ПА является ведущим направлением в рамках растущей тенденции по принятию решений, «основанных на данных», опирающихся не на «чутье», а на объективные эмпирические факты. Но как только вы вступаете в эту область, вы тут же сталкиваетесь с массой замысловатых названий, таких как наука о данных, бизнес-аналитика, обработка больших данных и т. п. Хотя ПА входит в каждое из перечисленных определений, эти красочные термины имеют больше отношения к общей культуре и сферам профессиональной компетенции специалистов, занимающихся инновационными и творческими манипуляциями с данными, чем к конкретным технологиям или методам. Это многозначные термины; иногда они могут означать всего лишь стандартные отчеты в Excel – т. е. вещи важные и требующие значительного мастерства, но не опирающиеся на науку или сложную математику. Другими словами, в каждом конкретном случае их наполнение субъективно. Как однажды выразился Майк Лукидес, вице-президент инновационного издательства O’Reilly: «Наука о данных похожа на порнографию – когда видишь, понимаешь, что это». Еще один термин data mining – «извлечение знаний из данных», или интеллектуальный анализ данных – может использоваться как синоним прогнозной аналитики, но эта образная метафора может описывать и другие способы добычи знаний из данных, а также часто употребляется в более широком смысле.
Организационное обучение
Ведущие компании в эпоху Интернета, в том числе Google и Amazon… имеют бизнес-модели, которые опираются на предиктивные модели, основанные на машинном обучении.
Если рассматривать организацию как своего рода «мегачеловека», не означает ли это, что она нуждается в «мегаобучении»? Люди объединяются в группу – будь то компания, правительство, больница, университет, благотворительная организация и т. п., – чтобы служить интересам ее членов и тех, кого она обслуживает. Будучи сформированной, группа выигрывает от разделения труда, взаимодополняющих навыков и эффекта масштаба. Возможности группы как целого намного превосходят сумму возможностей отдельных ее членов. Коллективное обучение является следующим логическим шагом для организации, позволяющим еще больше увеличить ее коллективный потенциал. Точно так же, как торговый агент со временем учится на своем положительном и отрицательном опыте взаимодействия с потенциальными клиентами, на своих успехах и неудачах, ПА дает в руки организации инструмент, посредством которого она может учиться на опыте, приобретаемом ею через отдельных ее членов и компьютерные системы. На самом деле организация, которая не использует получаемые ею данные таким образом, похожа на человека с фотографической памятью, который не умеет с пользой применять этот дар.
За редкими исключениями именно организации, а не отдельные люди, максимально выигрывают от использования ПА. Организации принимают огромное