დიდი მონაცემები - ჩვენი დროის “შავი ოქროა”, რადგან კომპანიები, რომლებიც მონაცემებს აგროვებენ და სწორ ანალიზს უკეთებენ, შეუფასებელ ინფორმაციას ფლობენ. აღნიშნული ინფორმაციის საფუძველზე, კომპანიებს მომხმარებელთა ქცევის განზოგადება შეუძლიათ, რაც დიდ კომპანიებს უკეთესი გადაწყვეტილების მიღებაში ეხმარება - ეს კი, როგორც წესი, კომპანიის შემოსავალსა და ეფექტიანობაზე დადებითად აისახება.
მონაცემების შეგროვებას და დამუშავებას ქართული სტარტაპი DataMind-ი ახდენს, რომელიც ბაზარზე სამი წლის წინ გამოჩნდა. როგორც ჩანს, წარმატებულადაც, რაც კომპანიის შემოსავალზე აისახება. მთავარმა იურისტმა და ინვესტორებთან ურთიერთობის ხელმძღვანელმა, ირაკლი ბიწკინაშვილმა TECH INFORM-ში განაცხადა, რომ კომპანიის პორტფელში რამდენიმე მსხვილი ქართული და საერთაშორისო ბანკია, რომელთაც კომპანია მრავალ სერვისს სთავაზობს, მათ შორის მონაცემთა სტრუქტურიზაციას და რაპორტების შექმნას.
“DataMind-ი ბანკებსა და ფინანსურ ინსტიტუტებს მონაცემთა მენეჯმენტში ეხმარება. ამ დაწესებულებებს, როგორც წესი, ძალიან ბევრი მონაცემთა ბაზა აქვთ და ინფორმაციაც, შესაბამისად, ამ ბაზებში არის მიმოფანტული. აქედან გამომდინარე, მონაცემთა დამუშავება საკმაოდ რთული პროცესია. საპირწონედ ამისა, DataMind-ი ერთიან მონაცემთა საცავს ქმნის, რომელიც მონაცემებით ავტომატურად ივსება, თანაც იმგვარი არქიტექტურით, რომელიც უნიკალურია, როგორც ანალიტიკისთვის, რაპორტინგისა და ინფორმაციის მოძიებისთვის.
დღეს, ჩვენს სერვისს “ლიბერთი”, “ბაზისბანკი”, “კრედო ბანკი”, Paysera International-ი და სხვა კომპანიები იყენებენ. მაშ, რა სარგებელს იღებენ ისინი? ამ კითხვას პასუხი რომ გავცეთ, პირველ რიგში ის უნდა ვთქვათ, რომ 21-ე საუკუნეში მონაცემები არის ყველაზე უნიკალური ცოდნა, რომელიც, შესაძლოა, კომპანიას ჰქონდეს. ვიცით, რომ ბანკებს დიდი რაოდენობით ინფორმაცია აქვთ, მაგრამ მისი ვერგამოყენება - გაფლანგული რესურსია. ამიტომაც, ბანკებს, რომელთაც დატაცენტრები არ აქვთ, მონაცემთა დამუშავება უჭირთ.
ჩვენ კი, ბანკებს გადაწყვეტილებების მონაცემებზე დაფუძნებით მიღების საშუალებას ვაძლევთ, ანუ ჩვენ ბანკებს ვაძლევთ საშუალებას უკეთესად დაინახოს პრობლემები და გამოწვევები და აღმოაჩინოს რა მუშაობს და რა არა. მონაცემთა დამუშავების საფუძველზე, ბანკებს შეუძლიათ, როგორც რისკების ოპტიმიზაცია, ასევე ნახვა იმისა, თუ რამდენად მოგებიანია თითოეული სესხი, თანამშრომელი თუ ფილიალი. ამასთან, შესაძლებელია იმ ანგარიშების შექმნა, რომელთაც, მოგვიანებით, ბანკები ეროვნულ ბანკს წარუდგენენ. ამ პროცესის სრულად ავტომატიზაცია შეგვიძლია”, - განაცხადა ირაკლი ბიწკინაშვილმა TECH INFORM-ში.
მაშ, ჩნდება ბუნებრივი კითხვა, თუ რა ტიპის მონაცემებზე აქვს წვდომა DataMind-ს და როგორ ახდენს ეს კომპანია მომხმარებელთა პირადი ინფორმაციის დამუშავებას. როგორც ირაკლი ბიწკინაშვილი ამბობს, ის თუ რა ინფორმაციაზე წვდომას მიიღებს DataMind-ი, უშუალოდ ბანკის გადასაწყვეტია.
“ის, თუ რა ინფორმაცია გვექნება წვდომა, ბანკზე არის დამოკიდებული, მაგრამ, როგორც წესი, ბანკის სურვილია, რომ მაქსიმალურად ბევრი მონაცემი მოგვაწოდოს, რადგან საბოლოო ჯამში, ჩვენ სერვისს ისინი იყენებენ და რაც მეტი ინფორმაცია იქნება ჩვენს საცავში, მით უკეთეს შედეგს მიიღებს თავად ბანკი.
თუმცა მნიშვნელოვანია აღვნიშნოთ, რომ ინფორმაცია არ ტოვებს ბანკის სისტემასა და ეკოსისტემას. ჩვენი კომპანია სრულად იცავს GDPR-ის სტანდარტს. მონაცემები, დღეს, ყველაზე საფრთხილო რამაა, განსაკუთრებით ბანკებისა და ადამიანების ფინანსური ინფორმაციის ჭრილში. შესაბამისად, მონაცემებს ბანკშივე ვტოვებთ, ხოლო მონაცემთა საცავი უშუალოდ ბანკის ეკოსისტემაში ეწყობა”, - განაცხადა ირაკლი ბიწკინაშვილმა TECH INFORM-ში.
