Работа с данными в любой сфере - [15]

Данные заслуживают признания

Компаниям следует подтолкнуть пользователей к тому, чтобы они включали в общие базы демографические данные о себе (такие, как возраст и местоположение). Также потребуется разработка более всеобъемлющей системы, выходящей за рамки простого метода главных ролей, и проведение по этим обзорам неструктурированного анализа, который должен дать более ценный и точный пример того, как чувствует себя пользователь. Затем данные могут быть визуализированы в облаках слов (популярные визуальные представления текста, о которых мы узнаем больше в следующей главе) или быть доступными через фильтры, применимые к демографическим данным пользователей.

Наука о данных и самореализация

Вот где начинается самое интересное (буквально). Под «самореализацией» Маслоу понимает потребность человека реализовать свой потенциал в жизни. В отличие от низших уровней иерархии, которые в значительной степени отражают врожденные потребности всех людей, рассматриваемая здесь потребность может проявляться по-разному – ощутимо или неосязаемо – в зависимости от интересов человека. Потребность одного человека в самореализации может быть удовлетворена, когда он овладеет навыками рисования акварелью, а другого – когда он станет хорошим, способным убеждать своих слушателей оратором.

Кейс: игровой опыт

В конечном счете самореализация имеет отношение к потребности человека в радости. И мы уже видели, какова важность этого для индустрии развлечений. Индустрия видеоигр, в которой ворочаются миллиарды долларов, имеет очевидные связи с наукой о данных в их зависимости от технологий. Виртуальная реальность (VR) является одной из самых захватывающих областей, в которых данные специально используются для дальнейшего развития и улучшения игрового опыта. Там, где VR когда-то считалась причудой, теперь она является основным направлением в отрасли – и это в значительной степени благодаря продвинутым возможностям технологии обработки данных, например в том, что касается частоты кадров и деталей, необходимых для создания реалистичного виртуального мира. До прорыва в развитии, произошедшего в 1990-х, возможности системы автоматизированного проектирования (САПР) были ограничены отсутствием технологии его построения. Теперь данные можно использовать для создания полноразмерной виртуальной 3D-среды, в которой задействованы алгоритмы, отслеживающие ваше «местоположение» в этой среде в реальном времени, что позволяет экранам игроков подстраиваться под их взгляд с помощью 3D-очков с активным затвором и 3D-проекторов.

Именно так данные улучшают технику видеоигры. Но они также могут быть использованы для совершенствования опыта игрока путем учета того, как он ведет игру. И данные от пользователей могут быть собраны гораздо большим количеством способов, чем это возможно в других развлекательных отраслях, таких как кино. Оставляемые пользователями «выхлопные данные» охватывают взаимодействие игроков, игровое время, расходы на дополнительные игровые компоненты и активность в игровых чатах. Тем самым оптимизируются не только рекомендательные системы и реклама, но и механика игры, так как выявляются возможности сделать ее более приятной. В ход идут даже большие данные, которые создаются платформами распространения программного обеспечения и позволяют предсказывать периоды максимальной загрузки и выбирать время, наиболее подходящее для посещения игровых серверов.

Заключительные размышления

Очевидно, что развитие науки о данных пошло на пользу огромному числу областей нашей жизни. И данные продолжают создавать проницаемый слой между физическим и цифровым ландшафтами, переопределяя то, как мы взаимодействуем с обеими средами. Это может вызвать некоторые противоречивые мысли, но, как видно из того, как легко данные могут быть соотнесены с пирамидой потребностей Маслоу, развитие, управляемое данными, в корне облегчит человеческое существование.

Естественно, многие из этих разработок и то, как мы адаптируемся к ним, зависят от аналитика данных, поэтому в следующей главе я опишу, как можно размышлять с позиций такого специалиста. Также мы убедимся, что наше первое погружение в дисциплину должным образом направляется, и узнаем, как применить опыт, который у нас уже есть.

03 Мышление, необходимое для эффективного анализа данных

Я не утверждаю, что если вы прочтете эту книгу, то станете экспертом в области науки о данных, но, безусловно, есть способы, с помощью которых вы можете начать менять свое мышление, чтобы получить преимущество перед другими, кто тоже хочет познакомиться с этой дисциплиной. Такова цель главы 3. Всем известно, что, если вы играете на музыкальном инструменте, необходимы годы практики, прежде чем вы овладеете им на профессиональном уровне. Нужно освоить гаммы и арпеджио, ваши пальцы должны скользить по клавишам, будто они смазаны маслом, и ваши соседи, вероятно, станут протестовать против шума прежде, чем вы только осмелитесь приступить к Рахманинову. Короче говоря, чтобы превратиться в хорошего музыканта, нужны значительные инвестиции вашего времени и денег.