serge_gorshkov


Сергей Горшков - о бизнесе в сфере ИТ

о семантической интеграции, программировании, управлении...


Previous Entry Share Next Entry
Почему я не нобелевский лауреат?
serge_gorshkov
Из интервью Майкла Левитта, нобелевского лауреата, получившего премию за компьютерное моделирование молекул белка: "Сейчас количество данных растет быстрее, чем способности наших программ их обрабатывать. Это связано с заблуждением многих работающих в этой области людей - будто можно просто взять данные и начать их анализировать, не имея никакой модели объекта или процесса, который эти данные породил. Сейчас много говорят об анализе больших данных применительно, например, к покупкам: из информации, кто что приобретает, пытаются сделать выводы, кто что будет покупать в перспективе. Но тут недостаточно корреляций между цепочками цифр - нужно понять психологию людей, построить модель их поведения."

Да, да, да!!! Может быть, если это скажу не я, а нобелевский лауреат, кто-нибудь все-таки поверит??? :)
Буквально на этой неделе в моем главном на текущий момент проекте был разговор именно на эту тему. Эту же идею я уже полгода продвигаю в другом проекте. Людям, вроде бы, интересно, но с другой стороны, простые решения такие простые... К тому же, тратить деньги на инновационные идеи - для многих руководителей, похоже, выглядит признанием некомпетентности в своем бизнесе. Как же они могут чего-то не знать? Как может кто-то со стороны придумать что-то такое, чего они сами не придумали?

Далее Левитт говорит:
"Вот недавно я заинтересовался теорией графов [...] Разобраться в чем-то, чего ты раньше не понимал, - что может быть лучше!"

Если бы у тех, кто принимает решения во многих бизнесах, было хотя бы 1% мотивации Майкла Левитта - о, каким мог бы стать этот мир... И да, теория графов - это верное направление :)

Интервью опубликовано в "Русском Репортере" №24 (2014).

  • 1
Если бы людей в школе учили моделировать (хотя что если не это делали на уроках математики и физики). Или скажем по-другому : учили использовать формальные, абстрактные модели для решения повседневных задач, то думаю они бы в основной деятельности отказались от задачи случайного перебора, чем по сути и является попытка числовой работы с "большими данными"

И вопрос: кто сказал что его послушают, пусть хоть трижды лауреата.

С теорией графов как-то всё печально. Пока модели, всё красиво. Как начинаются реальные задачи - какая-то фигня.

Как и с любой инновацией. Сначала десять раз получится фигня, а потом - чудо. Вот и работаем.


  • 1
?

Log in

No account? Create an account