რატომ არის მონაცემების პროგნოზული ანალიტიკა ბიზნესის ყველაზე ძლიერი აქტივი?!
Opinions expressed by Entrepreneur contributors are their own.
You're reading Entrepreneur Georgia, an international franchise of Entrepreneur Media.
თანამედროვე ცხოვრების წესი და ტექნოლოგიური განვითარება ჩვენს ყოველდღიურობაში სულ უფრო და უფრო აქტუალურს ხდის პერსონალური ინფორმაციის დაცვის გაუმჯობესებას.
ტერმინი "პერსონალური მონაცემი" მოიცავს მონაცემთა საკმაოდ ფართო სპექტრს. მაგალითად, სახელი და გვარი, პირადი ნომერი, მისამართი, ელექტრონული ფოსტის მისამართი, ასევე ნებისმიერი სხვა სახის ინფორმაცია, რომელიც ამა თუ იმ საჯარო თუ კერძო დაწესებულებაში მუშავდება და რომლითაც შესაძლებელია პირის იდენტიფიცირება. მაგალითად, ორგანიზაციის თანამშრომელთა პირადი საქმე, საფინანსო დაწესებულებებში არსებული საკრედიტო ისტორია და ა.შ.
სწორედ იმიტომ, რომ საქმე დიდ და სენსიტიურ ინფორმაციას ეხება, გაჩნდა პერსონალური მონაცემების დაცვის საჭიროება. შესაბამისად, გაჩნდა პროფესიაც. პერსონალურ მონაცემთა დაცვის ოფიცერი არის პირი, რომელიც ორგანიზაციებს უწევს კონსულტაციას, აძლევს ექსპერტულ რჩევებს და ეხმარება პერსონალურ მონაცემთა დაცვის წესებთან შესაბამისობის უზრუნველსაყოფად, ჩარჩო-პოლიტიკის დოკუმენტებისა და ინსტრუქციების შემუშავებაში.
ნინო ქურასბედიანი, პერსონალურ მონაცემთა დაცვის სფეროში საერთაშორისო სერტიფიცირების მქონე ოფიცერი, საჯარო მმართველობის დოქტორი, იურისტი - 2016 წლიდან დღემდე ეხმარება კერძო და საჯარო ორგანიზაციებს მონაცემთა დამუშავების ნაწილში საერთაშორისო სტანდარტების დანერგვაში.
ნინო, ბევრი საუბრობს მონაცემებზე, როგორც ბიზნესის ყველაზე ღირებულ რესურსზე, რატომ გახდა ის ასეთი მნიშვნელოვანი?
თანამედროვე მსოფლიოში მონაცემები ბიზნესის ყველაზე ღირებულ რესურსად იქცა. ისინი არა მხოლოდ სტატისტიკურ ინფორმაციას, არამედ მომავლის რუკას წარმოადგენენ. უწინ ბიზნესები რეაქტიულად მოქმედებდნენ, კერძოდ, ანალიზს აკეთებდნენ ისეთ ფაქტებზე, რომლებიც უკვე მოხდა. თუმცა დღეს პროგნოზული ანალიტიკის მეშვეობით ფაქტიურად შეგვიძლია მომავალი ვიწინასწარმეტყველოთ. ამიტომაც მონაცემებზე დაყრდნობილი ანალიტიკა ბიზნესს ეხმარება მიიღოს სტრატეგიული გადაწყვეტილებები, შეაფასოს რისკები და მოერგოს მომხმარებლის სწრაფად ცვალებად მოთხოვნებს. რა არის პროგნოზული ანალიტიკა და რა განსხვავებაა მასსა და ტრადიციულ ანალიზს შორის? პროგნოზული ანალიტიკა არის მონაცემთა ანალიზის ის ფორმა, რომელიც აერთიანებს ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებას, რათა მაქსიმალურად ზუსტი პროგნოზები მოგვაწოდოს სამომავლო განვითარებასთან დაკავშირებით. თუ ტრადიციული ანალიზი გვპასუხობდა კითხვაზე "რა მოხდა?", პროგნოზული ანალიტიკა გვეხმარება განვჭვრიტოთ, თუ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში და რა უნდა გავაკეთოთ იმისთვის, რომ არსებული შედეგები გაუმჯობესდეს. ხსენებულმა მთლიანად შეცვალა ბიზნეს პროცესები, რადგან გადაწყვეტილებები ამჟამად ეფუძნება არა მხოლოდ ინტუიციას, არამედ ზუსტ და მონაცემებზე დაფუძნებულ პროგნოზებს. ხშირად გვესმის პერსონალური მონაცემების შესახებ.
შეგიძლია გვითხრა, რა როლს თამაშობს ის პროგნოზულ ანალიტიკაში?
პერსონალური მონაცემები პროგნოზული ანალიტიკის მთავარი მამოძრავებელი ძალაა. კომპანიები ყოველდღიურ რეჟიმში აანალიზებენ მომხმარებლის შესყიდვების ისტორიას, ვებგვერდზე ქცევას, სოციალური მედიის აქტივობასა და სხვა ინფორმაციას, რათა შექმნან მომხმარებელთა ე.წ. "ციფრული პორტრეტი", რომლის საფუძველზეც სისტემას მარტივად შეუძლია განჭვრიტოს თითოეული მომხმარებლის ჭრილში სასურველი სერვისი ან პროდუქტი, რომელიც მისთვის საინტერესო, ხოლო ბიზნესისთვის კი მომგებიანი იქნება.
შეგიძლიათ პრაქტიკული მაგალითები მოიყვანოთ, როგორ იყენებენ კომპანიები ამ მონაცემებს სერვისების შეთავაზებისთვის?
რა თქმა უნდა, პრაქტიკული ნაწილი შეგვიძლია რამდენიმე მიმართულებით განვიხილოთ, მაგალითად:
- ფინანსურ სექტორში – თუ ბანკის ანალიტიკური სისტემა ჩვენი ტრანზაქციების საფუძველზე დაადგენს, რომ ვიწყებთ თანხების დაგროვებას ავტომობილის შესაძენად, ის ავტომატურად შემოგვთავაზებს ავტო სესხს სპეციალური პირობებით.
- ელექტრონულ კომერციაში – თუ ხშირად ვათვალიერებთ ტურისტულ საიტებს, სამოგზაურო სააგენტოები ან ავიაკომპანიები გამოგვიგზავნიან პერსონალიზირებულ შეთავაზებებს ჩვენთვის საინტერესო მიმართულებების შესახებ.
ხსენებული მიმართულებით მიღებული შედეგების დამუშავება გვაძლევს ზუსტ შედეგებს პერსპექტიული მიგნებების შესახებ, რაც თავის მხრივ ეხმარება ბიზნესს გაზარდოს მისი კონკურენტუნარიანობა ბაზარზე.
რა ეთიკური გამოწვევები არსებობს ამ მიმართულებით?
ეთიკური გამოწვევები ამ პროცესის ყველაზე მნიშვნელოვანი საკითხია, რადგან მიუხედავად პროგნოზული ანალიტიკის უპირატესობებისა, ეს პროცესი მონაცემთა ეთიკური დამუშავების ნაწილში სერიოზული რისკების მატარებელია. კერძოდ, როდესაც ვსაუბრობთ პერსონალურ მონაცემებზე, აუცილებლად უნდა გვახსოვდეს, რომ აღნიშნულის ფარგლებში "პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ" საქართველოს კანონის მიხედვით, ექცევა ნებისმიერი ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება იდენტიფიცირებულ ან იდენტიფიცირებად პირს ეხებოდეს. შესაბამისად, ისეთ ვითარებაშიც კი, როდესაც მონაცემები კანონმდებლობით დადგენილი სამართლებრივი საფუძვლით გვექნება მოპოვებული, მათი შემდგომი დამუშავებაც კანონით დადგენილი, სავალდებულოდ შესასრულებელი წესების სრული დაცვის უნდა ხორციელდებოდეს. წინააღმდეგ შემთხვევაში დაირღვევა ბალანსი ბიზნეს ინტერესებსა და პირთა პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობის ნაწილში.
როდესაც ბიზნესი პროგნოზული ანალიტიკის მეშვეობით სწავლობს მომხმარებლის ქცევას, რათა აღნიშნული საკუთარი მიზნებისთვის გამოიყენოს, უნდა გვახსოვდეს, რომ ასეთ დროსაც მნიშვნელოვანია დავიცვათ ბალანსი და მონაცემთა დამუშავება მოვაქციოთ კანონით დადგენილ სამართლებრივ ჩარჩოში. ერთია, რომ მონაცემთა ანალიზი დადებითი შედეგების მომტანია (ზრდის მოგებას), მაგრამ არ უნდა დაგვავიწყდეს, რომ თუკი მონაცემმა დამუშავების წესებს დაირღვევა, ამით საფრთხეს შეექმნება მათ შორის პირთა პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობის უფლებასაც.
უმთავრესი ეთიკური გამოწვევაც სწორედ ზემოთხსენებული წარმოადგენს – ბიზნეს პროცესები უნდა მუშაობდეს იმგვარად, რომ კუმულატიურ რეჟიმში აკმაყოფილებდეს როგორც ორგანიზაციის მომგებიანობის ინტერესებს, ასევე მონაცემთა სუბიექტების კანონით გათვალისწინებულ და გარანტირებულ უფლებებს.
ბოლოს, თქვენი აზრით, რა არის მთავარი გზავნილი კომპანიებისთვის ამ მიმართულებით?
მთავარი გზავნილი მარტივია: პერსონალურ მონაცემებს შეუძლია არა მხოლოდ წარსულის ანალიზი, არამედ მომავლის პროგნოზირებაც. თუმცა უმთავრესია და უნდა გვახსოვდეს, რომ ამ პროცესში მონაცემები მაქსიმალურად ეთიკურად, გამჭვირვალედ და კანონთან ზუსტი შესაბამისობით დავამუშავოთ, რათა არ დავკარგოთ მომხმარებელთა – მონაცემთა სუბიექტთა ნდობა, რომელიც ბიზნეს სექტორის მთავარი დასაყრდენი და ყველაზე რთულად აღსადგენი აქტივია.
