Алексей Благирев - Big data простым языком [litres]

Начиная с 2015 года [9] В соответствии с письмом ФНС РФ от 23.11.15 № 11–06/0733, поле «ИНН» стало обязательным реквизитом при подаче справки 2-НДФЛ. все налоговые агенты стали обязаны указывать в сопроводительных справках при удержании налога информацию об идентификационном номере налогоплательщика (ИНН).

Для справки: организация является налоговым агентом, если платит за кого-то налоги как, скажем, работодатель, который платит за своего сотрудника налог на прибыль, или банк, который удерживает налог, если привлекает депозиты по высокой ставке или решил списать часть задолженности.

Ситуация усложнилась тем, что для финансовых организаций поле «ИНН» не являлось обязательным при выдаче банковского продукта (кредита или депозита). Добавление нового поля требовало организовать доработку всех ключевых банковских систем.

Непредоставление такой информации в Федеральную налоговую службу могло повлечь за собой возможность наложения штрафа на налогового агента в сумме от двухсот тысяч рублей за одну запись [10] Позднее размер штрафа предлагалось увеличить до пятисот рублей с одной записи, где нет обязательного атрибута ИНН. . Сумма штрафа в пятьдесят миллионов рублей становилась существенной для ведения бизнеса с данными клиентов.

Таким образом, данные помимо возможности монетизации приводят организацию к риску получения внепланового расхода. Подход для работы с ними усложняется, требуются новые инструменты, новые профессии и новые правила работы с данными.

Данные – это актив, новая нефть, которая еще не имеет всех необходимых дефиниций по правильности или этичности использования.

Кругом только косяки и сложности. Чтобы понимать многообразие всех этих связей, которые появились, нужно обладать определенными навыками работы с данными как с точки зрения технологии, так и с точки зрения буквы закона.

Хочу упомянуть моего друга, Джозефа Маклеода. Он был когда-то UX дизайнером Nokia и является автором концепции Off-boarding. Согласно его парадигме, пользователи в цифровой среде ведут себя уже не так, как на индустриальном рынке. Они перестали бесконечно потреблять.

Информации вокруг стало так много, что внимание пользователей научилось чаще переключаться. Пользователям больше не нужно то, что им предлагали обычно. Капитализм в привычной форме отступает. Жизненный цикл потребителя теперь должен не только уверенно начинаться и поддерживаться, но и завершаться.

Завершение – один из важнейших этапов взаимодействия с пользователем в цифровом мире, но большинство компаний и сервисов не уделяют ему должного внимания, из-за чего данные пользователей по-прежнему остаются в компаниях. Висят незакрытые банковские счета, приходят уведомления о подписках и сервисах, которые уже не интересны клиентам.

Если вы работаете с данными, то необходимо помнить, что все новинки и важные изменения в подходах работы с ними всегда отражались в первую очередь в маркетинге или в коммуникации с клиентом, будь то UX-интерфейс или персональное уведомление.

В середине 2000-х, организации, занимающиеся дизайном, провозгласили новую тенденцию data-driven организаций, когда все расположения кнопочек, иконок или иных интерфейсов подчиняются логике работы на основании данных. Так называемый Data-driven Design [12] . .

Иными словами, все, что увеличивает конверсию, отражает текущее поведение клиента или потенциального клиента, должно строиться на основании данных и наблюдений. Получается, что все события превращаются в данные, которые ведут к конкретным решениям, так что организация становится дата-центрированной, то есть все решения внутри нее по созданию ценности, запусков продуктов или оптимизации, подчиняются исключительно данным.

Впервые термин data-driven был представлен в 1990 году Тимом Джонсоном [13] What data for data-driven learning? Alex Boulton, 2011 Nottingham. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED544438.pdf , преподавателем School of English в Университете Бирмингема. Он предположил, что в основе любого языка находятся определенные общие понятия, «corpus» [14] Согласно Wikipedia, ко́рпус (в данном значении множественное число – ко́рпусы, не корпуса́) – подобранная и обработанная по определенным правилам совокупность текстов, используемых в качестве базы для исследования языка. , на основе которых можно строить зависимость и исследовать лингвистику языка. Для своего исследования Джонсон использовал Международную базу лингвистических данных Бирмингемского университета (COBUILT). Эта работа легла в основу создания и описания корпусной лингвистики, что, в свою очередь, позднее повлечет за собой создание машиночитаемой лингвистики, использование Скрытых Марковских Моделей [15] Согласно Wikipedia, это – статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, и задачей ставится разгадывание неизвестных параметров на основе наблюдаемых. Полученные параметры могут быть использованы в дальнейшем анализе, например, для распознавания образов. и создание алгоритмов распознавания образов и текста.