{"id":6525,"title":"\u041a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 vc.ru","url":"\/redirect?component=advertising&id=6525&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/292716-yandeks-vyhodit-iz-spyachki-alibaba-portit-nastroenie&placeBit=1&hash=7519bee6efc23ae5d635bf3098f678add4979d572b9f05b21135900c9688d27b","isPaidAndBannersEnabled":false}
Офтоп
Dmitry Popovich

Почему большие данные есть, а мир так и не изменился?

Писал в корпоративный блог, но перечитал перед тем, как нажать на кнопку "Опубликовать", и рассказанный анекдот показался немного сексистским. А без него смысл ускользает. Поэтому публикую здесь на правах пятничных рассуждений.

В 2008 Крис Андерсон, редактор Wired, опубликовал статью о том, как данные меняют науку. В статье была описана очень простая идея: поиск взаимосвязей придёт на смену поиску причинно-следственных связей. В далеком 2008 казалось, будто переход от данных к большим данным подтолкнет мир к тому, чтобы вместо поиска реальных причин заняться поиском моделей, полученных с помощью математики. Такие модели будут описывать мир точнее.

Фотография Anna Dziubinska с Unsplash

Казалось, традиционный путь исследователя, где ему надо сначала выдвинуть гипотезу, создать модель, а потом её проверить, быстро устаревает с приходом Big Data и облачных технологий.

На примере психологии. Зачем она нужна, если мы сможем отслеживать и прогнозировать поведение людей с потрясающей точностью, используя лишь математику?

“Петабайты позволят нам сказать: корреляции достаточно”.

Однако, в 2018, спустя 10 лет после статьи Андерсона, описанный подход кажется немного утопичным. Данных много. Но без гипотез, без причинно-следственных связей, они бесполезны.

Самый простой пример. Facebook знает о людях все. Но никак сегодня на этом не зарабатывает — деньги компании приносят вовсе не знания о своих пользователях. Напоминает старый анекдот, где два эстонца рыбачат на лодке и вдруг им в сеть попадает русалка. Один достает её из воды, осматривает и молча выбрасывает за борт. Второй смотрит на него с недоумением. Первый ему: “А как?”

Это всё напоминает процессы, которые происходят в мире бизнес-аналитики. Данных много даже у небольших компаний. Ещё есть открытые данные. Решения для их обработки доступны с точки зрения стоимости (в 2008 это было не так). На HeadHunter можно найти резюме аналитиков. Трудно, но можно.

Проблема лишь в поиске ответа на вопрос из анекдота: “а как?”

Наверное, у любой компании есть два пути. Первый — вместе с аналитиком данных нанять на работу ещё и бизнес-аналитика, который со временем превратится в CDO (Chief Data Officer). Либо не превратится — это путь сложный.

Но существует и простой путь. Он называется BI-самообслуживание (self-service BI). Надо лишь предоставить доступ к данным менеджерам и специалистам — чтобы они сами делали запросы и получали результаты (а) мгновенно, (б) визуализированные, (в) бесплатно, (г) не отвлекая коллег. Есть ощущение, люди не поймут и не справятся. Но это как раз и хорошо — пока один не понял и проигнорировал новый инструмент, другой разобрался, смог извлечь из него пользу и улучшил свои показатели. Первый шаг в сторону управления на основе данных сделан.

Научить работать с данными тех менеджеров и специалистов, которые сделают хотя бы первый шаг, будет очень просто.

Нет?

Статья Криса Андерсона в журнале Wired, в которой он переоценил возможности Big Data (англ.): https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/

{ "author_name": "Dmitry Popovich", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 7, "likes": 2, "favorites": 10, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 48605, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Fri, 19 Oct 2018 14:14:24 +0300", "is_special": false }
0
7 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Не "а как?", а "а зачем?" Человек так устроен, что если ему что-то нужно, то он прилагает неимоверные усилия чтобы этого добиться. Сдаётся мне, что пока эта самая "бигдата" или просто не нужна или слишком дорога в работе, что аналогично "не нужна".

2

Трудно отрицать, что возможности-то сумасшедшие может дать. Просто взять их трудно. Ну а ответить "зачем?" - как раз очень просто. В бизнесе это: больше заработать, выиграть у конкурентов, увеличить предсказуемость шагов, прочее, прочее.

0

Главный, на сегодняшний день, пример использовании бигдаты - система Эшелон (точнее то, что сейчас выросло на ее базе). Огромные вычислительные мощности, большой штат высококвалифицированных сотрудников, почти неограниченный бюджет. А что в результате?

Тут конечно сложно понять реальную цель существования "эшелона", но декларируемой цели борьбы с терроризмом, наркотраффиком и "врагами Америки" эта система явно не добилась. Этого добра только больше становится в последнее время. То есть сама бигдата не решение вопроса, если достигнуты пределы потребления рынка (а Земля это замкнутая система), то никакая бигдата не поможет больше заработать, а деньги сосать будет на отлично.

0

Комментарий удален

И почему?

0

Так об этом и написал.. С данными проблем нет (хотя есть). С математикой проблем нет. Но начать использовать трудно. Не дает ничего математика сама по себе :)

0

А какие есть на рынке инструменты для того, чтобы "предоставить доступ к данным менеджерам и специалистам — чтобы они сами делали запросы и получали результаты (а) мгновенно, (б) визуализированные, (в) бесплатно, (г) не отвлекая коллег"?
При этом адекватные по цене и сложности инсталла.

0
Читать все 7 комментариев
Как IT-компания делает продукты: история собственной торговой марки Яндекс.Лавки
Пивозавро-стикеры для IT

Мы вдохновились мемом про пивозавра и сделали про него айтишные стикеры

Figma mockup Plugin от ls.Graphics

ls.Graphics выпустила обновленный и бесплатный Figma плагин для работы с мокапами. Кроме этого, в нем уже есть новейшие мокапы iPhone 13. 🤘🏻

Премьера второго сезона сериала «Молодые и сильные. Проклятие выживших»
Evrone News #08: выступили на конференциях и провели первый Evrone Fest

В этот раз наша традиционная подборка посвящена мероприятиям. Во-первых, наши спикеры отлично выступили на PyCon и RnDTechConf, а во-вторых, мы провели свой первый Evrone Fest. Подробности ниже.

Слабое звено бизнеса — уверенность. Разбираемся, как ее достичь

Начнем с очевидного: бизнес — это всегда практикум. Научить ему на лекциях и курсах сложно. Это понимают и опытные, и новички, и даже наемные работники. Тогда откуда такой спрос на обучающие программы со стороны бизнеса? Мы углубились в вопрос и нашли ответы. Выводы оказались неожиданными: образовательные программы, интерактивы, презентации…

Формализм: Яндекс отказывает сбросить контрольный вопрос не смотря на массу доказательств, что я – это я. #жалобаяндекс

Всем привет!

Суть проблемы: хотел было перелогинится в Яндекс.Диске на десктопе, а он попросил меня ввести ответ на контрольный вопрос, который за давностью лет я забыл, т.к. ящик заводился в далеких нулевых. В 25-27 лет и на заре российского интернета казалось, что ответом на вопрос "Любимое блюдо" обязательно должно быть что-то оригинальное…

«Яндекс.Такси» начнёт страховать своих водителей и курьеров за 800-2000 рублей в день Статьи редакции

Всего на программу страхования курьеров и водителей компания выделит 1 млрд рублей.

«Донер 42» откроет первые кафе-донерные по франшизе в Перми, Ульяновске и других городах Статьи редакции

Компания отобрала 20 тестовых франчайзи, с которыми будет развивать сеть.

«Донер 42» в Москве Донер 42
Amazon впервые с 2018 года обновит Kindle: в новой версии — увеличенный экран и режим автономной работы до 10 недель Статьи редакции

Стоит от $140.

Kindle Paperwhite Amazon
null