A data science kilátásai az új gazdasági helyzetben | Dmlab

A data science kilátásai az új gazdasági helyzetben

Gáspár Csaba

2020.04.15. • olvasási idő:

A gazdaság felbolydulásával majdnem mindenki körül változik az élet: mindenkinek nehezebb, mindenkinek más: van akinek azért, mert szűkült vagy eltűnt a piaca, vagy azért mert megnőttek a feladatai, megrohanták az ügyfelek. Mi folyamatosan próbáljuk felmérni, mely szektorok milyen módon reagálnak az új helyzetre – és hogyan fognak alkalmazkodni, amikor az egészségügy helyett a gazdaság kerül a fókuszpontba.

“Az adat az új olaj! … Te, annak nem esett most az ára?” 

– Egy reakció “Az adat, mint tartalék erőforrás” című posztra

A napokban egy távoli ismerősöm aggodalmát fejezte ki nekem, miszerint az IT szakemberek iránti kereslet jelentősen fog csökkenni a gazdasági válság kiszélesedésével. Nem osztottam a véleményét. Sőt, sok szempontból egy újfajta digitális forradalom indult be az elmúlt hetekben. Kényszerűségből egyes technológiákat nemcsak az újítók, korai követők, hanem a kései többség is elkezdett használni. A webáruházak karácsonyi szintű forgalmat bonyolítanak, az iskolások és az otthon dolgozók miatt rengeteg új laptopot és tabletet adtak el, a lakásukba bezárt emberek jelentős része a digitális térben keres megoldást a problémáira.

A vállalatok jelentős mennyiségű beruházást állítottak le az elmúlt hónapokban, mindenki várja hogy mi is fog történni valójában. Felmerül a kérdés, hogy a data science kompetenciák iránti kereslet milyen irányba fog mozogni. Ekkora korlátozásokkal járó járványt még nem, de gazdasági világválságot már ért meg a szakma 2008 után. Nekem ott az volt a konklúzióm, hogy az adatok ereje egy gazdaságilag nehezített környezetben felértékelődik. Egy régi hasonlat jut az eszembe, amit jó tíz éve többször hallottam: a repülőgépek világában a pilóták akkor használják a legtöbb kijelzőt a műszerfalon, mikor a repülő nagyon közel repül a földhöz. Sokfajta forgatókönyvet el tudok képzelni a következő öt évre, de majd mindegyikben kulcsszerepet kap az adatokhoz való viszony.

És itt hívnám fel egy másik, csendesebb változásra is a figyelmet. A mostani dúló járvány alatt a számoknak, dashboardoknak és magának az adatvizualizációnak is egyfajta forradalma zajlik. Az új fejleményeket már-már kényszeresen követő hétköznapi emberek, és így maguk a közép- és felsővezetők is azt látják, hogy a médiában megjelenő egy-egy javaslathoz, helyzetértékeléshez, előrejelzéshez mindig mellékelve vannak az aktuális, naprakész adatok, infografikák (ezek hitelessége, összehasonlíthatósága és érvényessége egy másik kérdés). Ezek szinte mindig a járványhelyzethez kapcsolódnak, de már jól látszik hogyan kezd ez lenni az új standard: zavar, ha egy érvelés mögött nincsenek ott az igazi adatok, egyre gyakrabban hiányérzetünk van, ha csak szövegesen írnak le egy-egy statisztikai értéket vagy gazdasági mutatót, hiányoljuk a kontextust, a tendenciákat, a környező országok hasonló értékeit.

Összességében én a data science felértékelődését várom. Még akkor is, ha tudom, hogy ebben van némi vágyvezérelt megközelítés. Az adatok adta tudatosság, a segítségükkel megvalósítható ellenőrzés, a folyamatok automatizálása és adaptívvá tétele mind-mind olyan igény, ami evolúciós előnyt hoz a cégeknek a mostani talponmaradási versenyben. A változások drasztikus szintje miatt ugyanakkor nem annyira az adatok elemzését segítő szoftverrendszerekre, hanem a kreatívan, agilisen gondolkodó, az adott területet jól ismerő data scientist vénával rendelkező kulcsemberekre van szükség.

Biztos ezen a területen is lesznek visszalépések – a felvásárlás irányába törő, korai stádiumban levő AI startup-ok egy jelentős részénél számítok leállásra. Lesznek nehéz negyedévek, amíg a bizonytalanság tart. De mikor már “csak” a gazdasági válság hatásai lesznek velünk, újra beindul az üzleti döntéshozók gondolkodása – aki egyszer rákapott az adatokkal alátámasztott gondolatok befogadására, az hamarosan a saját cégében is szintet akar majd lépni az adatok kiaknázása területén.

Érdekel a data science, keresed a lehetőségeket hogyan is tudnál elindulni ebbe az irányba? Izgat, mit érdemes az első időszakban megtanulni? Nézd meg a dmlab új képzési programját, ez neked lett kitalálva:

dataskool.hu / Data science képzés

UPDATE: Képzésünk áprilisban elindult. Ha nem szeretnél lemaradni a következő alkalomról, akkor iratkozz fel hírlevelünkre az oldal jobb alsó sarkában.