ტექნოლოგია

თიბისი x დატათონი

მონაცემთა მეცნიერებისა და მისი გამოყენებების შესახებ

დეკემბერი 12, 2019

ცხოვრება გამარტივდა. დღეს ყველაფერი უფრო სწრაფი და მოქნილია, კომუნიკაციებიდან დაწყებული, სერვისებითა და მომსახურებით დამთავრებული. 21-ე საუკუნის ადამიანებს აღარ სჭირდებათ უამრავი ბიუროკრატიული ხაფანგების გავლა და დროის კარგვა მარტივი მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად, როგორიცაა ერთმანეთისთვის წერილის მიწერა, საბუთების დამზადება, სასტუმროში ადგილის დაჯავშნა, საბანკო მომსახურების მიღება და სურსათის შეძენაც კი. სამყაროში ნელ-ნელა ყველაფერი ციფრული ხდება, რაც კიდევ უფრო მეტად აჩქარებს ჩვენი ცხოვრების ტემპს. 


ყველა ტიპის ბიზნესი მუშაობისას უამრავ ინფორმაციას ქმნის თავიანთი პროცესების, კლიენტების, ბაზრისა და ბიზნესის სხვა ასპექტების შესახებ. ამ მონაცემებში იმალება ცოდნა, რომელიც მინიმუმ უკეთესი მომსახურების გასაწევად, ზოგიერთ შემთხვევაში კი კომპანიის რადიკალურად გასაუმჯობესებლად შეიძლება გამოვიყენოთ. მონაცემების შენახვისა და დამუშავების ტექნოლოგიების დახვეწასთან ერთად ბევრმა ბიზნესმა დაიწყო ამ შესაძლებლობების გამოყენება და დღეს ძნელი წარმოსადგენია ისეთი წარმატებული ორგანიზაცია, რომელიც მონაცემებს არ იყენებს თავისი პროცესების გასაუმჯობესებლად. მეტიც, შეიქმნა ახალი დარგი, მონაცემთა მეცნიერება, რომელიც სწავლობს მონაცემებიდან ცოდნის მიღებისა და ჭკვიანი სისტემების შექმნის მეთოდებს.


დღეს არსებული ყველაზე წარმატებული სერვისები, როგორიცაა YouTube, Google, Facebook, Twitter, Amazon და სხვა მსგავსი კომპანიები, სწორედ მონაცემთა მეცნიერების წყალობით ახერხებენ მომხმარებლების მოთხოვნილებების დაკმაყოფილებას კონკურენტებზე უკეთესად.


მონაცემთა მეცნიერებამ დიდი ინტერესი საქართველოშიც გამოიწვია, რასაც ახალგაზრდების მაღალი ჩართულობა მოწმობს. ამ ინტერესიდან გამომდინარე, 6-8 დეკემბერს, თბილისში დატათონი ჩატარდა, რომელშიც მონაწილეობას 60 ახალგაზრდა იღებდა. 


ეს იყო პირველი დატათონი საქართველოს ისტორიაში, რომელშიც წარმოდგენილი იყო საბანკო, დაზღვევის, სურსათის, აუდიტისა და უძრავი ქონების სფეროში არსებული რეალური კომპანიების რეალური საოპერაციო მონაცემები რაც მონაწილეებს საშუალებას აძლევდა კომპანიების გამოწვევების გადასაჭრელად ანალიტიკური გადაწყვეტილებები მოეძებნათ. დატათონში 3-5 ადამიანისგან შემდგარი 14 გუნდი მონაწილეობდა, თითოეულ მათგანს კი ერთმანეთისგან განსხვავებული ამოცანები ჰქონდათ. 

დატათონის ორგანიზატორი იყო თიბისი, რომელიც დიდ ყურადღებას უთმობს საქართველოში მონაცემთა მეცნიერების განვითარებას. სწორედ ამ მიზნით, თიბისიმ ასევე დანიშნა ხუთი სტუდენტური სტიპენდია მომავალი მონაცემთა მეცნიერებისთვის და რეგულარულად ატარებს საჯარო ლექციებს მონაცემთა მეცნიერებისა და მისი გამოყენებების შესახებ. თიბისი ერთ-ერთი წამყვანი კომპანიაა მონაცემთა მეცნიერების ბიზნესში გამოყენების მიმართულებით, საქართველოში ერთ-ერთი ყველაზე დიდი ანალიტიკური გუნდით.


სწორედ ახალგაზრდების ხელშეწყობის და განვითარების მიზნით გაჩნდა დატათონის ჩატარების იდეა, რომელის განხორციელებამაც აჩვენა, რომ ამ მიმართულებით საზოგადოებაში და განსაკუთრებით ახალგაზრდებში დიდი დაინტერესებაა.



დატათონში ხუთი გამარჯვებული გუნდი გამოვლინდა, ბიზნესის თითოეული სფეროს წარმომადგენელს თავისი რჩეული ჰყავდა. 


საბანკო სერვისების დახვეწის მიმართულებით ხუთი ადამიანისგან შემდგარმა გუნდმა (გეგა დარახველიძე, ზვიად ნოზაძე, დაჩი კურცხალია, საბა სტურუა, ვახო კოტორეიშვილი) “Softmacs” გაიმარჯვა. თავისუფალი უნივერსიტეტის სტუდენტების მიერ აგებული რეკურენტული ნეირონული ქსელი ადგენს თუ რამდენად სჭირდება მომხმარებელს საკრედიტო ბარათი მისი ხარჯვის პროფილიდან გამომდინარე.



„ჰაკათონებში მონაწილეობით არასდროს ვყოფილვარ დაინტერესებული, თუმცა მონაცემთა ანალიზი ჩემთვის ძალიან საინტერესოა, ამიტომ გადავწყვიტე დატათონში მიმეღო მონაწილეობა. რეალურ ინფორმაციასთან მუშაობა ჩემთვის ძალიან საინტერესო იყო, ამიტომ მინდა მადლობა გადავუხადო თიბისის ამ შანსისთვის“, - ამბობს გუნდის ერთ-ერთი წევრი საბა სტურუა. 

სადაზღვევო ბიზნესში გამარჯვებული გუნდი “Unofficial Intelligence” გახდა, რომელიც ოთხი წევრისგან შედგებოდა (გურამ ქერეჭაშვილი, ლევან აბაშიძე, თემურ მალიშავა, ერეკლე შიშნიაშვილი). მათ მოცემულ მონაცემებზე დაყრდნობით ააგეს მოდელი, რომელიც პროგნოზირებდა გადაიხდიდა თუ არა მომხმარებელი სადაზღვევო პრემიას სრულად, მოდელზე დაყრდნობით მათ გამოკვეთეს ის ცვლადები, რომლებიც გავლენას ახდენდნენ მომხმარებლის გადაწყვეტილებაზე, გადაიხადოს თუ არა პრემია



„რეალურ მონაცემებზე მუშაობა ჩვენთვის ძალიან საინტერესო იყო, რადგან არსებული გამოწვევის გადასაჭრელად გვიწევდა ალგორითმის მოფიქრება, რომელიც წინასწარმეტყველებს, ესა თუ ის მომხმარებელი ბოლომდე გადაიხდის თუ არა სადაზღვევო ვალდებულას“, - ამბობს გუნდის ერთ-ერთი წევრი გურამ ქერეჭაშვილი.


სურსათის სფეროში გამარჯვებული გუნდი „აზრზეარავარ“ გახდა, რომელიც ხუთი წევრისგან შედგებოდა (ნოდარ ნოზაძე, ნუკრი ტუსიშვილი, ნათია ფხაკაძე, რატი ნიკოლაიშვილი, დავით გაბრიჭიძე). მათ კარგად დაამუშავეს ნედლი მონაცემები და სუპერმარკეტების ქსელის წარმომადგენლებს სრულიად ახალი ვებ-გვერდის დიზაინი წარუდგინეს, რომელიცინფორმატიული და საინტერესო იყო როგორც მომხმარებელთათვის ასევე კომპანიის წარმომადგენლებისთვისაც.


აუდიტის სფეროში გამარჯვებული გახდა გუნდი „დატალიონი“. მათ ააგეს მანქანური დასწავლის მოდელი, რომელიც ტენდერის მონაცემებზე დაყრდნობით აფასებს, თუ რამდენად მოსალოდნელია ტენდერში დარღვევების არსებობა.


უძრავი ქონების სფეროში არსებული მონაცემების დამუშავებაში გუნდმა „Skynet” გაიმარჯვა, რომელიც სამი წევრისგან შედგებოდა (ლევან კაცაძე, ბექა მაისურაძე, დავით ჭანტურია). მათ შექმნეს ალგორითმი, რომელიც უძრავი ქონების ფასს პროგნოზირებს. შემდეგ კი ააგეს აპლიკაცია, რომლის მეშვეობითაც მომხმარებლებს შესაძლებლობა ექნებათ მოიძიონ საბაზრო ღირებულებაზე ნაკლებ ფასიანი ბინები და დაადგინონ, თუ რა მოგებას მიიღებენ ამ ბინის შესყიდვისა და შემდეგ მისი საბაზრო ფასად გაყიდვის შემთხვევაში.  



თიბისის მიერ ორგანიზებული დატათონი პირველი იყო, რომელშიც მონაწილეებს საშუალება მიეცათ, ემუშავათ ნედლ მონაცემებზე ხუთი სხვადასხვა ინდუსტრიიდან და შეზღუდვების გარეშე წარმოედგინათ ანალიტიკური გადაწყვეტები რეალური ბიზნეს-პრობლემებისთვის. გამარჯვებულებს სპეციალური პრიზები გადაეცათ.


ავტორი: დიმიტრი სანაია

ფოტო: რეზი ყენია