Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации

• Визуализация данных. Построение графиков и вычисление основных бизнес-показателей в режиме реального времени.

• Машинное обучение. Способы создания моделей машинного обучения на больших данных и их использование для прогнозирования результатов бизнес-процессов.

• Цифровизация производства. Сбор больших данных как при производстве товара (или услуги), так и при контроле качества готового изделия.

• Организация работы сотрудников. От необходимости их перевода на «удаленку» до создания портала (веб-сайта) предприятия для служебного использования.

Все эти темы будут обильно сдобрены примерами успешного использования больших данных как применительно к ежедневной аналитике, так и для прогнозирования редких процессов. При этом в данном руководстве я намеренно старался избегать сложных технических терминов, изложив материал языком, доступным обычному пользователю персонального компьютера. А яркие наглядные примеры позволят вам осознать важность сбора, обработки и анализа всех возможных больших данных, даже если у вас за плечами нет специальных знаний и навыков.

Профессионал же в области машинного обучения, больших данных и их анализа после прочтения следующего абзаца, скорее всего, захочет предать автора анафеме за упрощение терминологии и отступление от строгих математических канонов. Но неопытных новичков это, напротив, должно успокоить: в данной книге точность терминологии принесена в жертву доступности текста. Поверьте, так легче начинать «с нуля» читать о том, о чем никогда раньше не слышал, а возможно, даже и не хотел слышать.

Вследствие упрощения языка этого руководства от читателя потребуется запомнить синонимы некоторых определений. Например, в тексте будут встречаться разные наименования для «алгоритмов машинного обучения»: от сокращенного «алгоритм» до более длинного «искусственный интеллект» или «машинный интеллект». При этом «компьютер» может называться «сервером» или просто «машиной» (не путать с автомобилем). Также на протяжении всей книги красной нитью проводится мысль о том, что надо бережно подходить к большим данным, сохраняя все, что только возможно, для того чтобы в будущем на их основе проводить «тренировку», «обучение» компьютера. Так вот, это в буквальном смысле «тренировка», во время которой машина выясняет, в какой степени взаимосвязаны тысячи разных параметров. После окончания такого обучения компьютер сохраняет сделанные выводы для дальнейшего их использования. Эта сохраненная логика называется «моделью машинного обучения» (иногда в тексте – «алгоритмом»). У такой модели можно попросить «предсказать» результат процесса, о котором она узнала в рамках обучения.

Если вам ясно не все, о чем говорится в предыдущем абзаце, не переживайте. Руководство, собственно, и предназначено для того, чтобы после его изучения вам стала понятнее данная область человеческой деятельности. Для этого все механизмы и процессы не только подробно описаны в книге теоретически, но и проиллюстрированы многочисленными примерами их практического использования в бизнесе.

Источники данных

Автор данной книги является предпринимателем в области информационных технологий с многолетним опытом создания и продвижения собственных проектов (более 10 штук). Поэтому иногда в тексте вы будете встречать цифры и факты без пояснительной сноски на исследовательские статьи-источники. Эта информация была получена из личного опыта автора этой книги, что нисколько не умаляет ее значимость и даже напротив: ее стоит воспринимать как актуальное и реальное положение дел в IT-бизнесе на территории России в 2023 году.

Порядок и план изложения материала

В разных главах этой книги десятки раз будет возникать одна и та же цепочка из трех элементов: «цифровизация» – «большие данные» – «машинное обучение». Но структуру изложения правильнее назвать «спиралевидной». Потому что на каждом последующем витке обсуждения будут рассматриваться новые вопросы, тонкости и особенности всех трех составляющих. Таким образом, читатель сможет последовательно, по нарастающей вникнуть в различные аспекты и без лишнего напряжения овладеть этими темами на хорошем уровне. Главную же мысль данного руководства, которая и описывает вышеуказанную спираль, можно сформулировать так: «Машинное обучение позволяет заработать больше. Но чтобы обучить машину, нужны большие данные. А чтобы собрать большие данные, нужна единая информационная система компании и цифровизация всего трудового процесса».

В первой части книги мы поговорим о цифровизации некоторых процессов компании, а точнее разных ее отделений. Затем разберем способ объединения разрозненных систем. Все эти шаги позволят собирать и накапливать большие данные, о которых речь пойдет в середине руководства.