Tagged: big data

Р: Weapons of Math Destruction. 5/5 и 23%.

img_3650Дождались. После книг про Big Data и Small Data мы нашли на полке в Barnes&Noble книгу профессора математики про неожиданные негативные последствия массового применения алгоритмов машинного обучения в жизни.

Кати О’Нил преподавала высшую математику в Barnard at Columbia. Затем ее пригласили работать в самый крутой квантовый хедж-фонд. Как обычно, человек встал на одну сторону, а затем перешел на другую после разочарования.

Поэтому книгу на русском надо называть «Оружие матемассического поражения». Читается без остановки запоем за выходные. Как математикой нечаянно нанести массовый ущерб? Разбираем: Читать далее

Toolkit: Развести продажи, опермаркетинг и стратмаркетинг.

Берем корпорацию. Корпорация живет, пока умеет продавать. Продажи — это корень бизнеса. ‘Find the need and meet it!» — как говорит мой ментор Том. За неделю поступило сразу два вопроса на тематику «Что есть стратмаркетинг и где про это прочитать?».

Маркетинг рождается, когда продажи начинают требовать профессиональной поддержки. Этот момент простой — как только бизнес вырастает до уровня специализации, что руководитель продаж уже не отвечает за полную прибыль своей линейки, так как не контролирует ее стоимость. Другими словами, собственник делегирует задачу продаж наемному менеджеру. В этот момент продажи становятся заточенными на простые объемов/цен/доли рынка/маржи. И появляется первый конструктивный конфликт. Маркетинга как анализа рынка и постановщика целей для продажи, и вертикали продаж, как генератора выручки компании. Задача продаж — приносить деньги. Задача маркетинга — защищать интересы акционера. Что делает организация? — создает управление маркетинга в подчинении директора по продажам, выбирая из двух зол.

Первое зло. Читать далее

Новость: Пропажа среднего менеджмента.

Три десятилетия назад Питер Друкер предсказал предстоящую пропажу среднего звена управленцев. То есть уплощение организационной структуры, исчезновение стандартных управленческих вертикалей и одновременной централизацией/делегированием полномочий и ответственности.

Профессор оказался прав, и теперь мегатренд уплощения организаций очевиден. Старые бизнеса еще держатся на матричной административно-функциональной структуре, эволюционно сокращая слои управления. Молодые уже работают изначально в новой модели.

Давайте разберем примеры, как происходит уничтожение уровней управления. Что это значит для сегодняшних и будущих работников.

Как уничтожить уровень управления в корпорации? Читать далее

Новость: Poker Go Chess Checkers

По итогам двадцати дней игр, алгоритм разгромно побил лучших игроков в покер, взяв 1.7 миллиона выигрыша, оставив каждого из игроков в долгах. Что это значит?

Посмотрим стратегически на данную ситуацию. Вернемся в прошлое, анализируя четыре известные игры. Шашки, шахматы, го и покер. И сделаем выводы для человечества.

Шашки — это полностью решенная игра. То есть компьютер, играя черными, никогда никому не проиграет. Вы, играя белыми, никогда у компьютера не выиграете. Потому что игра решена исчерпывающим перебором всех вариантов. Это тупое решение, так как перебраны все возможности. Здесь никакого AI не надо. Ничего удивительного нет. Просто решение в лоб.

Шахматы — это нерешенная игра. Читать далее

Книга: The Undoing Project. Michael Lewis.

img_2652Майкл Льюис для многих начался с «Покера Лжецов», который можно перечитывать каждый год как заново. В этом году вышла новая книга про тему как мы воспринимаем реальность и людей вокруг нас, и как трактуем их и их отношения. Из аналогичных интересных трудов можно посмотреть ‘Outliers’ by Gladwell 5/5; Ellenberg ‘How Not to Be Wrong’ 4/5 и Lindstrom ‘Small Data’ 5/5.

Если взглянуть назад на 52 прочитанные книги года — по одной на каждую неделю — то точно стоит повторить данную практику и далее. На полках есть около 40 непрочитанных книг, как раз до сентября. Точно стоит справиться с тремя книгами Gabriel García Márquez вне бизнес-тематик: El coronel no tiene quien le escriba; El otoño del patriarca и Cien años de soledad.

На ближайшую неделю перелетов и командировок нет, будем добирать страницы по утрам.

Итого, за этот год 52 книги (рецензии ниже по ссылкам):

Читать далее

Новость: Как Амазон уничтожит и заработает.

Продолжаем серию публикаций про Грузоперевозки Убер, про «роботизацию» медицины, про искусственный разум на совете директоров и книгу «Неизбежное». На этой неделе еще одна новость, подтверждающая тренд дальнейшего уничтожения за счет machine learning базовых профессий — это Amazon Go. Разберем красивую картинку и видео на компоненты бизнес-модели и прибыли.

Задача Амазона — создать быстрый магазин без очередей, без необходимости тройной перекладки продукта (полка-корзина-лента-сумка), с полной историей покупок каждого клиента. И заработать на этом с минимальными инвестициями. Как?

Такой магазин уничтожает несколько расходных статей, попутно убивая часть смежных бизнесов.

Первое. Он уничтожает наличность и карточки. В краткосрочной перспективе исчезает инкассация. В долгосрочной перспективе становятся ненужными Visa и Mastercard, так как счет Амазон можно привязать напрямую к банковскому счету без карточки. Для потребителя это потенциал 1-3% снижения цены.

Читать далее

Новость недели: Конец докторов и аналитиков?

Когда мы затрагивали тематики, какие профессии из нынешних будут уходить в прошлое, будучи замененными IT решениями, то наибольший скептицизм вызывали предсказания, что из-за своей алгоритмизируемости и наличия big data специальности медицинских докторов и аналитических профессий в бизнесе (включая совет директоров) — будут заменяться компьютерами. Понятно, что время рассудит, но три новости с этой недели точно означают, что будущее уже рядом. Нет, неправильно, будущее уже наступило.

Про исчезающих докторов, уходящих аналитиков, снова 18-wheelers. И куда инвестировать:

Читать далее

Книга недели: Small Data

img_2457Не без приключений. В аэропорту служба безопасности тормознула мой чемодан с книгами как подозрительный. Маленький и тяжелый (24 килограмма).

Вскрыли, досмотрели и положили записку на память, что ничего не нашли, и заперли обратно. Рецензия будет на следующей неделе. Книга отлично контрастирует с Big Data, объясняя на кончиках пальцев примерами, где Big Data бескомпромиссно проигрывает Small Data (неоцифровываемым наблюдениям).

Рецензия: Big Data 3/5 и 9%

Термин Big Data не имеет сложившегося определения. Но последние три года он активно используется где угодно и где неугодно. Одноименная книга использует два определения. Одно логически неправильное, другое логически правильное.Первое: «Большие данные — это то, что можно сделать по-большому, и нельзя сделать по-маленькому». Второе: «Когда выборка данных для анализа равна генеральной совокупности».  img_2456

Первые 100 страниц имеют 8 закладок, или 8% содержательности. Всего на 205 страниц 19 закладок, или 9% содержательности. Оценка 3/5.

Чтобы попытаться уйти от критики, автор сразу делает оговорку, что причинно-следственные связи Big Data не интересуют, а только корреляции.

Почему автор игнорирует тематику причинно-следственных связей между входами больших данных и выходами из их анализа? Две причины: когда вводных и выводных параметров тысячи-миллионы, то попробовать объяснить найденную корреляцию весьма затруднительно; также вполне вероятны случайные корреляции, которые объяснять нет смысла. Поэтому проще игнорировать.

Читать далее

Книга: Big Data и Small Data

img_2428Не удержался, взял две книги с антонимами в названиях. Надеюсь, контраст себя оправдает. Я ищу ответ на практические вопросы по применению Big Data — от проблем сбора данных (попробуйте расставить узлы учета на производстве в 13 переделов) до ложных выводов на случайных корреляциях. Термин Big Data уже притерся, сейчас посмотрим на Small Data также. Рецензия с прагматичными выводами на следующей неделе.