» » » Алексей Благирев - Big data простым языком


Авторские права

Алексей Благирев - Big data простым языком

Здесь можно купить и скачать "Алексей Благирев - Big data простым языком" в формате fb2, epub, txt, doc, pdf. Жанр: comp_db, издательство Литагент АСТ, год 2019. Так же Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги на сайте LibFox.Ru (ЛибФокс) или прочесть описание и ознакомиться с отзывами.
Алексей Благирев - Big data простым языком
Рейтинг:
Название:
Big data простым языком
Издательство:
неизвестно
Жанр:
Год:
2019
ISBN:
978-5-17-111829-7
Вы автор?
Книга распространяется на условиях партнёрской программы.
Все авторские права соблюдены. Напишите нам, если Вы не согласны.

Как получить книгу?
Оплатили, но не знаете что делать дальше? Инструкция.

Описание книги "Big data простым языком"

Описание и краткое содержание "Big data простым языком" читать бесплатно онлайн.



Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения. Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.





Одним из первых пострадал банковский сектор. Все процессы и продукты пришлось пересматривать, потому что теперь даже для кредитного решения банк не может купить данные у кредитного бюро, чтобы проверить потенциального заемщика без его согласия.

В 2018 году появилось регулирование GDPR в Европе. Оно стало настолько жестким, что банки вынуждены были остановить привычные процессы привлечения клиентов в Интернете.

Конечно, если смотреть на все со стороны, то трансформация, которая произошла, – колоссальна. Только представьте, раньше данными занимались где-то внутри IT, в специальных операционных хранилищах (еще они называются ODS), дешево и сердито эти данные сваливались в одну кучу из разных источников. Но теперь мир перешел на новую стадию, данные – это новая нефть, из данных начали строить большой бизнес.

Новые технологии неизбежно приведут человечество к изменению мышления. Об этом уже писали эксперты[3], анализирующие влияние изучения другого языка на мышление человека. Новые технологии – это еще и переход к новой терминологии, который повлечет за собой новую форму организации взаимодействия потребителей и компаний. А она еще не выработана. Это значит, что данные как актив еще не имеют своей утвержденной и принятой формы по ведению бизнеса.

Поэтому теперь термин Big Data, скорее, отражает новую модель зрелости бизнеса, общества и государства, он больше не является просто олицетворением технологий хранения данных. Сегодня Big Data подразумевает, что пользователь понимает, как быстро и легально обработать информацию, и как ее структурировать таким образом, чтобы результаты этой работы были понятны окружающим.

Постинформационное общество[4]

Взрывной рост технологий использования данных приблизил человечество к новой модели своей работы – постинформационному обществу.

Звучит слишком заумно? Вообще префикс «пост» уже много где используется: постистория, постмодернизм, постиндустриальное общество и так далее.

Смысл постинформационного общества в том, что полезные знания среди разнообразной информации теперь могут находить алгоритмы, а не люди, которые их спроектировали.

Ну, то есть, учась в школе, ребенок может решать домашнюю работу вместе с алгоритмами, а не с родителями.

А еще с алгоритмами можно анализировать диагнозы множества пациентов или симптомов одновременно, не полагаясь на человеческую экспертизу.

Это реально?

Ага. Google со своим умным «движком» TensorFlow или Яндекс с CatBoost сделали возможным создание уникальных сервисов с использованием данных в домашних условиях (без каких-либо специальных лабораторий).

И чем больше мы используем алгоритмы, тем больше они учатся. Это можно гордо назвать демократизацией – когда всем понемногу достается кусочек счастья.

Демократизация технологий запустила новые процессы по унификации роли человека в процессах обработки, управления данными и развития искусственного интеллекта. Ручной труд стал больше не нужен. Всякие сверки и контроли – работа, которую теперь можно поручать алгоритмам, и они, в отличие от человека, умеют справляться с ней без ошибок.

Даже последний рубеж, которые машины взять никак не могли – тоже покорился. За несколько лет алгоритмы смогли освоить решение ранее сложных творческих и коллаборативных задач. Причем, этот рывок невозможно было спрогнозировать еще пять лет назад.

Такие системы как Alexa, Siri, Алиса и другие, ускоренными темпами захватывают рынок персональных ассистентов.

В 2015 году эксперты даже в своих самых смелых ожиданиях не могли сойтись в том, что алгоритмы смогут пройти этот рубеж всего лишь через год.

Сегодня есть ощущение, что близится еще один большой рывок, и он может произойти в ближайшие несколько лет.

По одной из гипотез им станет трансформация работы с данными для производств. Тогда собираемая информация будет использоваться с целью анализа и выявления аномалий операционного цикла производства, упрощая управление конвейером, будь это надой молока с установленными датчиками на коровах или завод по производству металлической продукции. Я говорю о едином управлении жизненным циклом продукта или услуги, например – локомотива. Компании взаправду разрабатывают единую концепцию жизненного цикла локомотивов и цифровизации депо. Это уже происходит в России.




Создание подобных центров управления предприятиями сегодня не имеет технологических барьеров, проблема исключительно в кооперации участников. Решив ее, мир откроет невообразимую возможность создания адаптивной экономики, когда плановые значения заменяются на стандартные нормы производства, которые высчитывают алгоритмы в зависимости от множества факторов.

Но большинство людей все еще мыслит устаревшими категориями.

Для людей, проработавших много лет на производствах, все кажется достаточно понятным и простым. Сначала рисуешь и проектируешь с инженерами деталь, потом готовишь документацию, где прописываешь, как эту деталь обслуживать, потом производишь и, наконец, обслуживаешь.



Казалось бы, все цели ясны, все пути определены – вперед, товарищи!

А на деле все сложнее. Упомянутый выше локомотив может быть старой развалиной без документации. И вот тут людям приходится креативить. Иными словами, инженеры пытаются решить проблему на месте, прямо в депо. Таких примеров много. Что это означает? Только то, что привычного конвейера, который придумал в свое время Генри Форд, больше не существует. Признать это сложно.

Людям хочется верить, что всем можно управлять, а если запустить какой-нибудь сверхмасштабный проект, то вообще получится все вокруг цифровизировать и изменить. Потоки данных будут передаваться от производства к другим участникам рынка, например к страховой компании, которая будет выписывать страховой продукт, используя данные без выезда специалистов.

Страховая премия в этом случае может быть ниже рынка как минимум на десять процентов, при этом сам продукт будет более маржинален для страхового бизнеса, так как начнет использовать более точную оценку наступления риска, построенную на данных. Аналогичные продукты с использованием данных может предоставлять банковский сектор. Все соединится в единую экосистему обработки информации и извлечения из нее ценности.

Захватывает, не так ли?

Но на практике никакие масштабные программы не работают, потому они медленные и не говорят на одном языке с технологией.

Государство, как и бизнес, тоже движется в сторону повышения роли данных. Но как сравнить, где находится государство с точки зрения роли Больших данных?

В 1965 году ООН ввел разделение на развивающие рынки и развитые страны.

Не важно, что это разделение уже не работает – его опроверг Ханс Рослинг[5]. Важно, что была попытка предложить систему оценки для сравнения экономического развития стран.

Сейчас, конечно, в национальном плане, единых критериев оценок до сих пор не выработано, хотя каждый малозначимый институт развития пытается предложить свою модель оценки для Больших данных. Короче, не понятно, кто где находится и куда идет.

Например, модель зрелости цифрового государства исследовательской компании Gartner, предполагает пять ступеней зрелости, где data-centric государство – это третья средняя ступень в развитии, этап, когда власть понимает, какие данные есть, когда она отладила процессы их получения и управления качеством.

Россия сегодня успешно завершает переход с первой ступени (E-Gov[6]) на вторую – когда для создания новых информационных сервисов федеральные и муниципальные органы власти предоставляют возможность получения открытых данных, хранящихся в государственных учреждениях. Но сами данные еще разрознены, некачественны, и, по сути, пользоваться ими пока что нельзя.

В Министерстве цифрового развития один из важнейших проектов – создание платформы управления классификаторами (для статистики), когда бизнес и общество могут стать основными источниками данных друг для друга. В идеале разработка платформы может устранить разобщенность классификации, например, номенклатуры товаров. Представьте себе, что больше не надо заполнять никакие накладные, таможенные декларации и прочие бумаги, весь товар регистрируется при производстве и отслеживается. Можно забыть про бумагу.

Единые классификаторы товарных позиций позволяют существенно упростить взаимодействие между несколькими торговыми рынками. В какой-то момент классификаторы позволят создать между ними уникальные зоны свободной торговли. Допустим, что вы приехали в аэропорт и идете через «зеленый коридор», вас никто не трогает, а рядом, в «красном коридоре», происходит принудительный досмотр вещей. Мысленно вы улыбаетесь, радуетесь тому, что вас там нет. Представьте, что таким может быть производство, банкинг, страхование и торговля.


На Facebook В Твиттере В Instagram В Одноклассниках Мы Вконтакте
Подписывайтесь на наши страницы в социальных сетях.
Будьте в курсе последних книжных новинок, комментируйте, обсуждайте. Мы ждём Вас!

Похожие книги на "Big data простым языком"

Книги похожие на "Big data простым языком" читать онлайн или скачать бесплатно полные версии.


Понравилась книга? Оставьте Ваш комментарий, поделитесь впечатлениями или расскажите друзьям

Все книги автора Алексей Благирев

Алексей Благирев - все книги автора в одном месте на сайте онлайн библиотеки LibFox.

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Отзывы о "Алексей Благирев - Big data простым языком"

Отзывы читателей о книге "Big data простым языком", комментарии и мнения людей о произведении.

А что Вы думаете о книге? Оставьте Ваш отзыв.