ТОМСК, 17 авг – РИА Томск. Развитие цифровой экономики в России сейчас – это "прайм-эра" дата-аналитики, считают многие эксперты. Анализ данных превратился из информационного ресурса в один из ключевых инструментов для бизнеса и госструктур. Статистика, опросы, поведение клиентов, спрос и предложения рынка труда могут быть переведены в цифры и отражают реальную ситуацию в конкретной сфере. 

Анализировать и строить "картину мира" по данным учат в Томском госуниверситете (ТГУ). Какие исследования проводит новое поколение дата-аналитиков вуза и что именно они разрабатывают для бизнеса – в обзоре РИА Томск.

Начинаем карьеру

Спрос на дата-аналитиков растет по всему миру: информации стало больше, а технологии позволили быстро и относительно недорого собирать данные, хранить и обрабатывать их.

Поддерживая тренд на анализ данных, ТГУ в 2023 году открыл онлайн-магистратуру "Дата-аналитика для бизнеса", в которой участвуют успешные представители реального сектора экономики. Первым партнером стал "Яндекс", а с 2025 года магистратуру поддерживает технологическая компания RWB (Wildberries & Russ).

Программа реализуется на базе Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ, где расположен суперкомпьютер "СКИФ Cyberia" – сердце университетских исследований больших данных. Вычислительные ресурсы дают магистратуре значительное преимущество перед аналогичными программами: масштабный сбор информации на суперкомпьютере отличается точностью и занимает меньше времени по сравнению с другими способами.

В августе в магистратуре состоялся выпуск нового поколения дата-аналитиков. На виртуальной церемонии чествования выпускников проректор по образовательной деятельности ТГУ Евгений Луков отметил, что связь программы с индустрией предполагает большой объем практики для студентов в компаниях-партнерах, и это важная характеристика современного образования.

По его мнению, отработка полученных навыков на реальных кейсах бизнеса повышает конкурентоспособность магистрантов – при трудоустройстве те могут претендовать на должность и зарплату специалиста с опытом.

Анализируем коммуникации

В качестве дипломных проектов выпускники этого года провели полноценные исследования и разработали реальные цифровые инструменты. Среди них – онлайн-конструктор опросников для проведения социально-сетевых исследований в бизнесе. 

Как отмечает один из авторов проекта Вячеслав Ощепков, в организациях существует разрыв между формальной структурой и реальными коммуникациями сотрудников: "Руководители зачастую не видят, кто из сотрудников отрезан от информационного поля, а кто является неформальным лидером коллектива. Это становится критичным при планировании работы, отслеживании скорости распространения информации или формировании проектных групп".

По его словам, для оценки коммуникаций существуют различные онлайн-инструменты, но они либо платные, либо сложны в освоении, либо не сопряжены со сбором данных. Между тем созданный магистрантами ТГУ сервис представляет бесплатный, простой и полный инструмент для диагностики коммуникаций. Он протестирован и полностью готов к применению.

Сервис последовательно осуществляет все этапы социального исследования: создание опроса, сбор ответов, анализ результатов и визуализацию. Он не требует навыков программирования и может быть полезен HR-сотрудникам, проектным менеджерам, линейным руководителям и другим специалистам.

Повышаем популярность

Еще один проект студентов посвящен продвижению онлайн-курсов в сфере Data Science и аналитики данных: магистранты проанализировали, что помогает онлайн-курсам привлекать аудиторию на образовательных маркетплейсах.

Авторы проекта отмечают, что российский рынок онлайн-образования (EdTech) перестал быстро расти, но интерес людей к обучению не исчезает. 

"Люди начинают более внимательно выбирать программы, продавать курсы становится сложнее. В этих условиях большим потенциалом для продаж отличаются маркетплейсы", – комментирует магистрантка Екатерина Пуртова.

На решение о покупке курса на маркетплейсах могут влиять десятки факторов: от тематики и стоимости программы до ее рейтинга, отзывов, продолжительности и других характеристик. Анализ больших данных позволяет определить, какие из этих факторов действительно связаны с популярностью курса, и использовать полученные выводы при разработке стратегии его продвижения.

Как отмечает научный руководитель работы, аналитик экспертно-аналитической компании "Киберия" Полина Басина, студенты пытаются ответить на актуальный для EdTech вопрос: как в условиях высокой конкуренции сделать образовательный продукт заметным и востребованным на площадках, где пользователи выбирают из множества курсов.

Итогом проекта станут практические рекомендации, которые будут доступны заинтересованным представителям EdTech и авторам онлайн-курсов и помогут создавать эффективные стратегии продаж и продвигать продукт на маркетплейсах.

Решаем проблемы

Другие проекты магистрантов посвящены как узким бизнес-темам, так и направлениям социальной сферы и государственного регулирования. Это, например, разработка интеллектуальной системы, которая поможет выявить слабые места в подготовке кадров для нефтехимической отрасли, и анализ эффективности размещения комплексов фотовидеофиксации для безопасности на дорогах Свердловской области.

Также в списке проектов – разработка системы рекомендаций для курсов повышения квалификации и материалов для самообучения на основе матрицы компетенций, анализ влияния поведенческих факторов, воздействующих на принятие решения о покупке платного тарифа на платформе B2B-сервиса, исследование эффективности цифровых инструментов для взаимодействия с клиентами малого бизнеса.

По словам директора Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслава Гойко, эти проекты хорошо показывают, насколько широки возможности анализа больших данных.

"Дата-аналитику можно использовать для развития целых отраслей и территорий, а можно с ее помощью находить решения для небольших, на первый взгляд, проблем бизнеса и госорганизаций. В этом и заключается одно из главных преимуществ работы с данными. Поэтому нам необходимо развивать это направление – готовить специалистов, создавать новые инструменты и использовать большие данные максимально эффективно", – подытожил Вячеслав Гойко.