{"id":6545,"title":"\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f TikTok","url":"\/redirect?component=advertising&id=6545&url=https:\/\/vc.ru\/tiktok\/293387-brands-in-trends&placeBit=1&hash=07ebf9a0a17c2f85811d24fb804e09e72513fa4c7cc999d1730b233d3c9348bd","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
Пивозавро-стикеры для IT

Мы вдохновились мемом про пивозавра и сделали про него айтишные стикеры

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
Почему нельзя пропустить новость про официальные и безопасные чат-боты в Instagram

Любой бизнес в Instagram может автоматизировать продажи и работу с аудиторией. Быстро, безопасно, эффективно и значительно дешевле, чем обошлись бы услуги SMM-щиков или студентов, отвечающих в директ и на комментарии.

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.

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…

«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
«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.

Популярный ресурс indiehackers.com заблокирован РКН

Уже почти целый месяц популярный среди независимых разработчиков по всему миру ресурс www.indiehackers.com заблокирован РКН по решению Кудымкарского городского суда Пермского края.

Премьера второго сезона сериала «Молодые и сильные. Проклятие выживших»
Как IT-компания делает продукты: история собственной торговой марки Яндекс.Лавки
null