Наверняка где-нибудь в прессе, финансовой литературе и журналах или на конференции вы слышали что-то об обработке данных, их представлении и анализе – том, что составляет «науку о данных». Эта наука может предсказать результаты выборов, рассказать о ваших покупательских привычках больше, чем вы осмелились бы поведать маме, и определить, на сколько лет сокращают вашу жизнь сырные буррито с чили.
В последнее время вокруг науки о данных наблюдается некоторый ажиотаж, который начинает оказывать давление на многие виды бизнеса. Не занимаясь анализом данных, вы рискуете потерпеть неудачу в конкурентной борьбе. Обязательно появится кто-нибудь, разработавший очередной новый продукт под названием «Что-то-про-графы-и-большие-данные», – и уничтожит ваш бизнес.
Сделайте глубокий вдох.
Не все так мрачно! Вас, несомненно, спасет то, что большинство тех, кто считает себя «доками» в науке о данных, делают все ровно наоборот. Они начинают с покупки программ и нанимают консультантов. Они тратят все свои деньги еще до того, как поймут, чего же они на самом деле хотят. Заказав программные инструменты, они считают, что сделали главное и можно расслабиться.
Прочитав эту книгу, вы будете на голову выше этих «специалистов». Вы будете иметь точное представление о том, что такое техники анализа данных и как они используются. И когда придет время планировать, нанимать и покупать, вы уже будете знать, как применить возможности науки о данных с пользой именно для вашей конкретной компании.
Цель этой книги – введение в практическую науку о данных в комфортном режиме беседы. Надеюсь, что по окончании чтения священный ужас перед этим таинственным «зверем» – данными – сменится энтузиазмом и мыслями о том, как с их помощью поднять свой бизнес на новый уровень.
Рабочее определение науки о данных
В некоторой степени наука о данных – синоним таких терминов, как бизнес-аналитика; исследование операций; бизнес-интеллект; промышленный шпионаж; анализ, моделирование и раскрытие данных (также называемое обнаружением знаний в базах данных, или ОЗБД). Иными словами, нынешняя наука о данных – просто новый виток того, чем люди занимаются уже довольно долго.
После расцвета вышеозначенных и других дисциплин произошел скачок в технологиях. Совершенствование аппаратной и программной платформ сделали легким и недорогим сбор и анализ больших объемов данных во всех областях – будь то продажи и маркетинг, запросы HTTP с вашего сайта или информация для поддержки клиентов. Малый бизнес и некоммерческие организации могут теперь привлекать аналитиков, содержание которых раньше могли себе позволить только большие корпорации.
Конечно, из-за того, что наука о данных используется как всеобъемлющее ученое словечко для обозначения аналитики сегодня, она чаще всего ассоциируется с техниками добычи данных (data mining), такими как искусственный интеллект, кластерный анализ и определение выбросов. Благодаря подешевевшей аппаратной поддержке, обеспечившей резкий рост количества переменных бизнес-данных, эти вычислительные техники стали опорой бизнеса в последние годы, хотя раньше они были слишком громоздкими для использования на производстве.
В этой книге я собираюсь дать широкий обзор всех разделов науки о данных. Вот определение, которое я буду использовать:
Наука о данных – это трансформация данных методами математики и статистики в рабочие аналитические выводы, решения и продукты.
Я определяю это понятие с точки зрения бизнеса. В нем упоминается применимый и полноценный готовый продукт, получаемый из данных. Почему? Потому что я занимаюсь этим не в исследовательских целях и не из любви к искусству. Я изучаю данные для того, чтобы помочь моей компании работать лучше и постоянно повышать свою эффективность; поскольку вы держите в руках мою книгу, подозреваю, что наши намерения схожи.
Используя это определение, я собираюсь описать вам основные техники анализа данных, такие как оптимизация, прогнозирование и моделирование, а также затронуть наболевшие темы – искусственный интеллект, сетевые графы, кластерный анализ и определение выбросов.
Одни из этих техник довоенные в буквальном смысле слова. Другие внедрены в течение последних 5 лет. Но вы увидите, что возраст не имеет никакого отношения к сложности или полезности. Все эти техники – независимо от степени популярности – одинаково полезны для бизнеса при правильном выборе.
Вот почему вам нужно понимать, какая техника для решения какой проблемы подходит, как эти техники работают и как их моделировать. Довольно много людей имеют представление о сути одной или двух описанных мною техник – этим их знания и ограничиваются. Если бы у меня в ящике для инструментов был только молоток, наверное, я бы пытался решать все проблемы ударом посильнее. Совсем как мой двухлетний сын.
