Устали: специалисты по данным. Wired: художники данных

Специалисты по данным важны, но сейчас миру нужны художники по данным, считают аналитики на саммите Gartner по данным и аналитике в Сиднее, Австралия.

Аналитики Салли Паркер и Питер Кренски объяснили, что художники по данным — это люди, которые задают более широкие — даже, возможно, второстепенные — вопросы о данных и о том, что они могут открыть после исследования специалистами по данным.

Чтобы проиллюстрировать концепцию, они поделились примером оператора общественного транспорта в Бельгии, который использовал науку о данных, пытаясь выяснить, почему некоторые из его транспортных средств сломались. Помня о возможном разрастании проекта, команда аналитиков разработала 20-дневный план проекта, половина времени которого была потрачена на подготовку данных, а остальное время — на разработку модели.

Эти усилия не привели к полезному пониманию, но позволили группе обработки данных связаться с оперативной группой. Как только последние увидели данные о сломанных автобусах, они быстро продемонстрировали, что они используются на горных маршрутах, и поэтому столкнулись с большим стрессом.

Перемещение автобусов по разным маршрутам распределило нагрузку и сэкономило десятки миллионов.

Аналитики не дали никакого представления о том, как развивать художников данных. Скорее, они предположили, что междисциплинарное сотрудничество и осторожность, чтобы не предполагать, что данные содержат ожидаемые идеи, являются полезными шагами.

Пара поделилась историей астронома 16-го века Тайко Браге, который провел обширные наблюдения, чтобы доказать свою веру в то, что Солнце вращается вокруг Земли. Сотрудник Браге Иоганн Кеплер использовал те же данные, чтобы доказать, что Земля вращается вокруг Солнца.

«Иногда все, что нам нужно для успеха, — это изменить перспективу, — сказал Кренски.

Пара также рекомендовала организациям собирать меньше данных, потому что сбор больших объемов данных создает риски для безопасности. Пара привела в пример сеть отелей, которая анализирует клиентов, используя всего две точки данных: посещают ли они тренажерный зал и выбирают ли они здоровую пищу. Этих двух самородков достаточно, чтобы адаптировать предложения, и они представляют гораздо меньшую ценность для преступников, чем другие элементы информации.

Оба аналитика также выступали за использование синтетических данных, поскольку их сбор обходится дешевле и создает меньше проблем с конфиденциальностью.

Синтетические данные также могут дать возможность моделировать события, которые трудно наблюдать. Аналитики говорят, что компания Waymo, занимающаяся технологиями беспилотных автомобилей Alphabet, использует его для имитации проезда машин скорой помощи, пробирающихся через трафик на высокой скорости, и для проведения большего количества тестов беспилотных автомобилей, чем это возможно на реальных дорогах.

В основном докладе также предлагалась рекомендация для ИТ-команд стать «консьержами данных», которые инвестируют в метаданные, чтобы бизнес-группы могли быстро идентифицировать и использовать нужные им данные, а не «установщиками данных», которые сосредотачиваются на инфраструктуре. ®