Моя бабушка была аналитиком данных; она просто не знала об этом

Моя нана, как я ласково ее называю, никогда не имела ноутбука. Она никогда не касалась электронных таблиц. Она не могла сказать вам, что означает SQL, и все же она могла посмотреть на миску бобов, погоду на улице и звуки рынка за три квартала... и точно сказать вам, сколько продать, сэкономить или приготовить.

\ Она вела свое хозяйство с точностью. Управляла ресурсами интуитивно. Делала прогнозы без "модели", полагаясь только на свою память, чувства и годы опыта.

\ Оглядываясь назад, я понимаю нечто странное: моя бабушка была аналитиком данных — сама того не зная.

\ У нее не было Страницы действий, но был контекст

Взрослея, я наблюдал, как она делала мысленные заметки в реальном времени:

• Цена на помидоры выросла. Значит, дожди опоздали.
• Соседка заходит дважды на этой неделе. Значит, скоро свадьба, и пора покупать рис до того, как цены подскочат.
• Куры тише обычного? Скоро будет дождь. Лучше не развешивать белье на улице.

Она не называла это "анализом сигналов" или "прогнозированием трендов". Она называла это жизнью с открытыми глазами. \n Но не ошибайтесь: она читала паттерны, определяла переменные и корректировала свои решения в реальном времени.

\ Ее инструментами были разговоры, а не код

Там, где мы сейчас полагаемся на API и Страницы действий, она полагалась на разговоры.

Утренние прогулки были не просто для упражнений; это были ее раунды сбора данных. Она приветствовала продавца перца, быстро обменивалась новостями с мясником и наблюдала, кто открыл свой магазин рано, а кто нет.

Она создала и поддерживала человеческую сеть данных задолго до того, как появились социальные графы и LinkedIn. \n И когда приходило время принимать решения, будь то экономия денег, планирование питания или подготовка к приему гостей, она делала то, что делает любой хороший аналитик: триангулировала истории, фильтровала шум и искала правду в паттернах.

Я помню, как она отправляла меня на рынок ребенком, со списком в руке и монетами в кармане. Она давала мне точную цену для каждого товара, часто до последней копейки. И если я возвращался с недостаточной сдачей, она без колебаний забирала у меня список и шла требовать свой баланс, не с гневом, а с уверенностью, подкрепленной данными; все знали, что я ее внук, и с ней лучше не шутить.

Перемотаем на десять лет вперед: у нее все еще был тот же список двадцатилетней давности, сложенный и спрятанный в старой записной книжке. С аннотациями. Скорректированный. Отслеживаемый. Это была не просто ностальгия; это был ее живой набор данных, запись экономических паттернов, сезонных изменений и поведения продавцов.

Она не называла это набором данных. Но это именно то, чем он был; она называла это отслеживанием цен.

\ Вероятности, а не уверенности

Ничто не было точным. Но это и не требовалось.

Когда она говорила: "Возможно, сегодня у нас не будет гостей, но позвольте мне приготовить дополнительно на всякий случай", она рассчитывала допустимый риск. \n Когда она настаивала на покупке дров до полного наступления гарматтана, она моделировала сезонное поведение.

Это не были случайные догадки. Это были решения, основанные на гипотезах, подкрепленные прожитыми данными, проверенные временем, глубоко локальные и постоянно обновляемые.

У нее, возможно, не было доверительных интервалов, но у нее была уверенность, заработанная через циклы обратной связи, которые говорили ей, когда она была права, и смиряли ее, когда она ошибалась.

\ Чему современный мир мог бы научиться у нее

Мы живем в эпоху Страниц действий, метрик и моделей машинного обучения, которые предсказывают все: от оттока клиентов до вспышек гриппа.

Но часто в погоне за большим количеством данных мы забываем о силе глубокого знания своей среды, умения слушать перед вычислением и контекстуального интеллекта, который нельзя соскрести с веб-страниц.

Способ работы моей бабушки напоминает мне, что анализ данных не всегда цифровой. В первую очередь он человеческий.

Она учит меня, что хорошие аналитики не просто обрабатывают цифры, они понимают людей. Они читают тишину. Они знают, когда данные выглядят нормально, но что-то все равно кажется не так.

Они доверяют своим инструментам, но также доверяют своей интуиции.

\ Наследие нетехнического аналитика

Теперь, как человек, который ежедневно работает с машинным обучением, автоматизацией и искусственным интеллектом, я задаюсь вопросом:

Что бы моя бабушка думала о предиктивной аналитике? \n Доверила бы она Странице действий сказать ей, сколько тратить? \n Позволила бы она ИИ-агенту определять, когда сажать или продавать?

Возможно. Но только если бы он доказал свою эффективность.

Ее не волновали бы показатели точности или ROC-кривые. Она хотела бы знать: \n "Ошибался ли он когда-нибудь?" \n "Понимает ли он эту землю?" \n "Может ли он объяснить себя?"

И если нет, она бы его выбросила. Потому что в конце концов, инструменты хороши настолько, насколько хороши люди, использующие их, и мудрость, которую они приносят.

\ Заключительная мысль: мы всегда были аналитиками

Наука о данных не нова. Она просто недавно получила название. \n На рынках, на кухнях, в сельском хозяйстве, в воспитании детей мы всегда руководствовались данными. Мы просто называли это опытом.

Итак, вот скрытым аналитикам: \n Бабушкам, торговцам, учителям и фермерам, которые читали паттерны, делали прогнозы, корректировали стратегии и передавали нам инстинкты, которые мы теперь моделируем в коде.

Мои алгоритмы обучаются на наборах данных. \n Но меня обучила она.