Ну и закрывая тему (на какое-то время) Machine Learning в различных аспектах человеческой жизни в целом и сферы развлечений, в частности, любопытная информация о ML в разработке компьютерных игр. Одна из наиболее животрепещущих тем - создание мира «на лету» (как в No Man’s Sky). https://www.logikk.com/articles/machine-learning-in-game-development/

5 главных проблем для любого CDO. Согласны со списком, и особенно хочется подсветить Каталоги Данных: https://www.thoughtspot.com/data-chief/top-5-concerns-cdo-chief-data-officer-thoughtspot

Видеорубрика. 7 лучших выступлений на легендарной конференции TED, посвященных искусственному интеллекту. Нам больше всего понравилось выступление Сэма Харриса о том, как построить AI так, чтобы не потерять контроль над ним) https://www.forbes.com/sites/nicolemartin1/2019/08/26/7-must-see-ted-talks-on-ai-and-machine-learning/?sh=a85f50c16d9a

Наши коллеги с канала @energy4africa подробно и очень интересно рассказывают о развитии технологии на континенте:

​​В Египте может появиться первая на Ближнем Востоке «умная сеть» электроснабжения

В Африке растут рынки решений для энергетики. Вопреки пандемии и другим проблемам, нестабильно, неравномерно, но растут и растут. Ниши для российского бизнеса на этих рынках пока остаются (хотя строители электростанций и производители российского оборудования почти исчезли с континента за последние годы). Мы постараемся идентифицировать некоторые направления, куда ещё не поздно вернуться, и начнём с больших данных. Шансы вернуть позиции через цифровую трансформацию энергетики ещё остаются. Разбирать кейсы будем вместе с командой канала @cdo_channel, который представляет в тг ведущий центр русскоязычной экспертизы в области больших данных.

В июле этого года Египетская государственная электроэнергетическая компания EEHC подписала контракт на 290 млн долл. с французской Schneider Electric на создание инфраструктуры для модернизации электросетевого комплекса. За полтора года французы создадут 4 комнаты управления, модернизируют более 1000 подстанций и установят современное оборудование по всей стране. Функционирование первой «умной сети» на Ближнем Востоке, которая покроет всю страну, будут обеспечивать большие данные и искусственный интеллект.
Внедрение «умных сетей» позволяет обрабатывать массив статистической информации по работе электросети, потреблению электроэнергии и разбросу аномалий. Обычно цифровизация электрораспределительной инфраструктуры проводится для адаптации сети к ВИЭ — в силу их переменной генерации; также большие данные позволяют разрешать «конфликты» между участниками рынка. В Египте пока практически нет ни того, ни другого — лишь 5 ГВт СЭС, ВЭС, ГЭС из общих 58 ГВт, примерно столько же ГВт принадлежит частным инвесторам. Важно ещё учитывать, что вся инфраструктура электрораспределения в Египте спроектирована под газовую генерацию (90% установленной мощности). В перспективе Египет планирует удовлетворять спрос на электричество за счёт ВИЭ (+планируемая АЭС), что и требует модернизации сетей.

Мы уже писали, что энергосети многих стран Африки будут развиваться с учетом последних достижений цифровизации, отчасти повторится история с проникновением сотовой связи в Африку: она не заменила стационарные телефонные сети, а возникла «сразу», почти на пустом месте. Подобной будет и экспансия цифровых энергосетей.

#цифровизация #bigdata #ЛЭП #Египет

Что еще может сделать CDO для того, чтобы показать обществу все увеличивающуюся собственную роль? Например - промотировать технологии Machine Learning в правительственных органах. Обратите особое внимание на раздел, посвященный прозрачности результатов: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/chief-data-officer-government-playbook/five-uses-machine-learning-government-for-cdos.html

Представляем новую рубрику «Новая реальность». В этой колонке мы будем публиковать авторское мнение относительно цифровых технологий и их влияния на общество.

Рубрика «Новая реальность»: Подводим итоги года

Этот тяжелый для всех год постепенно заканчивается. И настает время подводить его итоги. Сегодня хотелось бы остановиться на поистине гигантских изменениях практически во всех сферах жизни человечества, которые каждый из нас ощущает не себе. Можно сказать, что 2020 год является, без преувеличений, поворотным в большинстве направлений жизни людей.

- Одним из результатов появления COVID стала огромная поддержка таких перспективных направлений деятельности человека, как фармацевтика и биотехнологии. Но говоря о перспективах, глобальное развитие этих отраслей всегда традиционно передвигали «на будущее». И коронавирус фактически и создал это «будущее».

- Приблизила напасть и технические возможности по организации удаленного труда. Информационные технологии и различные сервисы, являющиеся частью ИТ, которые позволяют людям дистанционно работать, заказывать товары и услуги, удалено использовать вычислительные мощности, находящиеся за тысячи километров, а также возможности по использованию всевозможных образовательных, медицинских сервисов, возможности приобретения различных товаров, и все это не выходя из дома. Все это в самое ближайшее время сделает нашу жизнь совершенно другой, совершенно не похожей на то, к чему мы привыкли до 2020 года.

- К людям пришло осознание, что ускоренное развитие технологий возможно исключительно на базе уже имеющихся решений, которые необходимо переводить в цифровой формат. Без наличия текущей современной технологической основы в различных областях (машиностроение, автомобилестроение, энергетика, медицина, телекоммуникации и многие другие), создать цифровые технологии невозможно, поскольку отсутствует технологическая основа для цифровизации.

- При всех достижениях современных технологий, область работы с данными по-прежнему остается крайне недооцененной, поскольку все современные технологии post-COVID эпохи опираются на огромные массивы данных, и роль данных будет только возрастать.

Пятничная легкая рубрика: 41 цитата в области данных, которая изменит вас навсегда) Нам больше всего понравились 7, 12 и 29: https://www.springboard.com/blog/41-shareable-data-quotes/

Такая еще недавно экзотическая позиция как Data Scientist (или, в русской кальке «дата сайнтист») завоевывает все бОльшую и бОльшую популярность. Аргументированно - о том, почему профессия так важна в современных условиях и почему зарплаты в этой сфере будут только расти: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Demand-for-data-scientists-is-booming-and-will-increase

Сейчас - лучшее время, чтобы учить детей искусственному интеллекту и машинному обучению. С помощью таких программ как Pika, Viper и Kano Computing. Выглядит очень и очень заманчиво: https://medium.com/towards-artificial-intelligence/this-is-the-best-time-to-teach-children-artificial-intelligence-and-machine-learning-700b9f298b97

Рубрика «Новая реальность»: Цифровая эра постиндустриальной экономики. Опыт телекома

Технологические лидеры доCOVIDной эпохи, получившие технологические преимущества в постиндустриальную эпоху в настоящий момент становятся с технологической точки зрения недостижимыми и при переходе в цифровую эру, когда мы наблюдаем всеобъемлющее использование цифровых технологий.

В качестве примера, можно рассмотреть телекоммуникационную отрасль, которая ещё 20-30 лет назад развивалась семимильными шагами: велись огромные проекты по построению волоконно-оптических линий связи (ВОЛС), модернизировалось оборудование коммутации (для перехода к пакетной коммутации), создавались огромные центры обработки данных (ЦОД) для хранения различной информации, развертывались сети мобильной связи целых регионов и стран. Все это позволило довести показатель проникновения сетей связи до абсолютных значений, но основной задачей того периода для телекоммуникационных компаний являлось предоставление качественной голосовой связи независимо от географии абонента.

В начале 2000-х годов сначала руководители ИТ-корпораций, а потом и топ-менеджеры компаний в области телекома начали осторожно высказывать мнение, что построенная инфраструктура гораздо «больше» чем то, что нужно просто для предоставления голосовых услуг. Появились идеи на базе уже построенных сетей предоставлять принципиально новые сервисы (называя это «услуги с высокой добавленной стоимостью»). Именно в этот период стали появляться первые смартфоны, позволяющие использовать ИТ сервисы на мобильных устройствах. Отметим, что хотя первые смартфоны существенно отличались от того, к чему мы привыкли сегодня, они позволяли обмениваться сообщениями, фотографиями, просматривать сайты, заказывать товары и услуги, а также, пускай и с определенными ограничениями, работать с почтой.

Именно в тот период нынешние технологические лидеры сформулировали свое видение телекоммуникационного будущего, а именно «какое решение ближе всего к абоненту, то решение и будет иметь преимущество, сети связи станут просто трубой для доставки данных», что собственно по прошествии последующих 10-15 лет и произошло. Компании, первыми это осознавшие и инвестировавшие в решения для абонентов или даже в «новую реальность или экосистему» для абонентов, такие как Apple, Google, Microsoft, Samsung, Netflix, Zoom и многие другие, стали мировыми технологическими лидерами, капитализация которых на порядки превышает компании - телекоммуникационные гиганты начала 2000-х годов.

Все это стало возможно благодаря синергии, позволяющей смело смотреть в будущее развитие технологий, а также изменению поведенческих моделей современного общества, возможности привлечения существенных инвестиций и предпринимательской смелости руководства компаний - технологических лидеров.
При этом, в последние несколько лет наблюдается следующая тенденция: технологические компании переходят от отдельных решений и сервисов к Платформенным решениям (решениям построения технологических экосистем), позволяющим им существенно расширять функциональность своих сервисов и быстро вводить новые услуги для своих абонентов/подписчиков, а также обеспечить сторонним решениям площадку для размещения и доступа сервисов для своих абонентов.

Этот эволюционный путь, основу которому положили такие гиганты как Apple и Google, развивался все последние годы. Теперь же, с появлением COVID, многие технологические компании приняли его как существенное преимущество для своих продуктов и сервисов. Все встали перед сложным выбором: либо оставаться в своей нише и опираться на внешние платформенные решения, что существенно ограничивает возможности развития бизнеса и требует серьезных усилий для борьбы с возрастающей конкуренцией, либо развивать свои экосистемы/платформенные решения, что позволяет быстрее расти, но требует существенных инвестиций. Помимо этого, при выборе второго подхода очень велик риск того, что без наличия технологичной основы, создание цифровых сервисов может стать очень дорогим и невостребованным продуктом.

Стоит отдельно отметить и тот факт, что починать на лаврах созданных технологий долго в наше время также на получится, поскольку смена технологий, с учетом современных тенденций, занимает в отдельных сферах 3-5 лет, и все чаще и того меньше. В то же время, как это ни странно, COVID открыл окно возможностей для огромного технологического рывка, позволяющего человечеству становится еще более цифровым во всех сферах своей деятельности, создавать новые платформы и сервисы, переходить на новые технологии практически во всех направлениях своей деятельности. Физическое местонахождения людей становится все менее важным, что неминуемо приведет к развитию функционала так называемых «цифровых двойников»

5 самых распространенных и глобальных проблем в области Качества данных. И конечно - одна из основных - человеческий фактор: https://www.edq.com/blog/the-top-5-most-common-data-quality-issues/

Пятничная «легкая рубрика». Использование Machine Learing в машинах, которые ездять без использования водителей. И чуть ли не самое главное в этой схеме - эффективное использование компьютерного зрения, которая является основой автономной автомобильной системы. Идеальная система будет способна точно обнаруживать и количественно определять каждый аспект окружения автомобиля - движущиеся объекты, неподвижные объекты, дорожные знаки, уличные фонари - абсолютно все. https://thecleverprogrammer.com/2020/10/25/the-machine-learning-behind-self-driving-cars/

Следующее десятилетие в искусственном интеллекте: четыре шага к надежному искусственному интеллекту. Главное - не отказываться от Deep Learning, а использовать его в сочетании с некоторыми инструментами классического ИИ.Deep Learning во всей своей красе. https://www.zdnet.com/article/rebooting-ai-deep-learning-meet-knowledge-graphs/

Пять способов, которые могут сделать работу CDO по-настоящему эффективной. Обратите самое пристальное внимание на пункт 4 и довольно жесткий постулат о том, что каждый проект из «Офиса CDO» - должен длиться не более месяца и давать измеримые результаты, в идеале в твердой валюте. https://www.forbes.com/sites/tomdavenport/2019/08/02/five-ways-to-make-the-chief-data-officer-job-a-great-one/?sh=f46cee673d61

С тех пор, как в Capital One в 2002 году был назначен первый директор по данным(CDO), его обязанности и зона ответственности постоянно терялось и изменялись. Хотя опросы крупных организаций, показывают общее увеличение распространенности роли - с 12% в 2012 году до 68% в 2018 году и небольшое снижение в 2019 году, - обязанности CDO остаются неясными. В последнем опросе только 28% респондентов согласились с тем, что роль была «успешной и устоявшейся».
Понимание того, что организация ожидает от своего CDO, и последующее сопоставление возможностей с этими ожиданиями может стать ключом к более длительным, более эффективным и счастливым срокам пребывания в должности CDO. Изучая CDO и их роли за последнее десятилетие, мы определили семь ключевых типов работы CDO, каждый из которых настолько отличается, что одному человеку было бы трудно или невозможно выполнить их все хорошо. Новые сотрудники CDO могут не знать, какую комбинацию из семи они должны выполнять, а формальная оценка эффективности может не прояснить, по какому из семи проводится оценка действующего CDO. Один CDO, изучив семь типов должностей, сказал в электронном письме: «Меня оценивают по всем семи, но единственные, в которых я получаю должное, - это те, которые ориентированы на правонарушение».

Вот 7 основных ролей, которые приводятся в материале:
1. The Chief Data and Analytics Officer
2. Data Entrepreneur
3. Data Developer
4. Data Defender
5. Data Architect
6. Data Governor
7. Data Ethicist

https://hbr.org/2020/02/are-you-asking-too-much-of-your-chief-data-officer

Интересная статья о роли CDO в работе федеральнфх агенств США в рамках закона о доказательствах, который определил четкие ожидания для федеральных агентств по усилению управления данными. От агентств требуется инвентаризация данных, обеспечение открытости и публикации информации, а также обеспечение лидерства для улучшения управления данными в целом. Он также формализовал роль директора по данным (CDO) в агентствах и стандартизировал обязанности CDO.
https://www.datafoundation.org/effective-data-governance-a-survey-of-federal-chief-data-officers-2020

Практика Руководства Данными(Data Governance) - сравнительно молодое, но быстро набирающее темпы направление управления данными. При этом постоянно отвоевывающее функции и зоны ответственности у классических IT отделов, во главе с IT директорами.

До сих пор неясно, чего от CDO ожидают, каковы их обязанности и как они могут сотрудничать со своими ИТ-директорами. Текущее отсутствие четких обязанностей в отношении роли и профиля CDO также создает некоторое пространство для возможных конфликтов с ИТ-директором. Разъяснение этих двух вопросов необходимо, чтобы предотвратить возникновение проблем в будущем.

Обязанности CDO в контексте предприятия могут быть идентифицированы и соотнесены с обязанностями ИТ-директора с помощью матрицы ответственности, подотчетности, консультации и информированности (RACI) из COBIT 5. COBIT 5 дает преимущество в этом контексте, потому что это единственная структура управления основан на международных стандартах управления (Международная организация по стандартизации [ISO] / Международная электротехническая комиссия [IEC] ISO / IEC 38500) и проводит четкое разделение между руководством и менеджментом.

https://www.isaca.org/resources/isaca-journal/issues/2018/volume-6/defining-the-chief-digital-officer-using-cobit-5

Gartner обозначил основные ожидания от сегодняшнего CDO следующим образом:

Оценка внешних возможностей и угроз и их включение в процесс бизнес-стратегии, а также построение и управление внешними отношениями.
Разработка новых решений для данных и аналитики, которые помогут организации конкурировать по-новому.
Выступать в качестве идейного лидера / консультанта по возникающим цифровым моделям и играть роль в создании цифрового видения предприятия.

https://www.everteam.com/en/chief-data-officer-role-in-information-governance/