Big Data и аналитика

by Oleg Sovetnik

Рассмотрим Big Data и аналитические платформы, которые включают платформы для работы с большими данными (например, Hadoop, Apache Spark), инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта (например, TensorFlow, PyTorch) и аналитические платформы и системы прогнозирования (например, Tableau, Power BI). Эти системы играют ключевую роль в обработке и анализе огромных объёмов данных для извлечения инсайтов, построения моделей и предсказаний.

Big Data и аналитические платформы

• Платформы для работы с большими данными: решения для хранения, обработки и анализа огромных объемов данных (например, Hadoop, Apache Spark).
• Инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта: системы для разработки и развертывания моделей ИИ (например, TensorFlow, PyTorch).
• Аналитические платформы и системы прогнозирования: программные решения для обработки и анализа данных с целью предсказаний и рекомендаций (например, Tableau, Power BI).

Возможные социологические теории для концептуализации Big Data и аналитических платформ:

1. Акторно-сетевая теория (ANT) (Бруно Латур)

В системах Big Data и машинного обучения как люди (разработчики, пользователи), так и данные, алгоритмы и платформы действуют как равноправные акторы сети. Эти системы нельзя рассматривать изолированно от контекста, в котором они работают — каждая компонента влияет на результат анализа и прогноза.

Умвельт в этих системах описывает взаимодействие между данными, алгоритмами и пользователями. Например, как данные “передаются” платформам, анализируются с помощью моделей машинного обучения и возвращаются пользователям в виде предсказаний или визуализаций. Каждая компонента играет свою роль в сети, формируя уникальный контекст взаимодействия.

2. Теория систем (Никлас Луман)

Теория систем Лумана позволяет рассматривать Big Data и аналитические платформы как сложные системы, которые обрабатывают информацию через различные подсистемы. Эти системы работают автономно, управляют большим количеством данных и взаимодействуют с пользователями, оставаясь при этом закрытыми и самореферентными (внутренне организованными).

Умвельт здесь описывает, как система “видит” и обрабатывает данные. Системы машинного обучения, например, могут интерпретировать большие объёмы данных, создавать на их основе прогнозы и затем предоставлять результаты пользователям, но с ограниченной обратной связью.

3. Теория когнитивного капитала (Люк Больтански и Лоран Тевено)

Теория когнитивного капитала фокусируется на том, как знания и аналитические возможности используются для создания ценности. Аналитические платформы и Big Data-решения представляют собой механизмы преобразования данных в капитал, с помощью анализа и прогнозирования.

В этой системе умвельт отражает, как данные становятся “активом” для организаций, которые используют аналитические платформы для генерации знаний, прогнозов и рекомендаций. Взаимодействие с данными, моделями и системами прогнозирования может быть рассмотрено как процесс накопления и использования когнитивного капитала.

4. Теория информационного общества (Мануэль Кастельс)

В условиях информационного общества, согласно Кастельсу, данные и информация становятся центральным ресурсом. Big Data и аналитические платформы — это ключевые технологии, которые позволяют управлять потоками информации, обеспечивая организации конкурентное преимущество в современном мире.

Умвельт здесь описывает, как аналитические платформы формируют информационные потоки и структурируют данные для последующей интерпретации. В таких системах данные становятся ресурсом, который можно преобразовать в конкурентное преимущество через анализ, визуализацию и предсказания.

Для Big Data и аналитических платформ наиболее подходящей является Теория акторно-сетей (ANT). Она позволяет рассматривать данные, алгоритмы, модели машинного обучения и пользователей как взаимозависимых участников сети. Эта теория помогает понять, как данные обрабатываются и интерпретируются в динамической среде, где каждая компонента влияет на конечный результат.

аналитика big-data теория-систем акторно-сетевая когнитивного-капитала информационного-общества теория