CERN naudojasi 150 duomenų analitikos centrų visame pasaulyje, kurie turi išanalizuoti 30 petabaitų jų surinktos informacijos, „Netflix“ už 80 procentų visų savo peržiūrų dėkoja didžiųjų duomenų analizės sukurtoms individualioms rekomendacijoms, o „Google“ neprašytas gali jums išeinant pro duris perspėti, kiek laiko užtruks grįžti namo kuriuo keliu.
Ir visa tai tik pradžia, nes ateityje didžiųjų duomenų analitikų poreikis gerokai išaugs. Patys šie specialistai teigia, kad sunku būtų sugalvoti sritį, kur pakankamas kiekis duomenų analizės nesukeltų milžiniškų pokyčių.
Tačiau tam šiandien tiesiog trūksta darbuotojų, nes aukštosios mokyklos jų paruošia per mažai bei be praktinių įgūdžių. Tad vis dažniau iniciatyvos imasi pats verslas, rengdamas jauniems specialistams mokslo programas ir taip paruošiantis darbo rinkai patrauklius didžiųjų duomenų analitikus.
Jūratė Vaištaraitė, praėjusiais metais baigusi vieną tokių programų – „Tele2 Big Data akademiją“ ir šiuo metu dirbanti „Tele2“, pasakoja vaikystėje kompiuterio paniškai bijojusi, o mokykloje net nelankiusi informatikos pamokų, rašoma pranešime žiniasklaidai. Bet didžiulis užsispyrimas ją atvedė į IT pasaulį.
– Kartais atrodo, kad su tuo nesusiję žmonės tiksliuosius mokslus laiko visiška nuobodybe. Kaip paaiškintum – kas šioje srityje ir duomenų analizėje tau įdomu?
– Visi dalykai yra nuobodūs, kol nesupranti, kaip juos panaudoti. Man asmeniškai mokykloje gerai sekėsi viskas, todėl ir stoti galėjau beveik bet kur. Didžiųjų duomenų analizė dėmesį patraukė, nes tai viena sritis, kur nematau jokių galimybių lubų. Su pakankamu duomenų kiekiu ir teisingais algoritmais galima padaryti beveik bet ką. Kiek sveikatos problemų būtų galima įveikti, jei galėtume išanalizuoti šimtąkart daugiau duomenų nei turime šiandien?
Pati kol kas nežinau, ką tiksliai noriu nuveikti su duomenų analize. Bet mane ir pritraukė tas faktas, kad sritis tokia plati, jog galima joje daryti praktiškai bet ką.
– Kokios buvo tavo pirmosios patirtys su kompiuteriais? Kada pradėjai jais naudotis?
– Vaikystėje namie buvo kompiuteris, bet aš jo labai bijojau. Kai buvau maža, susapnavau košmarą, kad jis sprogo ir nuo tada įtariai į jį žiūrėdavau. Be to, tada kompiuteriai dar buvo labai lėti ir aš neturėjau kantrybės su jais tvarkytis.
Mokykloje irgi neturėjau informatikos, nes nemaniau, kad man to gali prireikti. Nesupratau, kokias galimybes šitas daiktas atveria ir ką su pakankamai galios bei žinių galima nuveikti. Vėliau pradėjau mokytis savarankiškai ir tada jau pajutau, kad čia man.
– Kaip pradėjai darbus su didžiųjų duomenų analize ir kaip patekai į akademiją?
– Studijuodama multimediją ir kompiuterinę grafiką VGTU semestrą praleidau Ispanijoje, kur lankiausi paskaitoje apie „Google Translate“ algoritmus. Iškart susidomėjau ir ėmiau žiūrėti apie tai paskaitas internete. Tada norėjau rasti su didžiųjų duomenų analitika susijusią praktiką, bet to niekas Lietuvoje, deja, nesiūlė. Tai ir yra rimčiausia problema – sunku rasti, kur išmokti.
Dėl to pradėjusi mokytis „Tele2 Big Data akademijoje“ bijojau, jog nepraeisiu atrankos etapo į praktiką. Nepasitikiu savimi, kol neišmokstu visko. Turbūt mokėjau ne prasčiau, nei kiti, bet vis tiek dar ne viską, dėl to jaudinausi.
– Ar nemanai, kad moterys dažnai linkusios save taip nuvertinti?
– Gali būti, kad mums įprasta save kukliau vertinti. Aš pati atitikau visus reikalavimus, bet lyginau save su kitais ir bijojau, kad galbūt jie supranta daugiau. Gal kažkiek stigo pasitikėjimo savimi. Esu skaičiusi, kad vyrai dažniau linkę kreiptis dėl darbo, net jei atitinka tik 30 proc. reikalavimų, o moterys paprastai rašo tik jei atitinka 70-80 proc.
Nepasakyčiau, kad esu linkusi save nuvertinti, greičiau turbūt esu perfekcionistė. Atradus savo vietą kasdien jautiesi vis labiau ir labiau užtikrintas savo jėgomis, bet kuo daugiau sužinai, tuo aiškiau darosi, kiek daug dar nežinai.
– Kiek jau žinojai apie didžiųjų duomenų analizę prieš pradėdama mokslus?
– Aš atėjau į kursus nemokėdama beveik nieko. Dabar suprantu nepalyginamai daugiau, bet turbūt mokymasis tokiose srityje yra nuolatinis procesas. Juo labiau, kad duomenų analizė turės prasmę tik jei suprasi ir verslo poreikius. Bet su mumis kursuose buvo ir vaikinas, baigęs aktorystę, kas išvis neturi nieko bendro su duomenimis. Vadinasi, svarbiau ne žinios, o pastangos ir mąstymas.
– Esi ganėtinai unikalus atvejis: informatikos nesimokei, kompiuterio nemėgai, o dabar dirbi su didžiųjų duomenų analize. Kaip padrąsintum kitus, kad net tokiu atveju įmanoma įsitvirtinti IT pasaulyje?
– Kiekvienas turi pergalvoti, ar jis tikrai nori dirbti analizuodamas žmonių elgesį ir kurdamas pagal tai prognozes. Jei supranti, kad nori, tada reikia tik vieno kito dalyko – pasiryžimo. Ateidamas be patirties statistikos analizėje, turėsi skirti mokymuisi daugiau laiko ir daugiau pastangų. Noras gali greitai atvėsti, svarbu, kad kartu neišblėstų pasiryžimas. Mokymasis šiaip ar taip yra nuolatinis procesas, tik didžiųjų duomenų analizėje tai jaučiasi dar akivaizdžiau.
Manau, jei jauti, kaip kažkokia sritis traukia, reikia ja domėtis ir siekti. Aš pati buvau įstojusi į marketingą Anglijoje, baigiau multimedijos studijas Lietuvoje, o dabar dirbu su duomenų analize. Tik per bandymą, vaikščiojimą į paskaitas ir kursus, gali labiau išsiaiškinti, kas tau geriausiai tiktų.
„Tele2 Big Data akademija“ šiuo metu vykdo naujų studentų paieškas. Iki sausio 6 visi norintys gali kandidatuoti į nemokamus didžiųjų duomenų analizės kursus.
