Šiandien užtikau gerą straipsnį apie tokį požiūrį, su kuriuo, deja, gana dažnai susiduriu kompanijose: reikia surinkti kuo daugiau duomenų, viską bet kaip sudėti į duomenų bazę ir iš to vis tiek gausis kas nors gero. Na, žinai, gi ten machine learning, dirbtinis intelektas, visa kita gi šiais laikais. Svarbu duomenų būtų.
Didesnėse kompanijose tai dažnai galima suprasti: pinigų projektams kaip ir yra, norisi užsidėti varnelę, kad „kažką darai su dirbtiniu intelektu“, net jei ir nieko nesigaus, tai bent jau bandysi. Nesvarbu, kad nelabai aišku, kokia reali to nauda verslui, ir kas bandoma pasiekti. Bet tai, pasirodo, dažnai pasitaiko ir tarp startuolių: vietoje to, kad pastangas skirti klientų paieškai ar geresniems procesams, per daug koncentruojamasi į duomenis, lyg jie būtų ta magiška burtų lazdelė, kuri visus staiga padarys milijonieriais.
Straipsnyje galima rasti gerų patarimų ir įžvalgų, kurių niekada reiktų nepamiršti, dirbant su duomenų projektais:
- Kokie yra duomenų gavimo kaštai? Būtina bent jau apytiksliai paskaičiuoti, kiek kainuoja visi duomenų inžinieriai, visi vadovai, kuriems reikia ataskaitų ir planų, visi serveriai, infrastruktūra, visų vadovų laikas, kurį jie praleidžia kasdieną stebėdami analitines ataskaitas vietoje to, kad galbūt galvotų, kaip užkariauti naujas rinkas ir geriau padėti klientams.
- Kokią naudą mes gauname iš duomenų? Kas atsitiktų, jei vienos ar kitos ataskaitos ar algoritmo nebūtų? Kiek verslo vertės susideda iš to, kad turime tikslesnę informaciją ir ją galime greičiau pasiekti? Taip neretai galima suprasti, kad visgi lengviau paskambinti klientui ir jo paklausti, kas jį mūsų svetainėje trikdo nei valandų valandas praleisti Google Analytics bandant išskaityti gudrias įžvalgas.
- Per kiek duomenys pasensta? Dažnai net nepastebima, kad kelių metų duomenys jau niekam neįdomūs ir netgi nelabai naudingi: klientų poreikiai pasikeitė, elgsena kitokia, žiūrėk jau ir Facebook ne toks visiems įdomus, aplinka nujudėjo visai kitur. Kai supranti, kad tavo duomenys labai greitai sensta ir vien jų kiekis nesukuria tvaraus konkurencinio pranašumo (nes bet kas, investavęs metus ar kitus darbo gali irgi įgyti ne ką mažiau panašių duomenų), jų nuolatinis atnaujinimas ir kiekybės siekimas vien dėl kiekybės nušvinta kitomis spalvomis. Gal verčiau mažiau duomenų, bet labai gerai atrinktų? Ir gal užtenka logistinės regresijos ir visai nereikia neuroninio tinklo su dešimt tūkstančių faktorių?
