Рус | Eng

В поисках истины в больших, огромных, гигантских массивах данных

В поисках истины в больших, огромных, гигантских массивах данных

У нас так много данных,  – горы и горы данных. В самом деле действительно, информации насколько много, что уже даже термин «большие данные» не отображает всю картину. Может быть, теперь нам следует называть это явление уже большие данные или хотя бы «невероятно большие данные». Тем не менее, со всеми этими данными, нас просто засыпало горой информации, и мы не стали ни на шаг не ближе к ответам, которые могут решить наши основные рабочие и социальные проблемы.

В конце концов, именно это огромное количество данных, которым мы располагаем, и должно давать нам преимущество. По мнению профессора университета MIT Эндрю МакАффи, лучше бы мы чаще обращали внимание именно на все эти данные, а не на мнение самого высокооплачиваемого сотрудника. По словам МакАффи, в большинстве организаций человек, который занимает самую высокую должность и смог достичь такого положения благодаря своему опыту, использует все свои знания и интуицию, чтобы принимать самые значимые и важные решения в компании. Но МакАффи также считает, что нам не всегда нужно обращаться за мнением к этому человеку, поскольку ответы на многие наши вопросы можно найти в данных.

Не уверены, что это так просто, хотя недавно мы заметили несколько случаев использования данных, и должны признать, что это не насколько просто, и всего лишь посмотреть на данные них – недостаточно. Данные очень насыщенные, и зачастую сложные для понимания, и иногда вам может потребуется потребоваться чья-то помощь, чтобы получить нужный вам ответ, а А иногда нужно знать какой конкретно вопрос нужно задать, чтобы для получить получения ответа нужно точно знать, какой именно вопрос задать. Словом, дело это нелёгкое, и если вы ищете ответы на трудные сложные вопросы, то не всегда все так просто.

Недавно во время интервью во время веб-саммита в Дублине у группы ученых задали вопрос,  не опасно ли давать доступ к данным широкойаудитории, так как без знаний, которыми обладают эксперты,  они просто не будут знать, как задать правильный вопрос, или придут к ложным выводам. Как и следовало ожидать, ученые считают, что нужны правильная обработка и анализу данных.

Когда тот же задали группе крупных провайдеров больших данных, то они признали существующие риски, но все они как один встали на сторону не всегда подкованных в данном техническом вопросе бизнес-пользователей.

Конечно, ничего удивительного в этом нет, но стоит ли нам полагаться на данные, чтобы принимать лучшие решения, или же мы просто рискуем потеряться во всех этих хитросплетениях информации и лучше обращаться за ответами к тем, кто специально обучался анализировать данные? Разве не должно все это сделать нас быстрее и гибче, а не создать еще одну стену между бизнесом и необходимой для бизнеса информацией? Большие данные могут дать нам ответы на конкретные вопросы, на которые мы не знали даже поверхностных ответов, но волшебства, которое дало бы нам такие возможности, пока, похоже, нет.  

Конечно, есть инструменты, которые начинают понемногу упрощать дело и помогают нам визуализировать все эти данные. Но мы все еще не можем избавиться от ощущения, что мы — наподобие детектива, который ищет убийцу, и есть информация, указывающая нам на него, но мы не знаем, где эту информацию искать.  У нас вроде как есть улики, но даже они не делают что-то сложное простым и понятным.

В бизнесе – то же разочарование. Мы выяснили, как собирать данные, и можем обработать их,  удалить лишнее, а также сделать красивые иллюстрации, но все равно  остается чувство, что к разгадке мы не ближе, чем вышеупомянутый детектив.

Одну вещь мы знаем наверняка: в данных есть ответы на нужные нам вопросы, но необходимо  уметь правильно сформулировать вопрос, иначе мы не получим того, что нам требуется. Научиться задавать «правильные» вопросы – вот монументальная задача, над которой уже сегодня работают многие компании. Тем не менее, мы не можем избавиться от ощущения, что все ходят вокруг да около, обсуждают проблему, но не могут или не хотят подобраться к ее решению.

Программное обеспечение может изменить все то, что мы делаем, и то, как мы это делаем, но когда речь заходит о большом количестве данных и вы пытаетесь найти ответы на сложные вопросы – легких путей здесь все равно нет. По крайней мере, пока. Может быть, если мы изучим все данные…

Назад
Другие новости