Чтение онлайн

Прогресс компьютерных технологий привел к развитию электронной коммерции и появлению Amazon и других компаний, которые смогли изменить потребительские привычки и захватить рынок. У нас на глазах лопнул пузырь доткомов: сначала стоимость IT-компаний, не производящих никакой продукции, вдруг стала огромной – а затем они обанкротились. Примером может служить компания Pets.com. Она возникла в 1998 году и закрылась в 2000-м [5] . Это время благополучно миновало, появилось множество других разнообразных сайтов, а затем началась эпоха социальных сетей. Соцсети открыли двери к профилям потребителей и публичным данным, так что самая разная информация о нас – от селфи и фото ужинов до товаров, которые нам нравятся, – стала доступна всем желающим, причем как отдельным людям, так и бизнесу. Ведь так приятно, когда контекстная реклама решает за нас, что мы хотим сегодня на ужин!

Наряду с соцсетями, предоставляющими массу занимательных данных, в 2000-х появилась и новая технология, которая быстро вышла на передний план в области связи и сбора данных, – интернет вещей, или IoT. Что это такое? Все очень просто – это связь всего со всем через интернет. Возьмем, к примеру, датчики в автомобиле или самолете, которые собирают данные обо всем, что происходит в моторе или других частях механизма. Но знаете ли вы, когда на самом деле появился интернет вещей? Думаете, в 2000-х? А вот и нет, хотя многие об этом не знают. Термин появился в 1999 году, но одним из первых примеров интернета вещей можно считать давно знакомый нам… торговый автомат Coca-Cola. Все мы не раз видели такие автоматы, но конкретный автомат, о котором идет речь, находился в Университете Карнеги – Меллона. Он позволял покупателю связаться с холодильником через интернет и выяснить, холодный ли лимонад [6] . Об использовании данных для принятия более взвешенных решений благодаря «связи всего со всем» (то есть интернету вещей) люди задумывались уже давно: как собранные данные могут помочь нам делать правильный выбор в личной и профессиональной жизни? Достаточно вспомнить такие компании, как Amazon или Netflix: насколько часто они собирают наши данные, чтобы «рекомендовать» то, что нам может быть нужно? Очень часто… И знаете что? Эти рекомендации нередко оказываются верными!

Хотя интернет вещей берет начало в 1980-х, в силу он входит только теперь. Представьте, к примеру, любителя бегать ультрамарафоны. Еще несколько лет назад практически не было способов сбора данных, которые могли бы помочь бегуну развиваться… а сейчас они есть. Но нужны ли нам на самом деле часы, которые показывают буквально все аспекты бега – от уклона трассы до скорости на разных участках? Сегодня бегун может получить от своих часов больше информации, чем ему, вероятно, требуется, – за все время бега она накапливается тоннами! Конечно, данные с часов потом интересно рассматривать и обсуждать, но ключевой момент заключается в том, что благодаря «связи всего со всем» и технологическому прогрессу современного мира генерируется все больше и больше данных о нашей жизни. Вы наверняка можете привести и другие примеры того, как работает интернет вещей. Но давайте вспомним именно те случаи, когда прогресс действительно определяет нашу жизнь и помогает нам.

Одна из компаний, культивирующих сетевое взаимодействие, цифровизацию и производство данных, – знаменитый Rolls-Royce. Сейчас это не просто мощная инженерная компания, производящая замечательные двигатели. Rolls-Royce – эффективная организация, управляемая на основе данных: она использует технологию интернета вещей и возможности связи для предоставления и получения данных, которые стали ценным активом компании [7] . Один из примеров использования Rolls-Royce возможностей данных – прогностический метод мониторинга техобслуживания двигателей [8] . С помощью датчиков, собирающих данные, Rolls-Royce успешно предсказывает возможные проблемы с авиационными двигателями и гарантирует, что они не откажут прямо в воздухе. Другой пример того, как «связь всего со всем» и интернет вещей улучшают нашу жизнь, можно найти в сфере здравоохранения. Использование данных, генерируемых оборудованием для физиотерапии, позволяет разрабатывать более эффективные программы для тех, кто нуждается в физиотерапевтическом лечении [9] . Учитывая растущую стоимость медицинских услуг, такие более персонализированные программы будут помогать людям следить за здоровьем и реже попадать в больницу.

Еще одна сфера, в которой анализ данных способствует росту и развитию, – это спорт. Помните фильм «Человек, который изменил все» с великолепным Брэдом Питтом в главной роли? В нем говорится, что данные и их анализ могут очень серьезно влиять на судьбу спортивных команд, помогая добиваться побед. Речь, конечно, о бейсболе, но примеры работы с данными можно найти и в баскетболе, включая НБА (Национальную баскетбольную ассоциацию) – а это уже совсем другой масштаб. У большинства команд НБА (возможно, даже у всех) есть свои аналитики и эксперты по данным. Их задача – обнаруживать тенденции и закономерности в данных, которые они собирают: например, поиск недооцененных игроков и повышение их стоимости для продажи или обмена. Кроме того, команды НБА используют данные и технологии для отслеживания уровня утомляемости и качества сна своих игроков, что позволяет корректировать режим тренировок, предотвращать травмы и т. д. НБА даже проводит свой собственный ежегодный «хакатон», чтобы найти и привлечь новых талантливых аналитиков. Знаете ли вы, что количество трехочковых бросков в лиге выросло не в последнюю очередь благодаря анализу данных? [10]

Но довольна не только НБА. Всю мощь данных заключают и вещи, которыми мы пользуемся в быту: смарт-часы, смартфоны, посудомоечные машины, холодильники, системы обогрева и кондиционирования, автомобили и прочие транспортные средства… и многое, многое другое. В прочих сферах нашей жизни данные тоже производятся в невероятном количестве. Только представьте себе, сколько информации проходит через соцсети, торговые сайты вроде Amazon и eBay, платежные системы и т. д. Невероятные цифры. Давайте взглянем на статистику, предоставленную Всемирным экономическим форумом. В 2019 году [11] :

 ежедневно публиковалось 500 миллионов твитов;

 было отправлено 294 миллиарда электронных писем;

 каждый подключенный к интернету автомобиль произвел 4 терабайта данных;

 к 2025 году каждый день в мире будет производиться ориентировочно 463 эксабайта данных.

Если бы мы до сих пор смотрели DVD, а не Netflix, то такое количество данных было бы эквивалентно 212 765 957 дискам! Какое-то немыслимое число. Что это означает для нас? Это означает, что мы за всю жизнь не сможем просмотреть все DVD с данными, произведенными всего лишь за один день. И что нам делать со всей этой информацией?

Конечно же, организации и частные лица могут воспользоваться этим удивительным богатством. Согласитесь, любая организация ухватится за эту идею – как можно применить знания, находящиеся в ее распоряжении, для принятия взвешенных, подкрепленных данными решений. Однако в реальности все оказывается совершенно не так. Исследования демонстрируют нам истинное положение дел: в мире данных налицо чудовищная нехватка навыков, что и мешает организациям успешно применять этот ценнейший ресурс.

Чтобы понять причины такой нехватки, необходимо иметь представление о том, как обстоят дела с навыками дата-грамотности. Аналитическая компания Qlik помогает разобраться в общей картине и указывает на конкретные аспекты, где могут наблюдаться пробелы. Одно из исследований (август 2017-го – февраль 2018 года) обрисовало современное состояние сферы дата-грамотности и необходимых навыков, а также предоставило ценнейшую информацию относительно уровня квалификации и уровня комфорта людей при взаимодействии с данными [12] . Результаты исследования просто поражают. Выяснилось, что всего 24 % людей, ответственных за принятие важных решений, чувствуют себя уверенно, работая с данными. Всего лишь 24 %. Это крайне малое количество для тех, кто отвечает за будущее организации. В ряде случаев именно им приходится принимать решения именно на основании данных. Как же можно доверять таким решениям, принятым при нехватке навыков?

Когда организации определяют стратегию в области данных и их анализа (если это вообще происходит, потому что тенденции говорят об обратном), подразумевается, что команда топ-менеджеров должна сформулировать такую стратегию, задать направление и создать план использования данных для развития бизнеса. А знаете, какова доля руководителей высшего звена, уверенно пользующихся данными? Согласно результатам того же исследования – 32 %! То есть приблизительно одна треть, причем, судя по всему, это субъективная оценка и она завышена: на самом деле еще меньше топ-менеджеров способны правильно использовать данные и обладают подлинной дата-грамотностью. Итак, если руководители высшего звена определяют представление организации о работе с данными и ее стратегию в этой области, то получается, что лишь 24 % из них принимают правильные решения. Может ли стратегия быть эффективной, если за ее реализацию отвечают люди, не уверенные в своем умении обращаться с данными? Надеюсь, вы уже осознали масштабы проблемы нехватки навыков.

Интересно, что можно сказать о молодежи, которая только сейчас выходит на рынок труда? Все то же исследование Qlik выявило, что среди молодых людей – от 16 до 24 лет – уверены в своих способностях правильно обращаться с данными лишь 21 %! Возникает закономерный вопрос: почему молодые люди настолько не уверены в своих способностях? Разве они не даны им от природы или не формируются на более раннем этапе? Это очень интересный вопрос, требующий более пристального рассмотрения с демографической точки зрения. Люди, которым в 2017 году (когда проводилось исследование) было от 18 до 24 лет, родились в цифровом мире, когда интернет и персональные компьютеры уже стали частью повседневной жизни. Молодежь выросла в интернете, в соцсетях… но значит ли это, что ее учили правильно пользоваться данными и анализировать их? Да, она разбирается в компьютерах, но при этом не разбирается в данных.