Наконец, в этой главе описывается, как стремительная траектория развития технологий не позволяет нам даже на время отвернуться от науки о данных. Каковы бы ни были представления о мире, к которому мы стремимся, невозможно остановить сбор данных, их обработку и использование. Тем не менее нельзя игнорировать тот факт, что сами по себе данные не касаются вопросов морали, и это обусловливает возможность их нечестного или неправильного использования. Те из вас, кто обеспокоен такого рода злоупотреблениями, могут принять участие в противостоянии им и вступить в дискуссию с глобальными институтами, которые занимаются проблемами, связанными с этикой данных – аспектом, который я нахожу настолько существенным, что отвел ему специальный подраздел в главе 3.

Все – каждый процесс, каждый датчик – скоро будет управляться данными. Это резко изменит способ ведения бизнеса. Я предсказываю, что через десять лет от каждого сотрудника любой организации в мире будет требоваться обладание определенным уровнем грамотности в сфере данных и умение работать с ними, получая на их основе некоторые идеи для повышения ценности бизнеса. Не такая уж дикая мысль, если учесть, что на момент публикации этой книги предполагается, что многие люди знают, как пользоваться цифровым кошельком Apple Pay, выведенным на рынок только в 2014 г.

Глава 2 – «Как данные удовлетворяют наши потребности» – наглядно демонстрирует, что данные являются эндемичными для каждого аспекта нашей жизни. Они управляют нами, накапливая силу в цифрах. Данные всегда играли важную роль в нашем существовании. Наша ДНК несет в себе основные данные о нас, и эти базовые формы данных руководят нами: отвечают за то, как мы выглядим, за форму наших конечностей, за структуру нашего мозга и его способность обрабатывать информацию, а также за диапазон эмоций, которые мы испытываем. Мы – хранилища этих данных, шагающие флеш-накопители биохимической информации; вместе с данными нашего партнера мы передаем их нашим детям и «кодируем». Не интересоваться данными означает не интересоваться самыми фундаментальными принципами жизни.

В этой главе объясняется, как данные используются во многих областях, и для иллюстрации я использую примеры, которые непосредственно перекликаются с пирамидой потребностей Абрахама Маслоу, теорией, хорошо знакомой многим ученым и практикам в области бизнеса и управления. Если эта иерархия является для вас новинкой, не беспокойтесь – я объясню ее суть и то, как она применима к нам, в главе 2.

Последняя глава первой части покажет, как новички в науке о данных могут изменить свое мышление, чтобы погрузиться в нее, и поможет выявить те области, где уже сейчас возможно применить анализ данных. Многие достижения науки о данных основательно затронули другие сферы и поставили вопросы о будущем перед самыми разными специалистами и учеными. Если вы хотите развивать свою карьеру как аналитик данных, эта глава подскажет некоторые идеи для сфер, в которых вы, возможно, уже работаете.

В главе 3 я также представлю некоторые наиболее важные подходы, которые вы можете использовать, чтобы начать работу как практик. Наука о данных намного проще, чем многие другие научные дисциплины. Вам не нужно быть прирожденным ученым, чтобы овладеть принципами науки о данных. Что вам действительно необходимо – это умение придумывать различные способы извлекать пользу из данных тогда, когда дело касается бизнес-операций или личной мотивации. Ведь ученые – исследователи данных изучают возможности предоставленной информации. Вы можете удивиться, узнав, что у вас уже есть некоторые навыки и опыт, которые вы можете использовать на своем пути к освоению этой дисциплины.

Разумеется, новичкам необходима разумная осторожность. Любой, кто использовал Excel, работал в офисной среде или изучал в университете предмет, имеющий научную составляющую, вероятно, уже встречался с данными. Но некоторые из методов использования данных, которые вы, возможно, усвоили, будут неэффективными, и приверженность тому, что вы уже знаете, может помешать вам изучить наиболее действенные способы использования массивов данных: мы обсудим это подробно во второй и третьей частях.

Несмотря на явный положительный эффект использования данных, важно не обольщаться. Поэтому в главе 3 рассматриваются и различные угрозы безопасности, которые данные могут представлять для своих пользователей, и то, как работают аналитики данных для решения текущих и потенциальных проблем. Этика данных является особенно привлекательной и заслуживающей внимания областью, поскольку она способна изменять и направлять будущие разработки в области науки о данных. Учитывая то, что мы знаем о сборе информации, этика данных – в той мере, в какой ее можно использовать в машинах и онлайн, – создает основу для общения людей и технологий. Когда вы прочитаете эту главу, подумайте о том, как каждая из областей может быть связана с тем, как вы работаете, и насколько полезны для вашего бизнеса дальнейшие инвестиции в эту сферу.

Подумайте о последнем фильме, который вы видели в кинотеатре. Как вы впервые узнали о нем? Возможно, вы кликнули на трейлер, когда YouTube рекомендовал его вам, или же ролик появился в качестве рекламы, прежде чем YouTube показал вам видео, которое вы действительно хотели посмотреть. Может быть, вы прочитали в социальной сети, что ваш друг хвалит картину, или в вашей новостной ленте появился увлекательный клип из фильма. Если вы любитель кино, сайт-агрегатор мог подобрать его для вас как фильм, который вам может понравиться. Вы, не исключено, нашли анонс фильма за пределами интернета – в своем любимом журнале либо же могли обратить внимание на афишу по дороге в кофейню, где лучше работает Wi-Fi.

Ни один из этих источников информации не был случайным. Звезды не просто сошлись для вас и фильма в нужный момент. Оставим идеалистические совпадения неожиданным экранным встречам. То, что привело вас в кино, было в меньшей степени желанием увидеть фильм и в гораздо большей – мощной смесью основанных на данных признаков, которые выделили вас в качестве вероятного зрителя, прежде чем вы сами поняли, что хотите посмотреть фильм.

Когда вы взаимодействовали с каждым из этих источников информации, вы оставили немного сведений о себе. Мы называем их выхлопными данными. Этот процесс не ограничивается вашим присутствием в онлайне и важен не только для создания социальных сетей. Независимо от того, используете ли вы социальные медиаплатформы, нравится вам это или нет, вы делитесь своими данными.