Фантастар көбінесе болашақты алдын ала болжай алады, ал біз олардың армандаған әлемінде өмір сүріп жатқанымызды таңдана әрі таңырқай ұғынамыз. Мэтр Айзек Азимов естеріңізде ме? Өзінің «Основание» атты романдар топтамасын ол ойдан шығарылған ғылым – психотарихқа негіздеп жазды. Бұл ғылым қоғамда болып жатқан үрдістерді зерттеу үшін математикалық әдістерді қолданады және болашақты жоғарғы дәлдік деңгейінде болжауға мүмкіндік береді.

Әрқайсысымыз естіп қанық болған big data – «ауқымды деректерді» өңдеу және талдау бойынша жүргізілетін бүкіл жұмыс осыған ұқсас қағидатқа негізделген. Ауқымды деректерге фантастикалық психотарихтағыдай адам сенгісіз мүмкіндіктер жатқызылады. Жақында ғана біз big data талдауына негізделген дербестендірілген жарнама технологиясының Дональд Трамптың жеңісіне ықпал ету мүмкіндігі жайлы оқыдық. Google пайдаланушылардың сұратуларының негізінде, тіпті америкалық Ауруды бақылау және алдын алу орталығын басып озған АҚШ бойынша тымаудың таралуын қадағалау жүйесі – Google Flu Trends  құрды. Street Bump қосымшасы нақты уақыттағы жолдағы әрбір шұңқыр туралы хабарлай отырып, Бостонның көлік инфрақұрылымын барынша тез жақсартуы тиіс болатын.

Алайда ауқымды деректермен жұмыс істеу оңай болмай шықты. АҚШ-тағы сайлауға соншама зор ықпалы болады деп есептелген Cambridge Analytica Трамптың немесе сол Тед Круздың жеңіске жеткен науқанында ғана емес, Бен Карсонның сәтсіз науқанында да жұмыс істеді. Google Flu Trends жақын арадағы тымаудың тарауын дұрыс болжай алмады, өйткені  ізделетін сұраулар жиілігіне ауру емес, бір сәт БАҚ-тағы тымау туралы жаңалықтар аясы әсер етті. Street Bump жеке автомобиль пен смартфон сатып ала алатын және қала билігінің көмек көрсету мүмкіндігі туралы жақсы хабарланған, жағдайы бар адамдар тұратын кварталдардағы шұңқырлар туралы жүйелі түрде хабарлап отырды. 

Сонда «ауқымды деректердің» маңыздылығы жай дақпырт па? Жоқ, әрине. Big dataны барлығынан құтқаратын және кез келген сұраққа жауабы дайын панацея деп емес, жұмыс үлгілерін құруға арналған тиімді заманауи құрал-жабдық деп түсіну қажет. Кәсіби талдаушылар бұл құрал-жабдықтың жүйелік зерттеуді, түсінуді және жетілдіруді қажет ететінін түсінеді.

Өкінішке орай, Қазақстанда big data жөнінде мамандар санаулы және өте сирек «тауар». Осындай мәселелерге қомақты деректер ауқымын жинақтаушы көптеген қазақстандық компаниялар тап болды. Мұндай мамандардың тапшылығы ұзақ мерзімді перспективті жобаларды дамытатын жеке бизнес үшін өзекті мәселе болып отыр. Ақпарат ғасырында әлемдік трендтерден қалып қоюға болмайды, сондықтан компаниялар бұл мәселені әртүрлі жолдармен шешуге тырысады. Өз қызметкерлерін шетелдерге оқуға жібереді, шетелдік мамандарды жұмысқа шақырады. Kaspi «Kaspi зертханасы» атты ауқымды жүйелік білім беру жобасын іске қосып, өздігінен талдаушылар буынын тәрбиелеу арқылы мәселенің тағы бір шешімін тапты. Биылғы жылы Зертхана үшінші рет талдаушылардың жаңа буынын оқытып шығарады.
Kaspi зертханасы – дәрістер курсы ғана емес, бұл студенттердің курсты бітіріп, SAS (бизнес-талдама саласындағы әлемдік көшбасшы) және Glowbyte (IT консалтинг саласында ТМД аумағындағы көшбасшылардың бірі) компанияларымен бірлесіп, Kaspi-ден сертификаттар алатын нағыз шығармашылық шеберхана. Зертханадағы сабақтарда телекоммуникация, FMCG сегменті, банк қызметі, интернет-өткізу сияқты қызмет салаларындағы нақты бизнес-кейстерге талдау жүргізіледі. 

Kaspi Bankтің Деректерді талдау және қолдану департаментінің директоры Думан Уватаев Зертхананың негізінен әлеуметтік жоба екенін айтты. «Біз студенттеріміздің тағы басқа жерлерде жұмыс істейтінін қызғанбаймыз. Біздің мысал ретінде өткізіп жүрген қолданбалы есептеріміз банк қызметіне ғана қатысты емес және бұл кездейсоқ жағдай емес. Ауқымды деректерді талдау курсы кезінде біз қызметтің мақсатты маркетинг, бизнес-талдау, сатылым, телекоммуникация және т.б. бағыттарын қамтимыз. Бізден білім алған адам әртүрлі салаларда тәжірибелі талдаушы маман болып шығады», – деп сендіреді. Думанның болжамы толықтай расталды: алғашқы түлектердің 100% ірі қазақстандық және шетелдік компанияларда, соның ішінде банк секторына жұмысқа қабылданды. Осы үш жылдағы бітірушілердің ішіндегі ең үздіктері Kaspi Bankте жұмыс істеуге қалдырылды. 

Жобада күлкілі оқиғалар да орын алды. Ең басында 2014 жылы Зертхана серіктес жоғары оқу орындары: ҚазҰУ, ҚазҰТУ, ҚМЭБИ, АЭБУ, ҚБТУ, ХАТУ, SDU және AMU сияқты еліміздегі жетекші университеттердің студенттерін ғана оқуға шақырған болатын. Алайда 2015 жылғы екінші түлектер арасында серіктес университеттердің студенттері деген желеумен басқа жоғары оқу орындарының жастары, мысалы, жоғары оқу орындарының бастамашыл жас оқытушылары оқыған. Екінші қабылданған  оқушылардың арасында студент болып жазылған ірі қаржы компаниясының басшысы болды. Осыдан Kaspi ұйымдастырушылары Зертханада алатын білімнің өте құнды екенін түсініп, оған барлық қатысушылардың қолжетімділігін кеңейту туралы шешім қабылдады. 2016 жылы конкурс бір орынға 11 адамды құрады: тіркелген 530 студенттің арасынан 47 адам тестілеуден ойдағыдай өтіп, оқуға кірісті (алдыңғы қабылдауларда курсқа 30-дан аспайтын студент қабылданған болатын). 26 желтоқсанда 2016 жылы бітірген түлектерге салтанатты түрде сертификат табысталды.
Үшінші жылы қабылданған оқушылардың бірі бағдарламашы Константин Попов Зертхананың пайдасы туралы өзінің көріп-білгенімен бөлісті: «Сабақ кезінде бізге банк алаяқтарын анықтау алгоритмін әзірлеу міндеті қойылды. Бұл адамдар адал пайдаланушыларға зиянын тигізеді, интернет-банкингке алдау арқылы кіреді немесе басқа адамның атынан несие алады. Оларды анықтауға болады. Осындай зиянкестердің мінез-құлқы туралы жүйелі түрде деректер жиналады. Жиналған деректерге сай математикалық үлгі құрылады. Қандай да бір жиынтық “алаяқтың бейнесі” шығады және, егер адам анықталған сипаттамаға сай келсе, оның қолының таза болмау ықтималдығы жоғары. Осылайша уақтылы талдама жасаудың нәтижесінде пайдаланушыларды тек банктік салада ғана емес, басқа да салаларда қорғап қалуға болады, бұл жан-жақты үлгі».

Ауқымды деректермен сауатты жұмыс істеудің маңыздылығын көрсететін тағы бір қызықты бизнес-кейс – Kaspi-дің әуесқой автомобильшілерге арналған «Колеса» ірі жобасымен бірлескен өнімі. «Колеса тексерді» атты бірлесіп әзірлеудің негізіне клиенттік талдама – data mining жатады. Мәні қарапайым: өз автомобильдерін тез сатқысы келетін клиенттер өздерінің темір тұлпарларын бағалайтын мамандандырылған сервистерге өтініш білдіре алады. Бұл ретте бағалау автоматты түрде жүргізіледі. Автомобильдің параметрлері, оның барлық техникалық сипаттамалары жүйеге енгізіледі. Ары қарай автоматты кешен осы параметрлерді есепке ала отырып, бірнеше секундтың ішінде әділ нарық құнын қояды. Егер бағалауды адам жүргізетін болса, ол бірнеше сағат уақыт алатын еді. Сондай-ақ әділдік деңгейі едәуір төмен болар еді, өйткені бағалаушы ұқсас автомобильдердің сатылатыны туралы оншақты хабарландыруды ғана қарап шыға алады. Ал талдамалық кешен бір уақытта бірнеше мың хабарландыру бойынша салыстырмалы талдау жасай алады. Нәтижесінде сатушы ұсынады, ал сатып алушы кепілді әділ бағаға автомобиль сатып алады. Зерттеу нәтижелері бойынша осылайша тексерілген автомобильдерді сату жылдамдығы екі есе өскен.

2016 жылы оқитын материалдың көлемі бір жарым есеге ұлғайып, 137 академиялық сағатқа жетті: 105 академиялық сағат – деректер туралы ғылым; 32 сағат – геосервистер. «Геосервистер» жеке курсы – үшінші қабылдаудағы түбегейлі жаңалық екенін атп өткен жөн. Курс шеңберінде қатысушылар геотаргетингтің заманауи тәсілдерін қолдану арқылы өздігінен қосымша жасау мүмкіндігіне ие болды.

Геосервистер – заманауи неогеографияның бір бөлігі, ауыздықталған географиялық кеңістікте және ақпарат заманындағы жұмыстың жаңа тәсілі. Біздің көпшілігіміз үшін бұл түсініксіз естіледі, бірақ шын мәнінде бәрі қарапайым. Сіз қандай да бір өнімді іздедіңіз делік. Оның сипаттамасы мен бағасы ғана емес оны қайдан алатыныңыз – оның орны да маңызды. Геосервистер тұтынушыларға барынша қолайлы болатын осындай іздеу жүргізе алады. «Компаниялар көбінесе сайтта дүкендердің тізімін, олардың өнімдерін қай жерден сатып алуға болатынын көрсетумен шектеледі, бірақ осындай сауда нүктелері өте көп болуы мүмкін. Пайдаланушылар мекенжайлары бойынша олардың өздерінен қандай қашықтықта орналасқанын шамалауы тиіс. Біз өз клиенттеріміздің өмірін жеңілдету үшін Kaspi Red клубы шеңберінде клубтың 500 серіктес дүкендері санаттарына қарай бөлініп белгіленген өте ыңғайлы картаны жасадық», – дейді Думан Уватаев.

Заманауи талдама технологияларының қажеттілігі мен талап етілуіне өте көп мысал келтіруге болады. Жаңа ғасыр мамандары пайдаланушылардың сұраныстарын барынша толық жүзеге асырылуын қамтамасыз ете отырып, пайдаланушыларға және нарық ойыншыларының жұмысын жеңілдетіп, жаңа технологияны қоғамның пайдасына жұмыс істеуге мәжбүрлей отырып, нарық ойыншыларына да айтарлықтай пайда келтіреді. Big data, неогеография немесе өзге де талдаудың жаңа құрал-жабдықтары қай салада: қаржы құрылымдарын, өндірісті немесе биология, медицина, генетика, астрономия, физика, инжиниринг, бионика ғылымдарын дамытуда қолданылмасын, барлық зерттеулердің басты мақсаты – Адам және оның мүддесі болып қала бермек.