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

В таких временных данных тоже содержится скрытая информация. Например, если пару лет назад резко снизилась безработица, а сейчас увеличилась рождаемость, то спрос на квартиры увеличится. Обычному человеку не под силу заметить такую тонкую взаимосвязь между всеми этими цифрами и предсказать их влияние на стоимость «однушки» на окраине столицы. А машина с легкостью определяет значимость и вклад каждого параметра в цену квартиры. После обучения она сможет предсказывать эту величину самостоятельно, принимая в расчет лишь значения параметров. Человек будет в буквальном смысле спрашивать машину: «Сколько, по твоему мнению, сейчас стоит квартира в 5 минутах ходьбы от атомной станции, в 10 минутах пешком от университета, если безработица сегодня составляет 5.6 %, а коэффициент рождаемости равен 2.3?» Натренированный алгоритм – результат машинного обучения – в ответ на такой вопрос выдаст конкретную стоимость квартиры.

Банк вряд ли многое потерял из-за публикации этой информации о недвижимости. Зато теперь во многих школах программирования по всему миру используют этот набор данных в качестве наглядной демонстрации для студентов возможностей машинного обучения.

С помощью больших данных можно привлечь интерес не только студентов, но и партнеров. Даже если компания не может напрямую делиться с ними собранной информацией, то всегда есть вариант создать предсказательный сервис, который будет использовать алгоритмы, обученные на этих данных. В таком случае партнерские системы отправляют запрос алгоритму и получают ответ в виде прогноза. Партнеры не видят всех таблиц данных, но, поверьте, они очень благодарны за доступ к подобному алгоритму (подробнее об этой схеме мы поговорим в разделе «Торговля большими данными»).

Таким образом, предоставив хотя бы ограниченный доступ к своим большим данным в каком угодно виде, можно улучшить имидж организации. Благодаря чему компания без финансовых вложений сможет снизить стоимость привлечения новых клиентов и удержания старых.

Отделение создания и построения компании

Отделение создания и построения компании выполняет функции найма и адаптации сотрудников. Оно анализирует организацию технологического процесса во всей компании с целью повысить эффективность каждого из отделов, комплектует подразделения сотрудниками, следя за тем, чтобы везде хватало рабочих рук. Именно отделение создания и построения компании часто отвечает за оборудование и связь между сотрудниками, а следовательно, и за формирование единой информационной системы предприятия (об этом в следующих главах).

В современных компаниях это отделение уже давно не использует бумажный документооборот, потому что найти хорошего сотрудника на сайте по поиску работы – это как найти иголку в стоге сена. Основная проблема в том, что на одного адекватного работника приходится сотня неподходящих. Точнее, статистика такова:

• 90 % кандидатов на работу вообще не отвечают на электронные письма.

• 5 % – не слышат, что им говорят на собеседовании, и не понимают, о чем их просят.

• 2 % – совсем неадекватные, агрессивные и т. п.

• 2 % – подходят на должность, компетентны, но их не устраивают условия.

• 1 % – подходят и согласны работать, отвечают требованиям, адекватны.

Из этой статистики видно, насколько несладко приходится специалистам по подбору кадров при создании и построении компании. Целых 90 % работы проделывается впустую. Поэтому в этой сфере уже давно применяются алгоритмы автоматического поиска сотрудников. Специальные программы анализируют тексты резюме кандидатов и выявляют среди них наиболее подходящие. После чего другая программа вступает в переписку с отобранными кандидатами. И если те отвечают хотя бы на несколько вопросов-предложений, то контакт передается оператору – реальному сотруднику отдела кадров.

Естественно, что для всего этого – написания и подготовки программы рассылки, получения и обработки резюме кандидатов – требуются программисты. Готовый продукт должен анализировать находящиеся в публичном доступе тексты резюме огромного количества соискателей на соответствие специальному шаблону. Конечно, точного совпадения ждать не стоит, но алгоритмы машинного обучения могут оценить, с какой вероятностью кандидат подходит на предлагаемую должность. Таким образом, на первой же стадии поиска происходит обработка больших данных.

После того как алгоритм определяет наиболее подходящих соискателей, их контакты сохраняются и им отправляется приветственное сообщение, к примеру: «Вы нам подходите… Скажите, вас это интересует?» В итоге после этапов поиска и первого вопроса будет отсеяно 90 % кандидатов. Потому что если в ответ на первый же вопрос соискатель молчит, то его можно смело удалять из контактов и продолжать поиски.