Big data простым языком

Регулярно данные обсуждаются на сложных конференциях, где популярные компании собирают под своими тентами от дождя пару тысяч молодых людей, размещают роботов и плюшевые пуфики, предлагают даже сыграть в игру с ботом, чтобы посетители могли поучаствовать в машинном обучении. Происходит это примерно так: за ограниченное количество ходов игроку необходимо как можно быстрее споить девушку-робота.

В общем, кто чем пытается покорить свою аудиторию, рассказывая о работе сервисов с данными. Вот только ни у кого нет единой картины.

Одни компании говорят про конфиденциальность, другие – про машинное обучение, перечислять можно бесконечно. Есть даже гипотеза о том, что общая картина больше никому не нужна.

«Как это не нужна?» – спросите вы и поспешите на ее поиски.

Выйдете вы из зоны комфорта, пройдетесь по ключевым конференциям, связанным с данными, прочтете статейки известных умных авторов, но все равно толком ничего не соберется вместе.

Чтобы погрузиться в эту тему, надо взять лопату и копать, копать, копать: по кусочкам собирать смыслы, общаться с разными людьми. Администраторы баз данных могут рассказать вам о том, как настраивать кластеры, а ребята, которые копаются в аналитике, помогут разобрать общую логику процесса.

Только вот почему-то каждый эксперт понимает один и тот же термин по-своему. Будто люди строили Вавилонскую башню из данных, чтобы достучаться до небес, а в конце концов все равно заговорили на разных языках, как написано в Ветхом завете. И эти эксперты вкладывают в, казалось бы, обычные слова, какое-то свое понимание, близкое только им.

Конечно, всех бы мог спасти робот-переводчик, который знает тридцать три наречия межпланетных иезуитов. Но, боюсь, пока его функционал не вырос до такого уровня, придется прикидываться оленеводами, которые впервые услышали о Больших данных. Надо признать, что в некоторых историях мне пришлось разбираться прям с самого что ни на есть нуля, так что расслабьтесь и получайте удовольствие. Будет весело!

А начнем с того, что познакомимся с народом.

#1

Есть такие важные и бессмертные инженеры по машинному обучению. Задача их проста – проектировать логику и обучать алгоритмы, известные как нейронные сети, заводя в них все новые и новые данные. Если спросить этих инженеров о чем-нибудь другом из области данных, то в большинстве случаев они понятия не будут иметь, о чем их спрашивают – например, кто такие дата-стюарды?

#2

Дата-стюарды и инженеры качества данных – это такие человечки, которые все правят, чинят и спасают, как Мастер Феликс-младший из игры Fix-It Felix Jr, по ней еще несколько лет назад сняли мультфильм «Ральф». Миссия стюардов и инженеров велика и необъятна. В данных всегда происходит переполох, и нужны те самые бравые ребята, которые прибегут со словами «я починю!». Они измеряют искажения в данных и исправляют те самые ошибки, которые допускают пользователи, работая с информацией.

Если спросить у них, в чем роль инженеров по машинному обучению и почему они вообще так называются, то, очень вероятно, что ответа мы не получим. И это нормально.

Разные бригады экспертов занимаются разной работой.

#3

Архитекторы и аналитики данных – это олицетворение разума. Они опираются на различные правила и методологию, чтобы структурировать данные внутри организации. Например, вместо обозначения таблички «N45» они напишут какое-нибудь гордое «Контрагент» и определят, что в этой табличке должна содержаться информация, касающаяся только контрагента, – например «ИМЯ» / «НАЗВАНИЕ», «ПАСПОРТ» / номер регистрации компании и так далее.

Суть архитекторов и аналитиков – стандартизировать взаимоотношения пользователей с данными и сделать самое главное: навести в этих данных порядок.

Результаты работы этих незаурядных личностей влияют через данные на управление организациями. По-умному их называют data-driven организациями. Они бывают разных типов и устроены все по-разному, но описать data-driven организации или отличить их друг от друга сможет далеко не каждый из описанных специалистов. И это еще один большой вызов.

Разные профессии работы с данными разговаривают на разных языках и формируют собой организации нового типа, где люди не имеют единого представления о том, как ими управлять. Вопрос «чем отличается data-driven организация от data-informed организации?» введет в дичайший ступор не только читателя, но и экспертов, которые работают с данными каждый день.

Перспектива восприятия нового во многом касается наличия практических навыков. Конечно, сегодня мало кто из экспертов имеет руководящий опыт и был тем самым директором по данным, который пытался изменить мир, запуская трансформационные процессы в своей организации для того, чтобы повысить значение использования данных. Это прерогатива людей, которые стоят у руля, а они обычно не разбираются в технике, считая, что она не влияет на принимаемые с точки зрения развития бизнеса решения.