Samarqand davlat arxitektura qurilish instituti

Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
formatlarda oldindan o’rnatilgan manba’lardan keladi. Ularni qayta ishlash natijasida korrelyatsion bog’liqliklarni osongina aniqlash va tegishli algoritmlar vositasida mashina yordamida qo’yilgan masala bo‘yicha tahlil jarayinini amalga oshirish mumkin. Ma’lum bir tuzilishga ega bo’lmagan ma’lumotlar esa oldindan ma’lum bo’lmagan, turli xildagi manba’lardan kelayotgan, turli xil formatlardagi axborotlar bo’lib, bu ularni yig’ishni, qayta ishlashni, solishtirishni va tahlilini qiyinlashtiradi. Shu tufayli, vaqtni yo’qotish hamda natjalarni validatsiya qilish kabi muammolar paydo bo’ladi. Biznes esa Big Data imkoniyatlaridan foydalana oladi. Bu birinchdan, Big Data bilan bog’liq ma’lumotlarni yig’ish, qayta ishlash va tahlil qilish jarayonlarini kompaniya biznes modelga moslashtirishga imkon bersa, ikkinchi tomondan, Big Datalar bilan ishlay olish tashqi kontragentlar uchun tijoriy qiziqish uyg’otadigan bo’lsa, ular ushbu ma’lumotlar yordamida tashqi bozorga yangi mahsulotlar va hizmatlar bilan chiqish imkoniyatiga ega bo’ladilar. Masalan, Sberbank bank mijozlari haqidagi ma’lumotlarga asoslangan statistik va bashorat modellarini tuzib berish va sotishga mutahassislanshgan „Ochiq ma’lumotlar“ loyihasini e’lon qildi. Mijozlarning tranzaktsiyon faolligini tahlil qilgan xolda Sberbank turli kompaniyalar va chakana savdo tashkilotlariga qaerda u yoki bu turdagi savdo nuqtalari ochish mumkinligi haqida tavsiyalar bera oladi. Bu juda aqlli va o’z vaqtida amalga oshirladigan tadbirdir. Yandex kompaniyasi ham Big Data bozorining eng aktiv ishtirokchilaridan biri hisoblanadi. Bu kompaniya 2014 yilda Yandex Data Factory deb nomlangan loyihani ishga tushirdi. Bu loyihaning asosiy ish yo’nalishi katta hajmdagi tarqoq ma’lumotlar bazasini mahsus usullar vositasida tahlil qilish asosida jarayon haqida ma’lum bir hulosalar olishdir. Ushbu servis po’lat ishlab chiqarish jarayonidagi ichki va tashqi parametrlarni boshlang’ich ma’lumotlarni qayta ishlash natijasida Magnitogorsk metallurgiya kombinatining ishini optimal boshqarish uchun ishlatilgan. Big Data ning yana bir muvaffaqiyatli qo’llanilish sohasiga uning Moskva shaxri transport tizimini boshqarish va buning asosida yo’lovchilarning talablarini yaxshiroq qondirish uchun ishlatilganini ham aytish mumkin. Jahondgai ko’pchilik kompaniyalar keyingi 4-5 yillar ichida Bir Data texnologiyasini tadbiq qilishga
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
o’tishlari kerak bo’ladi, aks xolda ular mijozlarni jalb qilish va ularni ushlab turish imkoniatidan mahrum bo’lishlari hamda bozorda boshqalar bilan raqobat qila olmasliklari mumkin. Sun’iy intellekt (artificial intellect) va mashinaviy o’qitish (mashine learning) modellaridan foydalanish Hozirgi davrda sun’iy intellekt va mashinaviy o’qitish modellari ham kompaniyalarning ishlab chiqarish jarayonlari va amaliyotlariga asta-sekin kirib bormoqda. Mashinaviy o’qitish usulida komp’yuter sun’iy neyron tarmoqlari asosida ma’lumotlarni tahlil qiladi va buning natijasida aniqlanilgan statistik natijalar hamda bog’liqliklar asosida o’zining faoliyat dasturini tuzadi. Bu usulning amaliyotda qo’llanilishiga yaqqol misol sifatida elektron pochtadagi span fil’trlarini ko’rsatish mumkin. Bunday dastur kerakli informatsiyani mustaqil ravishda topishga o’rganadi. Maqsadga muvofiq bo’lmagan elektron pochta ma’lumotlarini avtomatik ravishda aniqlay oladigan bu dastur spamning yangi turlari paydo bo’lganida o’z-o’zidan doimiy ravishda moslashishi va mukammallashritilishi kerak bo’ladi. Mashinaviy o’qitish texnologiyasining yana bir misoli sifatida fototasvirlardan foydalanib, inson shaxsini aniqlashni keltirish mumkin. Bunga misol sigfatida Facebook ning inson tasvirini taniy oladigan tizimini yoki Google ning mahsus algoritm yordamida lablar qimirlashidan ma’lumotlar o’qiy oladigan ilovasini keltirishimiz mumkin. Mutaxassislarning baho berishlaricha, hozirgi paytda fond bozorining 70% ga yaqin operatsiyalari avtomatlashtirilgan savdo tizimlari orqali amalga oshar ekan. Undagi robot-treuderlar sun’iy intellekt texnologiyalari orqali yaratilgan. Maqsadli auditoriyani keng miqyosda qamrab olinganida mashinaviy o’qitish texnologiyalari asosida mijozlarga hizmat ko’rsatishni personallashtirish mumkin bo’ladi. Bank of America Merrill Lynch ma’lumotlariga ko’ra, 2020 yilga kelib, sun’iy inellekt bozori $153 milliard dollargacha o’sishi kutilayotgan ekan. Blokcheyn, kraudsorsing, kraudfonding va bulutli texnologiyalardan foydalanish yo‘nalishlari
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
Kraudsorsing ham ishlab chiqarish modellari va iste’mol modellarining o’zgarishiga olib keldi. Kompaniyalar bir qancha hollarda ba’zi bir ishlab chiqarish funktsiyalarini „jamoa“ga berishga harakat qiladilar. Bundan maqsad, mahsulot va xizmatlarning kelajakdagi iste’molchilarini ishlab chiqarishga jalb qilishdir. Masalan, keyingi paytlarda ochiq kodli dasturiy ta’minot (open source) mahsulotlari ancha ommabop bo’lib borayapti. Kraudsorserlarning o’zlari ham qo’shimcha iste’mol talabining katalizatorlari bo’lib bormoqdalar. Xuddi shuning uchun ham marketing sohasidagi olim va mutaxassislar kraudsorsingni mahsulot va xizmatlarning reklama qilishning bir usuli sifatida tan olmoqdalar. Kraudsorserlar tomonidan tashkil qilingan Waze navigatsion ilova kartasi kabi yangi servislar paydo bo‘lib, uning kontentini foydalanuvchilarning o’zlari yaratmoqdalar. Bu ilova yo’llardagi va trassalardagi xolatni real vaqt rejimida kuzatish imkonini beradi hamda boshqa foydalanuvchilarni yo’llardagi joriy holatdan – yo’l xolati va sharoit qanday, to’siqlar bormi, tirbandlik va boshqalar haqida habardor qiladi. Albatta barcha kompaniyalarni kraudsorsing modeliga o’tkazib bo’lmaydi, ammo barcha kompaniyalar uchun alohida masala va muammolarni kraudsorsing texnologiyasidan foydalangan xolda hal qilish mumkin. Agarda kraudsorsingni „jamoaviy ong“ deb atasak, kraudfondingni „jamoaviy“ hamyon deb atashimiz mumkin bo’ladi. Kraudfonding turli xildagi loyixalarni amalga oshirish uchun moliyaviy mablag’lar yig’ishning jamoaviy usuli bo’lib, barcha turdagi va o’lchamdagi kompaniyalar tomonidam qo‘llanilishi mumkin. Rossiya bozoridagi kraudfonding platformalariga misol qilib, planeta.ru va Bloomstarter larni keltirishimiz mumkin. Eng taniqli xorijiy kraudfonding platformalariga misol qilib, Kickstarter ni keltirishimiz mumkin, Bu platforma 126 ming muvaffaqiyatli loyixani malaga oshirish uchun $3 milliard dollar jalb qila oldi. Blokcheyn texnologiyasi ham nafaqat virtual pullar bilan operatsiyalarni amalga oshirish, balki, biznesning yangi arxiterturasi sifatida ham qo’llanilishi kutilayapti. Bu texnologiya hozirda bir qancha sohalarda, shu jumladan, iqtisodiyotda, boshqaruvda, smart-kontraktlar tuzishda, meditsinada, farmatsevtikada, yer kadastri sohasida, yo’l harakatini boshqarishda ham faol
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
ishlatilmoqda. Shuning uchun ham u kelajakda juda ommabop texnologiyalardan biri bo’lib qolishi mumkin. Bulutli texnologiyalar ham borgan sari rivojlana boradi va bulutli ma’lumot saqlash hizmatlari bozori ham sekin-asta ko’paya berdai. Ma’lumotlarni bunday usulda saqlashning qulayligiga sabab, ma’lumotlar havfsizligini ta’minlab berilishidir. Bunday hizmatlarni taflif qiluvchi ompaniyalar ma’lumotlarning saqlanishi bo’yicha javobgarlikni o’z zimmalariga oladilar. Masalan, Amazon bulutida 10 mingta serverni soatiga taxminan $90 dollardan ijaraga olish mumkin. Bu turdagi hizmatlar narxining keynichalik ancha tushushi va narxlarning o’rta hamda kichik biznes uchun ham qoniqarli darajada bo’lishi bashorat qilinmoqda.