Гари Шапиро - Стань лидером рынка! Техники ниндзя для революции в вашей нише

• Название: Стань лидером рынка! Техники ниндзя для революции в вашей нише
• Автор: Гари Шапиро
• Жанр: О бизнесе популярно
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-04-104577-7

В борьбе за лидерство на рынке победят только те, кто обладает хитростью, гибкостью и адаптивностью ниндзя. Перед вами книга, которая поможет обойти конкурентов и стать любимым сервисом или брендом вашей ЦА. Хотите превращать клиентов в фанатов, увеличить продажи, предсказывать и задавать тренды? Узнайте, какие ниндзя-техники помогут вам в этом.

---

С модернизацией сотовой связи значительно улучшилась пропускная способность – количество информации, которое может пройти через систему за определенный промежуток времени. Сегодня мы слушаем музыку на многочисленных сервисах в странах по всему миру, слушаем подкасты во время пробежки, общаемся по видео с друзьями и семьей когда угодно и где угодно и смотрим целые фильмы без перебоев. Как? Широкополосная сеть.

Именно она позволяет массивному количеству данных быть перемещенными практически мгновенно. Она включает в себя как проводную передачу (кабели, волоконно-оптические линии и линии электропередачи), так и беспроводную передачу (спутники, Wi-Fi и мобильную сотовую связь). В развитых странах мобильная связь в основном 3G и 4G. Инноваторы-ниндзя быстро осуществляют переход на 5G или передачу «пятого поколения», бизнес-революция уже началась (больше об этом в Главе 6).

Бесчисленные сервисы и компании уже были рождены в результате экспоненциального улучшения скорости и коммуникационных возможностей. Связь 3G давала нам скорость передачи данных менее 1 Mbps. При таких темпах на то, чтобы скачать двухчасовой фильм, уходило 26 часов. 4G принесла нам в теории скорость 100 Mbps – это означало, что мы можем скачать тот же файл за шесть минут. Но 5G? Со скоростью передачи данных от 10 Gbps до 20 Gbps 5G даст нам скачать видеофайл с фильмом за 3,6 секунды[83].

Молниеносные скорости, большая пропускная способность сети и меньший период ожидания (то есть время прогрузки) нашей повсеместной широкополосной сети означают, что мы можем использовать мощь Интернета для будущих инноваций, которые полагаются на скорость и точность: 4K Ultra HD видео, виртуальная реальность, беспилотные машины. Высокоскоростная связь 5G позволит нам поместить невероятно сложное оборудование в неблагоприятную среду – на соевых полях, под мостами, на нефтяных вышках – и контролировать его в режиме реального времени из безопасного офиса или лаборатории, находящихся в тысячах километров от него.

Рисунок 2: «5G: Насколько это быстро?» Предоставлено CNET[84]

Cisco прогнозирует, что до 2021 года мировой мобильный поток данных возрастет на 700 процентов, достигнув 49 эксабайт в месяц (один эксабайт равен миллиону терабайтов), во многом благодаря Интернету вещей (IoT)[85]. В ближайшее время практически всё вокруг нас – машины, кухонное оборудование, надеваемые устройства – будут соединены с Интернетом и будут создавать новый поток данных, который мы сможем использовать для улучшения своей жизни.

Нам нужно уже сегодня заложить основу инфраструктуры малых сот и волоконно-оптических кабелей, необходимую для 5G. В 2017 году Accenture подсчитали, что инвестиции в инфраструктуру 5G могут дать экономике США $500 миллиардов и создать три миллиона рабочих мест в первые семь лет внедрения[86]. Компании, которым необходимы высокая скорость Интернета и короткое время ожидания, будут стекаться в города и штаты, которые уже сегодня готовятся к 5G. Взяв на вооружение 5G сейчас, инноваторы могут сделать смелый шаг в направлении связи ниндзя-будущего.

Алгоритмы

Ваш учитель по математике в старшей школе мог определять алгоритм как простое уравнение или формулу, которая берет вводные данные и преобразует их в результат. В «реальном мире» алгоритмы – это мощные инструменты, которые могут значительно улучшить человеческую жизнь, сделав ее более здоровой, счастливой и продуктивной. Это довольно громкие слова для пошаговых действий, выполняемых микропроцессорами. Но сила алгоритмов практически безгранична: пока им дается верная вводная информация, они могут анализировать данные или управлять ими и помогать нам принимать более быстрые и правильные решения.

Например, инноваторы-ниндзя разработали алгоритмы для надеваемого устройства, которое может посчитать, сколько шагов вы прошли, как долго и хорошо вы спали, находитесь ли вы в состоянии стресса или насколько энергично вы занимаетесь, исходя из оценки изменений или достижения целей в движении, местоположении, сердцебиении и других биометрических данных. Наличие такой детальной информации под рукой может помочь вам в принятии моментальных решений о своем здоровье.

Это только одно, персональное применение – но мы сегодня живем в то время, когда для нас естественно носить с собой устройства с невероятной вычислительной мощностью, которые также могут подключаться к еще более мощному облачному хранилищу. Концепция алгоритмов существовала очень долгое время, но нынешняя среда является благодатной почвой для инноваций, основанных на алгоритмах, – от прогнозирования ваших страховых нужд[87] до распознавания и искоренения «фейковых новостей»[88] и выявления мутаций[89] в геноме человека. Ваш учитель математики из старшей школы в конце концов был прав: будущие ниндзя определенно будут использовать их за пределами школы.

В создании алгоритмов нам стоит помнить о явлении «алгоритмической предвзятости» – это непреднамеренное «начинение» их стереотипами в зависимости от того, кто занимается кодингом. Например, исследователи Media Lab MIT узнали, что технология распознавания лиц исправно работает в 99 процентах случаев с белыми мужчинами, но она намного менее точна с женщинами с более темной кожей[90]. Алгоритмы настолько сильны, насколько сильны данные, лежащие в их основе. Это еще одна причина, по которой разнообразие среди технических сотрудников жизненно важно: в процесс создания продуктов для всех должны быть вовлечены все.

ОБ АЛГОРИТМАХ

Алгоритмы не являются новой концепцией; в своем нынешнем значении слово появилось еще в XIX веке. Математики, инженеры и программисты постоянно улучшают и меняют алгоритмы. Результат работает только в сочетании с надлежащей технологией для реализации.

В 1967 году доктор Эндрю Витерби предложил революционный алгоритм для упаковки и распаковки контента, передаваемого по воздуху. Но технология была признана непрактичной для широкой реализации из-за вычислительных ресурсов тех времен. Это была сильная математика и сильная логика – но компьютеры еще не были способны справиться с требованиями.

Со временем все изменилось. В 1980-х годах индивидуальные процессоры смогли справляться с алгоритмом, и работа Витерби стала потребительским товаром: модемом для персонального компьютера. Его алгоритмы были усовершенствованы, объединены с улучшениями в технологиях процессоров и стали частью одного из самых широко используемых потребительских продуктов в мире. Витерби тоже занялся крупными делами. В 1985 году он стал сооснователем компании-гиганта Qualcomm, занимающейся производством чипсетов для мобильных телефонов.

Облачные вычисления, большие данные и аналитика

Если вы когда-либо видели одну из реклам IBM «Уотсон за работой», то вы видели, как изображаются передовые ниндзя-инновации. Обработка больших данных и использование облака и ИИ позволяет Уотсону не только устанавливать связь, но и учиться и предлагать решения.

Инноваторы-ниндзя разработали облачное вычисление в качестве формы аутсорсинга: оно позволяет нам передать хостинг данных и сервисов от частных лиц, компаний или правительств серверам, которыми управляют компании, специализирующиеся на серверном хостинге. Оно освобождает активы (охлажденное физическое пространство, огромная возможность хранения) и людей (обученные специалисты по IT-серверам и хранению), так что компании могут сфокусироваться на своей основной задаче.

Но облако – это намного больше, чем хранилище файлов. Его реальная перспектива заключается в том, чтобы позволить требовательным компьютерным программам и веб-приложениям использовать источники вычислительных мощностей, подключенные к Интернету, в режиме реального времени. Масштабируемые вычисления уже являются распространенной практикой в сети: компании, которые имеют популярные веб-сайты, могут запустить новые серверы в облаке практически моментально, когда трафик подскакивает, и вывести их из эксплуатации так же быстро. А некоторые компании экспериментируют с «туманными» или «граничными» вычислениями – это системы, которые снимают напряжение с основного центра обработки данных в облаке, обрабатывая часть данных местно, увеличивая тем самым скорость и безопасность.

Так как облачные вычисления позволяют нам собирать большое количество данных, анализ больших данных становится возможным. Большие данные – это попросту огромные количества цифровой информации. Сложные вычисления и алгоритмы больших данных могут быть переданы в серверный банк в облаке и обработаны со скоростью света.

Но магия больших данных происходит, когда вы используете методы анализа для поиска новых подходов. Данные о том, кто, когда, что и как в информации, которую вы обрабатываете, могут ответить на вопрос почему. Например, «Почему некоторые люди с заболеванием умирают от него, а другие – нет?», «Какие перекрестки наиболее опасны и в какое время дня?», «Что покупают люди в киберпонедельники?».