Data Science-ն այսօրվա աշխարհի ինդուստրիաների էական մասն է, որի դերը տարիների ընթացքում ավելի է մեծացել, եւ ընկերությունները, արեւի տակ իրենց տեղը չկորցնելու համար, անցել են տվյալների գիտության կիրառությանը։
Մեքենական ուսուցման բարդ ալգորիթմներն օգտագործելով՝ ընկերությունների «ուղեղային կենտրոնները» կանխատեսող մոդելներ են կառուցում, ստանում նշանակալի տեղեկություններ, գտնում օրինաչափություններ եւ օգնում բիզնես որոշումների կայացմանը։
Տվյալների գիտությունը PMIScience R&D կենտրոնի հիմնական ուղղություններից է: 3 տարի առաջ, երբ կենտրոնը նոր էր բացվում, ընկերությունը նախատեսում էր, որ այս ուղղության վրա աշխատելու էր մի քանի հոգանոց թիմ, բայց երեք տարվա ընթացքում բաժինը զարգացել է, ներքին թիմում այժմ մոտ 10 մասնագետ կա, ավելին՝ ունեն թափուր աշխատատեղեր եւ արդեն նպատակադրված են 15-ից 20 մասնագետ ունենալ թիմում: Տվյալագիտության բաժնում նախատեսում են նաեւ առնվազն 5 փորձնակ (intern) ներգրավել։
PMIScience-ի Տվյալագիտության բաժնի ղեկավար Նարեկ Մելքոնյանն ասում է, որ հիմնականում երկու ուղղությամբ են աշխատում՝ ներքին թիմի օգնությամբ սպասարկում են ընկերության գլոբալ նախագծերը եւ ներգրավում Հայաստանի ՏՏ ընկերություններին՝ օգտագործելով նրանց պոտենցիալը:
«Philip Morris-ը շատ մեծ ընկերություն է, ունենք տվյալներին վերաբերող շատ նախագծեր։ Մեր ներքին թիմն աշխատում է մեզ համար զգայուն եւ տարածման համար ոչ ենթակա նախագծերի վրա։ Հետազոտական նախագծերի մի զգալի մասն ընկերությունը հակված է «աութսորս» անել, եւ PMIScience կենտրոնն էլ կամուրջ է հանդիսանում, որով ընկերության գլոբալ նախագծերը հասնում են Հայաստանի հետազոտական գիտական ինստիտուտներին, ՏՏ ընկերություններին եւ իրականացվում նրանց կողմից»,- պատմում է Նարեկ Մելքոնյանը։
Տվյալագիտության երեք ուղղությամբ են այս պահին աշխատում՝ մեքենայական ուսուցում (machine larning), տվյալների ճարտարագիտություն (data engineering) եւ բիզնես անալիտիկա (business intelligence), որոնց զարգացումը PMI-ի համար ռազմավարական նշանակություն ունի։
«Այս երեք ուղղություններով մասնագետներ ունենք թիմում, եւ երբ Հայաստանի R&D կենտրոնը նախագիծ է վերցնում, մեր թիմը կարողանում է նախագծի ամբողջական իրականացումն իր վրա վերցնել»,- ասում է Տվյալագիտության բաժնի ղեկավարը։
PMIScience-ի տվյալագետներն ուղիղ աշխատում են Կուբի կենտրոնի հետ, այս երեք տարվա ընթացքում ներգրավվել են ընկերության համար ռազմավարական նշանակություն ունեցող նախագծերում եւ հաջողությամբ իրականացնում են դրանք։
PMIScience-ի տվյալագիտական «ուղեղի» համար կարեւոր է նախագծերի ամբողջական իրականացման ապահովումը, իսկ զարգացման հեռանկարում տվյալագիտության որոշակի ենթաճյուղերում գերազանցության կենտրոն դառնալու նպատակն է։
«Մեր ներքին թիմը մեծացնելուն, մարդկանց կոմպետենցիաները ուժեղացնելուն, զարգացնելուն զուգահեռ կմեծացնենք նաեւ համագործակցությունը Հայաստանի ընկերությունների եւ գիտահետազոտական կառույցների հետ»,- ասում է Նարեկը։
Թեւոս Մաթեւոսյանը առաջիններից էր, որ միացավ PMIScience-ի տվյալագետների թիմին, երբ թիմն ակտիվ ձեւավորման շրջանում էր։ Առաջին մասնագիտությամբ տնտեսագետ, իսկ հետագայում ինքնուրույն տվյալագիտություն սովորած Թեւոսն այժմ այստեղ աշխատում է գլոբալ նախագծերի վրա՝ որպես որակի վերլուծության ճարտարագետ (Quality Analysis Engineer)։
«Տվյալների հետ ենք աշխատում, որոնցից եզրակացություններ ենք դուրս բերում եւ կանխատեսող մոդելավորում անում։ Ճիշտ է՝ կենտրոնը Հայաստանում է գտնվում, բայց աշխատանքն ուղիղ արվում է Կուբի հետ, եւ նախագծերը գլոբալ շուկայի համար են։ Մենք աշխատում ենք մի բանի վրա, որն անմիջապես գնում է շուկա ամբողջ աշխարհում, ուստի՝ տեսնում ենք, թե ինչպես է մեր արած մշակումը մտնում կիրառության մեջ։ Տվյալների մեծ բազայի հետ գալիս է ավելի լայն ու հետաքրքիր գործիքակազմի կիրառություն, որն ամեն տեղ չէ, որ առկա է։ Այստեղ գաղափարները ողջունվում են, մարդիկ ունեն աշխատանքային ազատություն, եւ վերջապես PMI-ն աշխարհի թոփ գործատուների ցանկում է»,- ասում է Թեւոսը։
Տիգրան Ավետիսյանը մեքենայական ուսուցման գործիքների կիրառմամբ՝ զբաղվում է տվյալների վերլուծությամբ՝ ձեռքը միշտ պահելով բիզնեսի զարկերակի վրա։
Համակարգչային գիտությունների մասնագետ Տիգրանը սկզբում դիմել է Phillip Moris-ի կազմակերպված internship ծրագրին։ Ասում է՝ այստեղ հենց սկզբից մասնագետը ներգրավվում է մեծ նախագծերում, ոչ թե սկսում փոքր հանձնարարականներից։
«Այստեղ աշխատելու ամենամեծ առավելությունն այն է, որ տարբեր տեսակի նախագծեր կան, եւ դու կարող ես ընտրել՝ որ նախագծի վրա աշխատել։ Թույլ են տալիս լինել ճկուն, միանալ որեւէ նախագծի, որոշ ժամանակ աշխատելուց հետո՝ անցնել այլ նախագծի։ Այս ամբողջ ընթացքում շատ բան ենք սովորում, եւ ստացվում է անվերջ զարգացում։ Մեծ բիզնեսում աշխատելու առավելություն է, որ խնդիրները բազմազան են, եւ դա անընդհատ աճի հնարավորություն է տալիս»,- ասում է Տիգրան Ավետիսյանը։
Շահանե Առուշանյանը PMIScience-ի Data Science թիմում աշխատում է որպես սարքի որակի վերլուծաբան (Device Quality Analytics)։ Տարբեր շուկաների համար նախատեսված տարբեր կարգավորումներով սարքավորումների մշտադիտարկում է անում, որի արդյունքում վերհանում է խնդիրները, պատճառները վերլուծում, ընդհանուր առմամբ՝ բիզնեսի եւ շուկայի վերլուծություններ անում։
«Ինձ համար հետաքրքիր էր մեծ ընկերությունում աշխատել, որովհետեւ այդտեղ դրված խնդիրները բիզնես հարցեր են լուծում։ Ինձ համար շատ կարեւոր եւ ոգեւորիչ է, երբ գործի մեջ տեսնում ես, որ ընկերության համար շատ կարեւոր եւ արժեքավոր բան ես անում։ Մեր գործը կատարյալ մարմնավորում է, թե ինչպես է գիտությունը կիրառվում բիզնեսում եւ զարգացնում այն»,- ասում է նա։
Շահանեին, որպես աշխատակից, հատկապես ոգեւորում է ընկերության կողմից ուշադրությունը եւ արված աշխատանքի գնահատումը, նախագծերի ընտրության ազատությունը, նոր գիտելիքներ ստանալն ու անընդհատ զարգանալը։
Տվյալագիտությունն ապագայի մասնագիտություններից է, տարբեր վիճակագրություններով համարվում է ամենաարագ զարգացող եւ բաձր պահանջարկ ունեցող ուղղություններից մեկը։
«Եթե դիտարկենք որպես տարբեր մասնագիտությունների համաձուլում, ապա այստեղ հիմնականում առաջնային են ծրագրավորման, մաթեմատիկայի, վիճակագրության գիտելիքները։ Տվյալագիտությունը սահմաններ չի ճանաչում, դու կարող ես աշխատել ցանկացած վայրից եւ բարձր արժեք ստեղծել, ինչը բարձր կգնահատվի։ Հայաստանի նման երկրի զարգացման համար այս գիտությունը իսկապես կարող է նշանակալի դեր ունենալ»,- ասում է Նարեկ Մելքոնյանը։
Նա նկատում է, որ տարիների ընթացքում Հայաստանում ֆիզիկայի եւ մաթեմատիկայի շատ լավ մասնագետներ կամ արտերկիր են տեղափոխվել, կամ ՏՏ ընկերություններում աշխատանքի անցել որպես ծրագրավորող։
«Մեզ համար շատ հաճախ դժվար է լինում գտնել խմբերի, որոնք գիտահեն են եւ ունեն աշխատանքի լավ փորձ, կամ ոմանք արդեն զբաղված են լինում այլ նախագծերով եւ այն։ Մեր ընկերությունը հիմա ներդրումներ է կատարում, որպեսզի PMIScience-ի շուրջը ստեղծվի գիտական էկոհամակարգ, որը կկարողանա վերազգային կորպորացիայի պահանջարկները բավարարել»,- ասում է նա։
PMIScience-ի ներկայությունը Հայաստանում նպաստում է թե՛ ընդհանուր տվյալագիտության զարգացմանը, թե՛ մասնագետների աճին, ձեւավորում է էկոհամակարգ, որի արդյունքները շատ երկար սպասեցնել չեն տա։
Մարի Թարյան
Լուսանկարները՝ Էմին Արիստակեսյանի
