В шестом номере журнала опубликована статья Сепанта Шарафуддина (Sepanta Sharafuddin) и Ивана Белика (Ivan Belik), сотрудников Норвежской школы экономики, под заглавием «Эволюция анализа данных в бизнес-кейсах» (The evolution of data analytics through the lens of business cases). Анализ данных — динамично развивающаяся область деятельности, между тем, не получившая по сей день универсального определения. Анализ данных в бизнесе есть обобщение результатов различных видов деятельности и операций компаний и предприятий, применение процессов обработки данных в решении бизнес-проблем, то есть сбор данных, их формализация и обработка с целью получения знаний, решения конкретных экономических проблем и управления рабочими процессами.
Авторы предприняли комплексный обзор современного состояния и тенденций развития технологий анализа данных, применяемых в бизнес-практике с момента их появления. В настоящем исследовании внимание уделено природе и видам технологий, основанных на данных, которые с большой вероятностью получат развитие в последующих десятилетиях в различных сферах экономики.
Для анализа трех периодов развития информационной аналитики в бизнесе – в прошлом (1950-е–1990-е гг.), настоящем (2000–2020-е гг.) и будущем (2030-е–2050-е гг.) – рассмотрен соответственно опыт трех крупнейших компаний. Это оптово-розничная сеть Walmart, стриминговая развлекательная компания Netflix и ИТ-компания Affectiva. Все они показали пример потрясающей адаптации к технологическим сдвигам и решения сложнейших задач анализа данных в период эволюционного перехода от старых технологий к новым.
В контексте эволюции анализа данных опыт компании Walmart – это решение задач сбора, обработки и обобщения данных об индивидуальных клиентах/пользователях (например, данных о покупательском поведении). Опыт Netflix демонстрирует, как компании извлекают ценнейшую бизнес-информацию и на этой основе добиваются сверхэффективности, опираясь на большие данные и технологии машинного обучения. Подход компании Netflix к анализу данных — показательный пример эффективной дешифровки разнородных данных и их анализа.
Индустриальная концепция 4.0 подразумевает интеграцию ИТ с физическими системами, ведущую к появлению киберфизического мира, превращающего мир реальный в виртуальную реальность, часто без участия человека. Компания-разработчик искусственного интеллекта Affectiva создает новую технологическую категорию –искусственный эмоциональный интеллект (ЭИ) на основе обработки огромного массива информации, получаемой от действующих в реальном времени сенсоров и видеоустройств. Успех компании в разработке продуктов ЭИ основывается на четком понимании экспоненциального роста возможностей ИИ для обработки данных благодаря появлению автономных устройств сбора и обработки данных.
Можно с уверенностью предсказать, что ИИ будет предлагать бизнесу все более совершенные системы анализа данных и что происходящая революция, связанная с ИИ и ЭИ, с большой вероятностью трансформирует среду человеческого труда. Так, например, компания Affectiva уже сотрудничает с людьми, готовыми предоставлять свои индивидуальные данные для разработки и совершенствования технологий распознавания эмоций, которые в перспективе смогут быть использованы в маркетинговых исследованиях. Поскольку это не единственный опыт, то можно прогнозировать, что стремительное развитие информационных технологий направлено в сторону появления киберфизического общества, в котором человек, корпорации, устройства будут тесно взаимосвязаны. Такое общество будет как никогда открыто для обмена данными.
Анализ тенденций в области развития технологий и репрезентативные тематические исследования (кейсы) позволяют сделать вывод о динамичном развитии информационной аналитики и отсутствии стагнации в этой сфере. Изучение же динамики эволюции в той или иной области на реальных примерах способствует лучшему пониманию сдвига парадигмы и соответствующих технологических достижений в ИТ-бизнесе.
УДК: 004.8:001.103-047.44
ГРНТИ: 28.23
Источник:
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/OIR-07-2021-0355/full/html
В очередном номере журнала опубликована статья норвежских авторов Дженнифер Тогерсен (Jennifer L. Thoegersen) и Пии Борлунд (Pia Borlund), представляющих Факультет архивного дела, библиотековедения и информатики Столичного университета Осло (Норвегия), «Отношение исследователей к обмену данными из открытых репозиториев: мета-оценка работ по изучению проблемы обмена данными» (Researcher attitudes toward data sharing in public data repositories: a meta-evaluation of studies on researcher data sharing).
Цель статьи — представить результаты анализа научных публикаций, посвященных отношению ученых к использованию данных из репозиториев. В частности, авторы сравнивают определения «обмена данными», приводимые в литературе, называют критерии, по которым оценивается использование данных репозиториев. Анализ показал, что научные публикации можно разделить на три категории: работы, посвященные отношению ученых к обмену данными и соответствующей практике (1); факторам, влияющим на практику обмена данными (2) и одновременно двум этим аспектам (3). Кроме прочего, авторы ставят вопрос о необходимости уточнения терминологии по данной проблематике.
Анализ литературы начался с поисков релевантных публикаций в следующих источниках: Library Information Science and Technology Abstracts, Library and Information Science Source, Web of Science Core Collection (медиакомпания Thomson Reuters) и Scopus. Всего было выявлено и включено в данное метаисследование 62 публикации. Основная их часть описывает ситуацию в США, тем не менее, географический охват довольно широк, как и охват научных дисциплин, по которым происходит обмен данными. Охваченный публикациями временной период — с 2008 по 2020 г., большая часть (46 из 62) опубликована после 2015 г. Результаты исследования продемонстрировали необходимость большей определенности и последовательности в использовании термина «обмен данными» для лучшего понимания феномена и проведения кросс-дисциплинарных исследований. В большинстве случаев не получилось отделить результаты, относящиеся к репозиториям открытого доступа, от результатов по репозиториям других типов. Но и в тех случаях, когда речь идет об открытых репозиториях, формы использования сильно разнятся. Отмечен также разрыв между установками ученых относительно обмена данными и их информационным поведением в этой сфере.
Оригинальность и ценность данного исследования определяется огромным научным интересом к библиотечно-информационной поддержке научных исследований, а также потребностью научных и университетских библиотек в аналитической информации подобного рода. Авторы видят большой потенциал для дополнительных исследований в данной области.
УДК: [001.83:01]-047.44+001.103
ГРНТИ: 13.31.23; 20.15.31, 20.23, 20.51; 12.41.55, 12.41.51
Источник:
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JD-01-2021-0015/full/html