5 tehnologičnyh vyklykiv, jaki Data Science dopomože podolaty

Читати кирилицею
5 tehnologičnyh vyklykiv, jaki Data Science dopomože podolaty

Podolannja vplyvu ljudyny

«Mašynne navčannja», «štučni nejronni mereži», «velyki dani», data science — usi ci rozumni terminy pro odne: vony dajuť zmogu tehnici pojednuvaty perevagy vysokoї švydkosti komp’juternoї obrobky danyh z možlyvistju navčannja za dopomogoju prykladiv, ščo vže isnujuť. Pislja nalagodžennja algorytmiv na osnovi pervynnoї vyborky programa otrymuje možlyvisť za minimaľnoї učasti ljudyny robyty vysnovky j vybudovuvaty modeli, zasvojujučy zakonomirnosti «velykyh danyh». Ale naviť u ćomu vypadku «ljudśkyj faktor» prodovžuje vplyvaty.

Programa včyťsja obrobljaty dani ta robyty vysnovky na pidstavi zazdalegiď pidibranyh prykladiv. Ščo їh biľše — to vyšča jmovirnisť uspišnogo navčannja. Ale jakščo kiľkisni pokaznyky kontroljuvaty neskladno, to jakisni — zovsim inša sprava. Sub’jektyvna skladova ljudśkogo vplyvu znyžuje efektyvnisť Big Data jak samostijnogo instrumentu. Jdeťsja pro rizni netočnosti na kštalt nepravyľnogo vyboru danyh dlja navčannja abo podaľšogo analizu, netočna interpretacija otrymanogo rezuľtatu, ignoruvannja okremyh kanaliv otrymannja informaciї.

Prypynennja bezgluzdogo protystojannja reklamy ta AdBlock

Uže ne peršyj rik točyťsja vijna miž cyfrovymy vydavcjamy, jaki pragnuť pokazaty svij reklamnyj kontent najbiľšomu kolu ljudej, i korystuvačamy. Ostanih vtomyly nav’jazlyvi banery ta sajty. Vony shoži na novoričnu jalynku, pid jakoju zamisť podarunkiv — desjatky splyvajučyh vikon ta zbir personaľnyh danyh. Za danymy doslidžennja PageFair, riveń vykorystannja blokuvaľnykiv reklamy postijno zrostaje po vśomu svitovi. Prote 77% korystuvačiv vidznačajuť, ščo ne proty bačyty reklamu v cilomu — golovne, ščoby vona bula relevantnoju i nenav’jazlyvoju.  

Čytajte takož: Jak Kytaj zbyrajeťsja vykorystovuvaty velyki dani

Analiz «cyfrovogo slidu» na osnovi velykyh danyh dlja formuvannja personalizovanyh propozycij vže zaraz demonstruje nabagato vyšču efektyvnisť u porivnjanni z «kylymovym bombarduvannjam» baneramy. Prote protystojannja dvoh pidhodiv tryvaje. Lyše napoleglyve, systemne zastosuvannja data-obğruntovanyh rišeń može zminyty sytuaciju ta perevesty na vyščyj riveń jakosti vzajemodiju džerel kontentu ta їhnih spožyvačiv.

Prymyrennja kreatyvnosti ta data-obğruntovanosti

Časom dovodyťsja čuty dumku, niby data-obğruntovani rišennja nesumisni zi spravžnim kreatyvom. Vodnočas, dejaki pryhyľnyky velykyh danyh vvažajuť, ščo kreatyv ne potriben — dostatńo zrobyty propozyciju maksymaľno personalizovanoju i svoječasnoju.

Natomisť vže je dostatńo uspišnyh kejsiv, jaki demonstrujuť, ščo najkraščyh rezuľtativ dosjagty možna u vypadku, jakščo kreatyv stvorjujuť na osnovi BigData-modelej. Ce — prosto 2 etapy odnijeї jakisno vykonanoї roboty:

  • pošuk insajtiv za dopomogoju rozumnyh algorytmiv, vyjavlennja abo formuvannja niš,
  • rozrobka relevantnogo ta oryginaľnogo kontentu, ščo vidpovidaje zapytam ciľovoї audytoriї.

Vidnajdennja etyky ta pryncypiv povedinky u sviti «velykyh danyh»

Čytajte takož: Data Scientist — hto ce takyj i čy varto obyraty cej fah

U 2018 roci cyfrovu sferu skolyhnula nyzka skandaliv, pov’jazanyh z vytokamy ta možlyvym zastosuvannjam personaľnyh danyh iz sociaľnyh merež. Najbiľšyj suspiľnyj rezonans vyklykalo vykorystannja psyhologičnyh portretiv desjatkiv miľjoniv korystuvačiv Facebook kompanijeju Cambridge Analytica dlja vplyvu na rezuľtaty vyboriv po vśomu svitu. Džyna vypustyly z pljašky, a nastupnyj skandal spryčynyv do važkyh reputacijnyh vtrat kompaniї Facebook i do najistotnišogo znyžennja kapitalizaciї za vsju її istoriju.

Stanom na 2018 rik «velyki dani» je velyčeznoju cinnistju i potužnoju konkurentnoju perevagoju, ale prozori ta zagaľnopryjnjati pravyla povodžennja z nymy tiľky formujuť. I, na žaľ, poky masyvy informaciї ne zavždy vykorystovujuťsja česno j prozoro.

Ob’jednannja možlyvostej Big Data ta Thick Data

Čytajte takož: Big data ta blockchain v deržavnyh ustanovah Ukraїny — buty čy ne buty

Možlyvosti tehnologij Big Data zrostajuť z kožnym dnem. Vidtak je velyka spokusa vykorystovuvaty rezuľtaty roboty specialistiv iz data-science dlja vyrišennja vsih bez vynjatku zavdań. Proanalizuvaty «velyki dani» i vyjavyty zakonomirnosti, na osnovi jakyh možna stvoryty nablyženu do reaľnosti modeľ, — ce proryv v porivnjanni z tradycijnymy metodamy roboty na reklamnomu i komunikacijnomu rynkah. Prote naviť Big Data — ce tiľky častyna informaciї, hoča j dosyť značna.

Nadmirne zanurennja u svit «velykyh danyh» može staty pryčynoju velykoї problemy — vidryvu otrymanoї kartyny vid važlyvogo emocijnogo kontekstu. Unyknuty ćogo dopomože Thick Data — jakisna informacija, zasnovana na reaľnyh istorijah konkretnyh korystuvačiv. Same Thick Data generuje insajty, ščo dajuť zmogu zrozumity spožyvača, i jaki v podaľšomu možna značno dopovnyty vže z vykorystannjam instrumentiv Big Data. Odne bez inšogo ne dasť vidčutnoї korysti.