Читать книгу Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации - Алексей Сергеевич Гутора - Страница 2

Цель данного руководства – заинтересовать предпринимателей в цифровизации бизнеса и использовании больших данных для увеличения прибыли и снижения издержек.

Эта книга в первую очередь рассчитана на мудрых руководителей зрелого возраста. Поскольку в основном у руля большого числа отечественных компаний находятся именно такие собственники и топ-менеджеры. Часто они не позволяют использовать новые подходы к управлению организацией и производственным циклом, небезосновательно утверждая, что бумажный документооборот надежнее электронного. С одной стороны, это действительно так. И в идеале было бы неплохо хранить бумажные копии всех документов фирмы где-нибудь в бункере на северном полюсе на случай ядерной войны. Но с другой стороны, цифровизация позволяет заметно увеличить чистую прибыль и повысить общий уровень управляемости компании. Поэтому руководителям с многолетним стажем все же стоит сделать над собой усилие ради достижения, по сути, главной цели любого бизнеса – получения прибыли, и начать полноценно, со знанием дела пользоваться компьютером, интернетом и всеми технологиями, которые позволяют сделать рабочий процесс более легким и эффективным.

Несмотря на очевидные плюсы, многие опытные управленцы боятся шагнуть в неизвестность. Поэтому основной задачей этого руководства как раз и является подробное аргументированное объяснение важности квалифицированного использования электронных вычислительных машин с целью получения большей выгоды. В том числе в данной книге будут рассмотрены следующие вопросы:

• Большие данные. Необходимость сбора информации, способы ее хранения и обработки.

• Визуализация данных. Построение графиков и вычисление основных бизнес-показателей в режиме реального времени.

• Машинное обучение. Способы создания моделей машинного обучения на больших данных и их использование для прогнозирования результатов бизнес-процессов.

• Цифровизация производства. Сбор больших данных как при производстве товара (или услуги), так и при контроле качества готового изделия.

• Организация работы сотрудников. От необходимости их перевода на «удаленку» до создания портала (веб-сайта) предприятия для служебного использования.

Все эти темы будут обильно сдобрены примерами успешного использования больших данных как применительно к ежедневной аналитике, так и для прогнозирования редких процессов. При этом в данном руководстве я намеренно старался избегать сложных технических терминов, изложив материал языком, доступным обычному пользователю персонального компьютера. А яркие наглядные примеры позволят вам осознать важность сбора, обработки и анализа всех возможных больших данных, даже если у вас за плечами нет специальных знаний и навыков.

Профессионал же в области машинного обучения, больших данных и их анализа после прочтения следующего абзаца, скорее всего, захочет предать автора анафеме за упрощение терминологии и отступление от строгих математических канонов. Но неопытных новичков это, напротив, должно успокоить: в данной книге точность терминологии принесена в жертву доступности текста. Поверьте, так легче начинать «с нуля» читать о том, о чем никогда раньше не слышал, а возможно, даже и не хотел слышать.

Вследствие упрощения языка этого руководства от читателя потребуется запомнить синонимы некоторых определений. Например, в тексте будут встречаться разные наименования для «алгоритмов машинного обучения»: от сокращенного «алгоритм» до более длинного «искусственный интеллект» или «машинный интеллект». При этом «компьютер» может называться «сервером» или просто «машиной» (не путать с автомобилем). Также на протяжении всей книги красной нитью проводится мысль о том, что надо бережно подходить к большим данным, сохраняя все, что только возможно, для того чтобы в будущем на их основе проводить «тренировку», «обучение» компьютера. Так вот, это в буквальном смысле «тренировка», во время которой машина выясняет, в какой степени взаимосвязаны тысячи разных параметров. После окончания такого обучения компьютер сохраняет сделанные выводы для дальнейшего их использования. Эта сохраненная логика называется «моделью машинного обучения» (иногда в тексте – «алгоритмом»). У такой модели можно попросить «предсказать» результат процесса, о котором она узнала в рамках обучения.

Если вам ясно не все, о чем говорится в предыдущем абзаце, не переживайте. Руководство, собственно, и предназначено для того, чтобы после его изучения вам стала понятнее данная область человеческой деятельности. Для этого все механизмы и процессы не только подробно описаны в книге теоретически, но и проиллюстрированы многочисленными примерами их практического использования в бизнесе.