Научите вашу компанию доверять большим данным

Автор: Рон Касабиан (Ron Kasabian), корпорация Intel

Рон Касабиан возглавляет подразделение по разработке решений для больших данных для Data Center & Connected Systems Group корпорации Intel.

В условиях, когда мировая экономика все еще находится на этапе восстановления, когда информационные сводки переполнены новостями о скандалах, и когда в мире наблюдается все возрастающая напряженность, люди не склонны доверять чему-либо. Не удивительно, что за последние несколько лет уровень доверия людей к государству и бизнесу значительно снизился.

И когда заходит разговор о больших данных, у компаний сразу возникают вопросы, связанные с доверием к этому феномену. В отношении больших данных основная проблема не связана с успешностью этой технологии. Проблема заключается в том, как сделать так, чтобы люди поверили в большие данные, другими словами, чтобы люди доверяли им. И дело здесь не просто в доверии самим данным. Люди должны доверять тому, что может быть сделано с их данными.

Дело в том, что отельный фрагмент информации сам по себе имеет только внутреннее значение. Для бизнеса имеет большее значение связи этих фрагментов информации, которые позволяют получить осмысленные данные, на основе которых можно принимать правильные решения.

Однако людей трудно заставить доверять аналитическим выкладкам, полученным на основе моделей больших данных. Каждый день мы сталкиваемся с подобного рода вопросами. Мы доверяем своему сердцу, своему опыту, своей интуиции? Или все же данным? Даже тогда, когда анализ данных демонстрирует увеличение объема продаж или повышение эффективности работы, многие руководители компаний могут не верить в то, что содержится в аналитических сводках, по крайней мере, вначале. Именно поэтому создание доверия к большим данным имеет столь важное значение. Люди не откажутся от привычки принимать решения на основе своих представлений до тех пор, пока не будут уверены в больших данных. Но на это может уйти очень много времени.

Заслужить доверие нельзя за один день. Это может оказаться длительным процессом, при котором необходимо соблюдать тактичность при общении с руководителями компаний. На протяжении последних 3 лет Intel на корпоративном уровне довольно успешно реализует инициативы, связанные с большими данными. Однако нам пришлось идти путем проб и ошибок прежде, чем мы добились успеха. Большая часть подобных проектов связана с получением доверия со стороны тех, кому мы предлагаем такого рода технологии.

За это время мы определили шестых основных шагов на пути получения доверия к нашим инициативам, связанным с большими данными.

1. Необходимо понять особенности бизнеса и особенности данных. Это может показаться очевидным, но выполнение комплексного исследования систем управления одного из подразделений компании часто требует длительных переговоров с руководством подразделения с целью понять, какие задачи оно выполняет, как оно взаимодействует с другими организационными структурами компании, и с каким сложностями оно сталкивается. Что тормозит работу отдела? Почему они не могут работать более эффективно? Для ответа на эти вопросы понадобится человек, который сможет проанализировать полученные данные.
2. Необходимо понять характер имеющейся проблемы и то, как данные могут помочь при ее решении. Начните поиск взаимосвязей между имеющимися проблемами и данными. Эти данные смогут помочь решить эту проблему? На этом этапе решения задачи вы можете прийти к выводу, что необходимый вам тип данных отсутствует. Вы сможете получить доступ к этому типу информации? Люди привыкли рассматривать большие данные как медиасреду и Интернет вещей. Они считают, что необходимо использовать внешние данные, и иногда такой способ срабатывает. Однако добавление внешних данных для решения поставленной задачи зачастую создает избыточную сложность, и я готов утверждать, что данные, имеющиеся внутри компании, имеют большой нераскрытый потенциал. Начните с того, что определите необходимость привлечения внешних данных. Начинайте работу с внутренней информации и расширяйте круг поисков по мере необходимости.
3. Устанавливайте для себя посильные задачи; прекращайте работу, если нет других вариантов решения проблемы. Необходимо убедиться в том, что руководство компании хорошо понимает, что на каждую решенную проблему приходятся три или четыре нерешенных. Мы потратили на отдельные проекты несколько месяцев, но не добились практически никаких результатов. Если в ходе реализации проекта вы не можете добиться поставленных задач, то может оказаться целесообразным отказаться от этого проекта.
4. Используйте технологии больших данных вместе с проверенными временем решениями. Применяйте большие данные параллельно с традиционными методиками. Руководители компаний не готовы отказаться от рабочих процессов и технологий, к которым они привыкли. Необходимо доказать преимущества больших данных.
5. Сохраняйте гибкость. Анализ больших данных – это непредсказуемый процесс. Вы можете извлечь полезную информацию из совершенно неожиданных областей. Поэтому необходимо сохранять гибкость при выборе методики анализа. Инструменты для анализа больших данных находятся на этапе разработки. Их набор, используемый сейчас, может отличаться от средств, которые вы применяли в прошлом. Необходимо соблюдать гибкость при внедрении инструментов, их модернизации и инвестировании в новые разработки.
6. Не забывайте про конечную цель. Процесс анализа данных временами может оказаться утомительным. В таких случаях необходимо оставаться сосредоточенным на результатах работы. Технологии анализа больших данных находятся на этапе становления, и методика и инструменты для простого и эффективного анализа зачастую отсутствуют. Но нам в Intel удалось «обуздать» новые технологии и на 25% сократить время проверки правильности проектирования микросхем, что позволило ускорить вывод новой продукции на рынок. Подобные результаты оправдывают все наши усилия.

Для формирования доверия к большим данным требуется время. Может потребоваться до полугода для реализации первого успешного проекта, как это было в нашем случае. Но после того как вы добились первых результатов, компании изменят свое отношение к новой технологии и будут использовать ее более активно. И изменятся не только сами компании, информационные технологии также трансформируются. Информационные технологии станут стратегическим партнером для компаний, проверенным временем партнером, который заслужил доверие.

Источник: www.overclockers.ru