Мнения / Аналитика / Жизнь в цифрах
Статья опубликована в № 4806 от 30.04.2019 под заголовком: В переводе с экономического на язык data science

В переводе с экономического на язык data scientists

Успешность компаний будут определять не сами большие данные, а умение с ними работать
Рубен Ениколопов

Данные – это «нефть XXI века», и тот, кто ими обладает, и будет добиваться успеха в недалеком будущем. Именно такая картинка рисуется многими экспертами, утверждающими, что в новой экономике конкурентным преимуществом будут обладать именно компании, имеющие доступ к большим объемам данных. Но правда ли это?

Обладание нефтяными запасами, безусловно, ценно. Но еще более ценно умение эту нефть извлекать и перерабатывать. Аналогично – само по себе наличие больших массивов данных не гарантирует успеха: ключевой навык – умение использовать инсайты, полученные на основе анализа этих самых данных, для того чтобы принимать решения о том, как надо менять действия фирм (или госорганов), чтобы увеличить их эффективность. Не случайно Хал Вариан – главный экономист компании Google, не имеющий недостатка в данных, – отмечает, что именно навыки и умение работы с большими данными, а не сами данные – это тот редкий ресурс, который будет определять успешность компаний.

На нынешнем этапе исторического развития даже базовые навыки аккуратного хранения, систематизации и анализа данных уже дают компаниям весомые конкурентные преимущества. Любые решения, принимаемые на основе анализа данных, оказываются гораздо более эффективными, чем принимаемые исключительно на основе интуиции или экспертных оценок. Именно поэтому сейчас одними из наиболее востребованных работников стали data scientists – специалисты в области наук о данных, которые умеют правильно хранить, организовывать и анализировать данные.

Такие специалисты могут ответить на массу вопросов, которые раньше казались безнадежными. Но и они не лишены недостатков: зачастую они плохо понимают задачи и бизнес-процессы в компаниях и поэтому не могут сами сформулировать вопросы, ответ на которые мог бы улучшить работу фирмы или госучреждения. Бизнесмены, экономисты и финансисты, в свою очередь, имеют смутные представления о том, какими новыми инструментами обладают data scientists, и им даже в голову не приходит, что на некоторые очень важные вопросы, которые они считали безнадежными, могут найтись ответы.

Взаимодействие между ними напоминает взаимодействие архитекторов и инженеров. Архитектор, не знающий возможности современных материалов, даже и не догадывается, что он может, скажем, заставить балкон практически висеть в воздухе. А инженеру и в голову не придет этот самый балкон подвесить. И только сочетание их знаний позволяет появиться новому архитектурному шедевру. Так же и в бизнесе – настоящие прорывы совершаются тогда, когда сочетается понимание задач и потребностей рынка с хорошим знанием новых методов анализа данных.

Один из разрекламированных примеров такой успешной встречи – использование данных спутниковых снимков компанией Orbital Insights для предсказания цены на нефть. Один из важных факторов, определяющих цену на нефть, – объем запасов уже извлеченной нефти, которые хранятся в специальных нефтехранилищах по всему миру. Владельцы отдельных нефтехранилищ знают, насколько они заполнены, но не спешат делиться этой информацией. Как же можно дистанционно определить заполненность нефтехранилищ? Как оказалось, это можно сделать на основании длины тени, которую отбрасывают крышки нефтехранилищ, их видно на спутниковых фотографиях. Собрав такую информацию более чем с 25 000 нефтехранилищ, разбросанных по всему миру, можно получить достаточно точную оценку предложения нефти, которая играет огромное значение для игроков на этом рынке.

Успех этого подхода заключался в сочетании знаний специалистов по работе с данными, которые были осведомлены о существовании нестандартного источника данных в виде спутниковых снимков высокого разрешения и обладали инструментами для автоматического анализа изображений, со знаниями экономистов и финансистов, которые знали, как информацию о длине тени можно связать с ценой на нефть и построить на этом прибыльную финансовую стратегию. Поэтому ценнейшими специалистами становятся «переводчики» с языка экономистов и финансистов на язык data scientists. При этом такие специалисты должны обладать достаточно глубокими знаниями как в экономике и финансах, так и в анализе данных. Сейчас эти специалисты – абсолютно уникальный, штучный товар. Во всем мире программы по их обучению начали создаваться лишь несколько лет назад, совместная программа Российской экономической школы и Школы анализа данных «Яндекса» откроется этим летом. Но спрос на таких специалистов по-прежнему многократно превышает предложение, и именно наличие таких людей будет определять успешность компаний. Так что утверждение о том, что в современном мире успех зависит прежде всего от наличия человеческого капитала, а не от нефти, по-прежнему верно – идет ли речь о физической нефти ХХ века, или о «нефти XXI века» – данных.

Автор – ректор Российской экономической школы

Brainsуs
12:22 30.04.2019
Кранты предпринимательскому капитализму. Вместо живого предпринимателя будет искусственный интеллект, живого политика - робот, вместо рабочих, клерков, торговцев и пр. - тоже роботы. В этой системе человек вообще лишний - только жрет, гадит и разрушает всё вокруг себя, нарушая стрйную картину мира и порядка. Социализм и плановая экономика подкрались с неожиданной стороны, может, мы последние поколения, которые сами решают свою судьбу. Сетлое тоталитарное будущее стучится в двери и скоро начнёт её ломать. Скажем, по электроэнцефалограмме можно легко отличить умного ребенка от неумного при помощи алгоритмов машинного обучения, а в Сингапуре, насколько мне известно, вообще есть программа выращивания талантливых людей или что-то в этом роде. Рано или поздно наступит эпоха генного программирования людей, в общем, спасайся, кто может.
00
Комментировать
Читать ещё
Preloader more