitės-Harju manymu, didžiųjų duomenų analitika yra būtinybė tiek privačiame, tiek valstybiniame sektoriuje. Pavyzdžiui, verslui didinant konkurencingumą, inovatyvumą, o valstybei – siekiant piliečių gyvenimo kokybės gerinimo. Didžiuosius duomenis „įdarbinti“ galima gamybos, rinkodaros, finansų ir kituose sektoriuose. Duomenų analitika ir matematinis modeliavimas tokiose finansų srityse kaip kredito ar draudimo rizikos vertinimas yra plačiai taikomi visame pasaulyje.

„Pasitelkiant įvairius duomenis ir jų analizės rezultatus galima vertinti ir apskaičiuoti draudimo riziką, draudiminius įsipareigojimus, ruošti įmonės veiklos ir pardavimų prognozes“, – apie savo darbo pobūdį pasakojo su draudimo projektais Švedijoje dirbanti ekspertė.

Draudimo rizikos analitikė Agnė Burauskaitė-Harju

Naudoja daugelyje ekonomikos šakų

A. Burauskaitės-Harju manymu, didžiųjų duomenų (angl. Big Data) analitika yra būtinybė tiek privačiame, tiek valstybiniame sektoriuje. Pavyzdžiui, verslui didinant konkurencingumą, inovatyvumą, o valstybei – siekiant piliečių gyvenimo kokybės gerinimo. Didžiuosius duomenis „įdarbinti“ galima gamybos, rinkodaros, finansų ir kituose sektoriuose. Duomenų analitika ir matematinis modeliavimas tokiose finansų srityse kaip kredito ar draudimo rizikos vertinimas yra plačiai taikomas visame pasaulyje.

„Pasitelkiant įvairius duomenis ir jų analizės rezultatus galima vertinti ir apskaičiuoti draudimo riziką, draudiminius įsipareigojimus, ruošti įmonės veiklos ir pardavimų prognozes“, – apie savo darbo pobūdį pasakojo su draudimo projektais Švedijoje dirbanti ekspertė.

Ypač sėkmingai didžiuosius duomenis išnaudoja mažmeninės prekybos tinklai. Pasitelkdamos milžiniškų skaitmeninių duomenų masyvų analizę prekybos bendrovės taiko asmenines nuolaidas pirkėjams, vykdo lojalumo programas, taiko rinkodaros priemones.

Be plačiai žinomų taikymo sričių, Vakarų šalyse vystomos Lietuvoje dar gana mažai pažįstamos specializuotos sritys. Pasak analitikės, viena tokių – stichinių nelaimių obligacijos.

Investicijos į draudimą nuo stichinių nelaimių?

Stichinių nelaimių rizikos vertinimas ir katastrofų obligacijos – dar viena sritis, kurioje dirba A. Burauskaitė-Harju. „FM Försäkringsmatematik“ dukterinė įmonė „Entropics Asset Management“ užsiima investicijomis į gamtos katastrofų obligacijas.

„Investuojama, šiuo atveju, į finansinę apsaugą nuo stichinių nelaimių, – kol gamtos katastrofų tankiai apgyvendintose teritorijose neįvyksta, obligacijos investuotojams duoda pelną. Katastrofai įvykus, išmokami pinigai nukentėjusiame regione nelaimės padariniams likviduoti, atstatyti infrastruktūrai, būstams ir komerciniam sektoriui“, – apie stichinių nelaimių obligacijas pasakojo specialistė.

Gamtos stichijų rizikos modeliai, kuriais remiantis galima investuoti ir gauti pelną, yra sudaromi pasitelkiant didelius duomenų masyvus. Investicinės bendrovės taikomos prognozės yra paremtos didžiųjų duomenų analizės rezultatais.

„Gamtos rizikos modeliavimui naudojami didelių apimčių meteorologiniai, geografiniai duomenys. Pagal juos yra sudaromi geografinių pozicijų klasifikatoriai, fiziniai modeliai, ir pagal daugybę faktorių (pavyzdžiui, kokie pastatai stovi; ar vystoma industrija, kokioje geografinėje padėtyje teritorija ir pan.) yra įvertinama, kiek pasekmės kainuotų katastrofos atveju“, – apie stichijų rizikos prognozes pasakojo A. Burauskaitė-Harju.

Ekspertė pabrėžia, kad nei Lietuvoje, nei Švedijoje tokių rizikų nėra, tačiau modeliai kuriami ir prognozės sudaromos pasauliniu mastu.

Kvalifikuotos darbo jėgos ieško Lietuvoje

Analitikė pastebi, kad vis daugiau tarptautinių (įskaitant Švediją) bendrovių Lietuvoje steigia savo filialus, technologijų centrus ir juose vysto didžiųjų duomenų analitikos kultūrą.

„Švedijos bankai, finansų įmonės ateina į Lietuvą ne tik ieškodamos naujų rinkų, bet taip pat ir kvalifikuotos darbo jėgos. Steigdami technologijų centrus Lietuvoje jie siekia dirbti taip, kaip dirba Švedijoje, todėl jiems reikalingi specialistai, gebantys dirbti su didžiaisiais duomenimis“, – apie duomenų analitikų paklausą kalbėjo A. Burauskaitė–Harju.

Specialistė pabrėžė, kad Vakarų valstybėse, įskaitant Švediją, tokių specialistų poreikis nuolat auga, nes aukštosiose mokyklose nespėjama jų paruošti tiek, kiek reikia šiuolaikiniam verslui.

Ekspertų patirtis – KTU studentams

Ne pirmą kartą į savo Alma mater grįžusi A. Burauskaitė-Harju, žiniomis ir patirtimi dalijosi su Didžiųjų verslo duomenų analitikos, Taikomosios matematikos bei kitų studijų programų studentais. Pasak analitikės, paskaitos idėja buvo ne tik apžvelgti „Big Data“ tendencijas Švedijoje, bet ir pateikti konkrečių pavyzdžių, pasitaikančių darbo praktikoje.

„Technines detales studentai perpras studijų metu. Svarbu dalintis praktine patirtimi apie didžiuosius duomenis verslo aplinkoje ir šių duomenų analizės iššūkius, su kuriais susiduria šiandienio verslo atstovai“, – apie savo paskaitą pasakojo KTU Taikomosios matematikos absolventė.

Patirtimi su KTU Didžiųjų verslo duomenų analitikos studentais dalijasi ir kiti šios srities ekspertai iš Lietuvos ir užsienio.

Pasak KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (MGMF) dekanės Bronės Narkevičienės, Lietuva sparčiai vejasi Vakarų valstybes. Norint patenkinti kvalifikuotų duomenų analitikų poreikį Lietuvos ir užsienio rinkose, būsimiems specialistams būtina suteikti tiek tvirtą teorinių žinių pagrindą, tiek ir išsiugdyti praktinius įgūdžius.

„Švedijos bankai, finansų įmonės ateina į Lietuvą ne tik ieškodamos naujų rinkų, bet taip pat ir kvalifikuotos darbo jėgos. Steigdami technologijų centrus Lietuvoje jie siekia dirbti taip, kaip dirba Švedijoje, todėl jiems reikalingi specialistai, gebantys dirbti su didžiaisiais duomenimis“, – apie duomenų analitikų paklausą kalbėjo A. Burauskaitė–Harju.

Specialistė pabrėžė, kad Vakarų valstybėse, įskaitant Švediją, tokių specialistų poreikis nuolat auga, nes aukštosiose mokyklose nespėjama jų paruošti tiek, kiek reikia šiuolaikiniam verslui.

Ekspertų patirtis – KTU studentams

Ne pirmą kartą į savo Alma mater grįžusi A. Burauskaitė–Harju, žiniomis ir patirtimi dalijosi su Didžiųjų verslo duomenų analitikos, Taikomosios matematikos bei kitų studijų programų studentais. Pasak analitikės, paskaitos idėja buvo ne tik apžvelgti „Big Data“ tendencijas Švedijoje, bet ir pateikti konkrečių pavyzdžių, pasitaikančių darbo praktikoje.

„Technines detales studentai perpras studijų metu. Svarbu dalintis praktine patirtimi apie didžiuosius duomenis verslo aplinkoje ir šių duomenų analizės iššūkius, su kuriais susiduria šiandienio verslo atstovai“, – apie savo paskaitą pasakojo KTU Taikomosios matematikos absolventė.

Patirtimi su KTU Didžiųjų verslo duomenų analitikos studentais dalijasi ir kiti šios srities ekspertai iš Lietuvos ir užsienio.

Pasak KTU MGMF dekanės Bronės Narkevičienės, Lietuva sparčiai vejasi Vakarų valstybes. Norint patenkinti kvalifikuotų duomenų analitikų poreikį Lietuvos ir užsienio rinkose, būsimiems specialistams būtina suteikti tiek tvirtą teorinių žinių pagrindą, tiek ir išsiugdyti praktinius jų įgūdžius.