Выйти на самоокупаемость в XXI веке – непростая задача для любой компании, если она не использует большие данные, цифровизацию и машинное обучение в своей повседневной деятельности. Не говоря уже о том, что без этих инструментов невозможно увеличить прибыль и оптимизировать бизнес-процессы. Основная причина – перенасыщенный предложением рынок, на котором борьба идет за доли процента прибыли. А при таком масштабе привычные методы ведения бизнеса становятся бесполезными, и приходится прибегать к помощи вычислительной техники.

Изучив это руководство, вы поймете:

• Для чего бизнесу нужны «большие данные». Почему невозможно начать собирать их без цифровизации компании. Зачем создавать информационные панели для собственников и топ-менеджеров.

• Как устроено машинное обучение, каким образом оно связано с большими данными, какие задачи решает, за счет чего увеличивает прибыль и снижает издержки.

Несмотря на то, что тема, затронутая в этой книге, так или иначе касается программирования, вы не встретите здесь примеров программного кода. Я лишь схематично расскажу, что и за чем следует, чтобы у вас появилось хотя бы общее представление о предмете. Основное же внимание при изложении материала будет уделено тому, чтобы познакомить с особенностями сбора больших данных, автоматизации процессов, визуализации результатов и контроля жизненных показателей бизнеса сквозь призму больших данных руководителей и топ-менеджеров и мотивировать их на внедрение новых инструментов в своих компаниях. Фактически эта книга – научпоп о цифровизации, машинном обучении и уже упомянутых больших данных.

Также в данном руководстве вы найдете информацию, касающуюся управления компанией. Но речь не идет о традиционном управлении коллективом или командой. Здесь описывается способ построения такой системы взаимодействия с сотрудниками, чтобы свести контакты между людьми к минимуму. Этот тип организации рабочего процесса, без сомнения, придется по душе интровертам, которые мечтают о том, чтобы их компания работала сама по себе: без звонков, писем, долгих уговоров и лишних усилий. Благодаря предлагаемому способу вся информация и рабочие задачи оказываются в единой системе, облегчая управление всеми происходящими процессами и контроль за ними. Да, и без такой системы крайне сложно начать собирать большие данные и проводить машинное обучение. Поэтому шаги по ее внедрению будут подробно описаны в первой части книги, которую вы держите в руках.

В дополнение к этому руководству был создан сайт RealBigData.ru. Он является демонстрационным, представляя «информационную панель компании», речь о которой пойдет дальше. В отдельных главах в качестве поясняющих материалов к тексту будут встречаться изображения с этого сайта, но на нем также размещены уникальные рекомендации, которых нет в книге: например, информация о том, на какие показатели компаний чаще всего обращают внимание профессиональные инвесторы. Поэтому обязательно посетите сайт и опробуйте предлагаемую систему – не упускайте возможность получить по-настоящему ценные знания!

Цель данного руководства – заинтересовать предпринимателей в цифровизации бизнеса и использовании больших данных для увеличения прибыли и снижения издержек.

Эта книга в первую очередь рассчитана на мудрых руководителей зрелого возраста. Поскольку в основном у руля большого числа отечественных компаний находятся именно такие собственники и топ-менеджеры. Часто они не позволяют использовать новые подходы к управлению организацией и производственным циклом, небезосновательно утверждая, что бумажный документооборот надежнее электронного. С одной стороны, это действительно так. И в идеале было бы неплохо хранить бумажные копии всех документов фирмы где-нибудь в бункере на северном полюсе на случай ядерной войны. Но с другой стороны, цифровизация позволяет заметно увеличить чистую прибыль и повысить общий уровень управляемости компании. Поэтому руководителям с многолетним стажем все же стоит сделать над собой усилие ради достижения, по сути, главной цели любого бизнеса – получения прибыли, и начать полноценно, со знанием дела пользоваться компьютером, интернетом и всеми технологиями, которые позволяют сделать рабочий процесс более легким и эффективным.

Несмотря на очевидные плюсы, многие опытные управленцы боятся шагнуть в неизвестность. Поэтому основной задачей этого руководства как раз и является подробное аргументированное объяснение важности квалифицированного использования электронных вычислительных машин с целью получения большей выгоды. В том числе в данной книге будут рассмотрены следующие вопросы:

• Большие данные. Необходимость сбора информации, способы ее хранения и обработки.

• Визуализация данных. Построение графиков и вычисление основных бизнес-показателей в режиме реального времени.

• Машинное обучение. Способы создания моделей машинного обучения на больших данных и их использование для прогнозирования результатов бизнес-процессов.

• Цифровизация производства. Сбор больших данных как при производстве товара (или услуги), так и при контроле качества готового изделия.

• Организация работы сотрудников. От необходимости их перевода на «удаленку» до создания портала (веб-сайта) предприятия для служебного использования.

Все эти темы будут обильно сдобрены примерами успешного использования больших данных как применительно к ежедневной аналитике, так и для прогнозирования редких процессов. При этом в данном руководстве я намеренно старался избегать сложных технических терминов, изложив материал языком, доступным обычному пользователю персонального компьютера. А яркие наглядные примеры позволят вам осознать важность сбора, обработки и анализа всех возможных больших данных, даже если у вас за плечами нет специальных знаний и навыков.

Профессионал же в области машинного обучения, больших данных и их анализа после прочтения следующего абзаца, скорее всего, захочет предать автора анафеме за упрощение терминологии и отступление от строгих математических канонов. Но неопытных новичков это, напротив, должно успокоить: в данной книге точность терминологии принесена в жертву доступности текста. Поверьте, так легче начинать «с нуля» читать о том, о чем никогда раньше не слышал, а возможно, даже и не хотел слышать.

Вследствие упрощения языка этого руководства от читателя потребуется запомнить синонимы некоторых определений. Например, в тексте будут встречаться разные наименования для «алгоритмов машинного обучения»: от сокращенного «алгоритм» до более длинного «искусственный интеллект» или «машинный интеллект». При этом «компьютер» может называться «сервером» или просто «машиной» (не путать с автомобилем). Также на протяжении всей книги красной нитью проводится мысль о том, что надо бережно подходить к большим данным, сохраняя все, что только возможно, для того чтобы в будущем на их основе проводить «тренировку», «обучение» компьютера. Так вот, это в буквальном смысле «тренировка», во время которой машина выясняет, в какой степени взаимосвязаны тысячи разных параметров. После окончания такого обучения компьютер сохраняет сделанные выводы для дальнейшего их использования. Эта сохраненная логика называется «моделью машинного обучения» (иногда в тексте – «алгоритмом»). У такой модели можно попросить «предсказать» результат процесса, о котором она узнала в рамках обучения.

Если вам ясно не все, о чем говорится в предыдущем абзаце, не переживайте. Руководство, собственно, и предназначено для того, чтобы после его изучения вам стала понятнее данная область человеческой деятельности. Для этого все механизмы и процессы не только подробно описаны в книге теоретически, но и проиллюстрированы многочисленными примерами их практического использования в бизнесе.