Секси работа - Computerworld
Интервю с Дейвид Гинсбърг, главен учен по данни на SAP.
Много е трудно да се реши какъв тип данни могат да се използват за постигане на резултати в конкретен случай - казва Дейвид Гинсбърг за големите данни.
Според ръководителя на анализа на данните от SAP най-красивата част от работата е, че те практикуват практическа наука и могат да тестват своите измервания и заключения на практика.
Компютърен свят: Harvard Business Review пише за работата на учения за данни като най-секси задачата на днешната епоха. Така го виждате?
Дейвид Гинсбърг: Може би трябва да попитате жена ми повече за това. На шега работя от много, много години, за да прилагам математически алгоритми и да ръководя бизнес екипи. Моята работа е все повече да анализирам и оценявам невероятно количество данни. Така че работата ми е секси в смисъл, че изведнъж те не само обръщат внимание на казаното от нас, но и за една нощ наистина се нуждаехме от нашия опит. За да се заобиколи конкуренцията, сред лицата, вземащи бизнес решения, анализът на данните се е превърнал в основен решаващ фактор в стратегията на най-успешните големи корпорации от задкулисна дейност. В този смисъл нашата дейност е наистина секси.
CW: Какво влияние имат мениджърите на големи данни в големите компании върху бизнес областите? Тяхната роля е подобна на ролята на ИТ директорите, които участват активно в бизнес процесите?
ГД: Да, с тази разлика, че това е много важно нещо не само на стратегическо ниво, но и на оперативно ниво, тъй като състоянието на ключовите показатели за ефективност на компанията все повече зависи от нас. Има редовен контакт с ключовите лица, вземащи решения на компанията, включително ИТ директор. Работим с тях за дългосрочни цели. Но по същия начин ние сме в редовен контакт с изпълнителски персонал, работещ на място, тъй като при големи данни могат да се постигнат и много значителни финансови ползи в краткосрочен план. С други думи, работата на всеки се вписва много повече в стратегията на компанията.
CW: Кои са най-големите предизвикателства във вашата работа?
ГД: За четвърти път в кариерата си изграждам екип за анализ на данни. Програмирането на математически алгоритми е от съществено значение, но имаме и много други задачи. Първо, всичко започва с бизнес нуждите. Много е трудно да се направят първите стъпки, да се намерят подходящите хора за задачата от какъв тип данни наистина могат да се използват за постигане на резултати в даден случай. След като имате това, софтуерни инженери, математици, могат да дойдат от там. Също така няма значение как конструираните алгоритми се прилагат в съществуващите системи. Най-красивата част от нашата работа е, че ние култивираме не теоретична, а практическа наука. Също така можем да тестваме нашите измервания и заключения на практика. Потребителският опит е от решаващо значение: финансовият мениджър изисква данни по съвсем различен начин от, да речем, мениджър по поддръжка.
CW: От гледна точка на лекотата, SAP е един от водещите доставчици на големи данни и вашата платформа HANA е изградена върху множество процеси за анализ на данни по целия свят.
ГД: Това е вярно, но нашият екип от специални експерти е неутрален спрямо платформата, да не говорим за работа само с едно решение. Ние сме в състояние да изпълним желанията на нашите клиенти на всяка широко разпространена платформа. Вярно е, че системата SAP има някои добре дефинирани предимства.
CW: Кои имаш предвид?
ГД: Например, че можем да използваме това, за да създадем математически модели, които практически предсказват кога дадена машина или част ще се провали. А прогнозният анализ е привлекателен за клиентите: ако внедрим система, скоро ще получим друга заявка. ‘Това е много добро нещо, но бихме могли да го използваме за този и дори за този проблем’ - получаваме все повече въпроси и искания.