Лабиринт: искусство принимать решения

Пришлось придумывать отдельный термин для феномена хранения и обработки таких объемов данных; он получил название Big Data, или «большие данные». Появление больших данных произвело настоящую революцию в бизнес-аналитике. Компании, выработавшие разумный подход к использованию собранных данных, теперь получили бесценный инструментарий для их обработки, помогающий не только на уровне оперативных решений, но также и в вопросах стратегического планирования. Конечно, повышение качества оперативных решений – вещь немаловажная, однако используя большие данные сугубо в этом направлении, гигантская часть их потенциала в плане стратегических решений так и остается нераскрытой. Можно вспомнить тут приписываемый Марку Твену афоризм: «Статистикой чаще всего пользуются так же, как пьяный фонарным столбом – больше для поддержки, чем для освещения». В свою очередь, полноценное использование больших данных в анализе дает возможность более успешно выявлять новые тренды и тенденции рынка, изменения потребительских моделей, рыночные потенциалы новых товаров и услуг и так далее.

Большие данные являются хорошим союзником и подмогой при исследовательском подходе. Благодаря их появлению мы можем в малейших деталях оперативно изучить любой интересующий нас вопрос.

ПРАВИЛО № 13

Не будьте «пьяным у столба» – используйте данные, чтобы яснее видеть, а не только для поддержки. Грамотный анализ данных является вашим надежным и верным другом.

В любой отрасли бизнеса самой актуальной на сегодняшний день темой являются новейшие технологии. Каждые два года корпорация IBM проводит масштабный опрос среди директоров и президентов крупных компаний. И если в 2004 году «технологические факторы» заняли лишь шестое место по значимости, то с 2012-го они уже прочно утвердились на первой строчке.

Под «технологическими факторами» подразумевается не только обработка данных. Сюда же входит и интернет вещей (IoT), позволяющий в реальном времени управлять и связывать различные устройства в единую систему через интернет для оптимизации принятия решений (иными словами, такие устройства умеют сами принимать решения, без участия человека). Все устройства и системы, имеющие в названии слово «умный», работают по технологии интернета вещей: умные колонки, умные дома, умные энергосистемы, даже целые умные системы городских служб. Количество таких устройств на сегодняшний день исчисляется десятками миллиардов[161]. Аналитики международной консалтинговой компании McKinsey считают, что к 2025 году рынок интернета вещей достигнет отметки в 11,1 трлн долларов[162]. C теперешними темпами развития технологий глубокого обучения и нейронных сетей (серьезное изучение их началось в шестидесятые с исследований Марвина Минского[163]) создание действительно «интеллектуального» искусственного интеллекта является лишь вопросом времени. Ведь уже сейчас машины, управляемые ИИ, являются более безопасными, чем те, за рулем которых сидят живые люди.

Также огромным потенциалом обладает технология блокчейн[164], которую считают одной из крупнейших за последние десятилетия экономических инноваций. Впрочем, блокчейн используется далеко не только в банковских операциях: например, в сентябре 2017 года французский страховой гигант AXA представил своим клиентам новые умные контракты, реализованные при помощи блокчейна, позволяющие автоматически начислять компенсации за такие инциденты, как задержка вылета.

Вне зависимости от того, сбудутся эти и другие прогнозы или нет, ясно, что в ближайшие годы высокие технологии будут еще сильнее влиять на нашу повседневную жизнь, а значит, и на то, как происходит сбор, анализ и обработка данных. А это несомненно приведет к еще большей автоматизации процесса принятия решений. И если мы сами порой чувствуем себя неуверенно с технологиями, то необходимо найти людей, которые легко управляются с ними практически с рождения.