Игры с данными. Что необходимо знать компаниям, экспериментирующим с Big Data
Большие данные многое изменили. На сложнейшие вопросы теперь можно вычислить ответ. Менеджерам больше не нужно полагаться на интуицию при принятии решений – достаточно воспользоваться компьютером, чтобы проанализировать необходимую информацию
Объемы данных, доступных для анализа, поражают. Огромное количество всевозможных датчиков и гаджетов дают искусственному интеллекту пищу для постоянной работы.
Если раньше компаниям приходилось придумывать сложные методы взаимодействия с потребителями, то сегодня предпочтения клиентов компьютеры анализируют в автоматическом режиме. Возьмем производителей полуфабрикатов. Чтобы понять, какая еда нравится покупателям, 20 лет назад им приходилось устраивать фокус-группы, убеждать клиентов ответить на список вопросов, вручную обзванивать сотни людей. Теперь же им достаточно научиться обрабатывать информацию из социальных сетей, данные банковских транзакций, запросы в поисковиках, статистику посещения магазинов – и вуаля! – выясняется, что всё больше американцев предпочитают корейское барбекю.
Да, работу за людей сегодня делают алгоритмы. Однако побороть страх перед искусственным интеллектом и вычленить главное в бесчисленном множестве комбинаций данных по-прежнему сложно. Эксперты Глобального института McKinsey (MGI) попросили ответить на эти и подобные вопросы основателей стартапов в области анализа больших данных. Главы компаний CrowdAI, SafeGraph, Measurable AI и Orbital Insight поделились с MGI своим видением работы искусственного интеллекта.
Видно все
«90% казахстанцев сами виноваты в том, что у них воруют деньги»
В безопасности ли персональные данные казахстанцев и как на самом деле рабо... →
Большие данные меняют правила игры во многих сферах. Они не только помогают найти ответы на прежде неразрешимые вопросы, но и делают мир прозрачнее. Топ-менеджерам это только на руку. Предположим, транснациональная корпорация хочет обеспечить бесперебойность всей производственной цепочки. Один из основных ингредиентов продуктов этой компании – пальмовое масло, производство которого отследить невероятно трудно: сотни тысяч мелких фермеров вырабатывают это масло в десятках стран. Пока топ-менеджеры ломали голову над решением проблемы, в стартапе Orbital Insight научились считывать геолокационные данные и спутниковые снимки, чтобы с точностью до метра определить маршрут поставок.
Такая прозрачность – огромное преимущество для компаний. Она значительно ускоряет бизнес-процессы и отменяет для менеджмента необходимость без конца подгонять поставщиков и перепроверять достоверность их слов.
Легко заблудиться
Необработанные большие данные собьют с толку любого. Выбрать наиболее полезную информацию, которая поможет вашему бизнесу, – та еще задачка. Опрошенные MGI специалисты настоятельно рекомендуют нанять профессионалов, которые умеют работать с big data, а не поручать анализ данных штатному IT-специалисту.
На развитых рынках появляются нишевые консультанты по анализу данных. Одна из таких компаний – SafeGraph. Специалисты этого стартапа знают все о геопространственной информации. Они собирают и сортируют данные о пешеходном трафике в магазинах, маршрутах путешествий, городских точках притяжения. Главная задача подобных SafeGraph-консультантов – представить обработанные данные в удобоваримом виде, чтобы топ-менеджеры и маркетологи могли принимать взвешенные и обоснованные решения.
Эксперты в области больших данных, поделившиеся своим опытом с MGI, отмечают: большинство крупных корпораций (за исключением технологических компаний) застряли на начальном этапе внедрения анализа больших данных. Поэтому не стоит беспокоиться, что вы отстали от жизни, и судорожно пытаться перевести бизнес-процессы на цифровые рельсы.
На рынке big data появляется все больше индивидуальных решений, одно из которых вполне может подойти именно вашей компании. Еще пять лет назад таких предложений не было – анализ данных был уделом избранных. Сегодня вы можете подобрать ту платформу, которая соответствует вашим деловым планам. Отдавать за это целое состояние тоже не придется. Данных и способов их обработки стало очень много. Подходящих консультантов, которые не попросят за свою работу миллионы, выбрать гораздо легче, чем раньше.
Хозяин – барин
Аналитики больших данных могут многое, но они не волшебники, предостерегают в MGI. Они с радостью составят для вас какую угодно математическую модель. Что касается конкретных бизнес-задач, то эту работу все-таки лучше доверить собственным сотрудникам, у которых есть опыт реальной работы. Автоматизация – не панацея. За работой искусственного интеллекта должны следить опытные сотрудники.
Особенно важно учитывать реальную жизнь, если вы ведете бизнес в одной стране, а анализ данных поручили иностранным консультантам. Эксперты из стартапа Measurable AI приводят следующий пример: «Необходимо знать, что китайцы не очень любят пользоваться электронной почтой, а кредитные карты в Индонезии еще не так распространены». Даже если консультанты по анализу данных в курсе подобных нюансов, важно перепроверять их выводы и определять бизнес-стратегию самостоятельно.
Остаться инкогнито
Как Казахстан экспортирует IT-технологии за рубеж
Об этом и многом другом Forbes.kz поговорил с главой международного холдинг... →
Главная опасность анализа больших данных – это вторжение в частную жизнь людей. Безопасность собираемой информации должна быть на первом месте для любой компании, напоминают в MGI. Необходимо дать людям возможность отказаться от предоставления данных об их местонахождении, покупках и т.п. Желание распоряжаться своими данными вполне объяснимо и легитимно.
Ведущие консультанты в области big data уделяют защите данных особое внимание. Представители стартапа Measurable AI уверены: необходимо дать людям стимул делиться своими данными. В Measurable AI тех, кто готов поделиться информацией о себе, вознаграждают криптовалютой.
Возможно, вопрос безопасности данных поможет решить технологический прогресс. Последние разработки в области шифрования информации дают на это надежду. Тогда анализировать данные можно будет без риска утечки личной информации. Пока же компаниям нужно самостоятельно принимать меры по защите приватности своих клиентов.
