4 подписчика
Шум вместо знания
Кажется логичным, что чем больше данных собирает организация, тем точнее становятся её решения. На практике эта зависимость работает далеко не всегда.
С ростом объёма информации увеличивается не только количество полезных сигналов, но и количество случайных закономерностей. Они выглядят убедительно, пока не приходится принимать реальные решения.
Поэтому ценность аналитики определяется не тем, сколько данных удалось накопить, а тем, насколько удалось отделить главное от второстепенного. Иногда один устойчивый показатель говорит о состоянии системы больше, чем сотни детализированных отчётов.
В этом и заключается парадокс цифровой эпохи. Ограничением становится уже не дефицит информации, а способность распознавать действительно значимые связи.
Получается, что самые зрелые системы анализа не стремятся увидеть всё. Они стремятся не потерять то немногое, что действительно имеет значение.
Возможно, качество управления определяется не количеством данных, а количеством шума, который удалось исключить до принятия решения.
Разбор книги Стивена Брантона (Steven Brunton) и Натана Куца (Nathan Kutz) под названием «Data Driven Science and Engineering»: www.youtube.com/...cfw
Около минуты
20 июля