Мислення даних як інноваційний метод Інтерв’ю з Марком Ваймер-Габліцелем із центру обробки даних - Рур
Рурський район повинен стати гарячою точкою для стартапів - ось наша мета в Gründerallianz Ruhr. Те, що регіон іде на своєму шляху, свідчать не лише численні заходи для засновників, які організовують наші партнери в регіоні. Можливості співпраці, що виникають у зв'язку з великою кількістю корпорацій та стартапів у Рурському районі, також пропонують величезний потенціал, особливо для використання бізнес-моделей, заснованих на даних.
Але також очевидно, що багатьом компаніям було важко систематично збирати та оцінювати дані. Марк Веймер-Габліцель, керівник цифрової консалтингової компанії, очолює наш центр даних. В інтерв’ю він пояснює помилки, які роблять компанії при роботі з великими даними, і те, як вони можуть отримати більше від своїх даних за допомогою методу мислення даних, який ми використовуємо в центрі даних.
«Збір даних може допомогти компанії витратити час, поки вони не знають, який варіант використання вони хочуть використати для отримання конкурентної переваги. Однак, як правило, дані потім недоступні у потрібному вам порядку "
Збір даних - це лише перший крок: як компанії та стартапи можуть отримати більше від своїх даних?
Збір даних може допомогти компанії витратити час, поки вони точно не знають, у якому випадку використання вони хочуть отримати конкурентну перевагу. Однак, як правило, дані недоступні в потрібному вам порядку, і всі скаржаться на низьку якість даних. Тож вам доведеться перевернути процес і почати з варіанту використання. Спочатку важливо з’ясувати, які програми мають найбільший потенціал, потім довести цей потенціал і лише потім - але потім послідовно - спроектувати генерацію даних. Для того, щоб по-справжньому виграти від машинного навчання та штучного інтелекту, ви не повинні дозволяти собі обмежуватися даними, якими ви зараз володієте під час проектування, а навпаки, орієнтуватися на те, що вам оптимально потрібно. Потім ви узгоджуєте свою стратегію даних з цим.
Наскільки складним є шлях до орієнтованої на дані компанії чи стартапу?
Порівняно легко для молодих компаній, чітких для відомих. Але орієнтації на дані також можна навчитися. Нам просто потрібно остаточно припинити “надмірну технологізацію” предмета і замість цього зосередитись на корисності. Це всі розуміють, і мислитель даних виконує перекладацьку роботу. Однак, коли йдеться про питання, як перетворити дані на довгострокові активи, потрібно бути дуже стратегічним. Наприклад, у споживчому секторі деякі основні сфери вже зайняті: стосунки належать Facebook, дані про місце проживання Google, ваші дані про стан здоров’я незабаром стануть Apple. Однак у багатьох інших сферах гра ще не вирішена. Там ще багато потенціалу - якщо ви зробите це правильно.
Нарешті, ще одне запитання: чи є дані, які насправді нікого не цікавлять?
Ха, гарне запитання! Загальновідомо, що люди - цікаві істоти. Напевно, нікого не цікавить, скільки секунд я НЕ думав над цим питанням.