Фантасты зачастую предвидят грядущее , а мы с удивлением и восхищением понимаем , что живем в мирах , о которых они мечтали . Помните мэтра Айзека Азимова ? Свой цикл романов ' Основание ' он построил на вымышленной науке – психоистории . Эта наука применяла математические методы для исследования происходящих в обществе процессов , и позволяла предсказывать будущее с высокой степенью точности . На схожем принципе выстроена вся работа по обработке и анализу ' больших данных ' – тех самых big data , о которых наслышан каждый из нас . Большим данным , как и фантастической психоистории , приписывают самые невероятные возможности . Буквально недавно мы читали о якобы влиянии технологии персонализированной рекламы , основанной на анализе big data , на победу Дональда Трампа . Google на основании пользовательских запросов создали Google Flu Trends – систему отслеживания распространения гриппа по США , которая опережала по оперативности даже американский Центр контроля и профилактики заболеваний . Приложение Street Bump должно было максимально быстро улучшать транспортную инфраструктуру Бостона , сообщая в реальном времени о каждой выбоине на дорогах . Однако с большими данными все совсем не так просто . Cambridge Analytica , которой предписывали столь могущественное влияние на выборы в США , работала не только над успешной кампанией Трампа или того же Теда Круза , но и над очевидно провальной кампанией Бена Карсона . Google Flu Trends вскорости не смогли верно предсказать вспышку гриппа , просто потому , что на частоту поисковых запросов в какой - то момент повлияла не сама болезнь , а новостной фон о гриппе в СМИ . Street Bump исправно сообщала о выбоинах – но только в кварталах состоятельных людей , которые в состоянии купить личный автомобиль и смартфон , и лучше информированы о возможности помочь городским властям . Значит ли это , что важность ' больших данных ' – миф ? Нет , конечно . Просто нужно понимать , что big data – не панацея от всего , и не готовые ответы на любые вопросы , а эффективный современный инструмент для создания рабочих моделей . И профессиональные аналитики понимают , что этот инструмент требует системного изучения , понимания , и совершенствования . К сожалению , у нас в Казахстане специалисты по big data – штучный и очень редкий ' товар ' . С этой проблемой сталкиваются многие казахстанские компании , аккумулирующие значительные массивы данных . Особенно актуальным вопрос дефицита таких специалистов является для розничного бизнеса , развивающего проекты с долгосрочной перспективой . В век информации важно не отстать от мировых трендов , поэтому компании по - разному пытаются решать эту проблему . Отправляют своих сотрудников на обучение за рубеж , приглашают на работу заграничных специалистов . В Kaspi нашли для себя еще одно решение проблемы - воспитать новое поколение аналитиков самостоятельно , запустив в работу масштабный системный образовательный проект – ' Лаборатория Kaspi ' . В этом году Лаборатория выпускает аналитиков нового поколения уже третий раз . Лаборатория Kaspi – это не просто курс лекций , это настоящая творческая мастерская , пройдя которую студенты получают сертификаты от Kaspi , совместно с компаниями SAS ( мировым лидером в области бизнес - аналитики ) , и Glowbyte ( одним из лидеров на территории СНГ в области IT консалтинга ) . На занятиях в Лаборатории производится разбор реальных бизнес - кейсов из таких сфер деятельности , как телекоммуникации , сегмент FMCG , банковская деятельность , интернет - продвижение . Директор Департамента анализа и применения данных Kaspi Bank Думан Уватаев говорит , что Лаборатория – скорее социальный проект . ' Мы не относимся ревностно к тому , что наши студенты могут работать где - то еще . Прикладные задачи , которые мы приводим в качестве примеров , касаются не только банковской деятельности – и это не случайно . В течение курса анализа больших данных , мы охватываем такие направления деятельности как таргетированный маркетинг , бизнес - аналитика , продажи , телекоммуникации и т.д . Пройдя обучение у нас , человек может стать продвинутым специалистом - аналитиком в самых разных областях ' , – уверяет он . Прогнозы Думана полностью оправданы : 100 % выпускников первого выпуска трудоустроены в крупнейших казахстанских и зарубежных компаниях , в том числе – в банковском секторе . Самые выдающиеся в каждом из трех выпусков остаются работать в самом Kaspi Bank . Не обошлось на проекте и без курьезов . Изначально , еще в 2014 году , Лаборатория приглашала к обучению только студентов вузов - партнеров – а это ведущие университеты страны : КазНУ , КазНТУ , КИМЭП , АУЭС , КБТУ , МУИТ , SDU и AMU . Однако уже во втором выпуске 2015 года среди учащихся под видом студентов партнерских университетов оказывались как ребята совершенно других вузов , так и , например , молодые инициативные вузовские преподаватели . Был среди учащихся второго набора даже руководитель крупной финансовой компании , записавшийся под видом студента . Так организаторы в Kaspi поняли , что получаемые в Лаборатории знания очень ценны – и решили расширить доступ к ним для всех желающих . В 2016 году конкурс составлял 11 человек на место : Из 530 зарегистрировавшихся студентов успешно прошли тестирование и приступили к обучению 47 человек ( в предыдущих выпусках на курс набирали не более 30 студентов ) . 26 декабря состоится торжественное вручение сертификатов выпускникам - 2016 . Один из учащихся третьего набора , программист Константин Попов , поделился своим видением пользы Лаборатории : ' Во время занятий у нас была задача – разработать алгоритм по вычислению банковских мошенников . Эти люди вредят честным пользователям , получают обманом доступ к интернет - банкингу , например , или берут кредиты на чужое имя . Их можно вычислить . Регулярно собираются данные о поведении таких злоумышленников . Согласно собранным данным выстраивается математическая модель . Получается некий сводный “ портрет мошенника ” , и , если человек попадает под вычисленные характеристики , то есть повышенная вероятность того , что он нечист на руку . Так , благодаря своевременной аналитике , можно защитить пользователей – причем не только в банковской сфере , это универсальная модель ' . Еще один интересный бизнес - кейс , показывающий важность грамотной работы с большими данными – совместный продукт Kaspi с крупнейшим проектом для автолюбителей – ' Колеса ' . В основе совместной разработки , названной ' Проверено Колесами ' , лежит клиентская аналитика – data mining . Суть проста : клиенты , которые хотят быстро продать свой автомобиль , могут обратиться в специализированные сервисы , где их железного коня оценят . При этом оценка производится в автоматическом режиме . Параметры автомобиля , все его технические характеристики вносятся в систему . Далее автоматический комплекс , исходя из этих параметров , в течение нескольких секунд выдает справедливую рыночную стоимость . Если бы оценку проводил человек , она заняла бы несколько часов . Кроме того , уровень объективности был бы значительно ниже – ведь оценщик просматривает всего порядка десятка объявлений о продаже аналогичных автомобилей . А аналитический комплекс проводит сравнительный анализ одновременно по нескольким тысячам объявлений . В итоге продавец предлагает , а покупатель приобретает автомобиль по гарантировано справедливой стоимости . По результатам исследований , скорость продажи автомобилей , которые были проверены таким образом , возрастает вдвое . Объем обучающего материала в 2016 году увеличился в полтора раза , и достиг 137 академических часов : 105 академических часов – наука о данных ; 32 часа – геосервисы . Кстати , именно отдельный курс ' Геосервисы ' – принципиальное новшество третьего набора . В рамках курса участники получили возможность самостоятельно создать приложение с использованием современных подходов геотаргетинга . Геосервисы – часть современной неогеографии , новый подход к работе с локализованной в географическом пространстве и во времени информацией . Звучит для большинства из нас непонятно , но на самом деле все просто . Представьте , что вы ищите какой - то продукт . Вам важны его характеристики и цена – но немаловажно и место , где его можно приобрести . Геосервисы позволяют сделать такой поиск максимально удобным для потребителя . ' Зачастую компании ограничиваются тем , что вывешивают на сайте список магазинов , где можно купить их продукт – но ведь таких торговых точек может быть великое множество . И пользователь по адресам должен предположить , как далеко они от него находятся . Мы решили упростить жизнь своим клиентам и в рамках клуба Kaspi Red сделали очень удобную карту , где обозначены более 500 магазинов – партнеров клуба , с разбивкой по категориям ' , – рассказывает Думан Уватаев . Можно привести очень много примеров необходимости и востребованности современных аналитических технологий . Специалисты новой эры приносят очевидную пользу как потребителям , обеспечивая наиболее полную реализацию их потребностей , так и рыночным игрокам , облегчая им работу , и заставляя новые технологии функционировать на пользу обществу . И где бы ни использовались big data , неогеография , или иные новейшие инструменты анализа – для развития финансовых структур , производства , или науки – биологии , медицины , генетики , астрономии , физики , инжиниринга , бионики и так далее – главной целью всех исследований остается Человек и его интересы .