18.12.2024  Новости, Итоги и тенденции, Менеджмент, Обзоры рынков, ОС и разработка приложений

Актуальность концепции data-driven сомнений не вызывает. Eправленческие решения — от стратегических до оперативных — проблематично принимать лишь на основе экспертности или интуиции, особенно если учесть, что многое из происходящего совершенно новое. Экспертность в ряде случаев отсутствует по уважительным причинам; кроме того, происходящее зачастую и контр-интуитивное. При этом современная динамика такова, что даже традиционных решений нужно принимать все больше, а ресурс экспертов ограничен. Основная опасность связанная с данными — не работать с BI, не применять для аналитики инструменты на ML, не использовать основанные на AI программные решения — или применять их недостаточно эффективно — практически для любой компании это путь к прямым убыткам или недополученной прибыли, к поражению в конкурентной борьбе, а в среднесрочной перспективе и к уходу с рынка. Сложная экономическая ситуация в рублевой зоне существенно ускоряет эти процессы. И еще раз про термины Строго говоря, data-driven предполагает опору не на сами данные, а на информацию — бизнес-значимые объективные параметры, полученные на основе анализа массивов данных. Заметим, что анализ не обязательно требует недели работы дата-сайентистов над BigData или аренды дата-центров с графическими ускорителями для создания ИИ-моделей методами машинного обучения, классическая математика продолжает работать и оказывается вполне достаточной для многих задач data-driven. Разумеется, чтобы эта теоретическая модель стала рабочей ... читать далее.