Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение

Тут можно читать онлайн Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: Прочая околокомпьтерная литература. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.

Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение краткое содержание

Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - описание и краткое содержание, автор Джимшер Челидзе, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Если раньше для вас слова «Цифровизация» и «Цифровая трансформация» были просто громкими новостными заголовками, то благодаря этой книге вы сможете разбираться в этих темах на уровне директора по внедрению подобных проектов.Вы поймете, насколько важна роль лидера, как правильно взаимодействовать с командой при внедрении изменений.Ведь, в конце концов, среди большого количества данных и технологий сердцем цифровизации всегда будут оставаться люди.

Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Джимшер Челидзе
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

• Качество «учителей». Нейросети обучают люди. И здесь очень много ограничений: кто и чему учит, на каких данных, для чего.

• Этическая составляющая. Я имею в виду вечный спор, кого сбить автопилоту в безвыходной ситуации: взрослого, ребёнка или пенсионера. Подобных споров бесчисленное множество. Для искусственного интеллекта нет этики, добра и зла.

• Готовность людей. Нужно ожидать огромного сопротивления людей, чью работу заберут сети.

• Страх перед неизвестным. Рано или поздно нейросети станут умнее нас. И люди боятся этого, а значит, будут тормозить развитие и накладывать многочисленные ограничения.

P.S.

Машинное обучение движется ко всё более низкому порогу вхождения. Совсем скоро это будет как конструктор сайта, где для базового применения не нужны специальные знания и навыки.

Создание нейросетей и дата-сайнс уже сейчас развивается по модели «сервис как услуга», например DSaaS – Data Science as a Service.

Знакомство с машинным обучением можно начинать с AUTO ML, его бесплатной версией, или DSaaS с проведением первичного аудита, консалтинга и разметкой данных. При этом даже разметку данных можно получить бесплатно. Всё это снижает порог вхождения.

Также будут создаваться отраслевые нейросети. В том числе всё активнее будет развиваться направление рекомендательных сетей.

Большие данные (Big Data)

Большие данные( big data) – совокупное название структурированных и неструктурированных данных. Причём в таких объёмах, которые просто невозможно обработать в ручном режиме.

Часто под этим ещё понимают инструменты и подходы к работе с такими данными: как структурировать, анализировать и использовать для конкретных задач и целей.

Неструктурированные данные – это информация, которая не имеет заранее определённой структуры или не организована в определённом порядке.

Области применения

Оптимизация процессов

Например, крупные банки используют большие данные, чтобы обучать чат-бота – программу, которая может заменить живого сотрудника на простых вопросах, а при необходимости переключит на специалиста. Или выявление потерь, которые генерируются этими процессами.

Подготовка прогнозов

Анализируя большие данные о продажах, компании могут предсказать поведение клиентов и покупательский спрос в зависимости от времени года или расположения товаров на полке. Также они используются, чтобы спрогнозировать отказы оборудования.

Построение моделей

Анализ данных об оборудовании помогает строить модели наиболее выгодной эксплуатации или экономические модели производственной деятельности.

Источники сбора Big Data

• Социальные – все загруженные фото и отправленные сообщения, звонки, в общем всё, что делает человек в Интернете.

• Машинные – генерируются машинами, датчиками и «интернетом вещей»: смартфоны, умные колонки, лампочки и системы умного дома, видеокамеры на улицах, метеоспутники.

• Транзакционные – покупки, переводы денег, поставки товаров и операции с банкоматами.

• Корпоративные базы данных и архивы. Хотя некоторые источники не относят их к Big Data. Тут возникают споры. И ключевая проблема – несоответствие критериям «обновляемости» данных. Подробнее об этом чуть ниже.

Категории Big Data

• Структурированные данные. Имеют связанную с ними структуру таблиц и меток. Например, таблицы Excel, связанные между собой.

• Полуструктурированные или слабоструктурированные данные. Не соответствуют строгой структуре таблиц и отношений, но имеют «метки», которые отделяют смысловые элементы и обеспечивают иерархическую структуру записей. Например, информация в электронных письмах.

• Неструктурированные данные. Вообще не имеют никакой связанной с ними структуры, порядка, иерархии. Например, обычный текст, как в этой книге, файлы изображений, аудио и видео.

Обрабатывают такие данные на основе специальных алгоритмов: сначала данные фильтруются по условиям, которые задаёт исследователь, сортируются и распределяются между отдельными компьютерами (узлами). После этого узлы параллельно рассчитывают свои блоки данных и передают результат вычислений на следующий этап.

Характеристики больших данных

По разным источникам, большие данные характеризуются тремя, четырьмя, а по некоторым мнениям пятью, шестью и даже восемью компонентами. Но давайте остановимся на самой, как мне кажется, разумной концепции из 4 компонентов.

Volume (объём): информации должно быть много. Обычно говорят о количестве от 2 терабайт. Компании могут собирать огромное количество информации, размер которой становится критическим фактором в аналитике.

Velocity (скорость) :данные должны обновляться, иначе они устаревают и теряют ценность. Практически всё происходящее вокруг нас (поисковые запросы, социальные сети) производит новые данные, многие из которых можно использовать для анализа.

Variety (разнообразие) :генерируемая информация неоднородна и может быть представлена в различных форматах: видео, текст, таблицы, числовые последовательности, показания датчиков.

Veracity (достоверность) :качество анализируемых данных. Они должны быть достоверными и ценными для анализа, чтобы им можно было доверять. Также данные с низкой достоверностью содержат высокий процент бессмысленной информации, которая называется шумом и не имеет ценности.

Ограничения на пути внедрения Big Data

Основное ограничение – качество исходных данных, критическое мышление (а что мы хотим увидеть? какие боли? – для этого делаются онтологические модели), правильный подбор компетенций. Ну, и самое главное – люди. Работой с данными занимаются дата-саентисты. И тут есть одна расхожая шутка: 90% дата-сайентистов – это дата-сатанисты.

Цифровые двойники

Цифровой двойник – это цифровая/виртуальная модель любых объектов, систем, процессов или людей. По своей концепции она точно воспроизводит форму и действия физического оригинала и при этом синхронизирована с ним. Погрешность между работой двойника и реальным объектом не должна превышать 5%.

При этом надо понимать, что создать абсолютный цифровой двойник практически невозможно, поэтому важно определить, какую область рационально моделировать.

Впервые концепцию цифрового двойника описал в 2002 году Майкл Гривс, профессор Мичиганского университета. В книге «Происхождение цифровых двойников» он разложил их на три основные части:

• физический продукт в реальном пространстве;

• виртуальный продукт в виртуальном пространстве;

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Джимшер Челидзе читать все книги автора по порядку

Джимшер Челидзе - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение отзывы


Отзывы читателей о книге Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение, автор: Джимшер Челидзе. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x