Laimonas Andriulis, „Centric IT Solutions“ duomenų ir dirbtinio intelekto (DI) ekspertizės vadovas, pranešime spaudai „duomenų mokslo“ sąvoką apibūdina paprastais žodžiais.
„Duomenų mokslą įvardyčiau kaip konkrečios problemos sprendimą, pasitelkiant turimus duomenis ir įvairius matematikos algoritmus. Tai tikrai nėra „raketų mokslas“ – kartais užtenka pirmo kurso matematikos optimizacijos pradmenų, kad suprastume, kur ir kaip procesas gali būti patobulintas. Tai tiesiog būdas pasitelkti duomenis, juos išanalizuoti ir nuspręsti, kaip automatizuoti ar pagerinti tam tikrą veiksmą“, – teigia jis.
Kaip anksčiau rašė Delfi, tos bendrovės, kurios siekia ne tik analizuoti turimus duomenis, bet ir jų pagrindu kurti naujus sprendimus, naujas veiklos galimybes, investuoja į duomenų mokslą ir dažnai turi tam dedikuotas pareigybes – duomenų mokslininkus, pranešime spaudai komentavo Jonas Pokštas, „Intermedix Lietuva“ duomenų mokslininkas.
Svarbiausias duomenų mokslininko darbas – iš didelio duomenų kiekio atrinkti esminius duomenis, juos atitinkamai apdoroti ir, panaudojant pažangius matematinius metodus, išgauti naudingą informaciją, kuri prisidėtų prie įmonės sėkmingos veiklos, paslaugų kokybės užtikrinimo ar kitų tikslų.
L. Andriulis atskleidžia praktinius pavyzdžius, padedančius suprasti šios mokslo krypties naudą.
Vietoj 20 specialistų tereikia kelių
Vienas įspūdingiausių darbų, prie kurio L. Andriuliui teko prisidėti, – geležinkelio defektų aptikimas. Pasak jo, geležinkeliai yra sudėtinga infrastruktūra, kurioje laiku neaptinkamos ir nepašalinamos net mažos problemos gali sukelti pražūtingų padarinių. Be to, įprasti priežiūros metodai neretai reikalauja daug žmogiškųjų išteklių, kai personalas vizualiai tikrina kiekvieną bėgių metrą.
„Mūsų tikslas buvo rasti būdą, kaip automatizuotai aptikti smulkiausius defektus ir sumažinti remonto kaštus. Skirtumas tarp nedidelio bei greito remonto ir kapitalinio atnaujinimo yra milžiniškas – smulkus pataisymas gali kainuoti 20–30 kartų pigiau, jei aptinkamas laiku“, – pasakoja L. Andriulis.
Norėdami tai pasiekti, specialistai naudojo įvairius sensorius – nuo vaizdo kamerų iki vibracijos jutiklių, montuojamų ant traukinių ratų. DI analizavo duomenis ir padėjo identifikuoti problemas iki joms tampant kritiškoms. Vibracijos jutikliai fiksuoja mikroskopinius pokyčius sąlyčio taške tarp rato ir bėgio, kurie gali reikšti įtrūkimus ar nelygumus. O vaizdo kameros renka aukštos kokybės vaizdus, kuriuos dėl vizualių pažeidimų analizuoja kompiuteriniai algoritmai.
„Šis duomenų analizės ir DI sprendimas leido drastiškai sutrumpinti laiką, kurio reikėjo bėgių patikrai, ir optimizavo darbo jėgos paskirstymą. Vietoj 20 specialistų, kurie tikrintų bėgius rankiniu būdu, dabar tik keli specialistai tikrina tas vietas, kurias algoritmai nurodo kaip potencialiai pavojingas. Tai ne tik padidino darbo efektyvumą, bet ir sumažino klaidų tikimybę“, – dalijasi specialistas.
Greitas nelegalių veiksmų aptikimas
Dar vienas nekasdienės problemos pavyzdys – sukurta palydovinio stebėjimo sistema pokyčiams mieste įvertinti. Miestų plėtra, infrastruktūros pokyčiai ir įvairūs statybos darbai, kuriuos gyventojai kartais nusprendžia įgyvendinti savavališkai, apeidami įstatymus, gali likti nepastebėti, kai informacija renkama tik žmogaus. Šįkart Nyderlanduose savivaldybė norėjo susidaryti tikslų vaizdą apie vykstančius pokyčius ir užtikrinti, kad visi vykdomi statybos darbai būtų tinkamai registruojami ir apmokestinami.
„Savivaldybė siekė tiksliai sužinoti, kas vyksta miestuose, pavyzdžiui, ar ant stogo atsirado naujų saulės elektrinių, ar nebuvo įrengta neleistinų priestatų ir panašiai. Palydovinės nuotraukos ir vaizdo atpažinimo algoritmai leidžia automatiškai stebėti šiuos pokyčius ir sureguliuoti, kad infrastruktūros atnaujinimai vyktų legaliai“, – teigia jis.
Palydovui fiksuojant didelius miesto teritorijos plotus, DI analizuoja šiuos vaizdus ir identifikuoja bet kokius pokyčius, pavyzdžiui, naujai įrengtas terasas, naujus pastatus ar net mažesnius pakeitimus, tokius kaip stoglangio įrengimas. Anksčiau tokia informacija būdavo surenkama inspektorių, kurie fiziškai aplankydavo objektus ir rankiniu būdu atlikdavo apžiūrą. Tai – daug žmogiškųjų išteklių ir pinigų reikalaujantis procesas.
„Tokiu būdu savivaldybės ar kitos atsakingos institucijos gali užtikrinti, kad visi statybų ir infrastruktūros pakeitimai būtų registruojami, o mokesčiai už juos surenkami. Tad šįkart tinkamai priimti, duomenų mokslu paremti sprendimai padėjo ne tik atnaujinti savo registrus, bet ir efektyviau kontroliuoti miesto plėtrą, su mažiau žmonių, mažesnėmis išlaidomis ir didesniu tikslumu“, – priduria jis.
Leidžia nebeskaityti laiškų ar skundų
Specialisto nuomone, dar viena sritis, kuri gali būti nesudėtingai optimizuojama beveik kiekvienoje įmonėje, – įvairių klientų užklausų, laiškų, skundų apdorojimas.
„Įmonės ir ypač viešosios įstaigos kasdien gauna didžiulį skaičių laiškų – nuo ranka rašytų klausimų iki oficialių prašymų ir skundų. Duomenų mokslu grįsti sprendimai leidžia apdoroti net ranka rašytus dokumentus. Pavyzdžiui, naudodami optinio simbolių atpažinimo (OCR) technologiją galime skenuoti ir analizuoti ranka užpildytus prašymus, nustatyti, ar pateikti dokumentai atitinka reikalavimus“, – pasakoja duomenų mokslo atstovas.
Ir pateikia realią situaciją: savivaldybės per tam tikrą laikotarpį turi atsakyti į gyventojų prašymus, tačiau nemažai jų būna užpildytų netinkamai. Sukurta sistema, grįsta reikiama specifine informacija, atlieka pradinę validaciją ir gali iš karto atmesti ar kitaip pažymėti neteisingai užpildytus dokumentus. Tokiu būdu prašymo ar dokumento gavėjui net nereikia atidaryti dokumento arba jį atidarius iškart matyti klaidas. Skaičiuojama, kad anksčiau tokio dokumento peržiūrai reikėdavo skirti iki 5 minučių ar ilgiau, jei forma užpildoma neteisingai, o diegus sprendimą, laikas sutrumpėja iki 80 proc.
DI sprendimai lygiai taip pat gali pasitarnauti filtruojant laiškus pašto dėžutėje – nustatyti, kuriems reikia gavėjo dėmesio, o kitą dalį nukreipti atitinkamam atsakingam asmeniui arba automatiškai sugeneruoti reikiamą atsakymą.
