» » » Big Data простым языком - Алексей Благирев

Big Data простым языком - Алексей Благирев

Книгу Big Data простым языком - Алексей Благирев читаем онлайн бесплатно и без регистрации! Читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Наслаждайтесь!

348 0 06:17, 27-05-2019
Big Data простым языком - Алексей Благирев
27 май 2019
Автор: Алексей Благирев Жанр: Книги / Психология Год публикации: 2019 Добавить книгу Big Data простым языком - Алексей Благирев в приложение ЧИТАТЬ КНИГУ ОФЛАЙН в приложении android Добавить книгу Big Data простым языком - Алексей Благирев в приложение Добавляйте книги в android приложение “Bukvateka” прямо с сайта и читайте offline. Cкачать на телефон книгу Big Data простым языком - Алексей Благирев в приложение "Bukvateka" бесплатно. ᐅ Смотрите видео инструкцию
0 0

Книга Big Data простым языком - Алексей Благирев читать онлайн бесплатно без регистрации

Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения.Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.
1 ... 29 30 31 32 33 34 35 36 37 ... 42
Перейти на страницу:

Точка дислокации этой группы может быть разной. В организациях, где директор по данным (CDO) не является ключевым сотрудником компании и находится где-нибудь на уровне Board-2[131], такая команда может находиться как внутри финансового блока, так и внутри IT-блока.

Эффективнее будет расположить инженеров ближе к команде IT-блока, так как эти ребята должны непосредственно изучать IT-системы, углубляться в процессы и предлагать решения.

В случае, когда организация слишком продвинутая и зрелая, CDO обычно выступает уже на уровне Board – входит в Правление или стоит максимум на одну ступень ниже, но по-прежнему остается ключевым сотрудником.

Теперь вопрос. Где взять таких людей для позиции инженера по качеству данных на рынке? Если начать поиски на HeadHunter или на других подобных порталах, то достаточно быстро станет ясно, что количество релевантных кандидатов для обеих позиций оставляет желать лучшего.

Я выкручивался тем, что брал людей из других подразделений, создавая таким образом возможности для горизонтального роста. Происходило это как внутри компании, так и с привлечением соискателей из вне.

Инженеров я искал и брал как из службы IT-поддержки, так и из смежных департаментов, где есть бизнес-экспертиза. В службах IT-поддержки я руководствовался тем, что люди при разборе тех или иных инцидентов и проблем в IT-сервисах, вынуждены погружаться в то, как работают сами IT-решения.

Бизнес-экспертиза необходима, потому что инженер должен понимать, как влияет на бизнес выявленная ошибка в данных.

В качестве инструмента сведения и демонстрации общего эффекта проблем с качеством данных, я выбрал подход так называемого документа «аппетит к риску».

«Аппетит к риску» – это специальный документ, отражающий размер потенциальных рисков, которые несет в текущий момент организация, он политика относительно текущей позиции и ее фиксирования.

История документа лежит в Базельских требованиях. Это требования, которые были приняты международным сообществом (Базельским комитетом) как достаточные требования для управления банковским капиталом, чтобы иметь возможность управлять риском банковского банкротства (дефолта), а точнее, иметь возможность его предсказывать.

Так вот, «аппетит к риску» – это внутренний документ, который готовит организация для того, чтобы в момент измерить, достаточно ли у нее капитала для покрытия возможных убытков, которые могут возникнуть, если что-то пойдет не так. Сюда в том числе относятся действия и самой организации, когда она решается на более рискованные стратегии или запуск сложных продуктов. Надеюсь, кратко, но понятно. Этот документ обычно режет глаз, он должен показывать то, что у организации больше нет возможностей для маневров, и служить отрезвляющим душем для менеджеров.

После участия в проектах управления Базельскими требованиями внедрения сложных механизмов расчета достаточности капитала, мне показалось интересным применить логику построения этого документа к оценке рисков, которые содержат в себе некачественные данные.

И если раньше, когда я приходил в Правление организации, мне было сложно объяснить важность управления качеством данных, то, создав такой документ, где мы наглядно отразили размер потенциальных убытков от плохих данных (те же штрафы за поле «ИНН»), я смог сфокусировать внимание менеджмента на самом важном. На бабках.

Только такой язык сегодня понятен внутри бизнеса. Если ты явно покажешь, что качество данных создает убыток для организации, с высокой степенью вероятности, ты получишь новый ресурс для решения этой проблемы или митигации этого риска.

Есть много подходов и визуализаций отражения и создания классического документа «аппетит к риску». Все они применимы к созданию аналогичного документа в отношении качества данных.

В классическом варианте такой документ выделяет виды капитала (регуляторный, экономический) и виды рисков, но что же он должен показывать в отношении данных?

Как измерять качество данных?

Не буду претендовать на уникальность и вернусь к работе аудиторов. Уж очень она яркий отпечаток оставила в моей памяти. Мое вечное желание все вокруг связывать и комбинировать в поисках прорывных решений не дает мне об этом просто так забыть.

Как проверить что конкретная цифра в весьма конкретной отчетности верна?

Оказалось, очень просто: аудитор в своей работе использует так называемые «assertions» или «допущения», которые разбиты на определенные группы, коих опять конечное количество. Есть такой стандарт по международному аудиту номер 315[132], которым обязаны руководствоваться международные компании по аудиту. Так вот он говорит, что этих самых «assertions» в части финансовой отчетности всего 13 штук и они все поделены на три определенные группы.

Первая группа таких допущений относится к транзакциям и формируемой прибыли:

1. Наличие (Occurrence) – транзакция или событие действительно имело место и реальности произошло.

2. Полнота (Completeness) – транзакции, которые произошли, были отражены полностью.

3. Точность (Accuracy) – все данные касательно транзакций отражены без искажений.

4. Срез (Cutoff) – транзакции произошли в правильном отчетном периоде.

5. Классификация (Classification) – транзакции были отражены на правильном счете и правильной строчке.

Вторая группа уже касается остатков и самого баланса, и выглядит она следующим образом:

1. Существование (Existence) – актив, обязательство или указанный капитал действительно существуют.

2. Права и обязанности (Rights and Obligations) – то, что отражено в отчетности, и организация непосредственно это контролирует.

3. Полнота (Completeness) – все, что реально существует, все это отражено полностью во всех соответствующих строчках отчетности (активы, обязательства, капитал).

4. Оценка и распределение (Valutation and allocation) – все, что реально было, отражено корректно с точки зрения оценки этих объектов. К примеру, ценные бумаги, которыми владеет организация, должны быть отражены по самой последней рыночной котировке и так далее.


Третья группа уже касается непосредственно раскрытий и пояснений финансовой отчетности:

1. Существование (Occurrence) – все, что было раскрыто и пояснено в отчетности, оно действительно случилось. Если в отчетности написано, что сгорел завод, значит, он действительно сгорел.

2. Полнота (Completeness) – все, что в реальности было, тоже раскрыто. Если еще сгорел амбар помимо завода, и это важно, то это нужно раскрыть.

3. Классификация и понимание (Classification and understanability) – вся финансовая информация должна быть представлена таким образом, чтобы было все просто и понятно. Никаких сложных раскрытий и сложных описаний.

1 ... 29 30 31 32 33 34 35 36 37 ... 42
Перейти на страницу:
  1. Жалоба
Отзывы - 0

Прочитали книгу? Предлагаем вам поделится своим впечатлением! Ваш отзыв будет полезен читателям, которые еще только собираются познакомиться с произведением.


Уважаемые читатели, слушатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний. Просьба отказаться от нецензурной лексики. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор сайта


Схватка титанов - Илья Мощанский Схватка титанов - Илья Мощанский

Новые отзывы

  1. Mkot13 Mkot1312 июль 21:17 Отличная детская книга!... Гейман Нил - Коралина
  2. Максим Максим28 март 22:54 Книга очень интересная, сюжет динамичный. Автор почти всегда пишет хорошо, без соплей как у некоторых "фантастов". При чтении... Битва за реальность - Алекс Орлов
  3. Onyx Onyx09 август 16:50 Эта книга не о том, что происходило на самом деле, а о том, что США выдавало за правду для своего оправдания! В общем, не тратьте... Перевороты. Как США свергают неугодные режимы - Стивен Кинцер
Все комметарии
Новинки бесплатной онлайн библиотеки