Фокус. О внимании, рассеянности и жизненном успехе

“Ранее фокус организационного внимания был направлен на внутреннюю информацию, – рассказал мне Томас Дэвенпорт, занимающийся анализом больших данных. – Мы выжали из этого все, что могли, а потом были вынуждены обратиться к внешним источникам информации – Интернету, настроению заказчиков, рискам в цепи поставок и тому подобному”. Дэвенпорт, который ранее был директором Института стратегических изменений компании Accenture, на момент нашей беседы работал на факультете Гарвардской школы бизнеса. “Нам нужна экологическая модель, в которой рассматривается внешняя информационная среда – все, что происходит вокруг компании и может на нас сказаться”. Дэвенпорт полагает, что информация, которую организация получает из своих компьютерных систем, намного менее ценна, чем информация, поступающая из других источников совокупной информационной экосистемы после ее (информации) обработки специалистами. Поисковые системы могут выдать огромный пласт данных, в котором совершенно отсутствует контекст, необходимый для понимания этой информации, не говоря уже о глубоком ее постижении. Данные оказываются полезными только после соответствующей обработки[160]. В идеальном случае обработчик сосредоточивается на самом важном, отбрасывает все остальное, определяет контекст, в рамках которого эти данные имеют определенный смысл, и строит свое исследование таким образом, что ни у кого не возникает сомнений в том, почему данная информация столь значима. И только таким образом результат проделанной работы может привлечь внимание людей.

Лучшие обработчики информации не просто помещают данные в значимый контекст – они знают, какой нужно задать вопрос. Когда я разговаривал с Дэвенпортом, он работал над книгой, в которой менеджерам проектов по обработке больших данных рекомендовалось задавать примерно такие вопросы: Правильно ли мы формулируем проблему? Есть ли у нас все необходимые данные? Какие допущения стоят за алгоритмом, используемым для обработки данных? Отражает ли модель, в которую заложены эти предположения, действительную реальность?[161]

На конференции M. I. T., посвященной большим данным, один из выступающих отметил: финансовый кризис, начавшийся в 2008 году, был следствием сбоя в методе, поскольку по всему миру банкротились хеджевые фонды. Дилемма заключается в том, что математические модели, воплощенные в больших данных, представлены в упрощенной форме. Несмотря на выдаваемые точные цифры, математика, стоящая за ними, зиждется на алгоритмах и предположениях, способных обмануть слишком доверчивых.

На той же конференции Рэчел Шутт, старший статистик в Google Research, отметила, что наука о данных требует не только сугубо математических навыков: для эффективной работы нужны любознательные люди с широким кругозором, чьи инновационные начинания основаны не только на данных, но и на собственном опыте. В конце концов, даже самая точная человеческая интуиция для начала берет огромный пласт данных, прокручивает весь наш жизненный опыт – и только потом пропускает все это через фильтр мозга[162].

Глава 13 Слепота в отношении систем

Мау Пиаилуг умел читать по звездам и облакам, океанской зыби и парящим птицам, словно по экрану GPS-навигатора. Мау занимался этими и многими другими наблюдениями в южной части Тихого океана, неделями видя лишь небо на горизонте и используя только знания о морях, полученные от старейшин его родного Каролинского острова Сатавал.

Мау родился в 1932 году, и в настоящий момент он – последний из коренных практиков древнего полинезийского искусства “навигации”, которое заключалось в умении управлять каноэ с балансиром, опираясь только на знания в голове, и преодолевать сотни и тысячи миль, отделяющие один остров от другого. “Навигация” в наивысшей степени воплощает системное осознание, разом воспринимающее тонкие сигналы о температуре и солености воды, мусоре, плавающем на поверхности, растительности, траектории полета морских птиц, температуре, скорости и направлении ветров, зыби, а также восходе и заходе звезд. Все это накладывается на воображаемую модель расположения островов, формируя тем самым комплекс знаний, полученный из племенных историй, песен и танцев. Именно эти знания помогли Мау в 1976 году проплыть на полинезийском каноэ 2 361 милю от Гавайев до Таити – путешествие, благодаря которому антропологи поняли, что древние островитяне могли без особых проблем пересекать южную часть Тихого океана и что в те времена, возможно, путешествия между отдаленными островами были обыденностью.