Современное общество в условиях социально-экономической неопределенности
жүктеу/скачать 9,21 Mb. Pdf көрінісі
|
sorokinsbornik2021
- Бұл бет үшін навигация:
- Маркеева Анна Валерьевна
- Технологии Больших данных в организациях: новые возможности или новые проблемы
| Источники и литература
1) Доклад устойчивое развитие в РФ, 2020 год // unstats.un.org 2) ГОСТ Р 54598.1-2011 Менеджмент организаций. Руководство по обеспечению устойчивого развития / М.: Стандартинформ, 2012 3) Цели устойчивого развития в РФ, 2020 год // rosstat.gov.ru 4) Файоль А. Общее и промышленное управление -М., 1924 5) Triple Bottom Line // The economist November 17, 2009 Маркеева Анна Валерьевна Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Социологический факультет, Москва, Россия Технологии Больших данных в организациях: новые возможности или новые проблемы? Цифровые технологии кардинально ландшафт и способы управленческой деятельности. Цифровизация не только трансформирует технико-организационные аспекты деятельности компаний, но сопряжена с формированием новой управленческой идеологии, ключевым элементом которой является абсолютная вера управленцев в цифровые технологии не только как более совершенный инструмент информационного обеспечения принятия управленческих решений, а как самостоятельный способ осуществления управленческой деятельности. Датаизм, постулирующий возможность «оцифровки всего социаль- ного», опирающийся на убежденность в почти безграничные предска- зательные возможности искусственного интеллекта, становится частью масштабного распространения культуры и идеологии Силиконовой до- лины, с ее технологическом императивом, во все большем числе обла- стей; принимается как идеологическая основа модернизационных про- ектов управленческими элитами разных стран. Цифровизация бизнес- процессов повсеместно превращается в политический процесс, в то время как факты нарастания, а не решения организационных проблем игнори- руются или редуцируются только до технических аспектов. Наиболее очевидным это становится в отношении использования Больших данных (БД), рассматривающихся в качестве ключевых драйверов развития биз- 388 неса. Большие данные и предикативная аналитика, благодаря крупнейшим IT компаниям, за последние 5 лет превратились в модный, хорошо про- даваемый практически для всех индустрий конструкт: в 2015 году Боль- шие данные в своей работе использовали лишь 17% компаний по всему миру, то в 2020 году доля таких компаний выросла в три раза, в 2,5 раза вырос и общемировой рынок Big data до $ 57,3 млрд (начало 2020) [1]. Популярность технологии строится на убеждении, что она способна на качественно новый уровень поставить стратегическое и операционное управление, открывать новые ниши, осуществлять тотальный контроль над ресурсами, искать возможности для оптимизации деятельности, но главное за счет высокого прогностического потенциала кардинально сни- зить неопределенность. Получают ли компании данные выгоды? Экс- перты аналитической компании Gartner указывают, что более 60% проек- тов Big Data терпят неудачу[2]. Все чаще предметом обсуждений стано- вится отсутствие объективности, низкая полезность и прогностический потенциал Больших данных. Эксперты указывают, что их применение порождает новые (этика, безопасность и конфиденциальность данных) и обостряет уже имеющиеся проблемы (усиление асимметрии информации, ограничение конкуренции, дискриминация и т.д.). Нельзя отрицать необходимость новых технологий работы с данными, но текущий этап развития Больших данных свидетельствует об удачном маркетинговом конструкте, успешно продвинутом на волне усиления роли цифровых платформ (использующих цифру в качестве основного ресурса) в совре- менном экономике, а не о работающей технологии. Во-первых, существует комплекс проблем, сопряжённых со сбором и измерением данных (надежность механизма захвата данных, проблема фильтрации и т.д.). Технические аспекты быстро совершенствуется, обу- словлены начальным этапом развития технологии. Но более важными становится аспекты качества самих данных. Что собираем? За рамками дискуссий часто остаются проблемы искажения данных пользователя- ми, вопросы достоверности и необходимости данных, которые целена- правленно генерируются одними цифровыми технологиями (например, ботами), а затем собираются другими. В целом, может ли идти речь о тотальности данных, когда значительная часть социальных процессов оставаться невидимой для технических систем. Но главное, сами по се- бе данные (сколь бы структурированными, полными или всеобъемлю- щими они не были) не заменят отсутствия целеполагания в управлен- ческой деятельности. Согласно данным глобального исследования ком- пании Capgemin 67% компаний не имели четко определенных критери- ев успешности и неуспешности запускаемых проектов в сфере Больших 389 данных на момент их начала[3]. Во-вторых, прогностистический потенциал БД сильно преувеличен. Это обусловлено и ограничением обучения искусственного интеллекта, и многофакторностью социальных процессов. Большие данные находят множество корреляций, что формирует у компаний неверное представле- ние о снижении неопределенности. Между тем сама по себе корреляция, как бы этого не хотели идеологи датаизма, не может заменить необходи- мость установления причинно-следственных связей, выработки теорий, концепций или какой-либо объяснительной модели[4]. Фактически Боль- шие данные либо дают организациям прогноз без понимания, либо мно- жество «ложных связей», которые становятся причиной управленческих ошибок. Сейчас бизнес как никогда нуждается не только в совершенных тех- нических решениях, но специалистах, способных за цифрами увидеть картину в целом, понять контекст данных, а часто абсолютно бессмыс- ленные связи. Это не отменяет необходимости искать новые способы использования Больших данных для управленческих задач, но значи- тельно важнее оценить «гуманитарную емкость цифры, ее ценностные и смысловые основания» [5], определить роль и назначение данной исследо- вательской технологии в ряду уже ставших классическими инструментов сбора и анализа управленческой информации. жүктеу/скачать 9,21 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|