Алексей Благирев - Big data простым языком

• Название: Big data простым языком
• Автор: Алексей Благирев
• Жанр: comp_db
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-17-111829-7

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.

---

Помимо бизнеса или государства, конечно же, данные сами по себе точно так же оказывают непосредственное влияние на рядового пользователя, например, упрощая процедуру идентификации и получения тех или иных сервисов, в том числе и финансовых. Так, можно удаленно открыть банковский счет, используя только биометрические данные и информацию из учетной записи в государственных системах. Вот вам и опять какие-то новые интерфейсы, которые уже вроде как работают. Пора в них разобраться.

В мире давно существует множество платформ, таких как id.me, tupas, bank.id и других, позволяющих использовать единую учетную запись без необходимости хранить десятки паролей.

Эти платформы формируют будущее цифровой идентичности.

С другой стороны, новое общество, которое уже десятилетием пользуется социальными сетями, электронной почтой и мессенджерами, обзавелось уникальными артефактами и привычками, которых нет как в настоящей жизни, так и в юридической практике.

Такие понятия как «лайк», «репост», «шер», «трансляция», оказывают большее влияние на пользователей, чем пощечина. Из-за лайков люди ссорятся, расходятся или строят целые бизнес модели.

Появилось такое явление как «цифровое рабство» которое стало следствием того, что данные пользователей не принадлежат им самим. Во многом это помогло цифровым платформам проектироваться без учета общественного диалога. Но парадокс в том, что такой диалог был невозможен на момент зарождения таких платформ ввиду отсутствия пользовательского опыта по использованию данных у самого общества. Соответственно, нас будут ждать еще и этические дилеммы в отношении тех или иных данных.

Сегодня общество уже переживает рефлексию о том, что такое «хорошо» и что такое «плохо» в отношении своих данных. Что делать можно, а что делать не нужно, даже если это явно не запрещено законом, еще предстоит определить. Определение этой границы в использовании данных откроется в самое ближайшее время.

Необходимо разобраться в совершенно новых явлениях, в том числе таких, как «цифровое бессмертие».

Кто и как может пользоваться данными, если пользователя больше нет среди живых? Стоит ли оставлять его «цифровые следы» во всемирной паутине?

В 2015 году в сети Facebook насчитывалось более пяти миллионов аккаунтов (страниц) людей, которые умерли. Вот вам так называемые цифровые памятники и реквиемы.

В нашей стране, если в табличку с персональными[7] данными добавить отдельное новое поле «дата смерти» и заполнить его, то такие данные перестанут быть персональными по действующему закону. Они более вне законодательного поля.

Или другой случай. Номер мобильного телефона сам по себе не является персональными данными и не защищен законом о персональных данных. Интересно, не правда ли?

С точки зрения регулирования в России сегодня есть базовый минимум по защите информации и прав пользователей, но как это законодательство реально работает по отношению к данным, предстоит открыть каждому индивидуально.

В развитом бизнесе количество информационных систем, хранящих данные пользователей, может исчисляться десятками, а порой и сотнями. Даже если в соответствии с законодательством рядовой пользователь напишет в компанию, которая обрабатывает его персональные данные, обращение с просьбой удалить их и реализовать свое законное право на «забвение»[8], компания не сможет полностью удалить или обезличить данные пользователя в своих системах. Во многом это произойдет из-за недостаточной развитости процессов и решений управления данными, ведь пользовательские данные в большинстве случае разбросаны по системам, не имеющим единой красной кнопки, которая бы могла все замаскировать.

Но существуют и исключения. Например, решение от команды HumanFactorLabs позволяет объединить и связать различные образы, копии и образцы данных о потребителе, клиенте или организации в разных системах, что в нужный момент позволит реализовать право на «забвение» посредством отдельного сервиса.

Регулирование данных в России представляет собой разобщенный процесс, по которому нет единого координирующего органа. Если мы вернемся к праву на «забвение», то существующая статистика обращений в России и за рубежом показывает, что большая часть исков пока проигрывается, да и количество обращений потребителей с исками невелико. Но переломный момент рано или поздно наступит.

Начиная с 2015 года[9] все налоговые агенты стали обязаны указывать в сопроводительных справках при удержании налога информацию об идентификационном номере налогоплательщика (ИНН).

Для справки: организация является налоговым агентом, если платит за кого-то налоги как, скажем, работодатель, который платит за своего сотрудника налог на прибыль, или банк, который удерживает налог, если привлекает депозиты по высокой ставке или решил списать часть задолженности.

Ситуация усложнилась тем, что для финансовых организаций поле «ИНН» не являлось обязательным при выдаче банковского продукта (кредита или депозита). Добавление нового поля требовало организовать доработку всех ключевых банковских систем.

Непредоставление такой информации в Федеральную налоговую службу могло повлечь за собой возможность наложения штрафа на налогового агента в сумме от двухсот тысяч рублей за одну запись[10]. Сумма штрафа в пятьдесят миллионов рублей становилась существенной для ведения бизнеса с данными клиентов.

Таким образом, данные помимо возможности монетизации приводят организацию к риску получения внепланового расхода. Подход для работы с ними усложняется, требуются новые инструменты, новые профессии и новые правила работы с данными.

Данные – это актив, новая нефть, которая еще не имеет всех необходимых дефиниций по правильности или этичности использования.

Кругом только косяки и сложности. Чтобы понимать многообразие всех этих связей, которые появились, нужно обладать определенными навыками работы с данными как с точки зрения технологии, так и с точки зрения буквы закона.

Хочу упомянуть моего друга, Джозефа Маклеода. Он был когда-то UX дизайнером Nokia и является автором концепции Off-boarding. Согласно его парадигме, пользователи в цифровой среде ведут себя уже не так, как на индустриальном рынке. Они перестали бесконечно потреблять.

Информации вокруг стало так много, что внимание пользователей научилось чаще переключаться. Пользователям больше не нужно то, что им предлагали обычно. Капитализм в привычной форме отступает. Жизненный цикл потребителя теперь должен не только уверенно начинаться и поддерживаться, но и завершаться.

Завершение – один из важнейших этапов взаимодействия с пользователем в цифровом мире, но большинство компаний и сервисов не уделяют ему должного внимания, из-за чего данные пользователей по-прежнему остаются в компаниях. Висят незакрытые банковские счета, приходят уведомления о подписках и сервисах, которые уже не интересны клиентам.

Data-driven организации[11]

Если вы работаете с данными, то необходимо помнить, что все новинки и важные изменения в подходах работы с ними всегда отражались в первую очередь в маркетинге или в коммуникации с клиентом, будь то UX-интерфейс или персональное уведомление.

В середине 2000-х, организации, занимающиеся дизайном, провозгласили новую тенденцию data-driven организаций, когда все расположения кнопочек, иконок или иных интерфейсов подчиняются логике работы на основании данных. Так называемый Data-driven Design[12].

Иными словами, все, что увеличивает конверсию, отражает текущее поведение клиента или потенциального клиента, должно строиться на основании данных и наблюдений. Получается, что все события превращаются в данные, которые ведут к конкретным решениям, так что организация становится дата-центрированной, то есть все решения внутри нее по созданию ценности, запусков продуктов или оптимизации, подчиняются исключительно данным.

Впервые термин data-driven был представлен в 1990 году Тимом Джонсоном[13], преподавателем School of English в Университете Бирмингема. Он предположил, что в основе любого языка находятся определенные общие понятия, «corpus»[14], на основе которых можно строить зависимость и исследовать лингвистику языка. Для своего исследования Джонсон использовал Международную базу лингвистических данных Бирмингемского университета (COBUILT). Эта работа легла в основу создания и описания корпусной лингвистики, что, в свою очередь, позднее повлечет за собой создание машиночитаемой лингвистики, использование Скрытых Марковских Моделей[15] и создание алгоритмов распознавания образов и текста.

Впоследствии централизация решений через данные распространилась на все ключевые бизнес-процессы без исключения и привела к новым формам внутренней работы организаций – data-driven organization.

Data-driven организации – это такие компании, в которых все внутренние процессы и большинство решений вокруг них строятся исключительно на основании данных. Вначале 2000-х ряд компаний провозгласили себя data-driven: Google, Facebook и другие.