Професор пояснив, як суспільству отримати користь від аналітики великих даних

28.05.2021

Професор Девід Флінн, голова Smart Systems Group в Університеті Геріот-Ватт, досліджує, як промисловість, суспільство та уряд можуть отримати у майбутньому цінність від великих даних.

Чимало підприємств, організацій та урядових відомств дедалі більше зацікавлені в розкритті значення аналітики великих даних, щоб отримати детальне уявлення про своїх зацікавлених сторін та ринкові тенденції, пише професор у колонці для Digit.

“Утім, це захоплення великими даними та бажання бути на передовій нових технологій приводить багато компаній, а також низку проєктів, що підтримуються державними коштами, до марних інвестицій та неефективного використання персоналу та ресурсів”, – зазначає він.

На думку професора та його колег-вчених, частиною проблеми є те, що особи, що приймають ключові рішення, підходять до процесу виявлення та використання корисної ділової інформації з даних так само, як і до видобутку нафти: “за умови достатніх інвестицій фінансових ресурсів дані врешті-решт дадуть знання, необхідні для отримання прибутку”.

Тим не менш, продовжив Флінн, використання та аналітика даних вимагає не лише нових технічних знань та навичок, а й належної відповідальності за конфіденційність та безпеку інформації. Вони можуть еволюціонувати з часом, оскільки з’являються нові законодавчі рамки та з’являються нові джерела даних.

Тому, переконаний дослідник, перед тим, як розпочати процес отримання масивів великих даних, організаціям потрібно чітко визначити власну стратегію того, як вони отримуватимуть цінність із цих даних та підтримуватимуть своє початкове та постійне управління цими даними, коли вони будуть у них у власності.

“Будь-яка компанія, яка бажає отримати користь від великих даних, повинна детально розглянути своє управління даними, переконавшись, що відповідальні особи розуміють свою роль та обов’язки, зокрема, стосунки із законодавчими органами, клієнтами та зацікавленими сторонами. Відповідно, це сформує їхні організаційні потреби та запити щодо управління даними. Отримавши відповідь на це питання, компанія може розпочати оптимізацію щодо того, що їй насправді потрібно з точки зору аналітики великих даних для вирішення чітко визначених проблем”, – роз’яснив фахівець. 

У контексті критичної інфраструктури, автономних систем або вдосконалених споживчих продуктів значущі відкриття в прикладному машинному навчанні та науці про дані – це робота над чітко визначеними проблемами, вдосконалення існуючих систем та джерел даних, а також впровадження наявних людських знань на етапи аналізу та перевірки великих даних.

Він наводить приклад таких стратегічних партнерських відносин індустрії, уряду, а також фахівців науки про дані – ReFLEX Orkney. Це найбільший у Великобританії цілий системний проєкт, у якому партнери підтримують створення рішень на основі аналітики великих даних. Цілі чітко визначені – підтримка декарбонізації, соціальної справедливості, а також прозорості енерегетичних реформ та сталого розвитку в енергетиці. 

“Працюючи з профільними експертами та використовуючи їхній досвід та знання про галузь, ми можемо спільно розробляти корисні рішення, узгоджені з нашими амбіціями. Слід також розуміти, що незалежно від попиту чи терміновості, це також не буде історією успіху за одну ніч”, – зазначив Флінн.

Від додав, що командам, які можуть пришвидшити відкриття та інновації в аналітиці великих даних потрібно збирати відповідну команди – з правильним поєднанням експертизи та досвіду, а також за підтримки ресурсів та заохочень, що можуть забезпечити стійкі інновації.