Данные

Говорил вчера с одним из главных украинских статистиков.
Два тезиса:

1) Он уверен, что не хватает обработки больших объемов данных. Но при этом показал на нескольких ярких примерах, насколько неправильна может быть интерпретация результатов любых таких объемов. И на мой взгляд, клинически не хватает понимания, зачем эти данные вообще нужны. Чтобы обосновать ими любой из ответов?

2) Задал ему вопрос, как выглядит успешная карьера data scientist. Ответ был очевиден - место PhD в западном университете. :)

И еще об использовании данных

У меня есть простое задание в конце каждого моего курса. Мы пишем план любого бизнеса по выбору группы.
Курсы, выставочный зал, пивной магазин, ферма, что угодно. Полчаса хватает на все расчеты и разбор полетов по ним.

Обычно получается чудесно, и в конце я рассказываю, почему этот план не сработает, или при каких условиях сработает. Нахожу критический ресурс.

Очень интересно посмотреть, чего людям не хватает и в чем они ошибаются.

Так вот по поводу данных.

Ни на одном из этапов планирования big data не нужна, хотя казалось бы для этого она и предназначена.
Нужны либо КОНКРЕТНЫЕ данные по конкретным поставщикам, либо достаточно усредненно/неточных, которые показывают порядок цен и общих нормативов. Все.

Опять-таки, 99% моих заказчиков требуют, чтобы данные подтвердили то, что они говорят, а не надеются в них найти что-то новое. Тенденции они и сами знают, а если не знают - любое количество данных их только запутает ложными совпадениями.

Ксати, угадаете, какой критический ресурс у большинства планов?