Idara ya Takwimu. mwaka 2013. Mtazamo wa nyuma

Katika mwaka 2013 IBS, ambayo ilionekana kuwa inaunda Idara ya Takwimu, aliniomba nitengeneze mawazo kama haya (haswa kutokana na uzoefu wa mwingiliano na wateja wa kampuni ya mafuta na gesi) kuhusu eneo la tatizo la Data Kubwa, na Data kwa ujumla. Kwa hivyo niliipata miaka 7 baadaye na nikadhani ilikuwa ya kuchekesha. Baadhi ya mambo yako wazi. Baadhi waligeuka kuwa si kweli kabisa, lakini ... miaka 7 imepita.

Niliandika kwa Kiingereza na sasa nilifikiria kutafsiri kwa Kirusi. Je, ikiwa kitu bado ni muhimu sasa? (Nitatafsiri machapisho, lakini acha ishara kwa Kiingereza kutokana na uvivu. Kijani ni nzuri, nyekundu ni hatari, bluu ni ndoto).

Nitarasimisha maoni madogo kutoka "leo" Kiitalianoili iwe wazi na inaweza kutofautishwa.

Kwa hivyo, DATA! Data kwa ajili yetu...

Kitengo cha Data ni Kitengo cha Damu, kwa sababu data inaweza kulinganishwa, kwa mfano, na damu inayopita kupitia mishipa na mishipa ya shirika la biashara. Hata hivyo, ingawa damu ni sawa, viumbe ni tofauti na kwa hiyo uzalishaji ngumu sana, lakini pia inawakilisha fursa ya maendeleo.

Kuna watu ambao data inaruka moja kwa moja machoni mwao - hawa ni Sisi.
Na kuna watu ambao, kwa bahati mbaya, hawaoni uhakika wa data ukiwa wazi. Hii, tena, ole, ni yetu Wateja!

Hivyo, kanuni za biashara...

1. Tunauza biasharana sio ИТ (wataalamu wote wa IT wanisamehe mara moja) kwa sababu tunasuluhisha shida za ulimwengu, na pesa zaidi.
2. Shida zote za biashara zimejikita karibu na wima za tasnia ya mada na itahitaji ya kutosha utaalamu.
3. Majaribio ya kuthibitisha thamani ya "data" au, hata vigumu zaidi, thamani ya "usimamizi wa data" kwa biashara ni mateso na maumivu ya milele. Kimsingi, ni kama kuja kwa mtu ambaye anajisikia vizuri na kusema: "Jamani, tutaitibu damu yako sasa, na, jamani, ni ghali!"
4. "Ndoto yangu ya mvua" ni kuuza "uchimbaji wa data" na "analytics" ndani ya mfano wa SaaS biashara ndogo na za katiambao walipanda katika huduma za wingu 123 zilizo na miingiliano mizuri: usimamizi wa mradi, dawati la usaidizi, uhasibu, CRM, malipo, kuripoti wakati, uuzaji, ... unaipa jina, na kujificha kwenye data. Youcalc na Successfactors (labda hawapo tena) Hii ni nzuri!
5. Tafuta watu wanaopenda kucheza "kuponda" na data. Wao ni nadra na ya ajabu (kama majani ya chai), lakini ni muhimu kwa biashara. Mshairi, kwa mfano, anaweza kuwa mzuri sana katika uwiano.
6. Wahandisi inahitajika! Inahitajika kugeuza shida ambazo Crunchers walichota kutoka kwa data kuwa suluhisho. Na mafanikio au kushindwa kwa uamuzi hutegemea kabisa juu yao.
7. Maendeleo opensource miradi ni ya thamani kubwa na inafanya uwezekano wa "kukusanya" ufumbuzi tata kivitendo kutoka mwanzo.
8. Lakini ... hatupaswi kusahau kwamba Hadoop ni maktaba, na Lucene pia ni maktaba, na umbali kati maktaba na bidhaa za viwandani sana!
9. Suluhisho zilizojengwa zitalazimika kubadilishwa kwa kiasi kikubwa, kwa sababu modularity и ushirikiano - pointi muhimu.
10. Agile (Mungu nisamehe) ni mbinu muhimu katika mwingiliano na mteja na uthibitishaji hypotheses, ambayo kutakuwa na wengi.
11. Inawezekana hasa na ni muhimu kutoa rasilimali zote za usimbaji na UI. Uchambuzi na vipimo vyote vya biashara nyuma haja ya kuondoka ndani na kuchukuliwa kama uwezo wa msingi.
12. Wafanya maamuzi ya biashara lazima wawe na "taarifa" kila wakati kuhusu haja ya kufanya kazi vizuri na data na kutafuta kila mara njia mpya za kuzichanganua. Mchanganyiko wa ustadi wa kiufundi na biashara wa wafanyikazi wetu utasaidia kuinua hadhi ya shirika zima kwa ujumla.
13. Internet - kuna chanzo kisicho na mwisho cha msukumo (hakukuwa na paka wengi wakati huo) kuhusiana na mbinu za usimamizi wa data za biashara, ingawa malengo na upeo hutofautiana kwa kiasi kikubwa.

Maagizo ya kiteknolojia ...

1. Kuna uwezekano mkubwa wa maendeleo ndani kurahisisha jinsi data inavyoonyeshwa kwa watu. Unaweza kuita neno hili "iPhonization".
2. Licha ya ukweli kwamba wachuuzi wa BI wanadai kuwa wao ni moja kwa moja kuleta uchanganuzi kwa watumiaji wa mwisho, (na hakika wanahamia katika mwelekeo huu) - mafanikio bado hayajatokea. Watu hawaelewi vizuri tu ya multidimensional data.
3. Kiolesura cha mtumiaji kinachowakilisha data changamano zaidi au chache iliyopangwa ndani yenye sura fomu - pia inatoa idadi isiyo na mwisho ya shida. Hitimisho: flatter ni bora zaidi.
4. Jukwaa lililojengwa kwa misingi ya uchimbaji wa data kiotomatiki kutoka kwa vyanzo (ambavyo sio kila mara iliyoundwa kwa uchimbaji kama huo) inategemea sana vyanzo, uthabiti wa viunganishi na miundombinu. Jukwaa (mjumbe) daima litalaumiwa kwa kushindwa kutoa matokeo. Uaminifu - mtaji wa aina hii ya majukwaa. Mtaji ambao ni ngumu kupata na ni rahisi kupoteza.
5. Kwa mtazamo wa biashara, hakuna tofauti kati ya uchambuzi wa Data Kubwa na Takwimu tu. Mara nyingi nyuma ya nambari rahisi kama 2x2 kuna fursa za mamilioni ya dola. Mfano mzuri ni data juu ya mwisho wa maisha ya vipengele vya miundombinu kwenye rafu ya Kinorwe. Ni lini tarehe zote za kofia za siku zijazo. Matengenezo ya vifaa vyote yaliwekwa kwenye mhimili mmoja na wakagundua kuwa katika miaka N rafu ya Har-Magedoni ilikuwa inakuja - mtu mmoja tajiri sana aliinuka kutoka kwenye kiti chake na akainama haraka nje ya chumba na maneno haya: "Samahani, sijui. kuwa na wakati mwingi, ninahitaji kuandaa meli ... "
6. Excel, na kimsingi uwasilishaji wazi na mfupi wa jedwali wa data, ina nguvu kubwa na mustakabali mzuri. Ninaamini katika meza nzuri (na bado kufanya) na ndivyo hivyo!
7. Upinde kuu wa "uchambuzi" huu wote ni uamuzi otomatiki. Kuna fursa kubwa zaidi, lakini pia hatari kubwa zaidi, ndiyo sababu fursa ni tajiri, ndiyo sababu kuna hatari, ndiyo sababu kuna fursa, ndiyo sababu wao ni toffee ... 🙂 Usimamizi wa kuchimba visima vizuri, kwa mfano ...
8. Ikiwa "kuunganishwa" ni kipengele muhimu, basi data inapaswa kuwasilishwa kama huduma. WALIOBAKI sheria, lakini hatupaswi kusahau kuhusu optimization utendaji, ambayo sasa mara nyingi hutolewa kwa ajili ya kuunganishwa huku nguvu ya kompyuta inavyoendelea kukua.
9. Data ya bwana - hii ndiyo inahitaji kuwekwa ndani, kutolewa, kusawazishwa kabla ya kushughulikia masuala yoyote ya biashara. Data ya bwana ni ndogo, lakini matatizo nayo ni makubwa! Kama ndugu wa semantiki wanavyosema, 50% ya matatizo yote ya ulimwengu ni kwa sababu watu huita vitu sawa kwa majina tofauti, na wengine 50% ni kwa sababu wanaita vitu tofauti kwa jina moja.
10. Yoyote encapsulation katika kiwango cha uhifadhi, hupunguza uwazi wa suluhisho na husababisha SILO-fication. Ni vizuri ikiwa wewe ni muuzaji mkubwa, vinginevyo ni hivyo-hivyo. (Hapa tunazungumza, kwa kweli, sio juu ya kiwango cha kuzuia na sio juu ya AWS S3, ambayo tayari ilikuwa na umri wa miaka 6 wakati huo, lakini juu ya faili.).
11. Modeling ya uhusiano data si rafiki yetu tena. RDF na thamani kuu - nzuri! Tumeona mabadiliko ya kichawi ya hifadhidata za uhusiano na mifano ya jedwali 2000 hadi jedwali 15, na hakuna mtumiaji aliyepoteza chochote.
12. Mtandao unafanya kazi kwa sababu upo URL kama njia ya umoja ya kushughulikia. Umuhimu wa URL au tuseme URI kwa rasilimali za habari za biashara ni ngumu kukadiria.
13. Uchimbaji wa maandishi na NLP ni maarufu. Katika mtandao. Lakini hata katika sekta ya ushirika, mafanikio makubwa yanaweza kupatikana kwa kutoa data iliyopangwa kutoka kwa data isiyo na muundo wa shirika.
14. Harambee kati ya data iliyopangwa na taarifa iliyotolewa kutoka kwa data isiyo na muundo, i.e. faili - uchambuzi wa Klondike.
15. Wakati wa kuchimba data, usisahau kuhusu haki na hakimiliki.
16. Kampuni ya uchimbaji data lazima iunde aidara ya wadukuzi, kwa maana nzuri ya neno. Imehamasishwa na vita vya juu dhidi ya mifumo ya ulinzi ya vivinjari vya kutambaa ya Yellow Pages.
17. Kabla ya kufanya kazi na data, ni muhimu "ona" kwa ukamilifu wake. Ni vigumu kueleza. Fomu za tabular zinakuja akilini. Kwa baadhi, uwakilishi wa picha, lakini grafu yoyote tayari ni tafsiri. Njia moja au nyingine ... "tazama"!
18. Kurudia suala la "imani" la mtumiaji katika sehemu ya mbele. Kuamini viunganishi/michakato ya kutengeneza data, kuamini data, imani katika maamuzi yaliyofanywa.

Chanzo: mapenzi.com