Big Data простым языком - Алексей Благирев Страница 6

Если вы работаете с данными, то необходимо помнить, что все новинки и важные изменения в подходах работы с ними всегда отражались в первую очередь в маркетинге или в коммуникации с клиентом, будь то UX-интерфейс или персональное уведомление.

В середине 2000-х, организации, занимающиеся дизайном, провозгласили новую тенденцию data-driven организаций, когда все расположения кнопочек, иконок или иных интерфейсов подчиняются логике работы на основании данных. Так называемый Data-driven Design ^[12].

Иными словами, все, что увеличивает конверсию, отражает текущее поведение клиента или потенциального клиента, должно строиться на основании данных и наблюдений. Получается, что все события превращаются в данные, которые ведут к конкретным решениям, так что организация становится дата-центрированной, то есть все решения внутри нее по созданию ценности, запусков продуктов или оптимизации, подчиняются исключительно данным.

Впервые термин data-driven был представлен в 1990 году Тимом Джонсоном ^[13], преподавателем School of English в Университете Бирмингема. Он предположил, что в основе любого языка находятся определенные общие понятия, «corpus» ^[14], на основе которых можно строить зависимость и исследовать лингвистику языка. Для своего исследования Джонсон использовал Международную базу лингвистических данных Бирмингемского университета (COBUILT). Эта работа легла в основу создания и описания корпусной лингвистики, что, в свою очередь, позднее повлечет за собой создание машиночитаемой лингвистики, использование Скрытых Марковских Моделей ^[15] и создание алгоритмов распознавания образов и текста.

Впоследствии централизация решений через данные распространилась на все ключевые бизнес-процессы без исключения и привела к новым формам внутренней работы организаций – data-driven organization.

Data-driven организации – это такие компании, в которых все внутренние процессы и большинство решений вокруг них строятся исключительно на основании данных. Вначале 2000-х ряд компаний провозгласили себя data-driven: Google, Facebook и другие.

Развитие новой формы кооперации человека с использованием данных немедленно натолкнулось на один из первых барьеров на пути своего становления.

Им стал синдром HYPPO.

В 1963 году психолог из Йельского Университета, Стэнли Милгрэм, поставил эксперимент по социальной психологии, который описал позднее в статье «Подчинение: исследование поведения». Суть эксперимента сводилась к тому, что испытуемому предлагали стать на время Учителем и «помочь» Ученику (который был актером) выучить ряд слов и сочетаний. Экспериментатор дал Учителю указание, в случае ошибки, каждый раз бить током Ученика. При этом, каждая новая ошибка влекла за собой увеличение силы тока, вплоть до смертельно опасной. Ученик, в свою очередь, имитировал боль от тока, а Экспериментатор заставлял Учителя продолжать эксперимент, несмотря ни на какие возгласы со стороны Ученика.

До начала эксперимента Стэнли Милгрэм попросил большинство коллег, с которыми работал, оценить, сколько испытуемых дойдет до конца эксперимента. Большинство сошлось на двадцати процентах, но на практике все вышло ровным счетом наоборот. Менее двадцати процентов участников отказались продолжать эксперимент, а подавляющее большинство прошло его до конца. Этот психологический эксперимент показал чрезвычайно сильно выраженную готовность здоровых и нормальных взрослых людей достаточно долго следовать указаниям Экспериментатора (авторитета).

Причем же здесь данные?

Обратимся к евангелисту по цифровому маркетингу Google, Авинаш Кошик, который впервые ввел термин HYPPO в своей книге Web analytics: An Hour a Day.

HYPPO – означает мнение самого высокооплачиваемого человека в комнате (Highest Paid Person Opinion). Когда в комнате, где принимается решение, есть человек, который получает больше всех, то, скорее всего, его авторитет будет ключевым при формировании конечного решения.

Во многом такие решения могут противоречить тем, которые принимались на основании данных. Первые решения субъективны и, в конечном счете, преследуют личную выгоду, принося скрытый ущерб обществу. И как же быть? Ответ может лежать в плоскости деперсонификации принимаемых решений посредством анализа получаемых данных. Данные позволяют отказаться от эмоций и личной заинтересованности при анализе получаемых фактов.

Для этого процесс подготовки отчетности требует определенной реорганизации, как в прочем и самой организации.