Big data – це термін, який на слуху у багатьох. Але ті, хто працює з великими об’ємами даних цілком усвідомлюють, що цінність не у величині накопиченої інформації, а у правильній аналітиці, яка забезпечується точними логічними зв’язками між різними її елементами. Саме побудова якісних зв’язків забезпечує ефективні висновки та рішення, які є цінними для кожного управлінця.
Ефективний інфографічний інструмент у цій задачі є найціннішою знахідкою, бо допоможе бачити тренди і виключення та оперативно знаходити відповіді на власні питання. NASA нещодавно поділилась своїми уроками по управлінню великими масивами даних. Про це Бернард Мар написав статтю на Forbes, частину з якої зможете прочитати у вільному перекладі.
Цей кейс можна спокійно віднести до історій про невдачі. Про вміння бачити власні помилки і змінюватись. І про те, наскільки цінною є якісна інфографічна візуалізація для управлінців в якості інструмента оцінки та планування. І ще про цікавий інструмент для фільтрації сміття у морі корпоративної інформації.
Вивчені уроки NASA є велетенською базою даних, яка починалась ще у 60-ті і постійно оновлюється. Вона містить отримані знання та досвід з минулих місій, які є основою для планування майбутніх проектів та експедицій у космос. Її різноманітне наповнення переглядають тисячі відвідувачів щомісяця, які представляють безліч дисциплін, включаючи науку, техніку, освіту, виробництво і управління проектами. Але це не просто гора знань, якою можна пишатись. Вона допомагає ефективно управляти ресурсами, приймати оперативні рішення в критичних ситуаціях, рятуючи життя та бюджетні мільйони.
Донедавна пошук по цій базі даних дійснювався за популярним принципом PageRank, який був розроблений засновниками Google в Ларрі Пейджем і Сергієм Бріном в рамках науково-дослідного проекту про новий вид інформаційно-пошукової системи.
Головний архітектор даних ( Chief Knowledge Architect) Девід Меза каже: “Це проявилось, коли до мене прийшов молодий інженер, який намагався дослідити нашу базу даних Вивчених уроків. Але іноді доволі важко було знайти потрібну інформацію в ній. У нього було 23 ключових терміни, він здійснював пошук по всій базі даних майже 10 мільйонів документів. А через те, що пошук був заснований на алгоритмі PageRank результати формувались таким чином, що першими з’являлись ті результати, по яких було найбільше запитів. Але в топ переліку потрапляли не обов’язкові ті документи, які містили правильну інформацію “.
Суть проблеми полягала в тому, що навіть після пошуку в базі даних, інженер залишився з близько 1000 документів, які необхідно було прочитати в індивідуальному порядку, щоб знати, чи вони містили потрібну йому інформацію.
![](http://dzvenyslava.com/wp-content/uploads/2017/03/2001-NEO4J_Adventureworks_ALL-300x174.jpg)
приклад аналізу даних за допомогою Neo4j
Так почався пошук альтернативної системи, який привів до відкритої графової системи управління базами даних Neo4j, яку створили у 2003 і на сьогодні вона чи найпопулярніша у світі. Графова система – тобто, мережі – найбільш ефективний інтуїтивний спосіб роботи з даними, імітуючи взаємопов’язаність ідей в людському розумі. Neo4j побудований з нуля, щоб використовувати силу графіків в режимі реального часу, даючи простір для глибинних відкриттів.
Коли почали використовувати новий підхід до пошуку, то одразу почалися інсайти.
Співвідносячи інформацію в графічному вигляді, ми можемо набагато швидше виявити зв’язки між потенційно пов’язаними блоками інформації, які не є видимими на перший погляд.
Інженер намагався вирішити проблему, пов’язану корозією клапанів, які застосовуються в численних технологічних рішеннях, що використовуються в Космічному центрі імені Джонсона, в тому числі екологічних системах, ємностях для зберігання кисню і паливних баках.
За допомогою візуалізації, швидко стало очевидно, що з якоїсь причини існує висока кореляція між записами про такого роду корозію і тими, що пов’язані з інформацією про батареї.
“Я не міг зрозуміти, як ці теми були пов’язані між собою,” Меза каже, “але коли я почав шукати в базі по цих темах, то зміг швидко побачити, що деякі в деяких ситуаціях у нас були проблеми протіканням літієвих батарей. Отож, якщо я переймаюсь збереженням баків та клапанів всередині них, то маю пильно стежити аби батареї не були розміщені близько до них.”
Консультуючи своїх клієнтів неодноразово спостерігала, наскільки цінною є добре підібрана візуалізація для проявлення істини. Поглинуті рутиною та великими об’ємами даних, навіть найкращі управлінці можуть допускатись помилок, упускаючи реальний стан справ з виду. Проявлені в потрібний момент кореляції та патерни можуть допомогти оперативно вирішити проблеми чи побачити тренди, які є цінними знахідками для бізнесу.