Kadangi vis daugiau įmonių remiasi duomenimis grįstu sprendimų priėmimu, šių sričių specialistų poreikis auga ne dienomis, o valandomis. Mūsų absolventai sėkmingai integruojasi į darbo rinką – dirba analitikais, duomenų mokslininkais, modeliavimo specialistais, verslo sprendimų konsultantais tiek Lietuvoje, tiek tarptautinėse organizacijose.
Matematinis modeliavimas nėra atskirtas nuo tikrovės – tai būdas ją geriau suprasti ir numatyti, kas nutiks toliau. Todėl šiandien modeliuoti gebantis žmogus – tai ne tik matematikas ar programuotojas. Tai sprendimų kūrėjas, gebantis mąstyti sistemiškai ir pagrįstai įvertinti, kokie veiksmai verslui bus palankiausi.
Matematiniai modeliai šiandieniame versle
Verslo pasaulis šiandien vis labiau priklauso nuo duomenimis grįstų sprendimų. Įmonės, kurios sugeba tinkamai analizuoti duomenis ir pasitelkti modelius prognozuodamos ateitį, įgyja milžinišką konkurencinį pranašumą. Vienas geriausių to pavyzdžių yra „Amazon“ – ši įmonė remiasi itin sudėtingais matematiniais modeliais, leidžiančiais ne tik prognozuoti klientų poreikius, bet ir optimizuoti tiekimo grandinę, sandėliavimą bei kainodaros strategijas. Be modeliavimo, jų veikla būtų chaotiška ir neefektyvi.
Matematiniai modeliai padeda atsakyti į esminius klausimus: kokia tikimybė, kad naujas produktas bus sėkmingas? Koks kainos lygis padidins pelną, bet išlaikys klientų lojalumą? Kaip sumažinti gamybos kaštus neprarandant kokybės? Pavyzdžiui, „Netflix“ naudoja sudėtingus algoritmus, kurie analizuoja vartotojų peržiūrų istoriją ir pagal tai siūlo asmenines rekomendacijas. Šie modeliai ne tik didina vartotojų pasitenkinimą, bet ir skatina juos ilgiau likti platformoje, taip didinant įmonės pajamas.
Net ir maži verslai gali išnaudoti matematinius modelius. Tarkime, nedidelė kepykla gali nesunkiai pritaikyti pardavimų prognozavimo modelius vien tam, kad įvertintų, kiek duonos kepti kiekvieną dieną, taip išvengdama nuostolių dėl neparduotos produkcijos ar priešingai – neišpildytos paklausos. Tokie modeliai leidžia optimizuoti gamybos procesus ir mažinti kaštus.
Kitas svarbus aspektas – rizikos valdymas. Finansų sektoriuje matematiniai modeliai naudojami siekiant nustatyti investicijų riziką, apskaičiuoti kreditingumo reitingus ar prognozuoti rinkos svyravimus. Jei verslininkas neturi pagrindinių modeliavimo žinių, jis gali priimti sprendimus remdamasis tik intuicija, o tai gali lemti didžiulius nuostolius.
Matematinis modeliavimas taip pat padeda suprasti, kaip verslas reaguos į įvairias situacijas. Pavyzdžiui, pandemijos metu daugelis įmonių, kurios sugebėjo greitai modeliuoti vartotojų elgsenos pokyčius ir prisitaikyti prie naujų sąlygų, išvengė nuosmukio. Tuo tarpu kitos, ignoravusios duomenimis grįstus sprendimus, patyrė didelių nuostolių.
Verslo sėkmės garantas
Be abejo, ne kiekvienas verslininkas turi tapti matematikos ekspertu. Tačiau suprasti esminius principus ir mokėti interpretuoti modelių rezultatus yra labai svarbu. Kaip ir viduramžiais sėkmingam prekybininkui reikėjo suprasti pagrindinius skaičiavimo principus, taip šiandien verslininkui reikia suprasti, kaip veikia prognozavimo modeliai, kaip analizuoti rinkos duomenis ir kaip vertinti riziką.
Matematinis modeliavimas yra ne tik verslo sėkmės raktas, bet ir saugiklis, apsaugantis nuo klaidų. Nesvarbu, ar planuojama nauja rinkodaros kampanija, ar plečiama gamyba, ar įvedama nauja kainų strategija – modeliai leidžia išbandyti įvairius scenarijus dar prieš priimant galutinius sprendimus. Tai – savotiška verslo „bandomoji laboratorija“, kurioje galima išbandyti skirtingas strategijas be realių nuostolių.
Galime sakyti, kad šiandien matematinis modeliavimas versle yra tas pats, kas kompasas jūreiviui – be jo galima plaukti, tačiau didelė tikimybė, kad bus pasiklysta. Verslininkai, kurie supranta modelių naudą, ne tik sumažina riziką, bet ir geba priimti greitesnius, pagrįstesnius ir pelningesnius sprendimus, o šiandienos dinamiškoje ekonomikoje – tai yra neįkainojama.
