Америкийн алдарт сүлжээ дэлгүүр болох Walmart-ийн аналитик баг хар салхины өмнөх худалдан авалтын өгөгдлийг судалж байгаад хачирхалтай хамаарал олж “нээсэн” нь дэлгүүрүүддээ хүргэх барааны нөөцийг нь огцом өөрчилсөн гэдэг.

Walmart компани 2004 онд таамаглах технологи ашиглаж хар салхины өмнөх болон дараах худалдан авалтын хэдэн триллион мэдээллийг шинжилж, хэрэглэгчид шуурганы өмнө хамгийн ихээр ямар бараа худалдаж авдгийг тодорхойлохыг зорьжээ.

“Хар салхи болохын өмнө гүзээлзгэнэтэй Pop-Tarts-ийн борлуулалт ердийн үеийнхээс долоо дахин өсдөг. Мөн хар салхины өмнөх хамгийн их борлуулалттай бүтээгдэхүүн нь шар айраг байсан” гэж Walmart-ын мэдээллийн технологийн газрын захирал Линда М.Диллан тухайн үедээ мэдэгдсэн нь хэний ч санаанд оромгүй бүтээгдэхүүнүүд байлаа. Дүн шинжилгээний дараа Франсис хар салхи ойртох үед тэд “гайхал” гүзээлзгэнэтэй Pop-Tarts-аар лангуугаа дүүргэн бэлтгэсэн бөгөөд бүх нөөц нь богино хугацаанд зарагдаж дуусжээ. Дата буюу өгөгдөлд зөв дүн шинжилгээ хийснийхээ ачаар Walmart агуулахын төлөвлөлтөө өөрчилж, онцгой байдлын үеэр нэмэлт нөөцөө зөв газарт нь урьдчилан байршуулснаар борлуулалтаа мэдэгдэхүйц өсгөж, барааны дутагдлаас сэргийлсэн гэж дурдсан байдаг.

Харин дата анализ буюу өгөгдлийн шинжилгээгээр олдсон гол баримт нь ердөө л гүзээлзгэнэтэй Pop-Tarts-ийн борлуулалт хар салхины өмнө ердийн үеэс 7 дахин өсдөг, хар салхины өмнөх хамгийн их борлуулалттай бүтээгдэхүүн нь шар айраг байсан гэх хоёрхон мэдээлэл. Энэ түүхийг дата анализын салбарт “өгөгдөл хүмүүсийн өөрсдийнх нь ч мэддэггүй зан төлөвийг илрүүлдэг” гэсэн хамгийн алдартай жишээнүүдийн нэгд тооцогддог.

Манай улсын хувьд ч банк санхүү, технологийн салбарынхан бүхнээс түрүүнд дата аналист буюу өгөгдлийн шинжээчийн ур чадварыг олж харж, өөрийн салбараа өргөжүүлэн хөгжүүлж буй.

McKinsey болон Forbes-ийн сүүлийн үеийн тайлангуудад онцолсноор дата аналитик нь орчин үеийн ажлын байрны хамгийн эрэлттэй ур чадваруудын нэгээр дурдагджээ. Бараг бүх салбарын байгууллагууд датад суурилсан соёлыг төлөвшүүлж, ажилтнууд нь ажлынхаа бараг бүх үйл явцыг өгөгдлийн тусламжтайгаар оновчтой болгоно гэж үзсэн байна. McKinsey-ийн тайланд дурдсанаар, “хүн ба машин хоорондын ухаалаг ажлын урсгал, саадгүй хамтын ажиллагаа нь өнөөдөр компанийн санхүүгийн тайлан ямар түгээмэл байдагтай адил стандарт үзэгдэл болно” гэжээ.

Иймээс датад суурилсан шинэ эрин үед амжилттай ажиллахын тулд дата аналитикийн ур чадвар зайлшгүй шаардлагатай болж байна. Их өгөгдөл (Big Data) болон машин сургалтын (Machine Learning) технологийг ашиглан асар их хэмжээний мэдээллээс үнэ цэнтэй хэв шинж, хандлагыг илрүүлдэг дата аналистууд байгууллагуудад илүү зөв шийдвэр гаргах, үйл ажиллагаагаа сайжруулах, өсөлт хөгжлийг хурдасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

Монголд дата аналистын эрэлт сүүлийн 5-10 жилд эрс өссөн. Ялангуяа Голомт, Худалдаа хөгжлийн банкууд, харилцаа холбооны чиглэлд Мобиком, Юнител болон томоохон финтек болон цахим худалдааны компаниуд өгөгдөл дээр суурилсан шийдвэр гаргах хэрэгцээгээ нэмэгдүүлсэн.

Математикч, дата аналист, Way Academy-ийн дата аналистийн багш Ч.Алтан-Өлзий

Дата аналистаар сураад техник ур чадваруудыг тодорхой хэмжээнд заагаад дата анализын ур чадваруудыг сураад төгсөнө гэдэг нь career shift хийгээд өөр салбарт орж буй хэрэг биш. Харин ажиллаж буй байгууллагадаа илүү үр бүтээмжтэй, илүү чадвар эзэмшиж, богино хугацаанд их зүйлийг хийдэг тэр ур чадварыг эзэмшихийг хэлж байгаа юм. Дата аналистыг tool буюу хэрэгсэл гэж хараад байгаа газартаа илүү ур чадвар эзэмш гэж хэлдэг. Тэрнээс биш дата аналист болонгуутаа өөр салбарт ороод явна гэсэн үг биш. Бүх салбарт дата хуримтлагдаж, бүх салбарт асуудал үүсэж, бүх салбарт шийдэх ёстой зүйл байгаа учраас салбар салбартаа сур гэдэг.

“Data science буюу Өгөгдлийн ухаан нь код бичих чадвар, математик статистик, салбарын мэдэгдэхүүн гэсэн гурван зүйлийн огтлолцол дээр оршдог. Эхний хоёр чадварыг нь ЕБС-д үзсэн математикийн хичээлээр гэхлэн ямар нэгэн байдлаар хүмүүс мэддэг, ерөнхий мэдэгдэхүүнтэй байдаг. Кодыг бие даагаад сурах боломж ч нээгдсэн. Харин эсрэгээрээ салбарын мэдэгдэхүүн гэдэг зүйлийг хүнд богино хугацаанд зааж чадахгүй. Өөрөөр хэлбэл, огтлолцол дээр авчрахад хамгийн ойрхон цэг нь салбарын мэдэгдэхүүн. Салбарын мэдэгдэхүүн буюу domain knowledge гэдэг одоо хамгийн үнэтэй ур чадвар болчихоод байна. Салбар салбартаа ур чадварыг эзэмшье гэдэг утга нь энэ” гэдгийг дата аналист Ч.Алтан-Өлзий тайлбарлав.

Сурагч, оюутнуудаас эхлээд бүхий л салбарын нас хүйс, мэргэжил үл харгалзан хэний ч хүсэл, зорилгод хүрэх гол хэрэглүүр нь дата анализ болжээ. Салбараа мэддэг, өсөн дэвжих хүсэл зорилготой бол өөр, шинэ шатанд гарч нэгэнт цугларсан өгөгдлийг зөв шүүж, дүгнэж, тэр дундаасаа алдаа оноогоо олж харж, шийдвэр, бодлогоо оновчтой, үр ашигтай болгоход туслах мэдлэг нь ч дата анализ аж. Хиймэл оюун ухааны эринд өөрийн үнэ цэнийг алдахгүй байхад технологийн ур чадварыг эзэмших, хиймэл оюун ухааныг бүрэн дүүрэн ашиглахын чухлыг бүгд онцолж буй.

Банкны ажилтан, дата аналистаар сурч буй Б.Маралмаа

Миний хувьд ШУТИС-ийг бизнесийн удирдлагаар төгсөөд банканд зургаа дахь жилдээ ажиллаж байгаа. Банкны салбар учраас дататай ажиллах шаардлага их байдаг. Excel-ийнхээ хэдэн сая мөрөн дотроо багтаад юмаа хийгээд болгочихдог ч тухайн датануудаа яаж эмх цэгцтэй болгож, яг хэрэгтэй үедээ хэрхэн ашиглах вэ гэдэг логик шаардлага үүссэн. Тиймээс дата аналистаар сурч байна. Анх датагаа гаргачихаад миний хийх ажил боллоо гэдэг зогсчихдог байсан бол одоо тэр дата дээрээ идэвхтэйгээр логик сэтгэлгээ оролцуулан анализ хийн дүгнэлт гаргаж түүнийхээ хүрээнд шийдвэр бодлогуудыг гаргахад их төвлөрдөг болсон. Хүн бүр датагаа ингэж хийгээрэй гэвэл хийчихнэ. Гол нь тэрийг үнэлж дүгнээд тэрэндээ тохирсон бодлого боловсруулж шийдвэр гаргах нь хамгийн чухал чадвар. Энэ чадварыг маань нэлээд сайжруулсан гэж боддог.

Үндэсний статистикийн хорооны Монгол Улсын хэмжээнд явуулдаг Өрхийн нийгэм, эдийн засгийн статистик судалгааны дата дээр аналистаар суралцагчид ажиллаж нийгэм, эдийн засаг, эрүүл мэнд, боловсрол, хоол хүнс, шим тэжээлийн гэхчлэн олон сонирхолтой шинжилгээг хийжээ. Нийт 15513 өрхийн 58000 гаруй гишүүний бодит статистик мэдээллээс өөрсдийн сонирхсон асуудлыг олж харах, шүүн дүгнэх чадварыг нь шалгасан Datathon Cup тэмцээнд “Шим тэжээлийн далд дутагдал – Орлого нэмэгдэхэд хүнсний шим тэжээлийн чанар сайжирдаг уу?” сэдэвт дата анализ хийсэн баг шалгарсан юм. Багийн 4 оролцогц ҮСХ-ны нээлттэй Big Data-наас өөрсдийнхөөрөө шалгуур тавьж, түүнийгээ машин сургалтын (Machine Learning) технологийг ашиглан дүгнэжээ.

Шим тэжээлийн далд дутагдал – Орлого нэмэгдэхэд хүнсний шим тэжээлийн чанар сайжирдаг уу?

Монголчууд бидний орлого нэмэгдэхийн хэрээр шим тэжээл чанар сайжирч, тэр хэрээрээ эрүүл мэнддээ хөрөнгө оруулж чаддаг уу гэдэгт анхаарах цаг болсон. Статистик датанд “нуугдсан” хариултыг тус багийнхан Шугаман регресс, Логистик регресс, Шийдвэрийн мод гэсэн аналитик ба машин сургалтын аргуудыг ашиглан олжээ.

Хариулт нь
- Хүнсний зардал 2.2 дахин өссөн ч хүнсний төрөлжилт ялихгүй нэмэгдсэн.
- Дутагдалтай нь мах биш, харин жимс, буурцагт ургамал, загас зэрэг байна.
- Хөдөө орон нутгийн өрх илүү их зарцуулдаг ч хоол хүнсний төрөлжилт хотоос доогуур.
- Гэр хорооллын болон олон хүүхэдтэй өрх шим тэжээлийн хувьд илүү эрсдэлтэй.
- Төрөлжилтөд зардлаас илүү байршил ба хүнсний хүртээмж чухал гэсэн дүгнэлт гарчээ.

Тоо худал ярьдаггүй гэдэг. Гол нь хэдэн зуу, сая триллионоор хэмжигдэх дата дундаас өөрийн асуултын хариуг олох зэвсэг нь дата анализын ур чадвар гэдгийг нас насны, өөр өөр мэргэжил, хүсэл зорилготой дата аналистууд харуулсан нь энэ.

Монголын хөдөлмөрийн зах зээлд дата аналистийн хэрэгцээ өндөр байгаа ч туршлагатай дата аналист цөөн байдаг явдал. Excel ашиглаж чаддаг хүн олон боловч
- SQL
- Python
- өгөгдлийн сан
- статистик шинжилгээ
- BI платформ зэрэг чадварыг хослуулсан хүн харьцангуй ховор.

Гэтэл ирэх 5-10 жилд дата аналист бүр чухал хэвээр байх магадлал өндөр. Гэхдээ ажил нь өөрчлөгдөнө.

Өмнө нь тайлан гаргах, хүснэгт боловсруулах ажлын голыг тэд нугалдаг байсан бол одоо
- AI ашиглан өгөгдөл боловсруулах
- бизнесийн асуудлыг тодорхойлох
- шийдвэр гаргагчдад зөвлөмж өгөх чадвар илүү үнэ цэнтэй болжээ.

Дэлхий өгөгдлөөр ажилладаг болсон. Компаниуд, Засгийн газрууд иргэд, хэрэглэгчдийн зан төлөв, зах зээлийн чиг хандлага, бизнесийн эрсдэлийг өгөгдөлд тулгуурлан шинжлэх болсон. Дата аналитикийн зах зээл 2029 он гэхэд 655 тэрбум ам.долларт хүрэх төлөвтэй байна.

Нэгэнт байгууллагуудын хамгийн үнэ цэнтэй хөрөнгө нь өгөгдөл болсон учраас түүнийг ойлгож, зөв тайлбарлаж чаддаг мэргэжилтнүүд ирээдүйн хөдөлмөрийн зах зээлд онцгой байр суурь эзлэх нь гарцаагүй.