Рус | Eng

Андрей Себрант: «Big Data уже нельзя назвать инновацией»

Андрей Себрант: «Big Data уже нельзя назвать инновацией»

Андрей Себрант – маркетинговый директор сервисов «Яндекса» и преподаватель программы «Big Data для руководителей» Школы новых медиа НИУ ВШЭ – поделился своей точкой зрения на действующие тренды Big Data.

Андрей Себрант категорически возражает против утверждения о завершении периода Big Data. Если что-то и заканчивается, так это эра становления Big Data в качестве развивающейся системы. Подтверждением тому служит мнение специалистов компании Gartner. Как сообщает агентство, за прошедший год сфера применения Big Data значительно расширилась. Более 20% бизнес-организаций решились внедрить эту технологию в качестве базовой методики. Она оказалась уже достаточно распространённой, чтобы термин «инновация» можно было использовать дальше. Но проблема в том, что данная статистика на Россию не распространяется.

Андрей также отмечает отличие между понятиями «Big Data» и «Data Science». Первое выражает, прежде всего, маркетинговый смысл. Оно направлено на продажу идей и решений. В то время как Data Science выражает способы использования данных в бизнесе. Причем эти данные дают немного больше возможностей, чем обычная бизнес-аналитика. А методики, заложенные в Data Science, вполне можно перенести и для анализа не слишком крупных баз данных.

Возможно, что от Data Science произойдет переход к Data Driven. Сущность применения Data Science в том, чтобы способствовать изменениям в различных бизнес-процессах и оказывать влияние на принятие и реализацию решений в бизнесе. И если большим данным удается выступать таким драйвером, то компания автоматически переходит к эпохе Data Driven.

Business Insider прогнозировал появления в этом году инновационных методов обработки Big Data. Речь шла в основном о методиках для обработки визуального контента. Чем они представлены в итоге? Ведь самих инструментов для обработки визуальных данных существует огромное количество. Имеет значение не само их изобретение, а доступность этих программ, возможность свободно пользоваться ними. Применять Data Science должны не только гиганты бизнеса, организации, обладающие сильными ресурсами (как человеческими, так и машинными) – возможности Data Science должны быть доступны всем.

На данный момент наблюдается значительный дефицит мастеров Big Data. И если технические разработчики, знающие, как организовывать работу с данными, справляются с возложенными на них задачами, то менеджеров, отвечающих за интеграцию системы Big Data в бизнес-процесс и специалистов, которые могли бы организовать работу и корректно проставлять задачи, – недостаточно. Их подготовкой занимаются в Школе новых медиа, курс которой ведет Андрей Себрант.

К будущим специалистам предъявляют ряд требований. Это прежде всего отличный уровень математической подготовки, а также высокие навыки владения языками программирования. Но в любой момент важными могут оказаться и дополнительные навыки.

Нас ожидает вытеснение рутинного труда, который заменит работа машин. И это будет свойственно как сферам быта, так и промышленности.

 

По материалам: cossa.ru

 

Назад
Другие новости