Эрик Сигель - Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт

Это демонстрирует в общих чертах то, что я называю эффектом прогнозирования. Прогнозирование, даже не отличающееся высокой точностью, всегда лучше создает реальную стоимость, чем чистые догадки. Гораздо лучше иметь хотя бы смутное представление о том, что произойдет в будущем, чем пребывать в полной неизвестности.

Эффект прогнозирования: малым достигается многое.

Это первый из пяти эффектов, о которых рассказывается в этой книге. Вероятно, вы уже слышали об эффекте бабочки, эффекте Доплера и эффекте плацебо. Оставайтесь с нами, и вы узнаете также об эффекте данных, эффекте индукции, эффекте ансамбля и эффекте воздействия . Рассказ о каждом из них включает любопытные сведения из области науки и технологий: интуитивный взгляд, раскрывающий перед вами, как это работает и почему позволяет достигать успешных результатов.

О какой области знаний или отрасли науки мы здесь говорим? Обучение тому, как прогнозировать на основе данных, иногда называют машинным обучением – но это преимущественно научный термин, который используется в исследовательских лабораториях, на научных конференциях и в университетах (например, в конце 1990-х я несколько раз вел курс по машинному обучению в Колумбийском университете). Хотя именно в этих академических кругах куются новые знания, это не то место, где шины соприкасаются с дорогой. Там, где машинное обучение находит реальное практическое применение – в коммерческой, промышленной и государственной сферах, – его называют иначе:

Прогнозная аналитика ( ПА , англ. predictive analytics) – технология, опирающаяся на опыт (данные) для прогнозирования будущего поведения людей с целью принятия оптимальных решений.

Построенная на фундаменте компьютерных наук и статистики и активно развиваемая благодаря научно-исследовательским программам, прогнозная аналитика превратилась в самостоятельную дисциплину. Но ПА шагнула далеко за пределы теоретической науки и стала мощным практическим инструментом, оказывающим непосредственное влияние на нашу повседневную жизнь. Ежедневно она влияет на миллионы решений, касающихся того, кому позвонить, отправить почту, назначить диагностику или профилактические мероприятия, кого пригласить на свидание, предостеречь или посадить в тюрьму. ПА дает возможность принимать персонализированные решения в отношении каждого человека. Отвечая на массу мелких вопросов, ПА на самом деле может дать нам ответ на ключевой вопрос: как можно повысить эффективность всех этих многосложных функций в таких сферах, как государственное управление, здравоохранение, бизнес, правоохранительная и некоммерческая деятельность?

Таким образом, ПА кардинально отличается от стандартного прогнозирования (которое в английском языке называется словом forecasting ). Последнее производит совокупные прогнозные оценки на макроскопическом уровне. Как будет развиваться экономика? Какой кандидат в президенты наберет больше голосов в Огайо? В то время как совокупная прогнозная оценка скажет вам, сколько стаканчиков мороженого будет куплено в штате Небраска в следующем месяце, ПА позволит узнать, какие именно жители Небраски вероятнее всего соблазнятся на эту покупку.

ПА является ведущим направлением в рамках растущей тенденции по принятию решений, «основанных на данных», опирающихся не на «чутье», а на объективные эмпирические факты. Но как только вы вступаете в эту область, вы тут же сталкиваетесь с массой замысловатых названий, таких как наука о данных, бизнес-аналитика, обработка больших данных и т. п. Хотя ПА входит в каждое из перечисленных определений, эти красочные термины имеют больше отношения к общей культуре и сферам профессиональной компетенции специалистов, занимающихся инновационными и творческими манипуляциями с данными, чем к конкретным технологиям или методам. Это многозначные термины; иногда они могут означать всего лишь стандартные отчеты в Excel – т. е. вещи важные и требующие значительного мастерства, но не опирающиеся на науку или сложную математику. Другими словами, в каждом конкретном случае их наполнение субъективно. Как однажды выразился Майк Лукидес, вице-президент инновационного издательства O’Reilly: «Наука о данных похожа на порнографию – когда видишь, понимаешь, что это». Еще один термин data mining – «извлечение знаний из данных», или интеллектуальный анализ данных – может использоваться как синоним прогнозной аналитики, но эта образная метафора может описывать и другие способы добычи знаний из данных, а также часто употребляется в более широком смысле.

Если рассматривать организацию как своего рода «мегачеловека», не означает ли это, что она нуждается в «мегаобучении»? Люди объединяются в группу – будь то компания, правительство, больница, университет, благотворительная организация и т. п., – чтобы служить интересам ее членов и тех, кого она обслуживает. Будучи сформированной, группа выигрывает от разделения труда, взаимодополняющих навыков и эффекта масштаба. Возможности группы как целого намного превосходят сумму возможностей отдельных ее членов. Коллективное обучение является следующим логическим шагом для организации, позволяющим еще больше увеличить ее коллективный потенциал. Точно так же, как торговый агент со временем учится на своем положительном и отрицательном опыте взаимодействия с потенциальными клиентами, на своих успехах и неудачах, ПА дает в руки организации инструмент, посредством которого она может учиться на опыте, приобретаемом ею через отдельных ее членов и компьютерные системы. На самом деле организация, которая не использует получаемые ею данные таким образом, похожа на человека с фотографической памятью, который не умеет с пользой применять этот дар.

За редкими исключениями именно организации, а не отдельные люди, максимально выигрывают от использования ПА. Организации принимают огромное количество операционных решений, но, поскольку по природе своей они неэффективны и расточительны, существует значительный простор для оптимизации и улучшений. Маркетинговые службы делают массовые почтовые рассылки, но значительная часть рекламного материала, для изготовления которого тратится немало денег и вырубается немало деревьев, попадает прямиком в мусорную корзину. По оценкам, 80 % всех сообщений по электронной почте является спамом. Рискованным заемщикам выдается слишком много кредитов. Заявления на предоставление государственных пособий накапливаются в огромных количествах и не рассматриваются в срок. И это при том, что организации располагают изобилием данных, которые могут быть использованы для прогнозирования и соответствующего улучшения операций.