//Насколько масштабируемыми должны быть аналитические решения?

Насколько масштабируемыми должны быть аналитические решения?

Во время ознакомления с продуктом ранее на этой неделе основатель компании и я согласились только с одним моментом: большинству людей, которым в настоящее время поручено анализировать данные, не хватает навыков, необходимых для выполнения работы.

Оглавление

Во время ознакомления с продуктом ранее на этой неделе основатель компании и я согласились только с одним моментом: большинству людей, которым в настоящее время поручено анализировать данные, не хватает навыков, необходимых для выполнения работы. Он и я, однако, представляем противоречивые решения этой проблемы. Он считает, что технологии должны прийти на помощь, выполняя работу для тех людей, которые не могут сделать это для себя. Я считаю, что даже лучшие технологии не могут выполнять работу квалифицированных аналитиков данных и что эту проблему можно эффективно решить, только помогая людям развить аналитические навыки. Он согласился, что оснащение людей необходимыми навыками будет работать лучше, но отказался от этого, потому что это не «масштабируемое решение». Суть его дела сводилась к следующему: «Данные растут в геометрической прогрессии, поэтому наша потребность в аналитике не может быть решена путем инвестирования в человеческие ресурсы, потому что люди недостаточно масштабируемы, но технологии таковы ». Рассмотрим эту линию рассуждений на мгновение. Он основывается на следующей предпосылке: «Экспоненциальное увеличение данных может быть решено только экспоненциальным увеличением аналитической мощности». Эта предпосылка ошибочна. Нейт Сильвер сделал это в своей книге «Сигнал и шум», когда написал:

Если количество информации увеличивается на 2,5 квинтиллиона байтов в день, количество полезной информации, безусловно, не так. В основном это просто шум, и шум растет быстрее, чем сигнал. Есть так много гипотез, которые нужно проверить, так много наборов данных, которые нужно проанализировать, – но относительно постоянное количество объективной правды

Экспоненциальный рост необработанных данных, которые мы наблюдаем, в основном производит шум. Количество полезной информации не увеличивается в геометрической прогрессии, поэтому потребность в аналитической мощности также не увеличивается в геометрической прогрессии. Изучение смысла данных – это человеческая деятельность, которая в лучшем случае может быть дополнена аналитическими инструментами. Единственное жизнеспособное решение стоящих перед нами аналитических задач – это развитие необходимых нам людских ресурсов. Именно на этом должны быть сосредоточены наше внимание и наши инвестиции. Не доверяйте поставщику технологий, который утверждает, что опытный аналитик данных может быть заменен его продуктом. Аналитического продукта не существует.

 

Основатель этой компании утверждает, что его продукт может анализировать набор данных и представлять все потенциально полезные результаты в виде серии простых графиков и простых объяснений на английском языке без какого-либо участия человека. Во время брифинга он сделал неординарный комментарий, из-за которого волосы на моей шее стали щетинками. Он сказал, что его продукт «расширяет возможности пользователей». Он должен понимать полномочия совершенно иначе, чем я. Насколько я понимаю, расширение возможностей подразумевает увеличение способностей. Программное обеспечение, которое делает для вас то, что вы могли бы сделать лучше сами с надлежащим обучением, не дает возможностей.

 

Понятие этого стипендиата расширения возможностей обеспокоило меня, потому что я упорно работать, чтобы на самом деле дать людям, обучая их аналитические навыки. Я знаю, как много это значит для людей, чтобы они действительно получили полезные способности, которые позволяют им благотворно влиять на мир. Никто с унцией честности не хочет носить звание «аналитик данных», не делая ничего, кроме как передавать результаты работы компьютера кому-то еще, не добавляя никакой ценности. Если это будущее, которое обещают аналитические технологии, считайте меня. К счастью, это не то будущее, которого технологии могут достичь.

 

Табло, конечно, едва сидел на месте. Недавно, Tableau недавно заменил свой движок в памяти, чтобы улучшить его способность обрабатывать большие объемы данных. Аналогичным образом, Tableau вкладывает средства в возможности естественного языка, а также начинает добавлять функции искусственного интеллекта, предназначенные для улучшения взаимодействия с аналитиком. Tableau также недавно обновила свой основной движок, добавив поддержку векторного движка, который улучшает его способность обрабатывать геопространственные данные.

Таблицы и TIBCO Spotfire могут быть развернуты локально или в облачной среде, управляемой любой из компаний. TIBCO Software, тем не менее, предлагает экземпляр своего программного обеспечения по модели чистого потребления через Amazon Web Services (AWS).

Нет сомнений в том, что Tableau сохраняет все преимущества лидера рынка в этой категории. Но в последнем выпуске TIBCO Spotfire стало ясно, что TIBCO Software снова вошла в категорию, которую она сыграла ключевую роль в создании.

В конечном счете, это сражение может привести к тому, что поставщик лучше всего предоставит возможности ИИ, которые расширяют аналитические возможности конечных пользователей. Прямо сейчас, эти возможности все еще относительно зарождаются. Ясно одно, что в предстоящие месяцы и годы способы доступа к аналитическим приложениям и их использования будут полностью изменены, поэтому организациям следует внимательно следить за тем, как Tableau и TIBCO Software пытаются реализовать это обещание.

Почитать еще

| Аналитика бизнеса

ETL процессы

Если вы знакомы с базами данных, хранилищами данных, концентраторами данных или озерами данных, значит, вы

| Аналитика бизнеса

Что такое анализ PESTLE?

В современном мире перед нами так много примеров успешных организаций. Каждая организация, от небольших стартапов

Несколько видео о наших продуктах

| Аналитика бизнеса
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
| Аналитика бизнеса
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
| Аналитика бизнеса
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-01-30T21:34:46+02:00