Читать книгу Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - Джордан Морроу - Страница 6

01
Мир данных
Данные: мир, в котором мы живем

Оглавление

Не секрет, что мы живем в мире, поглощенном технологиями и данными. Вряд ли можно пройти по улице какого-нибудь крупного города вроде Лондона или Нью-Йорка, не увидев людей, уткнувшихся в телефоны, вместо того чтобы смотреть на удивительный мир вокруг и на его обитателей. Убедитесь сами: в следующий раз, выйдя на улицу, посчитайте, сколько людей глядят в экраны, а сколько – смотрят по сторонам. Можете даже прибавить к последним тех, кто болтает друг с другом или приветствует кого-то. Да и сами не забывайте смотреть по сторонам, чтобы избежать неприятных сюрпризов: можно споткнуться о бордюр или не увидеть машину.

В последние лет пятьдесят, а в особенности в последние лет тридцать – с приходом в нашу жизнь интернета, персональных компьютеров, смартфонов и т. д. – мы стали свидетелями невероятного прогресса в развитии технологий и работе с данными. Задумайтесь об этом прогрессе хотя бы на минуту. Вселенная существует примерно 13,8 миллиарда лет[1], Земля – примерно 4,5 миллиарда[2], а мы говорим всего лишь о тридцати – пятидесяти годах. Но за эти несколько десятилетий у нас на глазах персональные компьютеры и сотовые телефоны стали обычным делом. В масштабах вечности это миг. Но сейчас, в наше время, нам уже трудно представить жизнь без этих технологических новшеств. И каждое из таких устройств генерирует данные. А интернет? Он еще «моложе» – проник в нашу жизнь в начале 1990-х[3] и повсеместно распространился лишь к началу 2000-х. Но теперь это неотъемлемая часть нашей жизни – и на работе, и в быту. Чем больше становилось персональных компьютеров, тем быстрее развивались технологии: темп роста не падает и по сей день. Мы постоянно наблюдаем инновации, видим, как развиваются самые разные аспекты цифрового мира. Все это напрямую влияет на нашу жизнь. И в первую очередь – учитывая тему нашей книги – это влияет на работу с данными и на их мощь.

Вернемся к тем временам, когда интернет стал массовым достоянием и начал использоваться более активно. Организации, учебные заведения и отдельные люди теперь живут и работают иначе. И наша жизнь благодаря ему не просто изменилась, но и значительно улучшилась: интернет позволяет совершенствоваться, учиться и развиваться с невиданной скоростью. Когда к интернету стало можно подключить ПК, а теперь и смартфоны, мы смогли принести всю компьютерную мощь к себе домой. Теперь мы можем почти мгновенно получить столько же информации, сколько во всей «Британской энциклопедии»: больше сведений на нас вывалит только торговый агент, постучавшийся к нам в дверь. Мы гораздо быстрее получаем ответы на вопросы. Из стремления найти ответы и вырос Google – более того, это слово (google) даже получило статус глагола в словарях![4]

Прогресс компьютерных технологий привел к развитию электронной коммерции и появлению Amazon и других компаний, которые смогли изменить потребительские привычки и захватить рынок. У нас на глазах лопнул пузырь доткомов: сначала стоимость IT-компаний, не производящих никакой продукции, вдруг стала огромной – а затем они обанкротились. Примером может служить компания Pets.com. Она возникла в 1998 году и закрылась в 2000-м[5]. Это время благополучно миновало, появилось множество других разнообразных сайтов, а затем началась эпоха социальных сетей. Соцсети открыли двери к профилям потребителей и публичным данным, так что самая разная информация о нас – от селфи и фото ужинов до товаров, которые нам нравятся, – стала доступна всем желающим, причем как отдельным людям, так и бизнесу. Ведь так приятно, когда контекстная реклама решает за нас, что мы хотим сегодня на ужин!

Наряду с соцсетями, предоставляющими массу занимательных данных, в 2000-х появилась и новая технология, которая быстро вышла на передний план в области связи и сбора данных, – интернет вещей, или IoT. Что это такое? Все очень просто – это связь всего со всем через интернет. Возьмем, к примеру, датчики в автомобиле или самолете, которые собирают данные обо всем, что происходит в моторе или других частях механизма. Но знаете ли вы, когда на самом деле появился интернет вещей? Думаете, в 2000-х? А вот и нет, хотя многие об этом не знают. Термин появился в 1999 году, но одним из первых примеров интернета вещей можно считать давно знакомый нам… торговый автомат Coca-Cola. Все мы не раз видели такие автоматы, но конкретный автомат, о котором идет речь, находился в Университете Карнеги – Меллона. Он позволял покупателю связаться с холодильником через интернет и выяснить, холодный ли лимонад[6]. Об использовании данных для принятия более взвешенных решений благодаря «связи всего со всем» (то есть интернету вещей) люди задумывались уже давно: как собранные данные могут помочь нам делать правильный выбор в личной и профессиональной жизни? Достаточно вспомнить такие компании, как Amazon или Netflix: насколько часто они собирают наши данные, чтобы «рекомендовать» то, что нам может быть нужно? Очень часто… И знаете что? Эти рекомендации нередко оказываются верными!

Хотя интернет вещей берет начало в 1980-х, в силу он входит только теперь. Представьте, к примеру, любителя бегать ультрамарафоны. Еще несколько лет назад практически не было способов сбора данных, которые могли бы помочь бегуну развиваться… а сейчас они есть. Но нужны ли нам на самом деле часы, которые показывают буквально все аспекты бега – от уклона трассы до скорости на разных участках? Сегодня бегун может получить от своих часов больше информации, чем ему, вероятно, требуется, – за все время бега она накапливается тоннами! Конечно, данные с часов потом интересно рассматривать и обсуждать, но ключевой момент заключается в том, что благодаря «связи всего со всем» и технологическому прогрессу современного мира генерируется все больше и больше данных о нашей жизни. Вы наверняка можете привести и другие примеры того, как работает интернет вещей. Но давайте вспомним именно те случаи, когда прогресс действительно определяет нашу жизнь и помогает нам.

Одна из компаний, культивирующих сетевое взаимодействие, цифровизацию и производство данных, – знаменитый Rolls-Royce. Сейчас это не просто мощная инженерная компания, производящая замечательные двигатели. Rolls-Royce – эффективная организация, управляемая на основе данных: она использует технологию интернета вещей и возможности связи для предоставления и получения данных, которые стали ценным активом компании[7]. Один из примеров использования Rolls-Royce возможностей данных – прогностический метод мониторинга техобслуживания двигателей[8]. С помощью датчиков, собирающих данные, Rolls-Royce успешно предсказывает возможные проблемы с авиационными двигателями и гарантирует, что они не откажут прямо в воздухе. Другой пример того, как «связь всего со всем» и интернет вещей улучшают нашу жизнь, можно найти в сфере здравоохранения. Использование данных, генерируемых оборудованием для физиотерапии, позволяет разрабатывать более эффективные программы для тех, кто нуждается в физиотерапевтическом лечении[9]. Учитывая растущую стоимость медицинских услуг, такие более персонализированные программы будут помогать людям следить за здоровьем и реже попадать в больницу.

Еще одна сфера, в которой анализ данных способствует росту и развитию, – это спорт. Помните фильм «Человек, который изменил все» с великолепным Брэдом Питтом в главной роли? В нем говорится, что данные и их анализ могут очень серьезно влиять на судьбу спортивных команд, помогая добиваться побед. Речь, конечно, о бейсболе, но примеры работы с данными можно найти и в баскетболе, включая НБА (Национальную баскетбольную ассоциацию) – а это уже совсем другой масштаб. У большинства команд НБА (возможно, даже у всех) есть свои аналитики и эксперты по данным. Их задача – обнаруживать тенденции и закономерности в данных, которые они собирают: например, поиск недооцененных игроков и повышение их стоимости для продажи или обмена. Кроме того, команды НБА используют данные и технологии для отслеживания уровня утомляемости и качества сна своих игроков, что позволяет корректировать режим тренировок, предотвращать травмы и т. д. НБА даже проводит свой собственный ежегодный «хакатон», чтобы найти и привлечь новых талантливых аналитиков. Знаете ли вы, что количество трехочковых бросков в лиге выросло не в последнюю очередь благодаря анализу данных?[10]

Но довольна не только НБА. Всю мощь данных заключают и вещи, которыми мы пользуемся в быту: смарт-часы, смартфоны, посудомоечные машины, холодильники, системы обогрева и кондиционирования, автомобили и прочие транспортные средства… и многое, многое другое. В прочих сферах нашей жизни данные тоже производятся в невероятном количестве. Только представьте себе, сколько информации проходит через соцсети, торговые сайты вроде Amazon и eBay, платежные системы и т. д. Невероятные цифры. Давайте взглянем на статистику, предоставленную Всемирным экономическим форумом. В 2019 году[11]:

● ежедневно публиковалось 500 миллионов твитов;

● было отправлено 294 миллиарда электронных писем;

● каждый подключенный к интернету автомобиль произвел 4 терабайта данных;

● к 2025 году каждый день в мире будет производиться ориентировочно 463 эксабайта данных.

Если бы мы до сих пор смотрели DVD, а не Netflix, то такое количество данных было бы эквивалентно 212 765 957 дискам! Какое-то немыслимое число. Что это означает для нас? Это означает, что мы за всю жизнь не сможем просмотреть все DVD с данными, произведенными всего лишь за один день. И что нам делать со всей этой информацией?

Конечно же, организации и частные лица могут воспользоваться этим удивительным богатством. Согласитесь, любая организация ухватится за эту идею – как можно применить знания, находящиеся в ее распоряжении, для принятия взвешенных, подкрепленных данными решений. Однако в реальности все оказывается совершенно не так. Исследования демонстрируют нам истинное положение дел: в мире данных налицо чудовищная нехватка навыков, что и мешает организациям успешно применять этот ценнейший ресурс.

1

Redd, N. (2017) How Old is the Universe, Space.com, 8 June. https://www.space.com/24054-how-old-is-the-universe.html.

2

Там же.

3

Zimmerman, K. & Emspak, J. (2017) Internet History Timeline: ARPANET to the World Wide Web, Live Science, 27 June. https://www.livescience.com/20727-internet-history.html.

4

Словарь Merriam-Webster, определение Google. https://www.merriam-webster.com/dictionary/google.

5

Aune, S. (2010). Five Dot-Coms That Didn't Survive the Bubble, TechnoBuffalo, 25 January. https://www.technobuffalo.com/five-dot-coms-that-didnt-survive-the-bubble.

6

Foote, K. (2016). A Brief History of the Internet of Things, Dataversity.net, 16 August. https://www.dataversity.net/brief-history-internet-things.

7

Choudhury, A. R. and Mortleman, J. (2018). How IoT is Turning Rolls-Royce into a Data Fuelled Business, CIO, January. https://www.i-cio.com/innovation/internet-of-things/item/how-iot-is-turning-rolls-royce-into-a-data-fuelled-business.

8

RTInsights Team (2016). How Rolls-Royce Maintains Jet Engines With the IoT, RT insights.com, 11 October. https://www.rtinsights.com/rolls-royce-jet-engine-maintenance-iot.

9

Medical Device Network (2018). Bringing the Internet of Things to Healthcare, MedicalDevice-Network.com, 3 September. https://www.medicaldevice-network.com/comment/bringing-internet-things-healthcare.

10

McLaughlin, M. (2018). How Data Analytics in Sports is Revolutionizing the Game, Biztechmagazine, 13 December. https://biztechmagazine.com/article/2018/12/how-data-analytics-revolutionizing-sports.

11

Desjardins, J. (2019). How Much Data is Generated Each Day? World Economic Forum, 17 April. https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f.

Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Подняться наверх