Майкл Мэлоун - Взрывной рост: Почему экспоненциальные организации в десятки раз продуктивнее вашей (и что с этим делать)

• Ошибка оптимизма:Склонность быть чрезмерно оптимистичным, переоценивать вероятность благоприятных событий и исходов.

• Ошибка при планировании:Тенденция переоценивать выгоды и недооценивать затраты и время, необходимое для выполнения задачи.

• Ошибка невозвратных затрат или отвращение к потере:Негативные эмоции, которые люди испытывают при потере чего-либо, намного превосходят положительные эмоции, которые они испытывают при приобретении того же размера [5] Полный список когнитивных ошибок смотрите на сайте: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cognitive_biases . .

Как любит подчеркивать Якобстейн, кора головного мозга не подвергалась серьезной модернизации 50 тысяч лет. По размеру, форме и толщине она сравнима с бумажной салфеткой. «Что если бы мы могли создать аналог коры размером со скатерть? Или с Калифорнию?» – задает он вопрос.

Существует интересное расхождение во мнениях относительно того, как много данных следует использовать в зависимости от характера рынка, на котором работает организация. Традиционная мудрость говорит, что нужно собирать как можно больше данных (отсюда и термин «большие данные»), но психолог Герд Гигеренцер предупреждает, что на рынках с высокой степенью неопределенности лучше использовать более простой, эвристический подход и опираться на меньше переменных. В то же время на стабильных и предсказуемых рынках он рекомендует организациям усложнять анализ и использовать алгоритмы с большим количеством переменных.

Одним из лидеров в области извлечения ценой информации из массивов данных является компания Palantir, основанная в 2004 году. Она занимается разработкой программных решений для государственного, коммерческого и медицинского секторов, помогая организациям извлекать пользу из разрозненных сырых данных. Беря на себя решение технических проблем, Palantir позволяет клиентам сосредоточиться на решении человеческих проблем. Венчурные инвесторы предсказывают Palantir большое будущее – компания уже получила ошеломительные 900 млн долларов финансирования и оценивается в 10 раз дороже.

Майкл Чуй отмечает, что сегодня многие успешные компании встраивают большие данные в свои ДНК. Мы считаем, что это только начало и в ближайшие годы появится еще больше ЭксО с бизнес-моделями на основе алгоритмов, которые в полной мере задействуют то, что Юри ван Геест называет «Пятью П больших данных»: производительность, профилактика, партиципация, персонализация и прогнозирование.

Бизнес-модель на основе алгоритмов включает четыре основных шага:

1. Сбор:Аналитический процесс начинается с получения данных, которые могут собираться через систему датчиков или людей или импортироваться из открытых наборов данных.

2. Обработка:Следующим шагом необходимо организовать данные и подготовить их для анализа при помощи процесса, известного как ETL-процесс (извлечение, преобразование и загрузка).

3. Анализ:После того как данные подготовлены, к ним необходимо применить инструменты машинного обучения, такие как Hadoop и Pivotal, или даже алгоритмы глубинного обучения (с открытым кодом), такие как DeepMind, Vicarious или SkyMind, чтобы извлечь их них полезные знания, выявить тенденции и настроить новые алгоритмы.

4. Открытие данных:Последний шаг – выложить данные в открытый доступ. Использование открытой платформы с открытыми данными и интерфейсами прикладного программирования позволяет сообществу ЭксО разрабатывать новые ценные услуги, новые функциональные возможности и инновационные продукты поверх платформы ЭксО, смешивая данные ЭксО с собственными данными. Именно так поступают такие известные компании, как Ford, Uber, Rabobank, порт Роттердам, IBM Watson, Wolfram Alpha, Twitter и Facebook.

Стоит ли говорить, что грядущий взрывной рост объемов данных, генерируемых миллиардами и триллионами датчиков, в скором времени сделает алгоритмы одним из важнейших компонентов любого будущего бизнеса. А благодаря тому, что они являются гораздо более объективными, масштабируемыми и гибкими, чем человеческие существа, алгоритмы – это ключ не только к будущему бизнеса в целом, но и к успеху любой организации, которая хочет встать на путь экспоненциального роста.

Механизм аренды, совместного пользования и использования сторонних активов, в отличие от владения ими, принимал множество разных форм на протяжении истории человечества. В мире бизнеса аренда всего – от зданий до оборудования – была и продолжает оставаться распространенной практикой, позволяющей не загружать баланс компании активами.

Но если не-владение активами было стандартной практикой в области тяжелого оборудования и неосновных функций (например, копировальной техники) на протяжении многих десятилетий, то в последнее время наблюдается растущая тенденция к аутсорсингу даже критически важных активов. Например, Apple использует для производства ключевых продуктовых линеек заводы и сборочные линии своего производственного партнера Foxconn. В противоположных случаях – таких как Tesla, которая имеет собственные заводы, или Amazon, использующая собственные складские помещения и местные службы доставки, – это делается не из финансовых соображений. Главной причиной является дефицит критически важных ресурсов или новизна отрасли, которая еще полностью не сформировалась и не может предложить таких возможностей.

Информационная эпоха дает возможность Apple и любым другим компаниям получить доступ к физическим активам в любое время и в любом месте земного шара, устраняя необходимость во владении ими. Современные технологии позволяют организациям совместно использовать и легко масштабировать активы не только на локальном, но и на глобальном уровне, не зная границ.

Как мы уже говорили выше, запуск Amazon Web Services в марте 2006 года стал ключевым поворотным моментом, после которого начался резкий подъем ЭксО. Возможность арендовать вычислительные мощности и масштабировать их на основе переменных затрат кардинально изменила облик ИТ-индустрии.

Новое явление в Кремниевой долине под названием TechShop – другой пример этой тенденции. Аналогично тому, как тренажерные залы используют модель членства и предлагают людям доступ к дорогостоящему спортивному оборудованию, которое мало кто может позволить себе купить, TechShop предлагает неограниченный доступ к мастерским с дорогостоящим производственным оборудованием за небольшую ежемесячную абонентскую плату (125–175 долларов в зависимости от местонахождения).