Разное

В интеллект: Как к нам попасть?

ОпубликованоАвторalexxlab

Содержание

Инвестиции в интеллект — Forbes Kazakhstan

Rob Colvin/Stock Illustration Source RM/FOTOBANK.RU

 Считается, что даже при самом плохом раскладе на рынке такие вложения если и не принесут заметную прибыль, то помогут сохранить сбережения. Но я предлагаю взглянуть на понятие инвестиций шире. Наряду с борьбой за природные ресурсы сегодня идет война за человеческий, интеллектуальный капитал. Компании готовы платить премии тем, кто способен мыслить, отвлекаясь от стереотипов, принимает нестандартные решения, позволяющие выиграть в обострившейся конкурентной борьбе. Так что вложения в личностный капитал – свой, членов семьи, детей, внуков – это инвестиции, причем наиболее долгосрочные и, возможно, самые эффективные.

Сегодня идет война за человеческий, интеллектуальный капитал

Здесь не могу не вспомнить Джеймса Хьюза-младшего, автора книги «Богатство семьи. Как сохранить в семье человеческий, интеллектуальный и финансовый капиталы», изданной на русском языке. В ней он говорит о том, что здоровье и уровень образования нескольких поколений подряд по праву могут считаться успешным накоплением семейного богатства. В книге есть множество примеров того, как семьи, поставившие во главу угла лишь количество нулей на банковском счете, приходят через одно или два поколения к полному материальному и моральному краху.

В связи с этим показательна судьба династии Ротшильдов (на эту тему можно порекомендовать исследование Нила Фергюсона The House of Rothschild). Она стала ярчайшим примером того, как не имевшая ничего семья, происходившая из малопочтенной в то время и в той стране этнической группы, смогла фантастически разбогатеть и на протяжении уже многих поколений продолжает не только сохранять денежные активы, но и оставаться известной и уважаемой. Как считает Фергюсон, это произошло не столько из-за умения делать деньги, сколько благодаря постоянным инвестициям в образование и сохранение семейных устоев.

Вложения в личностный капитал и карьерный рост – вещи, безусловно, взаимосвязанные. Несколько лет назад я прочитал любопытное исследование, в котором сравнивались карьерные перспективы в европейских странах в недалеком прошлом и сейчас. Его автор утверждал, что продвигаться по служебной лестнице в 1950–1960-е годы было не в пример легче, чем в 1990-е или в начале XXI века. Дело в том, что в послевоенные годы европейцы гораздо больше внимания уделяли семье и друзьям и на работу не смотрели как на основную цель жизни. Профессиональным карьеристам было легче продвигаться по службе, и уже за 10–15 лет упорной работы можно было добиться серьезного результата. Однако постепенно все больше людей предпочитали полную стрессов карьеру менеджера сбалансированной жизни. В обществе возник избыток карьеристов. Продвижение вверх уже не было гарантировано одними лишь амбициями и принесением в жертву радостей общения, так что в связи с этим качественное образование и постоянное личностное развитие стали играть одну из ведущих ролей. Интересно, что теперь происходит обратный сдвиг, и европейцы уже не хотят работать так, как поколение их родителей. Может, в этом кроется одна из причин текущих экономических неурядиц в ЕС.

Сегодня я предлагаю посмотреть на период нестабильности на финансовых рынках как на возможность перераспределить свое время: больше тратить его на саморазвитие, образование, общение с семьей, родственниками и друзьями. Это долгосрочные инвестиции, которые со временем обязательно окупятся.

Инвестиции в интеллект. JPMorgan Asset Management использует SAS® Activity-Based Management для оптимизации затрат и получения устойчивой прибыли

Внедрение системы SAS Activity-Based Management в 2007 году позволило компании JPMorgan решить описанные выше задачи, а также оптимизировать многие другие процессы, включая повышение скорости, сложности и точности аналитических расчетов. Компания получила возможность оценить влияние затрат главного офиса и операционных подразделений на рентабельность каналов продаж и обслуживания клиентов. «Решение об обновлении было принято на корпоративном уровне, – говорит Уитмен. – Мы получили ряд преимуществ, в том числе возможность реорганизовать нашу технологию обеспечения рентабельности при сохранении подхода к ведению бизнеса.

Мы увидели заметные улучшения. Многомерный анализ позволяет получать четкие ответы на наши вопросы. Пожалуй, это самое важное преимущество нового решения. Используя старую одномерную модель, мы создали большую базу данных Sybase, затем взяли результаты работы Oros и создали перекрестные ссылки между клиентами и продуктами. Это был негибкий, громоздкий и трудоемкий процесс, требующий значительных усилий. Управление решением осуществлялось внешней командой, поскольку компания не имела такого опыта. Теперь все это мы можем делать в SAS. Таким образом, нам удалось преодолеть ограничения, накладываемые Oros».

Полная картина затрат


Сотрудники JPMorgan прошли курс обучения в подразделении SAS Education. Группа оценки рентабельности работала совместно с консультантом SAS на протяжении месяца. Это облегчило переход от модели Oros к системе SAS Activity-Based Management. «Мы многому научились и смогли сконцентрироваться на необходимых изменениях в наших процессах. Мы хотели изменить мышление, определяемое старой технологией Oros», – говорит Уитмен. Решение SAS было интегрировано с корпоративной системой Essbase для формирования отчетности, прогнозирования результатов и бюджетирования, а также распределения результатов по подразделениям, расположенным по всему миру. «Это эффективный процесс, позволяющий формировать отчетность на основе данных системы. Компания SAS предоставила нам ценные консультации, помогла в построении кубов Essbase и экспорте данных».

«Благодаря многомерной структуре данных SAS мы можем эффективно контролировать нашу систему оценки рентабельности, – добавляет он. – Основные преимущества решения – это расширенные возможности моделирования и экономия времени. Комплексная среда SAS Activity-Based Management очень удобна для анализа рентабельности». Время, необходимое для выполнения основного процесса – формирования ежеквартальных отчетов о рентабельности продуктов и клиентов – было сокращено с 6 недель до 4 благодаря совместному использованию SAS Activity-Based Management с инструментом формирования отчетности Essbase. Уитмен: «Мы ищем пути дальнейшего повышения эффективности процесса и сокращения времени формирования отчетности. От ежеквартальной отчетности мы стремимся перейти к ежемесячной». Улучшения были заметны и в других областях. Например, внедрение SAS Activity-Based Management повысило уровень автоматизации внутренних взаиморасчетов, что позволило использовать ресурсы более эффективно.

Подразделение SAS Professional Services разработало рекомендации по использованию многомерных функций – этими вопросами занимается группа изучения рентабельности. Семинары SAS, организованные после внедрения, позволили рабочей группе проанализировать и улучшить бизнес-модели. Уитмена: «Техподдержка SAS была очень внимательна к нам. У нас прекрасные отношения с SAS».

Уитмен: «В этом бизнесе прибыль непосредственно зависит от колебаний рынка. В период экономического роста вы зарабатываете больше денег и меньше беспокоитесь о затратах. Однако экономический спад приводит к снижению доходов, и вы ничего не можете с этим сделать. Но вы можете жестко контролировать расходы, чтобы сохранить маржу на желаемом уровне. Решение SAS Activity-Based Management предоставляет нам такую возможность».

Медицина и искусственный интеллект – опасная связь?

Искусственный интеллект (ИИ) открывает широкие возможности для улучшения медицинского обслуживания во всем мире, но только в том случае, если при его разработке и использовании в центре внимания будут этика и права человека, считают во Всемирной организации здравоохранения. В ВОЗ представили доклад о перспективах применения искусственного интеллекта в медицинской практике. Документ «Этика и управление искусственным интеллектом в интересах здоровья» подготовлен по итогам двух лет консультаций, проведенных группой международных экспертов, назначенных ВОЗ.

Представляя исследование, Генеральный директор ВОЗ д-р Тедрос Адханом Гебрейесус отметил: «Как и все новые технологии, искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для улучшения здоровья миллионов людей во всем мире, но, как и все технологии, он может быть использован не только на благо, но и во вред». Новый доклад, по мнению главы ВОЗ, должен подсказать странам, как по максимуму использовать преимущества ИИ и свести к минимуму возможные риски».

К числу преимуществ использования искусственного интеллекта можно легко отнести применение передового врачебного опыта там, где не хватает специалистов, оптимизацию ресурсов в системе здравоохранения и многое другое. А вот «ловушки», которые подстерегают при этом, не столь очевидны. 

Что же удалось выяснить экспертам ООН? Главное, от чего предостерегают авторы доклада, — это переоценка преимуществ ИИ для здравоохранения. Существует риск того, что, чрезмерно уповая на цифровые решения, чиновники от здравоохранения могут отказаться от инвестиций в развитие системы медицинских учреждений, в обеспечение всеобщего охвата услугами здравоохранения и в медицинское образование.

Предупреждают в ВОЗ и об опасностях, связанных с неэтичным сбором и использованием данных о здоровье пациента, с предубеждениями, закодированными в алгоритмах. Например, нерегулируемое использование ИИ может подчинить права и интересы пациентов и всей медицинской сферы коммерческим целям влиятельных технологических компаний или, напротив, интересам правительств в сфере наблюдения и социального контроля.

Не стоит забывать и о том, что разработка систем искусственного интеллекта ведется в основном богатыми странами, а потому и алгоритмы построены на данных, собранных от людей со сравнительно высоким уровнем дохода. Это чревато тем, что без необходимой адаптации такие технологические решения могут сослужить бедным странам медвежью услугу. Поэтому системы искусственного интеллекта должны быть тщательно спроектированы с учетом разнообразия социально-экономических условий и состояния национальных систем здравоохранения. 

Чтобы искусственный интеллект был в помощь, а не во вред, в ВОЗ предлагают соблюдать ряд принципов при разработке, внедрении и использовании передовых систем в здравоохранении. Вот некоторые из них:

  • Контроль за системами здравоохранения должен оставаться в руках человека. Только человек, а не компьютер, может принимать решения, касающиеся здоровья. 
  • Неприкосновенность частной жизни и конфиденциальность должны быть защищены, а пациенты должны давать действительное информированное согласие на обработку личной информации и принятие решений с использованием ИИ. 
  • Разработчики технологий искусственного интеллекта должны действовать строго в рамках нормативных требований по безопасности, точности и эффективности использования ИИ в здравоохранении. Должны быть доступны и меры контроля качества применения таких решений. 
  • Принципы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение следует сделать максимально понятными пользователям. Должно быть также ясно, кто несет ответственность за те или иные принятые ИИ решения. 
  • ИИ для здравоохранения должен быть разработан таким образом, чтобы не возникало никакой дискриминации, а его использование было справедливым независимо от возраста, пола, расы, этнической принадлежности, сексуальной ориентации, уровня благосостояния или других характеристик, защищаемых кодексами прав человека.
  • Системы искусственного интеллекта должны легко и адекватно адаптироваться под нужды каждого конкретного региона или сообщества, а также должны быть разработаны таким образом, чтобы минимизировать их воздействие на окружающую среду и повысить энергоэффективность. 
  • И, естественно, все работники здравоохранения должны пройти подготовку к работе с такими цифровыми решениями. 

При соблюдении этих условий, полагают в ВОЗ, искусственный интеллект может стать хорошим подспорьем в достижении главной цели – обеспечения всеобъемлющих и высококачественных услуг здравоохранения.

 

Искусственный интеллект в сфере управления персоналом

Ожидания и ажиотаж, которые мы наблюдаем сегодня вокруг искусственного интеллекта (ИИ), просто удивительно огромны. Скоро мы будем разговаривать со своими компьютерами, дроны будут делать за нас покупки, машины начнут ездить сами, а большинство офисных работников будут лишь контролировать работу машин. Так ли это и насколько все это реально?

Как отраслевой аналитик и инженер, десятилетиями изучающий технологии, могу сказать, что мы переживаем довольно интересный этап, когда, с одной стороны, ажиотаж вокруг намного опережает реальность, а с другой — результат может оказаться намного более значительным, чем мы думаем. Ну а возможности на уровне управления персоналом просто огромны.

Несмотря на то что почти все поставщики кадровых услуг работают над формированием команд по работе с ИИ, а мы все хотим, чтобы наша система стала «умнее» и эффективнее, мне кажется, что современный рынок еще слишком молод, и в подтверждение этого я хотел бы выделить несколько моментов.

Не так давно я присутствовал на конференции по автоматизации процесса подбора персонала, где выступал Билли Бин, генеральный директор профессионального бейсбольного клуба «Окленд Эйс» (Oakland A’s), и рассказывал о книге Moneyball. После удивительного рассказа об истории развития саберметрики и о том, какое влияние данные оказали на бейсбол, он сказал, что в настоящее время на него работают шесть инженеров по разработке алгоритмов машинного обучения, обладающих докторской степенью, а «команду докторов наук превзойти довольно сложно». Именно это мы наблюдаем сейчас и в бизнесе.

 

Роль ИИ в сфере управления кадрами и руководстве

Надо признать, что ИИ — это не какая-то магическая компьютеризированная личность, а широкий набор алгоритмов и инструментов машинного обучения, которые могут быстро получать данные, выявлять закономерности и оптимизировать или прогнозировать тенденции. Системы могут распознавать речь, анализировать фотографии и использовать методы сопоставления с образцом для определения настроения, честности и даже черт характера. Подобные алгоритмы не полагаются на «интуицию», как человек, но работают очень быстро и могут в считанные секунды проанализировать миллионы источников информации и быстро разбить их по категориям.

Используя статистические данные, системы ИИ способны «прогнозировать» и «обучаться» путем построения кривых возможных решений и последующей оптимизации решений с учетом множества критериев. Следовательно, несложно представить систему ИИ, которая рассматривает все возможные демографические характеристики, опыт работы и вопросы для собеседования с кандидатами, а затем «прогнозирует», насколько эффективно каждый из них будет выполнять свою работу (HiredScore, Pymetrics, HireVue, IBM и другие компании уже работают над этим).

Несмотря на то что сам процесс намного сложнее, чем кажется, решение данной задачи является важным и благородным делом. Отвечая несколько недель назад на вопрос по данной теме, я отметил, что «большинство управленческих решений принимается нами сегодня исключительно на интуитивном уровне. Если подобные системы сделают нас немного умнее, то мы сможем значительно повысить нашу операционную эффективность».  

Конечно, существует большое количество рисков и препятствий, которые еще предстоит преодолеть, однако потенциал просто огромен.

Какие из «убойных» приложений можно ожидать в ближайшем будущем?

Позвольте мне перечислить лишь некоторые из областей, обладающих огромным потенциалом.

В области подбора персонала многие решения принимаются интуитивно. Одно исследование показало, что большинство менеджеров по подбору персонала делают вывод о кандидате в течение первых 60 секунд встречи, зачастую исходя из внешнего вида, рукопожатия, наряда или речи кандидата. Знаем ли мы, какие особенности, опыт, образование и индивидуальные черты характера гарантируют успех в исполнении той или иной роли?   Нет, не знаем. Менеджеры и специалисты по управлению персоналом тратят миллиарды долларов на разработку оценок, тестов, симуляций и игр, используемых при наборе персонала, однако многие утверждают, что несмотря на это в 30‒40% случаев кандидаты подбираются неверно.

Алгоритмы, основанные на ИИ, могут изучать резюме, находить подходящих кандидатов внутри компаний, выявлять высокоэффективных сотрудников и даже давать расшифровку видеозаписи собеседования, помогая нам выбирать специалистов, которые, вероятнее всего, окажутся наиболее успешными. Один наш клиент использует оценку на базе ИИ Pymetrics, построенную на принципах геймификации, для проверки соискателей на вакансии в области маркетинга и продаж. Благодаря исключению всех ошибок, совершаемых в процессе проведения собеседований и рассмотрения «послужного списка» кандидатов, допускаемых в рамках текущего процесса, коэффициент успеха увеличился более чем на 30%. ИИ в области подбора персонала имеет большое будущее.

Также необходимо учитывать, что несмотря на общую озабоченность профессиональными навыками (навыками работы с ПО, навыками продаж, математическими навыками и т. д.), большинство исследований показывает, что владение техническими навыками — это лишь небольшой процент успеха. Большинство недавно проведенных исследований, посвященных высокоэффективному процессу подбора персонала, свидетельствует о том, что компании четвертого уровня зрелости, то есть те, которые показывают самые высокие финансовые показатели благодаря грамотному найму, делают ставку (40% критериев найма) на эмоциональные и психологические характеристики, такие как амбициозность, обучаемость, увлеченность и целеустремленность. Будет ли это учитывать ИИ? Возможно.

(Среди поставщиков на этом рынке такие компании, как LinkedIn, Pymetrics, Entelo, HiredScore, IBM, Textio, Talview, Unitive, PredictiveHire и др.)

В области развития персонала и обучения мы действительно не знаем, как необходимо «обучать» сотрудников. На мировую отрасль обучения и развития потрачено более 200 млрд долл. США. Однако большинство специалистов в области обучения говорят о том, что, по крайней мере, половина из этих средств были израсходованы напрасно (разработанные решения забыты, применяются ненадлежащим образом или просто являются тратой времени). Однако мы так до конца и не понимаем, какая именно половина. 

А вы знаете, что вам «необходимо изучить», чтобы лучше работать? Мы можем только догадываться, а что если бы у нас были алгоритмы, которые могли бы отслеживать и изучать знания, поведение и действия наиболее эффективных сотрудников нашей команды и затем просто объяснять, что необходимо, чтобы им соответствовать? Подобные алгоритмы типа Netflix уже используются в сфере обучающих платформ, делая обучение столь же полезным и веселым, как просмотр кабельного телевидения. Рынок опять же еще молодой, однако возможностей масса. Наше исследование показывает, что в среднем на обучение у сотрудников имеется менее 25 минут в неделю, однако если это время тратить с большей пользой эффективность каждого из них увеличится.

(Среди поставщиков на этом рынке такие компании, как Degreed, EdCast, Filtered, Volley, Axonify, BetterUp, Clustree, Workday и др.)

В области управления и руководства мы действуем, как мастера дзен. Мы читаем книги, посещаем семинары, копируем руководителей, которыми восхищаемся, а также превозносим успешных лидеров современности. Владеем ли мы наукой управления? Предполагаю, что мы редко об этом задумываемся. Сегодня мы делаем акцент на цель, миссию и приверженность. Всего лишь несколько лет назад существовало «лидерство-служение», а во времена моей молодости ценилось «исполнение и финансовое чутье». Большинство исследований показывает, что существуют десятки особенностей управления и руководства, определяющих успех, и каждый из нас предлагает свое уникальное сочетание.  

ИИ может помочь нам выявить эти особенности. Я знаком с тремя поставщиками, создавшими инструменты и системы для обучения на базе ИИ, которые запрашивают отзывы, читают комментарии и угадывают настроение сотрудников и команд. Они используют эти данные для сопоставления личных результатов и результатов команды с результатами более высокоэффективных команд, что позволяет менеджерам и супервайзерам понять, что необходимо для выполнения работы более продуктивно. Один мой клиент рассказал, что всего за три месяца использования подобного инструмента эффективность руководства компании в части укрепления корпоративных ценностей повысилась на 25% благодаря лишь небольшим поведенческим особенностям.

(Среди поставщиков в данной области таки компании, как Reflektiv, BetterWorks, Ultimate Software, Zugata, Humanyze, ADP, Impraise и др.)

В области неправомерных действий и соблюдения нормативных требований также открываются большие возможности. Результаты одного исследования показали, что сотрудники, которые крадут или совершают преступления, отрицательно влияют на всех остальных (другие сотрудники начинают копировать подобную форму поведения). ИИ может рассматривать данные организационной сети (электронную переписку, комментарии) и выявлять стрессовые зоны, возможные нарушения этических норм и многие другие формы риска несоблюдения установленных требований, а также выделять «красные зоны» для кадровых служб или директоров по обеспечению контроля за соблюдением требований, чтобы они имели возможность вмешаться для предотвращения недобросовестных действий.

(Среди поставщиков в данной области такие компании, как TrustSphere, Keencorp, Volley, Cornerstone и др.)

В части обеспечения благополучия и вовлеченности сотрудников ИИ используется для определения поведенческих особенностей, оказывающих влияние на снижение уровня эффективности. В области безопасности ИИ способен определять поведенческие факторы, приводящие к возникновению несчастных случаев. Новые аналитические инструменты могут определять признаки стресса и неправомерного поведения и предупреждать об этом кадровые службы или линейное руководство.

(Среди поставщиков в данной области такие компании, как Limeaid, VirginPulse, Glint, Ultimate Software, CultureAmp, TinyPulse, Peakon и др.)

В области сервисов самообслуживания для сотрудников и управления кандидатами новые умные чат-боты позволяют упростить и оптимизировать процесс взаимодействия.

(Среди поставщиков в данной области такие компании, как IBM, ServiceNow, Xor, Mya, Ideal, Paradox и др.)

Этот список можно продолжать бесконечно.

Существуют ли риски? Что происходит с кадровой аналитикой?

Все эти приложения новые, и, несмотря на их привлекательность, они несут в себе множество рисков, которые стоит учитывать. Основной риск заключается в том, что ИИ не может работать без «обучающих данных». Другими словами, алгоритмы используют опыт прошлого. Если ваша текущая практика управления отличается предвзятостью, дискриминацией или чрезмерной иерархичностью, то вы можете лишь усугубить ситуацию. Нам необходим «объективный» ИИ, который мы можем «настраивать» и чьи алгоритмы мы можем контролировать для обеспечения их эффективной работы. Как и в случае с первыми автомобилями, которые не всегда ездили ровно, нашим впервые разработанным алгоритмам требуются «бамперы» и «ручки управления», чтобы мы могли сделать их более точными.

Системы могут способствовать укоренению предвзятости. Предположим, что ваша компания никогда не нанимала женщин на должность инженера и в вашем штате всего несколько инженеров афроамериканцев. Очевидно, что система по подбору персонала на базе ИИ решит, что продвижение женщин и темнокожих инженеров на руководящие должности совершенно нежелательно. Подобный вариант предвзятого отношения должен быть исключен из алгоритмов, но на это необходимо будет время.

Существует риск раскрытия, а также непреднамеренного ненадлежащего использования данных. Возьмем для примера использование аналитики с целью определения вероятности ухода высокоэффективного сотрудника из компании. Если мы скажем руководству, что «этот сотрудник, вероятнее всего, собирается уйти», то мы можем сформировать неверное поведение — руководство начнет игнорировать этого сотрудника или изменит свое отношение к нему. Мы должны научиться правильно применять поведенческую экономику, чтобы случайно не превратить ИИ в компьютерную систему HAL (фильм HAL 2000 года). На сегодняшний день ИИ — это «инструмент» для внесения предложений и улучшений, а не система, которая самостоятельно принимает решения.

Недавно я разговаривал с одним из руководителей компании Entelo, занимающихся вопросами ИИ, и мы обсуждали необходимость создания «пояснительных» и «прозрачных» систем ИИ. Другими словами, когда система принимает решение, она должна сообщить нам, почему она его приняла, чтобы мы (люди) могли решить, является ли данное решение целесообразным. Он сказал мне, что для его компании это один из наиболее важных критериев при разработке новых инструментов, однако большинство систем ИИ по-прежнему создаются, к сожалению, по принципу «черного ящика».

Подумайте, что может произойти, если в автономной системе случится сбой. Нам потребуется много времени на анализ сложившейся ситуации, понимание того, какие именно визуальные или алгоритмические системы отказали, а также на изучение того, что могло привести к подобной ситуации. Что если ИИ даст неверную рекомендацию о кандидате, корректировке заработной платы или вмешательстве руководства? Сможем ли мы это выяснить? Сможем ли мы это обнаружить? Заметим ли мы это вообще до тех пор, пока не станет слишком поздно? Еще многое предстоит сделать, чтобы понять, как «обучить» наши системы управления на базе ИИ работать правильно.

Станет ли ИИ отличительной особенностью кадровых решений?

В настоящее время ажиотаж вокруг ИИ очень высок. Каждый поставщик ПО в области управления кадрами хочет заставить вас поверить в то, что его команда по машинному обучению предлагает лучшее в своем роде решение на базе ИИ. Безусловно, возможности в данной области имеют большое значение, но не поддавайтесь влиянию.  

Успех кадрового инструмента зависит от многого: точности и полноты алгоритмов, простоты использования систем, но, что более важно, способности обеспечения принципов так называемого «узкого ИИ» (или специализированных решений, способных решить именно ваши задачи). Этого можно достичь только если поставщик обладает большим объемом данных (для обучения системы) и получает большое количество отзывов на результаты работы системы. Следовательно, основная сложность, по моему мнению, заключается в определении направлений, разработке бизнес-стратегии и установлении доверительных отношений с клиентом, а не просто в наличии профессиональных инженеров.  

И не приобретайте систему, которая представляет собой «черный ящик», если только вам не удастся предварительно протестировать ее в вашей компании. Все решения, принимаемые на уровне руководства или сотрудников компании, часто основаны на принципах культуры, поэтому для использования систем в реальной жизни и настройки их с учетом наших потребностей потребуется время. К примеру, IBM потратила годы на оптимизацию решений для вознаграждения и управления кадрами для своей компании с учетом особенностей ее культуры и бизнес-модели. Сейчас они предлагают корпоративным клиентам свои инструменты, и каждое внедрение открывает для них что-то новое об алгоритмах, способствуя их оптимизации с учетом отраслевых особенностей, культуры или организационных потребностей.

Несмотря на все трудности, потенциал огромен

Несмотря на все эти сложности и риски, потенциал просто невероятный. Компании тратят 40‒60% своей выручки на выплату заработной платы, и большая часть этой огромной суммы — результат управленческих решений, которые принимаются только на основе интуиции. Я уверен, что благодаря развитию, повышению надежности и большей ориентированности кадровых систем ИИ на решение конкретных проблем мы увидим серьезные улучшения в части производительности, эффективности и благополучия работников. Нам стоит лишь проявить терпение, бдительность и быть готовыми инвестировать в будущее.

что привлекает молодёжь в модельную библиотеку Иланского // Министерство культуры

Межпоселенческая модельная библиотека Иланского района Красноярского края стала местом, где любит собираться активная, увлечённая, талантливая молодежь. Для молодого читателя библиотекари придумывают интересные, полезные мероприятия, Это литературные  игры, театральные  постановки, квесты, конкурсы, игры,  громкие чтения, обсуждения книг и др.

Проект Иланской библиотеки «Литературный Stand-up» признан лучшим среди молодежи. Авторские юмористические монологи, короткие шутки, истории и импровизация позволяют им проявить себя, принять непосредственное участие в происходящем.

Яркими, увлекательными и глубокими оказались выступления участников литературного стендапа «Юмор и классика». В исполнении молодых людей звучали юмористические рассказы Зощенко, Аверченко и Чехова. Stand-up в модельной библиотеке был проведен впервые и оказался незабываемым событием как для участников, так и для зрителей.

Межпоселенческая библиотека давно и успешно проводит квесты, где командам надо преодолевать различные препятствия для решения общей задачи. В связи с эпидемией коронавируса, на смену квестам для больших компаний, пришли квеструмы или эскейп-румы – разновидности интеллектуальных игр, где действие проходит для нескольких участников в замкнутом пространстве, из которого нужно выбраться за определенное время.

Наиболее популярный жанр в модельной библиотеке – детективный эскейп-рум. Во время такой игры молодые люди ищут подсказки, улики, получают фрагменты головоломок, чтобы, сложив их, выйти из закрытого помещения. Любит молодёжь участвовать и  в интеллект-шоу: «Что? Где? Когда?», «Своя игра», «Брейн-ринг», «Где логика?».

«Что? Где? Когда?» — сезонная игра. В течение года команды школ города и железнодорожного техникума проходят серии тренировочных игр, для того чтобы в конце года выйти в финал на кубок Главы города.

«Своя игра» проходит по прототипу ТВ-игры, с использованием
тач-стола. Это делает игру зрелищной, азартной, запоминающейся. Игры посвящается определённой теме, например — Красноярский край. Категории: природа, знаменитые люди, памятники, города, события.

другие новости

Искусственный интеллект в контакт-центре — повышение лояльности и доходов

https://www.avaya.com/ecomm/secured/cart-services/getcart/

https://www.avaya.com/commerce/cart

https://www.avaya.com/ecomm/secured/user/usertype/

https://www.avaya.com/ecomm/secured/cart-services/cart/count/

https://www.avaya.com/commerce/dashboard/

Avaya2/Account/ResendVerificationEmail

Avaya2/Account/PreSignUp

https://login.avaya.com/sso/common/logout.jsp?source=https://www.avaya.com/

/cs/Satellite?pagename=Avaya2/Service/FindStateByCountry&locale=ru_RU

/cs/Satellite?pagename=Avaya2/Service/FindCitiesByState&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerDirectory&locale=ru_RU

/cs/Satellite?pagename=Avaya2/Service/PartnerLocator&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerCountries&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerDetail&locale=ru_RU

/cs/Satellite?pagename=Avaya2/Service/FindCityByCountry&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerDirectory_V3&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerDirectory_V4&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerDirectory_V3&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Service/PartnerLabels&locale=ru_RU&key=Partner%20Levels

https://www.avaya.com/en/get-resourcecards-for-rotation/?locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/CaseStudiesJSON&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/News/NewsJSON&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Blog/getCategoryBlogs&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Blog/getAuthorBlogs&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Blog/getBlogsForInputText&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Blog/BlogCategoryTagList&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Blog/getBlogsForFilterSection&locale=ru_RU

https://www.avaya.com/ru/blogs/blog-search/

https://www.avaya.com/ecomm/get-long-distance-rates

/cs/Satellite/?pagename=Stream/VideoCategoryTypeTagList&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Stream/getVideoForFilterSection&locale=ru_RU

https://www.avaya.com/ru/stream-search/

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Device/deviceCategoryList&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/getdeviceForFilterSection&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/DeviceCatelog/getdevicesForCompareSection&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/DeviceCatelog/getDeviceModelData&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/DeviceCatelog/getDeviceModelDataList&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Store/getZangCPaaSPrice

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Store/getZangCountryList

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Store/getBundlePriceData&locale=ru_RU

https://www.avaya.com/ru/devices-and-phones/catalog-search/

https://www.avaya.com/ru/devices-and-phones/product-compare/

/cs/Satellite/?pagename=getZangPriceData

https://www.avaya.com/ru/case-studies/

https://www.avaya.com/cs/secure/en/cxo/home/

/cs/Satellite?pagename=Avaya2/awfo/storeData

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/CaseStudiesJSON_V1&locale=ru_RU

/cs/Satellite/?pagename=Avaya2/Common/SuccessStoryFilterList&locale=ru_RU

https://www.avaya.com/ru/success-stories/search-results/

Error: There was a problem processing your request.

OK

Сапиосексуалы: влюбленные в интеллект

Право на свободу

Если обратиться к героям, чей образ уже стал каноническим для сапиосексуалов, мы найдем у них много откровенно противоречивых и даже малопривлекательных черт. Доктор Хаус, Шерлок, физик-теоретик Шелдон Купер из «Теории Большого взрыва» — все эти герои не могут похвастаться ни внушительными физическими данными, ни обворожительными манерами, ни благородным характером. Наоборот, они часто не следят за собой, пренебрежительно относятся к окружающим и вообще позволяют себе слишком много лишнего.

Но в этом и их шарм — в том, что они могут многое себе позволить. Более того — без эксцентричного поведения они выглядели бы менее эффектно. Когда Шерлок подшучивает над недалекостью своего друга Джона Ватсона, а также властей, полиции и преступников, он лишний раз подтверждает свою власть над ними.

Будучи всего лишь частным консультантом, то есть не имея высокого статуса, власти и денег, он, тем не менее, оказывается на высоте благодаря своему неотъемлемому качеству — интеллекту. И более того — он презирает формальные регалии, предпочитая сохранять независимость и всегда заниматься только тем, что ему интересно. А это уже роскошь.

Универсальный критерий

Есть и еще одна причина, по которой ум как показатель сексуальной привлекательности выдвигается на первый план именно сейчас. «Сегодня обычной средой общения молодежи стали форумы, чаты и социальные сети, — говорит Хосе Эррера. — Электронная коммуникация, мгновенные сообщения, — все это ограничивает инструменты соблазнения, такие как язык тела, интонации, взгляд.

Но одновременно возрастает роль текста. От того, насколько хорошо ты умеешь выражать мысли, насколько остроумными и меткими оказываются твои замечания, зависит твой успех у окружающих».

Получается, в мире, где информация становится главной ценностью, такие параметры, как пол, возраст, личное состояние и даже внешняя привлекательность, оказываются менее важны. «Каждый из нас при рождении получает тело и может совершенствовать его, но и здесь есть пределы. А развивать интеллект можно в гораздо большем диапазоне», — подчеркивает Эррера.

Кроме того, интеллект — это еще и удобная платформа, на которой в дальнейшем можно строить отношения. «Если говорить о гармоничных отношениях, то, безусловно, союз двух умных, интеллектуально развитых людей благоприятен, — говорит Евгений Кащенко. — Оба партнера знают, чего хотят, и в этом смысле им проще избегать ситуаций недопонимания».

То, что неизвестно разведывательному сообществу, наносит ущерб Соединенным Штатам

Разведывательное сообщество США (IC) состоит из 17 различных разведывательных агентств и подчиненных организаций, которые работают как по отдельности, так и вместе, чтобы проводить разведывательную деятельность в поддержку внешней политики и национальной безопасности США. В целом, IC — это предприятие с оборотом 81,5 миллиарда долларов. Тем не менее, в отличие от компаний из списка Fortune 500, размер которых составляет лишь небольшую часть своего размера, IC не фокусируется на понимании или измерении ценности того, что производит.Поскольку ИК сталкивается с трансформационным моментом эпохи после 11 сентября, ей потребуется более глубокое понимание себя, чтобы понять, как она адаптируется. Информационная служба может получить эти сведения, используя бизнес-аналитику, уже широко используемую в корпоративном мире, чтобы изменить способ выполнения своей миссии.

Современной ИС не хватает основных механизмов и данных для эффективного удовлетворения потребностей своих клиентов. Несмотря на то, что НК может знать о других вещах, она почти не отслеживает данных о тех, кто использует разведданные, включая президента и его или ее команду национальной безопасности; политики; правоохранительные органы; военный; и U.С. Конгресс. Этот недостаток означает, что ИК не может отслеживать модели и тенденции, связанные с клиентами, давать представление о том, что их клиенты ценят, или информировать о решениях, связанных с бизнесом, например о том, какие платформы сбора данных принесут наибольшую отдачу от инвестиций. Не обладая исчерпывающими бизнес-данными, необходимыми для принятия решений, ИК принимает дорогостоящие решения, которые влияют на безопасность, глобальное управление, гражданские свободы и конфиденциальность американцев и людей во всем мире в США. И это происходит без четкого понимания того, какие из его инструментов представляют наибольшую ценность для политиков и максимальную отдачу от инвестиций для американских налогоплательщиков.Хотя IC инвестировала в продвинутые аналитические технологии и методы больших данных для других целей, IC сделала сравнительно немного и только отдельные инвестиции в понимание потребностей и поведения клиентов, которых она обслуживает.

В результате ИС летает вслепую. Несмотря на многообещающие усилия в рамках разрозненных структур отдельных агентств, ИК не собирает всесторонне основные бизнес-данные о том, какие аналитические данные она производит, кто ее использует и для каких целей. На уровне предприятия IC не отслеживает методически, сколько политиков обращаются к конкретному продукту разведки или читают его, не говоря уже о том, чтобы получить более детальное представление о том, где они перестали читать и какие источники информации ищут дальше.Более того, IC не может точно определить количество раз, когда аналитики получают доступ к определенной части необработанной отчетности или цитируют ее в готовых аналитических продуктах. Если, например, аналитик создает продукт, наиболее читаемый за год, этот аналитик и ее руководитель, как правило, этого не знают. Если бы другой аналитик — или целая команда аналитиков — регулярно сообщал бы по вопросу, который вообще не привлекал читателей, у их руководителей было бы мало — если они вообще были — способы раскрыть этот факт или использовать его для оправдания смены кадрового состава. приоритеты.

Несмотря на огромный прогресс в использовании технологических достижений для выполнения миссии IC, сегодняшние аналитики все еще получают устаревшие анекдотические отзывы, а не подробные данные и анализ разведывательных продуктов, которые они производят. Примечания Брифера, такие как «читать с интересом», часто цитируются в обзорах эффективности аналитиков как свидетельство воздействия — иногда это единственное свидетельство, которое аналитик или его руководитель может получить в отношении воздействия продукта на миссию.

На макроуровне проблема еще более заметна.У НК нет надежных количественных данных о том, как часто используются разведывательные отчеты с основных платформ сбора и какими клиентами. Результат поразительный. IC регулярно инвестирует миллионы — или даже миллиарды — долларов в свою способность делать что-то без значимого способа измерить влияние своей покупки.

Что не менее важно, ИС не может количественно оценить, как он реагирует на изменения в приоритетах разведки или какие аналитические запросы не удовлетворяют потребности клиентов.Ему также не хватает понимания того, какой тип сбора разведданных — человеческий интеллект (HUMINT), сигнальный интеллект (SIGINT) или геопространственный интеллект (GEOINT) — наиболее полезен при ответе на заданный разведывательный вопрос. В результате IC не может принимать информированные решения о том, как лучше всего распределить существующие возможности сбора и анализа. Без этих базовых представлений ИК не может получить более сложные представления о том, где она инвестируется чрезмерно или недостаточно; какие портфели выиграют от дополнительных сборников или аналитических ресурсов; или когда конкретная платформа сбора данных или аналитический продукт никому не приносит ценности.

Хотя преимущества более качественной бизнес-аналитики IC очевидны, так же как и ожидаемые препятствия на пути к принятию решения в масштабах всего предприятия. То немногое, что существуют бизнес-данные IC, хранятся в разрозненных хранилищах отдельных отделов и агентств; не собираются в соответствии с едиными стандартами данных; и им не разрешается информировать о решениях IC. Более того, любая новая система, разработанная для сбора и хранения информации об отчетах IC или ее клиентах, станет новой целью для использования злоумышленниками.Кроме того, существует культура НК, которая поддерживает статус-кво и где узкие интересы работают против усилий по интеграции и унификации НК, особенно с учетом того, что директор национальной разведки США (DNI) часто сталкивается с сопротивлением со стороны других агентств в попытках лучше интегрировать сообщество. Но, пожалуй, самым сложным является тот факт, что даже самые чистые и полные бизнес-данные IC никогда не могут рассказать всю историю. Характер работы ИК не поддается простым количественным оценкам.Чтобы быть эффективными, бизнес-данные IC должны дополняться качественными методами, а показатели должны разрабатываться в консультации с профильными экспертами, которые понимают пределы того, что показывают данные.

ИС находится в критическом моменте, который потребует от нее адаптации и трансформации. Быстрое развитие технологий привело к резкому увеличению объема, скорости и разнообразия данных, к которым может получить доступ ИС. Объем этих данных будет только увеличиваться. Как заявил в прошлом году бывший DNI Дэн Коутс, ИК «должна найти новаторские способы использования и установления актуальности» своей информации.Бывший главный заместитель директора Национальной разведки Сью Гордон недавно задала экзистенциальный вопрос о IC:

.

[Если] данных существует в смехотворном изобилии, и каждый — не только сообщество национальной безопасности — понимает их ценность, почему ясность, мудрость, понимание и ответы на наши самые неприятные проблемы национальной безопасности и частного сектора так неуловимы? И если это мир, где угрозы исходят от данных и через них, почему мы продолжаем удивляться атакам наших противников и конкурентов, когда мы не инвестируем в безопасность?

ИК на удивление плохо понимает, какие инструменты и продукты разведки полезны для политиков и по какой цене или по какой окупаемости.

Ответ на вопрос Гордона в значительной степени заключается в запаздывающих методах IC для понимания собственной полезности. Хотя технические достижения ИС за последние 20 лет изменили разведывательный бизнес, НК на удивление мало понимает, какие инструменты и продукты разведки фактически информируют разработчиков политики и при каких затратах или окупаемости инвестиций. Это нужно изменить.

Забегая вперед, IC должна инвестировать в собственную аналитику бизнес-данных или бизнес-аналитику, чтобы иметь более сильное экономическое обоснование для инструментов и возможностей, которые ей требуются.При этом IC потребуются метрики на основе данных, чтобы понять, где ее идеи наиболее полезны для клиентов. Вместо того, чтобы предполагать, что большее количество данных улучшит его миссию, IC должна быть в состоянии точно описать ценность, которую он извлекает из данных, которые у него уже есть. Потребуется активизировать многообещающие усилия, которые сейчас сосредоточены в нескольких отдельных агентствах, и найти способы масштабировать эти усилия, чтобы обеспечить понимание в масштабах IC, что невозможно в рамках разрозненных структур IC. Также потребуется инвестировать в людей, которые будут анализировать и извлекать идеи из бизнес-данных IC, а также дать им возможность создавать сигнал спроса на большее количество более качественных данных, которые они могут использовать.Не менее важно, что в условиях все более ограниченных ресурсов, ИС потребуется использовать возможности своих собственных показателей и бизнес-данных для информирования о распределении существующих ресурсов сбора и анализа. Такое понимание также будет иметь решающее значение для обеспечения того, чтобы изысканные возможности IC были вложены туда, где они будут иметь максимальное влияние.

Определение бизнес-аналитики для IC

«Бизнес-данные IC» относятся к количественным данным, которые дают представление о клиентах IC с целью улучшения процесса принятия решений IC.Бизнес-данные IC включают в себя информацию о поведении клиентов, например о просмотрах страниц, времени внимания в отчете, пути пользователя — о том, как клиент находит отчет или продукт и куда он идет дальше, а также об объеме отчетов или статей, к которым был получен доступ за одно посещение. Они также могут объединить эти данные о клиентах, чтобы выявить потребительские тенденции и адаптировать будущие продукты к предпочтениям потребителей.

«Аналитика бизнес-данных ИС» относится к систематическому анализу количественных бизнес-данных ИС по различным аспектам поведения клиентов, направленному на информирование о повседневных операциях и долгосрочных стратегических решениях.

«Клиенты ИС» — это уполномоченные потребители секретной разведывательной информации. Эти потребители включают президента и его или ее команду национальной безопасности, потребителей внутренней безопасности и правоохранительных органов, Конгресс, а также могут включать системы, которые зависят от разведывательной информации в качестве входных данных для выполнения задач для других целей.

В этом кратком выпуске рассказывается, как ИС может использовать возможности бизнес-аналитики для повышения эффективности своей миссии.Он исследует дисциплину бизнес-аналитики; объясняет, почему ИК запаздывает с внедрением современных методов бизнес-аналитики; и утверждает, что ИК должна немедленно инвестировать в разработку собственных сложных стандартов и методологии бизнес-аналитики. Затем он предвидит некоторые проблемы, с которыми, вероятно, столкнется IC — проблемы в диапазоне от технической совместимости, секретности и безопасности, а также культурных препятствий — и предлагает решения, прежде чем давать рекомендации о том, как IC может использовать бизнес-аналитику для повышения своей ценности и производительности в достижении U.С. Цели национальной безопасности.

Понимание возможностей бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика — развивающаяся дисциплина. Еще в 2018 году не существовало единого, широко известного и авторитетного определения этого термина. Вообще говоря, бизнес-аналитика относится к навыкам, технологиям и практикам для систематического применения качественных, количественных и статистических вычислительных инструментов и методов для анализа данных, получения информации, информирования и поддержки принятия решений, как правило, для управления бизнес-планированием.Gartner, один из опытных коммерческих предприятий в этой области, предполагает, что бизнес-аналитика — это то, как такие инструменты, как интеллектуальный анализ данных, прогнозная аналитика, прикладная аналитика и статистика, предоставляются в виде удобного приложения или инструмента, подходящего для бизнес-пользователей в данной отрасли.

Бизнес-аналитика критически важна во всех отраслях промышленности. Хотя он используется в здравоохранении, информационных технологиях, финансовых услугах и образовании, он наиболее заметен в секторе розничной торговли, где программы лояльности, отслеживание клиентов и исследования рынка позволяют получить информацию, которая используется для принятия решений о продуктах, рекламных акциях и ценах. , и управление распределением.Прогностические модели используют предыдущие взаимодействия с клиентами для прогнозирования будущих событий и используются при прогнозировании продаж, а также при планировании и распределении товаров. Фактически, бизнес-аналитика — и связанные с ней инструменты, бизнес-аналитика и визуализация данных — рассматривается как столь важная часть современного принятия бизнес-решений, что курсы повышения квалификации, предлагающие сертификаты бизнес-аналитики, предлагаются в бизнес-школах по всей стране, начиная с университета. Калифорнии, Беркли, Нью-Йоркскому университету и Уортону.В корпорациях часто есть целые подразделения и руководители высокого уровня, занимающиеся бизнес-аналитикой. У AT&T есть старший вице-президент по большим данным, а у eBay есть вице-президент по глобальной оптимизации клиентов и данным. В других корпорациях часто есть должности главных аналитиков или аналогичные должности.

Эффективная бизнес-аналитика имеет решающее значение для эффективного роста и развития компаний. Он предоставляет лицам, принимающим решения, ключевые факты, основанные на фактах, которые могут использоваться для принятия бизнес-решений и разработки стратегии.Он обеспечивает более прямой канал для потребителей и клиентов, обеспечивая эффективную обратную связь и возможность отслеживать поведение клиентов и использование продуктов. Это также помогает руководителям принимать непростые решения о том, что работает, а что нет, и может дать основанное на данных обоснование для сокращения бизнеса или расширения в новых областях.

Информационной комиссии нужны данные для принятия решений

Учитывая выдающиеся технологические возможности разведывательного сообщества и его прогресс в создании интегрированной технологической платформы, многие ошибочно полагают, что ИС уже должна иметь бизнес-данные, необходимые для оценки производительности и информирования об инвестициях на уровне предприятия и решениях о распределении ресурсов.Это не. Существует ряд технологических и культурных препятствий, которые объясняют этот пробел, в том числе объединенная история систем информационных технологий IC, обсуждаемая ниже; нежелание независимой комиссии получать представление о своей деятельности на основе несовершенных показателей; и ограниченность возможностей IC по внедрению инноваций в бизнес-процессы, в то время как он проводит реформу другой, ориентированной на миссию технологической инфраструктуры.

Исторически сложилось так, что основным препятствием для сбора полезных бизнес-данных об отчетах и ​​продуктах IC была объединенная операционная модель инфраструктуры информационных технологий (ИТ) IC.Эта унаследованная модель явилась результатом как старых информационных технологий, так и специализированных технологических решений, разработанных для обеспечения большей защиты строго секретной разведывательной информации. Сегодня, несмотря на постепенный прогресс в интеграции этой инфраструктуры, каждое из 17 разведывательных агентств IC все еще имеет собственную ИТ-инфраструктуру и свои собственные системы, приложения и стандарты данных. Эта федеративная модель позволяет каждому отделу и агентству извлекать некоторые идеи из своих продуктов и приложений для аналитики, но только в пределах своих собственных информационных хранилищ.У этого подхода есть много хорошо задокументированных недостатков, но реже обсуждается то, что он не позволяет кому-либо в ИК иметь доступ к полной картине охвата и влияния разведывательных отчетов и продуктов. Как следствие, в то время, когда остальной мир использует данные для получения новых идей и оценки бизнес-решений и стратегии, IC отстает, не имея возможности получить даже самую основную информацию о количестве обращений к отчетам. и кем.

Не имея исчерпывающих данных для оценки воздействия, НК продолжает полагаться на устаревшие неофициальные механизмы обратной связи, в том числе письменные описания интереса и количества времени, затраченного политиком на то, чтобы ознакомиться с конкретным разведывательным отчетом. Такие описания высоко ценятся в разведывательном сообществе, особенно в ЦРУ. Даже появились формальные механизмы для предоставления такой анекдотической обратной связи, в том числе, в первую очередь, среди сотрудников ежедневных брифингов президента, которые регулярно предоставляют письменные отчеты о реакции политиков на конкретные отчеты разведки.

Некоторым может показаться неудивительным, что IC извлекает значение из такой тонкости; в конце концов, IC обучена делать это. Но есть и другие институциональные и культурные причины, по которым ИК не принял метрики и данные в качестве ключевых показателей ценности и воздействия. Совершенно очевидно, что отчеты разведки — это не товар. Хотя цифры продаж и рекламные клики могут быть сильными индикаторами воздействия в других секторах, полезность таких мер в рамках IC менее очевидна и может даже вводить в заблуждение.Это потому, что IC существует для выполнения другой миссии: предоставлять идеи и информацию для разработки политики национальной безопасности. Эту миссию иногда можно выполнить, если только один человек видит данный отчет или если через пять лет после написания отчета он используется «нацеленным лицом» или аналитиком, чтобы собрать воедино большую головоломку. Поскольку разведывательное сообщество справедливо считает, что воздействие — это нечто большее, чем количество кликов, таких мер никогда не может быть достаточно для определения ценности или воздействия того или иного отчета.Характер разведывательной миссии часто не поддается простым числовым измерениям, и последствия принятия решений, основанных на неверных показателях, могут быть серьезными.

Это, к сожалению, причина того, что многие хорошие попытки оценить ценность сбора и анализа IC потерпели неудачу. Другие, такие как оценка ценности платформы сбора информации Управлением директора национальной разведки (ODNI), добились скромных успехов, поскольку они в первую очередь измеряют субъективные суждения о ценности платформ сбора информации.Эти субъективные суждения позволяют владельцам платформ находить положительные моменты в мрачных данных.

Однако, отвергая количественные измерения как изначально ошибочные, ИК упускает возможность найти значимые выводы из несовершенных источников — что ИК делает исключительно хорошо в других контекстах. Количественные данные не могут быть идеальным показателем ценности сбора и анализа IC, но это не значит, что они не являются критически важными исходными данными. Никакой единый источник не предоставит всю информацию, в которой нуждается ИК, с той степенью точности, которой он доверял бы, но можно найти контекст и тенденции в данных, чтобы принимать обоснованные решения даже на основе неполной информации.Некоторые департаменты и агентства начинают понимать ценность понимания, которое могут дать несовершенные данные. В некоторых агентствах возникли несколько амбициозных усилий, которые показали огромные перспективы. Но есть пределы тому, чего можно будет достичь этими усилиями, если у вас нет возможности взглянуть на IC, чтобы увидеть, где каждый отдел или агентство добавляет уникальную или непропорциональную ценность. Агентство также не сможет определить, когда — в свете того, что вносят другие агентства — его потенциал чрезмерно или недостаточно инвестируется.

Суть в том, что на уровне предприятия IC разрабатывает и не предоставляет систематических, всеобъемлющих, количественных данных о сборе и анализе разведывательных данных для информирования руководства при принятии решений. В результате IC не знает, как основные бизнес-данные — даже некорректные, несовершенные данные — могут быть ей полезны. Вместо этого IC создала сложные системы и процессы для компенсации недостающих данных. Практически во всех случаях эти системы позволяют департаментам и агентствам сохранять значительную степень независимости.Поскольку не существует стандартных критериев оценки стоимости и воздействия для разных агентств, существует мало возможностей оспаривать решения агентства или сомневаться в обоснованности бюджета и еще меньше возможностей для выявления и принятия осознанных компромиссов между департаментами и агентствами. Для многих эта система работает в их интересах, и у них мало стимулов для проведения значительных изменений. В результате бюрократическая инерция помешала прошлым попыткам получить данные, которые, как утверждает эта статья, необходимы.

Движущая сила изменений: ODNI должен возглавить преобразование данных IC

ODNI — единственная организация, которая имеет миссию и полномочия по поручению, управлению и надзору за сбором и интеграцией всеобъемлющих бизнес-данных от всего разведывательного сообщества. В соответствии с Директивой разведывательного сообщества (ICD) 101 ODNI играет ведущую роль в разработке и внедрении политики и стандартов IC, которые станут важным механизмом для требования единообразия бизнес-данных для IC.ODNI также отвечает за планирование, программирование, бюджет и оценку разведывательных данных, которые необходимо будет пересмотреть, чтобы получить ценные сведения, которые могут предоставить комплексные бизнес-данные. Кроме того, ODNI имеет хорошие возможности для анализа бизнес-данных предприятия и предоставления полезной информации, которую могут использовать элементы IC. Хотя отдельные элементы IC могут и стремятся понять ограниченные бизнес-данные, которые они в настоящее время производят, они не могут просматривать данные по отделам и агентствам IC, чтобы получить более широкое понимание.

Тем не менее, хотя ODNI — единственная организация, способная разрабатывать и издавать политику IC или предписывать стандарты бизнес-данных в IC, ODNI — сравнительно небольшое агентство с немногими значимыми рычагами власти. Несколько DNI, которые решили использовать их в течение короткой 15-летней истории агентства, использовали эти рычаги для достижения других неотразимых целей — в первую очередь, для того, чтобы бывший DNI Джеймс Клэппер попытался переместить IC на общую технологическую платформу. Успешные усилия под руководством ODNI по разработке и выпуску политики и стандартов данных в отношении бизнес-данных IC потребуют личной приверженности и внимания со стороны уважаемого DNI для преодоления институциональных препятствий.На сегодняшний день ни один DNI не был готов поддержать такие усилия, поэтому прошлые усилия, предпринятые ниже уровня DNI, потерпели неудачу.

Раскрытие ценности бизнес-данных ИС

У IC есть несколько веских причин для принятия нового комплексного подхода к сбору и анализу информации о своих продуктах. Во-первых, это имеет смысл с умным бизнесом. В корпоративном мире бизнес-данные лежат в основе почти каждого запуска продукта, обмена сообщениями и крупного приобретения.Компании получают информацию о том, сколько людей открывают электронное письмо или нажимают на рекламу, как они прокручивают веб-страницу, какие поисковые запросы используют и многое другое. Информационная служба должна иметь возможность получать аналогичные сведения о своих клиентах, даже если они должны быть узко ограничены по юридическим или другим причинам. Без этого IC не сможет принимать основанные на данных решения о том, какие платформы сбора данных ему нужны, когда и где перестроить свои аналитические возможности, и идти на компромиссы между дисциплинами IC. Интеллектуальная аналитика данных может помочь ИК проверить свои предположения и выявить явные пробелы, прежде чем инвестировать миллионы или миллиарды долларов налогоплательщиков в платформу, которая может не стоить вложений с точки зрения производительности.

Во-вторых, аналитика данных может повысить эффективность ИС в выполнении своей миссии. Исчерпывающее понимание того, как и кто получает доступ к продуктам IC, может дать ценную информацию о том, что нужно клиентам IC. Это еще больше улучшит обратную связь между НК и директивными органами, что является постоянной проблемой. Аналитика данных также может позволить мгновенно получать обратную связь о полезности, краткости и анализе продукта, предоставляя аналитикам разведки ключевые идеи, которые они иначе никогда не услышат о качестве своих продуктов.Механизмы мгновенной обратной связи непосредственно от заказчиков разведки могут быть протестированы и развернуты, обеспечивая понимание, которое в настоящее время невозможно. Это может привести к лучшему пониманию того, какие продукты используют политики и как они их используют, и, таким образом, будет способствовать лучшему сбору и анализу разведывательных данных.

Наконец, использование аналитики данных может помочь IC в целом и входящим в его состав организациям понять, где они добавляют уникальную ценность. На уровне предприятия аналитика данных может помочь ИС улучшить свою общую производительность, информируя о распределении ограниченных ресурсов, согласовывая возможности сбора там, где это может иметь наибольшее влияние, и находя компромиссы между дисциплинами разведки, а не внутри них.Каждый элемент ИС обладает исключительными возможностями, недоступными больше нигде. Для каждого элемента будет выгодно, если эти возможности можно будет использовать там, где они могут оказать максимальное воздействие. Исчерпывающие бизнес-данные IC позволят элементам ODNI и IC лучше выявлять области ненужной избыточности, а также сравнительные преимущества различных элементов IC, офисов и подразделений. Сосредоточив миссию ИС — и ограниченные ресурсы — там, где это может быть наиболее эффективным для политиков, каждый элемент ИС может использовать свои уникальные сильные стороны.

Отраслевые примеры и уроки, которые могут быть применимы к разведывательному сообществу США

Примеры из других отраслей могут продемонстрировать полезность анализа данных для разведывательного сообщества:

Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM): Программное обеспечение CRM сегодня является основой бизнес-аналитики для многих предприятий. На простейшем уровне CRM управляют данными о клиентах для предприятий, обеспечивая отслеживание и управление клиентами, анализ данных и возможность интеграции данных в другие приложения.Бизнес-аналитика, обеспечиваемая программным обеспечением CRM, как правило, делится на три области:

  • Данные из прошлого: Это постоянно обновляемая база данных об отношениях с клиентами, таких как точки контакта, предыдущее общение и документы, а также ключевой истории, например, когда были подписаны контракты или произведены платежи.
  • Данные для информирования настоящего: CRM часто объединяют идеи и данные с веб-сайтов и маркетинга, потенциальных клиентов для ответа и показатели продаж или поставок в реальном времени.
  • Данные для предсказания будущего: Прогнозная аналитика часто применяется к данным из прошлого и настоящего, чтобы генерировать постоянно обновляемые прогнозы о конвейере, продажах или других показателях на будущее, которые имеют решающее значение для бизнес-планирования.

Журналистика и СМИ: Когда традиционные редакции и деловая практика не успевали за изменяющимся медиа-ландшафтом, СМИ обратились к аналитике бизнес-данных. Поскольку читатели все чаще читают новости в Интернете, аналитика бизнес-данных позволяет новостным агентствам отслеживать вовлеченность и удержание клиентов, а также получать другие ключевые идеи для информирования в будущем освещении и отчетности.Чтобы создать программу анализа данных, новостные агентства обратились к программистам и аналитикам данных, чтобы отслеживать такие вещи, как «уникальные» и «повторные» посетители, продолжительность взаимодействия с публикацией, то, как читатели нашли историю и перескочил ли читатель к другому. новости или услуги из того же издания. Систематический анализ этих количественных данных помог редакторам принимать решения о том, что освещать в будущем, куда направить дополнительные ресурсы и как ориентироваться на доходы от рекламы. The Washington Post Преобразование газеты из устаревшей газеты в инновационную цифровую платформу после ее покупки Джеффом Безосом из Amazon подчеркивает, как аналитика данных может преобразовать бизнес: введенные изменения помогли удвоить веб-трафик, изменили методы работы журналистов и создали возможности для получать 100 миллионов долларов в год с помощью своей системы управления контентом.Для испытывающей трудности отрасли возможности получения дохода и изменения в операциях представляли собой спасательный круг, который был воспроизведен в других исследованиях: во втором квартале 2020 года The New York Times получил больше доходов от цифровых подписчиков и онлайн-рекламы, чем от физических бумага впервые в своей истории.

Здравоохранение: Сеть больниц, учреждений первичной медико-санитарной помощи, аптек и страховых компаний, составляющая систему здравоохранения США, также использует аналитику бизнес-данных для повышения эффективности.Медицинские компании создают технологические решения, которые обеспечивают взаимодействие между ИТ-системами различных частей системы здравоохранения, позволяя безопасно и надежно передавать информацию о пациенте от врача к хирургу к фармацевту. Цель этих систем состоит в том, чтобы медицинские карты каждого пациента были безопасными и могли использоваться таким образом, чтобы обеспечить лучшие результаты в отношении здоровья, снизить затраты за счет эффективности и устранения административных потерь и повысить качество ухода за пациентом.Представители государственного сектора, такие как Центры Medicare и Medicaid в США, вложили средства в команды, предназначенные для управления и использования собранных данных для проведения анализа в масштабах всего предприятия о том, как лучше обслуживать население, одновременно находя экономию средств и продвигая реформы в отрасли. . Индустрия здравоохранения сталкивается и успешно справляется со многими препятствиями, связанными с конфиденциальностью, безопасностью данных и функциональной совместимостью — подобных тем, с которыми столкнется IC, — но их пример показывает, как можно вдумчиво преодолеть некоторые из этих препятствий.

Предполагаемые препятствия на пути к полному использованию бизнес-аналитикой бизнес-аналитики

Хотя преимущества более качественной аналитики данных разведывательного сообщества очевидны, так же как и ожидаемые препятствия на пути к принятию решения в масштабах всего предприятия. В их числе:

  • Взаимодействие: В то время как некоторые агентства стремились получить представление о бизнес-данных, которыми они обладают индивидуально, в настоящее время нет централизованного механизма для сбора бизнес-данных через ИС и, следовательно, нет всеобъемлющего подхода к доступу к ним или их анализу.То немногое, что существуют бизнес-данные IC, хранятся внутри отдельных отделов и ведомств, не собираются в соответствии с едиными стандартами данных и не имеют права руководителями агентств для информирования решений IC в целом. Усилия ODNI по извлечению значимой информации из таких данных часто отвергаются отделами и агентствами, которые утверждают, что недостатки в данных делают их непригодными для использования при принятии решений. Те же самые голоса часто отвергают попытки улучшить качество данных, создавая уловку-22, которая служит укреплению статус-кво.Однако широкое внедрение IC IT Enterprise (ICITE) — новой ИТ-архитектуры, объединяющей разведывательное сообщество на одной общей платформе — предоставляет новые возможности для установки и обеспечения соблюдения единых стандартов данных с целью создания высококачественного, адаптированного набора Бизнес-данные IC согласованы с приоритетами организации.
  • Поведение клиентов: Самая лучшая и содержательная информация о ценности продуктов IC исходит от клиентов IC. Тем не менее, самые важные клиенты IC — это одновременно и самые занятые государственные чиновники.Любой инструмент обратной связи, независимо от того, насколько легко был задуман его дизайн, должен будет бороться с проблемой человеческого поведения. Предыдущие попытки собрать отзывы клиентов не увенчались успехом, потому что клиенты не нашли времени, чтобы предоставить их — препятствие, с которым, вероятно, столкнутся любые будущие усилия. Чтобы преодолеть это препятствие, независимая комиссия должна изучить все, что может, у частного сектора, пробуя новые и творческие усилия, чтобы облегчить обратную связь с минимальным трением.
  • Секретность и безопасность: Любая новая система или процесс для сбора и хранения информации об отчетах IC и поведении клиентов по сути становится новой целью для использования злоумышленниками.Хотя метаданные о поведении клиентов IC не могут быть классифицированы, они, безусловно, должны быть защищены. У должностных лиц IC есть законные основания для беспокойства по поводу безопасности и доступности собираемых ими бизнес-данных. Также могут возникнуть юридические проблемы, которые необходимо решить в отношении сбора любой информации — даже если это только метаданные — о клиентах IC, которые почти все являются гражданами США. Тем не менее, эти препятствия можно и нужно преодолевать, как и в других областях миссии МК.
  • Культура: Как отмечалось ранее, отсутствие исчерпывающих бизнес-данных IC способствует сохранению статус-кво, а некоторые департаменты и агентства предпочитают это.Местные интересы долгое время препятствовали усилиям по интеграции и объединению разведывательного сообщества, что подтверждается каждым прошлым DNI. Усилия, специально нацеленные на сбор действенной информации о деятельности IC и передачу ее непосредственно в руки DNI, почти наверняка столкнутся с серьезными возражениями изнутри и за пределами IC, некоторые из которых законны. Некоторые агентства будут обоснованно опасаться, что несовершенные данные будут использованы для принятия пагубных решений с отрицательными последствиями для миссии.Скептически настроенный Конгресс может также противостоять усилению бюрократии ODNI, которая не вносит прямого вклада в основные миссии IC. Эти культурные барьеры могут значительно помешать усилиям по внедрению единых стандартов данных и принятию использования бизнес-данных IC для принятия стратегических решений.
  • Данные не равны по ценности: Возможно, самое сложное, что ИС всегда сопротивлялась внешним попыткам оценить «ценность» предоставляемых ею разведданных. Часто говорят, что данные никогда не рассказывают всю историю, и это правда, что количественный анализ всегда должен дополняться качественными суждениями, чтобы рассказать полную историю о любой конкретной метрике данных или тенденции.Любая программа бизнес-аналитики IC должна тщательно учитывать трудности, связанные с определением и измерением «ценности» разведывательного отчета или продукта, и учитывать определенные реалии, которые уникальны для IC, например, единый отчет, в котором дан ответ на ключевой разведывательный вопрос. через пять лет после того, как он был собран, или единый аналитический продукт, который информирует мысли одного политика, который в нем нуждался. Старый отчет, к которому никогда не обращались, может ответить на критический вопрос годы спустя, и, напротив, продукт с огромной аудиторией никогда не сможет внести значимый вклад в политическое решение.Чтобы быть эффективными, бизнес-данные IC никогда не должны восприниматься как рассказывающие всю историю, а аналитика бизнес-данных IC должна дополняться качественными методами и творческими метриками, разработанными для решения этих и других сценариев.

Рекомендации

Сделайте систематизированные высококачественные бизнес-данные главным приоритетом для IC

DNI должен поддержать усилия всего IC по разработке систематических высококачественных бизнес-данных IC, сделав их приоритетом подписи и помогая преодолеть бюрократические препятствия, которые мешали прошлым усилиям.DNI должен рассматривать бизнес-данные IC как основу для понимания эффективности работы IC, как ключевой рычаг, влияющий на поведение отделов и агентств, и как важный инструмент, способствующий принятию осмотрительных решений в условиях ограниченных ресурсов. Приоритизация этих усилий на уровне DNI должна сигнализировать о том, что это высокий приоритет для остальной части сообщества.

DNI должен активизировать существующие усилия по разработке и использованию бизнес-данных IC, чтобы показать высшим руководителям в IC силу понимания, которое такие данные могут предоставить, и должно создать привлекательные стимулы для поощрения поддержки.Например, DNI может провести конкурс или форум, на котором демонстрируются усилия отдельных агентств по использованию бизнес-данных IC и позволяет победителю представить его заместителю исполнительного комитета IC или исполнительному комитету IC.

Создание набора единых показателей для бизнес-данных ИС

DNI должен дать указание главному специалисту по работе с данными IC возглавить общие усилия IC по определению набора единых показателей для бизнес-данных IC. Это серьезное усилие должно включать участие высшего звена из всех агентств по связям с общественностью и должно извлекать уроки, которые были извлечены в ходе работы с бизнес-данными отдельных отделов и агентств.Потребуется рассмотреть сложные задачи, определить полезные метрики для учета «помощников» интеллекта — инструментов или платформ, которые находятся в нескольких шагах от готового отчета или продукта. Группу показателей должна поддерживать межведомственная группа юристов для рассмотрения юридических вопросов по мере их возникновения.

Создание сигнала Конгресса о спросе на бизнес-данные IC

Соответствующие комитеты Конгресса по надзору должны запрашивать у руководителей независимого комитета брифинги о том, как ИК использует количественные данные, которые позволяют получить представление о своих клиентах с целью улучшения управления и принятия решений.Конгресс также должен обеспечить, чтобы усилия по получению информации о клиентах IC соответствовали законам о гражданских свободах и неприкосновенности частной жизни.

Чтобы закрыть текущие пробелы, Конгрессу следует выделить средства на создание подразделения бизнес-аналитики ИС в ODNI, которому поручено выявлять и устранять пробелы в существующих бизнес-данных ИС; повышение качества количественных бизнес-данных по ИЦ; и предоставление регулярных отчетов Конгрессу о том, как бизнес-данные IC используются для информирования при принятии решений.

Заручиться поддержкой Совета национальной безопасности

Совет национальной безопасности (NSC) через старшего директора по разведывательным программам должен поддерживать усилия ODNI по улучшению сбора и качества бизнес-данных IC, где это возможно. Помимо запроса регулярных обновлений, персонал НСК должен разрешать политические споры через процесс межведомственного комитета по политике. Поддержка со стороны NSC должна также препятствовать тому, чтобы агентства IC искали в Белом доме ответы, отличные от тех, которые они получают от DNI.

Требовать использования единых стандартов бизнес-данных IC для IC

DNI должен разработать и опубликовать директиву разведывательного сообщества, требующую использования единых стандартов бизнес-данных IC, общих для всех инструментов и платформ ICITE, которые также потребуются для сбора этих данных. ICD должен потребовать от департаментов и агентств предоставить ODNI полный и неограниченный доступ к собираемым ими бизнес-данным.

Создайте подразделение для получения аналитической информации из бизнес-данных IC

ODNI должен создать подразделение, которому будет поручено извлекать информацию из бизнес-данных IC.В это подразделение должны входить разработчики, аналитики данных, эксперты по визуализации данных, эксперты в предметной области и другой персонал, который считается необходимым для оказания помощи миссии, и должен опираться на опыт частного сектора, особенно в отношении передовых методов использования и анализа бизнес-данных. Ему следует разработать новые инструменты для сбора, включения и анализа бизнес-данных IC, создать несколько формальных продуктовых линий, делающих их анализ полезным для старших руководителей IC, а также отвечать на запросы и задания других элементов IC.Его формальные продуктовые линейки должны включать специальные отчеты для руководства каждого отдела и агентства IC с информацией об их наиболее ценных отчетах и ​​продуктах в широком смысле. Это подразделение должно быть проинформировано группой экспертов в предметной области со всей независимой комиссии, чтобы информировать о том, как данные используются и представляются. Деловые данные НК также должны рассматриваться в рамках ежегодных брифингов о состоянии миссии, проводимых DNI с руководителями каждого элемента НК.

Создать постоянную межведомственную группу экспертов по бизнес-данным IC для внедрения инноваций в области аналитических решений для работы с клиентами

Директор отдела обработки данных IC должен регулярно встречаться с подразделениями бизнес-аналитики отдельных отделов и агентств, чтобы делиться своими идеями и генерировать идеи о том, как создавать различные интеллектуальные решения для взаимодействия с клиентами на основе полученных знаний.Примеры — только для иллюстративных целей — могут включать:

  • Политик, который никогда не имеет доступа к разведывательной информации, может получить электронное письмо со ссылками на ключевые статьи, адаптированные к его или ее портфолио, или ему может быть предложена ежедневная аналитическая информация.
  • Разработчик политики, выполняющий серию поисковых запросов, может немедленно получать запросы обратной связи, чтобы убедиться, что они нашли то, что искали.
  • Системы, зависящие от потока разведывательных данных, могут инициировать оценку качества данных и информирование об улучшениях.
Обновить стратегию обработки данных IC

ODNI должен обновить Стратегию данных информационной среды разведывательного сообщества 2017 года, включив в нее бизнес-аналитику IC в качестве ключевого фактора, способствующего успеху миссии.

Перекалибровать процесс планирования разведки, чтобы учесть идеи из аналитики бизнес-данных

После того, как коммерческие данные IC станут доступны и качество данных будет улучшено, ODNI следует повторно откалибровать процесс представления бюджета разведывательной программы, чтобы аналитические данные, полученные на основе бизнес-данных IC, могли использоваться для формирования бюджета и процессов приобретения.

Заключение

Несмотря на свои текущие ограничения, разведывательное сообщество США принимает наилучшие решения, которые оно может, на основе неполной информации. Но он не может и дальше использовать частичную анекдотическую информацию для принятия решений о будущем независимой комиссии. Прежде чем ИС продолжит свой путь «хранить, обрабатывать, использовать и управлять» стремительным ростом своих данных, она должна сначала создать базовые системы для сбора базовых бизнес-данных о производимых ею интеллектуальных данных, о том, кто их использует и для каких целей.Другими словами, прежде чем ИК инвестирует миллиарды долларов в новые и существующие инструменты и технологии, она должна сначала инвестировать в понимание своей собственной бизнес-модели — сбор и использование данных об охвате и влиянии своей работы для принятия объективных и основанных на данных решений. о том, куда вложить ограниченные ресурсы в будущем.

Катрина Маллиган — управляющий директор по национальной безопасности и международной политике в Центре американского прогресса и ранее занимала ряд руководящих должностей в Управлении директора национальной разведки.Мэтт Олсен — старший научный сотрудник Центра и бывший директор Национального контртеррористического центра. Александра Шмитт — политический аналитик Центра.

Примечания

Разведывательное сообщество набирает сотрудников во время кризиса

Наблюдая за изменениями в нашей экономике, мы слышали о некоторых работодателях, таких как Amazon, Walmart, InstaCart и другие, которые нанимают огромное количество людей для удовлетворения спроса.Все это критически важные рабочие места в течение этого времени, но есть и другие работодатели, которые нанимают, чьи рабочие места и потребности в хороших людях столь же важны. 25 марта 2020 года разведывательное сообщество провело виртуальную ярмарку вакансий, на которой десять государственных учреждений искали талантливых и преданных делу людей для работы на службе национальной и внутренней безопасности нашей страны. Эти десять агентств все еще нанимают сотрудников, поэтому давайте рассмотрим каждое из них и их потребности в найме:

Центральное разведывательное управление , вероятно, наиболее широко известно из-за того, что они занимают высокое место в американской культуре благодаря телешоу и фильмам, изображающим офицеров ЦРУ в действии.

Управление анализа ЦРУ нанимает аналитиков разведки, в том числе в области киберугроз; экономика; лидерство; военный; политика; наука, техника, оружие и многое другое. В рамках Оперативного управления агентство нанимает сотрудников по операциям, сотрудников по управлению сбором, сотрудников по штабным операциям, языковых сотрудников и других сотрудников. Сейчас аналитики и офицеры разведки, работающие над операциями, часто являются наиболее популярными и востребованными должностями, но ЦРУ также нанимает административных специалистов, бухгалтеров, деловых людей, киберэкспертов, инженеров, специалистов по кадрам, библиотекарей, деятелей искусства и издательского дела. , механики, специалисты по обучению, водители грузовиков, упаковщики складов и многие другие должности.Вы можете найти все эти должности на странице CIA Career Opportunities на их веб-сайте (https://www.cia.gov/careers/opportunities/cia-jobs/index.html ).

Агентство оборонной контрразведки и безопасности (DCSA): Это одно из новейших агентств, но на самом деле оно существует уже около 50 лет в различных формах. DCSA, как говорится на своем веб-сайте, «является агентством безопасности в федеральном правительстве, занимающимся защитой доверенной рабочей силы Америки и надежных рабочих мест — реальных или виртуальных.DCSA выполняет две важные задачи: проверка персонала и защита критически важных технологий при поддержке функций контрразведки и обучения, образования и сертификации. DCSA обслуживает более 100 федеральных органов, курирует 10 000 компаний, прошедших клиринг, и ежегодно проводит около 2 миллионов предварительных расследований ».

DCSA ищет профессиональных судей, специалистов по расследованию, специалистов по контрразведке, специалистов по политике промышленной безопасности, представителей промышленной безопасности, специалистов по безопасности информационных систем, специалистов по внутренним угрозам, специалистов по безопасности персонала и специалистов Центра развития передового опыта в области безопасности, которые проводят обучение, тренинги и т. Д. продукты и услуги для профессионалов в области безопасности.Вы можете найти дополнительную информацию об этих возможностях и о том, как подать заявку здесь (https://www.dcsa.mil/Careers/ ).

Defense Intelligence Agency (DIA) в настоящее время проводит так называемое мероприятие по найму для привлечения большого количества людей в различных сферах карьеры, включая: аналитиков разведки, специалистов по международным делам, специалистов по информационным технологиям, кандидатов с техническими знаниями / опытом в науке. и области технологий, кадровые специалисты, специалисты по безопасности, аудиторы, специалисты по финансам и закупкам, представители Конгресса, специалисты по связям с общественностью, писатели / редакторы, библиотекари, административные специалисты, менеджеры программ, инженеры, архитекторы, руководители зданий, специалисты по эксплуатации объектов, безопасность / сотрудники службы гигиены труда, специалисты по управлению чрезвычайными ситуациями и многое другое.

Мероприятие по найму предназначено для внешних соискателей, что означает, что они ищут таланты среди представителей общественности. Военнослужащие, подрядчики и сотрудники DIA, находящиеся на временном / срочном назначении, имеют право подать заявку, если они имеют право на занятие должностей.

DIA обычно проводит мероприятия по найму каждый год, и это отличный способ попасть в разведывательное сообщество. В этом году они планируют провести собеседование с отобранными кандидатами в июле / августе 2020 года в Национальном столичном регионе; однако из-за пандемии их планы могут измениться.Вы можете узнать больше о карьере в DIA и о том, как подать заявку здесь (https://www.dia.mil/Careers-Internships/ ).

Текущие вакансии DIA по найму закрываются 12 апреля 2020 года.

Министерство внутренней безопасности — Управление разведки и анализа (DHS I&A) обычно нанимает на должность аналитиков разведки или на должность специалиста по исследованиям разведки с аналогичным названием. У агентства также есть специальные центры, где у них есть потребность в найме. В рамках своего Центра идентификации, таргетинга и эксплуатации (HITEC) они ищут людей для заполнения аналитика идентичности, аналитика таргетинга, цифрового судебного аналитика, аналитика по работе с документами и СМИ (DOMEX) (круглосуточная работа в смену) и исполнительного помощника / административные должности.Большинство вакансий в DHS можно найти на сайте USAJOBS, но вы также можете найти дополнительную информацию здесь (https://www.dhs.gov/homeland-security-careers ) .

Управление по борьбе с наркотиками (DEA): Некоторые могут видеть DEA и удивляться, почему его можно считать частью разведывательного сообщества. В большинстве федеральных правоохранительных органов сейчас есть разведывательные подразделения или департаменты, и DEA не исключение. Согласно веб-сайту агентства, «Разведывательная программа DEA помогает инициировать новые расследования основных наркологических организаций, усиливает текущие и последующие судебные преследования, собирает информацию, которая приводит к изъятиям и арестам, и предоставляет политикам информацию о тенденциях в области наркотиков, на основании которой могут быть приняты программные решения. на основании.”DEA нанимает специалистов по разведывательным исследованиям, которые используют свои аналитические навыки и знания для борьбы с незаконным оборотом наркотиков и транснациональной организованной преступностью. DEA также нанимает специальных агентов, исследователей утечки информации и людей, занимающихся судебной экспертизой. Вы можете узнать больше об этих возможностях здесь (https://www.dea.gov/careers ) .

Национальное агентство геопространственной разведки (NGA) существует уже много лет и ранее было известно как Национальное агентство изображений и картографии (NIMA).По мере развития технологий GPS и картографии NGA сделала то же самое и сменила название. Национальное агентство геопространственной разведки предоставляет «геопространственный интеллект мирового класса (GEOINT), который дает решающее преимущество политикам, военным, специалистам разведки и службам быстрого реагирования». NGA нанимает аналитиков разведки, часто занимающихся морским или геопространственным анализом, в дополнение к другим должностям аналитиков. Вы также найдете административные, бухгалтерские, кибернетические и другие вспомогательные должности, на которые нанимают в NGA.Вы можете найти больше о карьере в NGA здесь (https://www.nga.mil/Careers/Pages/default.aspx ) .

Национальное разведывательное управление (NRO) — не самое известное из разведывательных агентств, но NRO существует с 1961 года. На веб-сайте агентства говорится: «Когда Соединенным Штатам нужны глаза и уши в критических местах, где ни один человек не может дотянуться — будь то по самой пересеченной местности или по самой враждебной территории — он обращается к Национальному разведывательному управлению (NRO).NRO — это правительственное агентство США, отвечающее за проектирование, строительство, запуск и обслуживание американских разведывательных спутников. Будь то создание последних инноваций в спутниковых технологиях, заключение контрактов с наиболее экономически эффективным промышленным поставщиком, соблюдение строгих графиков запуска или предоставление продукции высочайшего качества нашим клиентам, мы никогда не теряем внимания к тому, кого мы работаем, чтобы защитить: нашу страну и его граждане ». Поскольку это агентство является одним из наиболее технических разведывательных агентств, поскольку оно сосредоточено на спутниках, оно ищет высокотехнологичных специалистов.Этот талант включает инженеров, менеджеров программ, специалистов по закупкам и финансам. Вы можете узнать больше о возможностях NRO здесь (https://www.nro.gov/careers/ ) .

Агентство национальной безопасности (АНБ) когда-то было настолько секретным, что получило прозвище «Нет такого агентства». Но в последние годы он стал гораздо более публично рассказывать о своей миссии и работе. Миссия Агентства национальной безопасности / Центральной службы безопасности (NSA / CSS) состоит в том, чтобы «возглавить правительство США в области криптологии, которая включает в себя продукты и услуги как сигнальной разведки (SIGINT), так и обеспечения безопасности информации (теперь называемые кибербезопасностью), а также обеспечивает работу компьютерных сетей. (CNO), чтобы получить преимущество принятия решений для нации и наших союзников при любых обстоятельствах.”

Агентство национальной безопасности нанимает сотрудников в широком спектре областей карьеры, включая: анализ и сбор разведданных, анализ иностранных языков, информатику, кибернетику, инженерные и физические науки, математические науки, бизнес, бухгалтерский учет и бюджет, инспекцию, расследование и соблюдение требований, безопасность и право. правоприменение, человеческие ресурсы, образование и обучение, общая административная поддержка и многие другие области карьеры. Вы можете узнать больше о карьерных возможностях в АНБ здесь (https://www.nsa.gov / careers / ) .

Офис директора национальной разведки (ODNI) был основан после террористических атак 11 сентября и образован в соответствии с Законом о реформе разведки и предотвращении терроризма 2004 года. Он начал свою деятельность в 2005 году. Национальная разведка является главным советником президента по разведке, определяет и управляет бюджетом Национальной разведывательной программы (NIP) в размере более 50 миллиардов долларов, совокупными расходами правительства США на разведку помимо военной разведки.Перед ODNI поставлена ​​задача объединить усилия 17 элементов разведывательного сообщества (IC). ODNI имеет должности аналитиков разведки, а также финансовых менеджеров, аудиторов, юристов, специалистов / офицеров подрядчиков, специалистов по коммуникациям, инспекторов, аналитиков-расследователей, следователей, руководителей программ и многих других. Вы можете узнать больше о возможностях DNI здесь (https://www.dni.gov/index.php/careers ) .

ODNI также использует USAJOBS для размещения объявлений о вакансиях.

Командование разведки и безопасности армии США (INSCOM): Армия США является крупнейшим военным родом вооруженных сил и проводит очень крупную разведывательную операцию, о которой многие в обществе ничего не знают. INSCOM выполняет командование оперативной разведкой и силами безопасности, обеспечивая «лингвистическую поддержку и обучение продвинутым навыкам, связанным с разведкой, поддержку приобретения, материально-техническое обеспечение, связь и другие специальные возможности для поддержки армейских, совместных и коалиционных командований и Соединенного Королевства».С. Разведывательное сообщество ». INSCOM имеет возможности в иностранной контрразведке; кибер-контрразведка; открытый анализ полетов человеческого интеллекта; наступательные контрразведывательные операции; контрразведывательные расследования; сбор, анализ и производство; целевое использование; службы контрразведки, защита источников, операции / сборы военной контрразведки, связь и поддержка разведки, а также иностранные языки. Вы можете узнать больше о позициях INSCOM здесь (https: // www.inscom.army.mil/Employment.aspx ) .

Эти 10 агентств, которые нанимают, не являются всеми агентствами в разведывательном сообществе или всеми агентствами, у которых есть сотрудники, работающие над разведкой. Вы можете найти больше разведывательных позиций, зайдя на USAJOBS и выполнив поиск по ключевым словам «Разведка». Еще одно место, где вы можете найти должности в ИК, — это сайт под названием Intelligence Careers (https://www.intelligencecareers.gov/ ) . Узнайте больше о разведывательном сообществе здесь (https: // www.intel.gov/). На этом сайте содержится много информации о том, как работает ИС, и представлена ​​интересная история разведки.

Необходимость в том, чтобы наши лучшие и самые блестящие умы работали над тем, чтобы обеспечить власть правдой и выявить индикаторы и предупреждения, чтобы уменьшить риски для нашей страны, связанные с этими растущими угрозами, сейчас как никогда остро — война с глобальным и внутренним терроризмом, борьба с транснациональным терроризмом. преступные организации, атаки на наши выборы, кибератаки на предприятия и государственные учреждения, шпионаж из Китая и России, конфликты на Ближнем Востоке и многие другие известные и неизвестные угрозы.

Имейте в виду, что это не должности быстрого найма. Чтобы стать членом разведывательного сообщества, необходимо пройти долгий процесс приема на работу в правительство, получить условное предложение о приеме на работу, а затем пройти предварительное расследование и процесс проверки безопасности. Поскольку приложения требуют определенного времени и усилий, нет лучшего времени, пока мы остаемся в безопасности и соблюдаем приказы о домогательствах, чтобы изучить эти возможности и подать надежное приложение.Вы нужны нашей стране не только сейчас, но и в будущем.

Деррик Т. Дортч является ведущим Fed Access в Federal News Network . Он также является президентом The Diversa Group и президентом и старшим консультантом по вопросам карьеры Службы национальной безопасности и международных отношений (NSIA) Career Services , компании, предоставляющей карьерные услуги лицам, интересующимся и работающим в стране. сектора безопасности и международных отношений.

Влияние искусственного интеллекта на международную торговлю

Искусственный интеллект (ИИ) может оказать преобразующее влияние на международную торговлю. Уже сейчас конкретные приложения в таких областях, как аналитика данных и услуги перевода, снижают торговые барьеры. В то же время при разработке ИИ существуют проблемы, которые могут быть решены правилами международной торговли, например улучшение глобального доступа к данным для обучения систем ИИ.Ниже приводится обзор некоторых ключевых возможностей ИИ для торговли, а также тех областей, в которых правила торговли могут помочь в развитии ИИ.

Что мы подразумеваем под искусственным интеллектом?

Прежде чем перейти к вопросу о влиянии ИИ на торговлю, важно уточнить, что подразумевается под ИИ. В частности, существует ключевое различие между узким ИИ, таким как службы перевода, чат-боты и автономные транспортные средства, и ИИ в целом — «самообучающимися системами, которые могут учиться на опыте с человеческими масштабами и превосходят человеческие возможности по всем задачам».«Общий ИИ поднимает более широкие экзистенциальные проблемы, например, как согласовать цели такой системы с нашими, чтобы предотвратить катастрофические результаты, 1 , но общий ИИ остается технологией, которую еще предстоит разработать в отдаленном будущем.

Чтобы понять потенциальное значение узкого ИИ для торговли, также важно кратко рассмотреть его основные части. В частности, узкий ИИ основан на машинном обучении, которое использует большие объемы данных и мощные алгоритмы для разработки все более надежных прогнозов будущего. 2 Данные, используемые для машинного обучения, могут быть либо контролируемыми — данные со связанными фактами, такими как метки, — либо неконтролируемыми — необработанными данными, которые требуют идентификации шаблонов без предварительного запроса. 3 Сюда входит обучение с подкреплением, при котором алгоритмы машинного обучения активно выбирают и даже генерируют собственные обучающие данные.

Еще одна ключевая разработка, лежащая в основе узкого ИИ, — это глубокая нейронная сеть (DNN). DNN состоят из уровней нелинейных функций узлов преобразования, где выходные данные каждого уровня становятся входными данными для следующего уровня в сети.Каждый уровень имеет модульную структуру, что позволяет взять слой, оптимизированный для одного типа данных (например, изображений), и объединить его с другими слоями для других типов данных (например, текста). 4 Глубокие нейронные сети объединяют несколько задач машинного обучения, создавая то, что называется машинным обучением общего назначения (GPML), что позволяет ИИ эффективно работать поверх типов хаотических данных, которые люди могут переваривать, таких как видео , аудио и текст.

Narrow AI также включает специальные инструменты, такие как проверка вне выборки для проверки моделей, стохастический градиентный спуск для обучающих моделей на потоках данных и графические процессоры (GPU) — первоначально разработанные для видеоигр, но доказавшие свою пригодность для поддержки типов массовых параллельных вычислений, необходимых для обучения DNN. 5

Применение этих разработок в реальном контексте требует больших наборов данных для инициализации систем ИИ. Здесь количество имеет значение, потому что машинное обучение должно иметь возможность включать в будущие прогнозы как можно больше возможных прошлых результатов. Это означает, что имеет значение доступ к хвостам данных — менее привычным и нерегулярным данным.

Влияние ИИ на экономический рост и международную торговлю

Развитие ИИ повлияет на международную торговлю разными способами.Один из них — это макроэкономическое влияние ИИ и связанные с ним торговые эффекты. Например, если ИИ увеличит рост производительности, это увеличит экономический рост и откроет новые возможности для международной торговли. Текущие темпы роста производительности во всем мире низкие, и есть несколько предполагаемых причин. 6 Одна из причин низкого роста производительности, особенно важная для понимания потенциальной связи с ИИ, заключается в том, что экономике требуется время, чтобы внедрить и эффективно использовать новые технологии, особенно сложные, оказывающие влияние на всю экономику, такие как ИИ. 7 Это включает время для создания достаточно большого капитала, чтобы иметь совокупный эффект, а также для дополнительных инвестиций, необходимых для полного использования инвестиций в ИИ, включая доступ к квалифицированным специалистам и методам ведения бизнеса. 8

AI также повлияет на тип и качество экономического роста, что повлияет на международную торговлю. Например, ИИ, вероятно, ускорит переход к экономике услуг.

AI также повлияет на тип и качество экономического роста с последствиями для международной торговли.Например, ИИ, вероятно, ускорит переход к экономике услуг. Это следствие опасений по поводу воздействия ИИ и рабочих мест, поскольку ИИ, вероятно, расширит автоматизацию и ускорит потерю рабочих мест для низкоквалифицированных рабочих в производственных областях. 9 Параллельно с этим ИИ будет уделять особое внимание определенным навыкам работников, поскольку он используется для увеличения стоимости производства и продуктов. Это должно привести к дальнейшему увеличению доли услуг в производстве, а также в международной торговле.

Специальные приложения ИИ в международной торговле

Искусственный интеллект и глобальные производственно-сбытовые цепочки

AI уже оказывает влияние на развитие глобальных цепочек создания стоимости и управление ими. Его можно использовать для улучшения прогнозов будущих тенденций, таких как изменения потребительского спроса, и для более эффективного управления рисками в цепочке поставок. Позволяя бизнесу лучше управлять сложными и рассредоточенными производственными единицами, такие инструменты повышают общую эффективность ГЦСС. Например, бизнес может использовать ИИ для улучшения управления складом, прогнозирования спроса и повышения точности своевременного производства и доставки.Робототехника может повысить производительность и эффективность при проверке упаковки и инвентаря. Бизнес также может использовать ИИ для улучшения физического контроля и обслуживания активов в цепочках поставок.

На развитие ГЦСС повлияют более широкие тенденции к использованию ИИ для развития интеллектуального производства. Например, концепция Индустрии 4.0 под руководством Германии основана на датчиках, IoT и киберфизических системах, которые соединяют машины, материалы, расходные материалы и клиентов. Это будет включать в себя возможности прогнозирования машин и самообслуживания на заводском уровне, полную коммуникацию между компаниями по всей цепочке поставок и возможность производства в соответствии со спецификациями клиентов, даже небольшими или единичными партиями. 10 Такое развитие может усилить и расширить ГЦСС. Например, интеллектуальное производство с акцентом на возможности подключения может открыть GVC для более конкретного участия специализированных поставщиков услуг в таких областях, как НИОКР, дизайн, робототехника и анализ данных, адаптированных к дискретным задачам в цепочке поставок.

Робот-гуманоид работает бок о бок с сотрудниками на конвейере завода в Японии. Подобные возможности автоматизации уже влияют на глобальные цепочки создания стоимости по всему миру.(Кредит: Reuters / Issei Kato)

Тем не менее, ИИ может также создать тенденции к сохранению производства. Более широкие возможности автоматизации, а также масштабирование 3D-печати могут снизить потребность в расширенных цепочках поставок, особенно в тех, которые полагаются на большие пулы дешевой рабочей силы. Результат может ускорить процесс, который Дэни Родрик называет «преждевременной индустриализацией» в развивающихся странах. 11

Торговля с использованием цифровых платформ

Еще одна область, где ИИ уже используется, — это цифровые платформы, такие как eBay.В частности, для малого бизнеса цифровые платформы предоставили беспрецедентную возможность выйти на глобальный уровень. В США, например, 97 процентов малых предприятий экспортируют на eBay по сравнению с 4 процентами офлайн-аналогов. 12

В частности, для малого бизнеса цифровые платформы предоставили беспрецедентную возможность выйти на мировой рынок.

Услуги перевода, разработанные на основе искусственного интеллекта, позволяют цифровым платформам стать движущей силой международной торговли. Например, в результате использования услуги машинного перевода eBay экспорт eBay в испаноязычную Латинскую Америку увеличился на 17.5 процентов (значение увеличилось на 13,1 процента). 13 Чтобы представить этот рост в контексте, сокращение расстояния между странами на 10 процентов коррелирует с увеличением доходов от торговли на 3,51 процента, поэтому увеличение доходов от машинного перевода eBay на 13,1 процента эквивалентно сокращению расстояния между странами более чем на 35 процентов. процентов.

Торговые переговоры

AI также может быть использован для улучшения результатов международных торговых переговоров.Например, ИИ можно использовать для лучшего анализа экономических траекторий каждого партнера по переговорам при различных допущениях, включая результаты, зависящие от торговых переговоров (пути роста при различных формах либерализации торговли), как эти результаты влияют в многопользовательском сценарии, где существуют торговые барьеры. скорректированы с разной скоростью, а также предсказывают торговую реакцию стран, не участвующих в переговорах. Бразилия уже создала интеллектуальную технологическую и торговую инициативу, которая включает использование ИИ для улучшения торговых переговоров. 14

Разработка торговых правил для поддержки AI

Помимо воздействия ИИ на структуру международной торговли, правила торговли, отраженные в ВТО и в соглашениях о свободной торговле, также могут играть роль в поддержке развития ИИ. Ниже описаны некоторые ключевые области, в которых правила торговли будут иметь значение для разработки и внедрения ИИ во всем мире.

Важность данных для AI

Меры по локализации данных, ограничивающие возможность перемещения данных в глобальном масштабе, уменьшат возможности для разработки специализированных возможностей ИИ.

Торговые обязательства по свободному потоку данных во всем мире, как это отражено во Всеобъемлющем и прогрессивном соглашении о Транстихоокеанском партнерстве (CPTPP), а совсем недавно в Соглашении между США, Мексикой и Канадой (USMCA), будут поддерживать развитие ИИ. . Как указано выше, для обучения систем искусственного интеллекта необходим доступ к большим объемам данных. Построение систем искусственного интеллекта, способных реагировать на различные вызовы и различные группы населения, требует доступа к глобальным данным. Возьмем относительно простой пример: разработка ИИ для распознавания речи требует доступа к большим объемам речевых данных, которые могут захватывать местный сленг и интонацию, а также менее часто используемые слова.В результате меры по локализации данных, которые ограничивают возможность перемещения данных в глобальном масштабе, уменьшат возможности для разработки индивидуальных возможностей ИИ.

Более того, разработка и использование ИИ основывается на других цифровых технологиях, ключевыми из которых являются облачные вычисления, большие данные и Интернет вещей. 15 Эти цифровые технологии также полагаются на трансграничные потоки данных. Это означает, что меры по локализации данных, которые ограничивают глобальную передачу данных, затронут ИИ напрямую, предоставляя меньше обучающих данных, и косвенно, подрезая строительные блоки, на которых построен ИИ.

Ограничения на трансграничные потоки данных, вероятно, окажут наибольшее влияние на менее крупные (часто развивающиеся) страны. США и Китай с большим внутренним населением менее зависимы от доступа к данным из третьих стран для разработки возможностей искусственного интеллекта, адаптированных к их внутренним рынкам. Однако для развития искусственного интеллекта в таких областях, как здравоохранение, странам с меньшим населением потребуется доступ к глобальным данным здравоохранения. Ограничения доступа к таким данным снизят точность и актуальность систем искусственного интеллекта для развивающихся стран.

Огромные серверы данных, используемые для облачных вычислений, относятся к числу инноваций, основанных на искусственном интеллекте, которые меняют мировую торговлю. (Кредит: Reuters / Donna Carson)

Для улучшения доступа к данным для разработки ИИ также потребуется, чтобы правительства как хранилища больших наборов данных делали такие данные общедоступными. Здесь USMCA добивается прогресса, включая признание Сторонами важности доступа к правительственной информации для экономического и социального развития и, насколько это возможно, делает правительственные данные доступными в машиночитаемом и открытом формате. 16

Конфиденциальность и AI

Обязательства по трансграничным потокам данных в торговых соглашениях сбалансированы с возможностями правительства ограничивать потоки данных для достижения законных целей государственной политики. Соблюдение национальных стандартов конфиденциальности является ключевой причиной того, что в настоящее время правительства сокращают поток личных данных через границы. Например, Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) запрещает передачу личных данных в страны, которые Европейская комиссия не сочла «адекватными».

Ограничения

GDPR на обработку и использование персональных данных могут отрицательно повлиять на развитие возможностей искусственного интеллекта. Например, в соответствии с GDPR личные данные могут использоваться только для той цели, для которой они были собраны, а это означает, что личные данные, собранные в рамках транзакции, не могут затем использоваться для обучения ИИ для улучшения предоставления услуги. Требование GDPR о том, что компании минимизируют объем собираемых данных и продолжительность их хранения, также противоречит разработке наборов данных для обучения ИИ.

Ограничения GDPR на обработку и использование персональных данных могут отрицательно повлиять на развитие возможностей искусственного интеллекта.

С другой стороны, строгая конфиденциальность потребуется, если люди смогут доверять своей жизни в сети, включая предоставление огромных объемов личных данных для обучения искусственному интеллекту. С этой точки зрения, нет никакого компромисса между развитием ИИ и конфиденциальностью. Ключевой задачей будет разработка правил конфиденциальности, которые не создавали бы ненужных ограничений на доступ к данным и их использование.Правила торговли могут помочь, включая обязательства для стран-импортеров данных по защите конфиденциальности личных данных из страны-экспортера данных. Этого можно достичь путем поощрения форм взаимного признания систем конфиденциальности, а также разработки общих региональных и глобальных принципов конфиденциальности. 17

Стандарты и AI

Внедрение ИИ в промышленность потребует разработки ряда новых стандартов. Возьмем автономные транспортные средства, для которых потребуются различные технические стандарты, стандарты безопасности и новые стандарты производства транспортных средств.Разработка различных внутренних стандартов в разных странах приведет к увеличению затрат для иностранных производителей, которым необходимо переоборудовать оборудование для экспорта. USMCA решает эту проблему, взяв на себя обязательство основывать национальные стандарты на международных стандартах, которые будут поддерживать совместимость и уменьшать препятствия на пути развития ИИ во всем мире.

Защита исходного кода

Требование доступа к исходному коду в качестве условия инвестиций или доступа на рынок представляет собой еще одну проблему для развития ИИ.Требование такого доступа было определено Управлением торгового представителя США (USTR) как часть более широкой проблемы принудительной передачи технологий в Китае. 18 Поскольку ИИ основан на алгоритмах, обусловливание доступа к рынку путем предоставления доступа к исходному коду действует как международный торговый барьер, который снижает распространение ИИ во всем мире.

США и другие страны начали реагировать на это беспокойство. В CPTPP и USMCA стороны договорились не «требовать передачи или доступа к исходному коду программного обеспечения, принадлежащего Лицу другой стороны» в качестве условия для импорта или продажи. 19

Защита интеллектуальной собственности и AI

Развитие ИИ поднимает вопросы интеллектуальной собственности (ИС), имеющие последствия для международной торговли. Как уже отмечалось, AI полагается на большие объемы входных данных. Для использования тренировочные данные часто необходимо копировать и редактировать. В зависимости от того, как собираются данные, это может включать несанкционированное копирование тысяч защищенных произведений. В США может случиться так, что использование «преобразующего» или «невыразительного» исключения добросовестного использования из защиты авторских прав обеспечит юридическое прикрытие для такого использования данных. 20 Добросовестное использование обеспечивает гибкий набор исключений из авторского права, основанный на принципах. 21 Исключения добросовестного использования стали важной правовой основой для развития и прекращения использования цифровых бизнес-моделей в США. 22 Тем не менее, даже в США, будут ли исключения добросовестного использования распространяться на некоторые из более сложных видов использования данных. для обучения ИИ еще предстоит протестировать. 23

Даже в США еще предстоит проверить, будут ли исключения добросовестного использования охватывать некоторые из более сложных видов использования данных для обучения ИИ.

Более того, исключения добросовестного использования или аналогичные гибкие возможности авторского права не существуют во многих других странах. Например, ЕС использует специальный список исключений из закона об авторском праве, который не включает интеллектуальный анализ текста и данных и, похоже, не включает ИИ. Австралия придерживается того же подхода, что и ЕС. 24 С точки зрения международной торговли это означает, что законное копирование данных для разработки ИИ в США может считаться незаконным в других странах, что создает препятствия для развертывания ИИ в этих странах.

В торговых соглашениях не решались вопросы гибкости авторского права. CPTPP включает признание Сторонами необходимости достижения «надлежащего баланса в своих системах авторского права и смежных прав», 25 , но эта цель достижения баланса авторских прав отсутствовала в более позднем USMCA.

AI и торговля товарами

Хотя большая часть разработки ИИ сосредоточена на доступе к данным, стандартам и интеллектуальной собственности, доступ к товарам также повлияет на развитие ИИ во всем мире.В частности, как отмечалось выше, центральные процессоры являются ключевым оборудованием, используемым в глубоких нейронных сетях. Поэтому торговля процессорами необходима для развития ИИ во всем мире. Это подчеркивает постоянную роль снижения тарифов в поддержке доступа к технологиям, необходимым для разработки ИИ.

Автор отчета, Джошуа Мельцер, с благодарностью выражает признательность за поддержку, которую он получает от Фонда Хинрича для соответствующего проекта цифровой экономики и торговли.

Brookings осознает, что ценность, которую он предоставляет, заключается в его абсолютной приверженности качеству, независимости и влиянию.Мероприятия, поддерживаемые его донорами, отражают это обязательство.

Интеллектуальный производственный цикл | Департамент общественной безопасности штата Айова

Отдел разведки и центр слияния применяет цикл разведки для выполнения задач, относящихся к его обязанностям. Цикл разведки в том, что касается криминальной разведки, представляет собой процесс преобразования исходной информации в готовую разведывательную информацию для потребителей, включая политиков, руководителей правоохранительных органов, следователей и патрульных.Эти потребители используют этот законченный интеллект для принятия решений и действий. Разведку можно использовать, например, для дальнейшего расследования или для планирования распределения ресурсов.

Интеллектуальный цикл состоит из пяти этапов, изображенных на следующей диаграмме и объясненных ниже:

  • Планирование и руководство

    Планирование и руководство включает в себя управление всеми усилиями по анализу, от определения потребности в данных до доставки интеллектуального продукта потребителю.Это одновременно начало и конец цикла. Это начало, потому что оно включает в себя формулирование конкретных требований к сбору, обработке, анализу и распространению. Это конец, потому что готовый интеллект, который должен поддерживать принятие решений и действия, часто порождает новые требования к информации.

    Интеллектуальный процесс ориентирован на потребителя. То есть весь процесс зависит от указаний потребителя — конечного пользователя — интеллекта. Потребители на всех уровнях власти — федеральном, государственном и местном — могут инициировать запросы на получение разведданных.Кроме того, у политиков, руководителей, следователей и патрульных обычно разные информационные потребности. Таким образом, эффективное планирование и направление разведывательной деятельности требует понимания потребностей множества потребителей.

  • Коллекция

    Сбор — это сбор и представление необработанной информации, необходимой для получения готовой информации. Чтобы быть эффективным, сбор должен быть спланированным, целенаправленным и направленным. Существует множество источников необработанной информации, включая открытые источники, такие как государственные публичные отчеты, сообщения средств массовой информации, Интернет, периодические издания и книги.Несмотря на то, что сбор данных с открытым исходным кодом часто недооценивается, он важен для аналитических возможностей разведывательного подразделения. Есть также конфиденциальные источники информации. Сотрудники правоохранительных органов собирают такую ​​информацию из различных источников, включая граждан, сообщающих о преступлениях, проводимых расследований и бесед с лицами, которые участвуют в преступной деятельности. Для сбора этой информации сотрудники правоохранительных органов используют различные методы сбора, такие как интервью, работа под прикрытием, а также физическое или электронное наблюдение.

  • Обработка

    Обработка и сопоставление включают преобразование необработанной информации в форму, доступную аналитикам. Это достигается за счет управления информацией. Управление информацией — это индексирование, сортировка и организация необработанных данных в файлы, чтобы информация могла быть быстро извлечена. Например, этап обработки включает в себя ввод данных в компьютер, сокращение данных, сопоставление бумажных файлов и другие формы управления информацией.Эффективная обработка и сопоставление требует понимания потребностей потребителей, типов обрабатываемой информации, плана сбора и аналитической стратегии.

  • Анализ и производство

    Анализ и производство — это преобразование базовой информации из всех источников в готовые разведывательные данные. Он включает в себя интеграцию, оценку и анализ всех доступных данных, которые часто являются фрагментарными и даже противоречивыми, и подготовку аналитических продуктов.Короче говоря, анализ придает дополнительный смысл необработанной информации. Аналитики, которые являются специалистами в предметной области, принимают во внимание надежность, достоверность, своевременность и актуальность информации. Они объединяют данные в единое целое, помещают оцененную информацию в контекст и вырабатывают готовые аналитические данные, которые включают оценки событий и суждения о значении информации для потребителей. Подразделения разведки и анализа могут направлять свои ресурсы на создание стратегической разведки для политиков и руководителей, предоставление оперативной информации для продолжающихся расследований или предоставление тактической информации для неотложных нужд правоохранительных органов.Эти важные функции выполняются посредством мониторинга текущих преступлений и событий, не связанных с преступностью, предупреждения лиц, принимающих решения, о реальных и потенциальных угрозах общественной безопасности и порядку, а также прогнозирования развития криминальной деятельности. Подразделения разведки и анализа могут составлять многочисленные письменные отчеты, которые могут быть краткими — одна страница или меньше — или длинными исследованиями. Они могут включать текущие разведывательные данные, которые имеют непосредственное значение, или долгосрочные оценки.

  • Распространение

    Последний шаг, который логически подключается к первому, — это распространение готовой информации среди потребителей — тех же потребителей, чьи потребности инициировали требования к анализу.Эти получатели готовой информации затем принимают решения или предпринимают действия на основе полученной информации. Этот шаг также должен включать возможность обратной связи, чтобы оценить ценность предоставленной информации. Решения, действия и обратная связь могут привести к предъявлению дополнительных требований к информации, тем самым снова запустив цикл разведки.

    • Палата представителей проголосовала за создание офиса медицинской разведки для получения более ранних предупреждений о пандемии

    ВАШИНГТОН — В четверг комитет палаты представителей по разведке проголосовал за создание нового офиса и новых властей, чтобы подтолкнуть U.Спецслужбы S. для более раннего предупреждения о вспышках болезней и пандемиях.

    Положение, которое председатель комитета Адам Шифф, округ Калифорния, включил в двухпартийный законопроект о ежегодном разрешении разведки, который был отклонен комитетом на закрытом заседании во второй половине дня в четверг и который, вероятно, станет законом, создаст власти для противодействия об иностранных биологических угрозах, сообщил на условиях анонимности представитель комитета.

    Закон, если он будет подписан президентом Джо Байденом, изменит название Национального центра по борьбе с распространением — отдела Управления директора национальной разведки, занимающегося сдерживанием распространения ядерного, биологического и химического оружия — на Национальный центр по борьбе с распространением и биобезопасностью, что отражает его новую обязанность сосредоточить внимание на угрозах заболеваний.

    Чиновник сказал, что секретное приложение к закону включает несколько положений, направленных на повышение готовности к пандемии и глобальной безопасности в области здравоохранения.

    Положения были составлены на основе результатов в основном засекреченного так называемого глубокого исследования Комитетом по разведке Палаты представителей того, как шпионы боролись с пандемией коронавируса и должны ли ЦРУ и другие агентства делать больше для сбора медицинской информации, чиновники сказали. В обзоре сделан вывод о том, что шпионские агентства должны играть более заметную роль в сборе информации, которая могла бы помочь политикам быть более заметными в первые дни кризисов в области здравоохранения.

    «Одной из самых серьезных угроз, преследующих нашу страну в течение последних 18 месяцев, является коронавирус — пандемия, которая нанесла ущерб экономической стабильности, здоровью и безопасности сообществ по всей стране», — сказал Шифф. «Критически важно, чтобы мы были лучше подготовлены к следующей угрозе здоровью, поэтому комитет усердно работает над улучшением позиции разведывательного сообщества перед лицом следующей пандемии».

    Сбор разведывательной информации считается особенно важным, если пандемия возникает в такой авторитарной стране, как Китай, который не всегда прозрачен в отношении вспышек заболеваний.Официальные лица США и внешние эксперты говорят, что правительство Китая изначально скрыло степень передачи коронавируса среди людей. С тех пор появились сообщения, показывающие, что правда циркулирует в потоке сообщений среди китайских ученых — в электронных письмах и других сообщениях, которые не обязательно были в центре внимания американской разведки.

    Байден сообщил о своем намерении сосредоточить внимание шпионских агентств на пандемиях в своем выступлении в офисе директора национальной разведки в июле, когда он отметил, что в США погибло больше людей.S. от Covid-19, болезни, вызванной коронавирусом, «чем во всех крупных войнах, которые мы вели вместе взятых».

    «Сейчас ведется много исследований», — сказал он. «Вам придется пополнить свои ряды людьми, обладающими значительным научным потенциалом относительно патогенов».

    Д-р Скотт Готтлиб, бывший комиссар Управления по контролю за продуктами и лекарствами, выступает на конференции Skybridge Capital SALT New York 2021 в Нью-Йорке 15 сентября. Брендан МакДермид / Reuters file

    Среди тех, кто призывает шпионов делать больше в борьбе с пандемиями докторСкотт Готлиб, бывший комиссар Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, сказал, что влияние коронавируса можно было бы смягчить на раннем этапе, если бы у США была более подробная информация о том, что знали китайцы.

    «Я думаю, что в будущем мы не сможем просто зависеть от добровольного обмена информацией со странами», — сказал Готлиб на телеканале CNBC на прошлой неделе. «Нам нужно будет войти и иметь возможность собирать их и отслеживать эти вещи, а это означает, что наши иностранные разведывательные службы будут в большей степени вовлечены в глобальную миссию общественного здравоохранения.«

    В статье для Washington Post Готлиб сказал, что США не могут полагаться только на Центры по контролю и профилактике заболеваний и другие агентства общественного здравоохранения для сбора информации по мере развития пандемии, — сказал он. «Оглядываясь назад, чтобы провести тщательный анализ известных инфекций», — писал он. «Сбор и обмен частичными данными в реальном времени не для активного принятия решений».

    Когда начался туман противоречивых сигналов выйдя из Китая в начале прошлого года, U.С. нуждался в «чем-то вроде Объединенного командования специальных операций для генерации действенной информации, анализа и координации», — писал он. «Вместо этого то, что у нас было в CDC, было агентством, которое работало как академический отдел общественного здравоохранения».

    Как сообщает NBC News, Национальный центр медицинской разведки, малоизвестное подразделение разведывательного управления Министерства обороны США, занимается сбором информации о вспышках болезней.

    В ноябре, за несколько месяцев до того, как стало известно о полном воздействии коронавируса, он и другие U.Как сообщает NBC News, шпионские агентства S. Но внутри правительства эта информация не рассматривалась как первые предупреждающие знаки надвигающейся глобальной пандемии.

    Действующие и бывшие сотрудники разведки заявили, что не все в ЦРУ и других шпионских агентствах готовы взять на себя миссию по предупреждению пандемии. Следователи Палаты представителей столкнулись с некоторым «культурным сопротивлением», когда они интересовались этой проблемой в течение прошлого года и определили, что шпионские агентства сами по себе очень мало сделали для повышения своих возможностей по сбору медицинской информации, сообщили три источника, знакомых с этим вопросом, при условии, что анонимность.

    Готтлиб писал, что в 2014 году администрация Обамы разработала Глобальную повестку дня в области безопасности здравоохранения, в которой намеренно объединены слова «здоровье» и «безопасность».

    «Этот шаг вызвал разногласия между обоими лагерями, каждый из которых беспокоился о том, что ползучесть миссии может ухудшить их основные функции», — написал он.

    CDC не ответили на запрос о комментариях, а офис директора национальной разведки не дал немедленных комментариев.

    Кен Диланиан

    Кен Диланиан — корреспондент отдела расследований NBC News, освещающий вопросы разведки и национальной безопасности.

    Что такое бизнес-аналитика? Превращение данных в бизнес-идеи

    Определение бизнес-аналитики

    Бизнес-аналитика (BI) использует программное обеспечение и услуги для преобразования данных в действенные идеи, которые используются для принятия стратегических и тактических бизнес-решений организации. Инструменты бизнес-аналитики получают доступ к наборам данных и анализируют их, а также представляют аналитические результаты в отчетах, сводках, информационных панелях, графиках, диаграммах и картах, чтобы предоставить пользователям подробную информацию о состоянии бизнеса.

    Термин бизнес-аналитика часто также относится к ряду инструментов, которые обеспечивают быстрый и простой доступ к аналитическим данным о текущем состоянии организации на основе имеющихся данных.

    Примеры бизнес-аналитики

    Отчетность — центральный аспект бизнес-аналитики, а информационная панель, возможно, является типичным инструментом бизнес-аналитики. Панели мониторинга — это размещенные программные приложения, которые автоматически собирают доступные данные в диаграммы и графики, которые дают представление о текущем состоянии компании.

    Хотя бизнес-аналитика не сообщает бизнес-пользователям, что им делать и что произойдет, если они пройдут определенный курс, BI не сводится только к созданию отчетов. Скорее, бизнес-аналитика предлагает людям способ изучить данные, чтобы понять тенденции и получить представление, оптимизируя усилия, необходимые для поиска, объединения и запроса данных, необходимых для принятия обоснованных бизнес-решений.

    Например, компании, которая хочет лучше управлять своей цепочкой поставок, необходимы возможности бизнес-аналитики, чтобы определять, где происходят задержки и где существуют различия в процессе доставки, говорит Крис Хаганс, вице-президент по операциям WCI Consulting, консалтинговой компании, специализирующейся на бизнес-аналитике. .Эта компания также могла бы использовать свои возможности бизнес-аналитики, чтобы узнать, какие продукты чаще всего задерживаются или какие виды транспорта чаще всего связаны с задержками.

    Потенциальные варианты использования бизнес-аналитики выходят за рамки типичных показателей эффективности бизнеса, таких как повышение продаж и снижение затрат, — говорит Синди Хаусон, вице-президент по исследованиям Gartner, исследовательской и консультационной компании в области ИТ. Она указывает на школьную систему Колумбуса, штат Огайо, и ее успех, используя инструменты бизнес-аналитики для изучения множества точек данных — от посещаемости до успеваемости учащихся — с целью улучшения обучения учащихся и показателей выпускников средних школ.

    Поставщики BI Tableau и G2 также предлагают конкретные примеры того, как организации могут использовать инструменты бизнес-аналитики:

    • Кооперативная организация может использовать BI для отслеживания привлечения и удержания участников.
      • Инструменты бизнес-аналитики
    • могут автоматически создавать отчеты о продажах и поставках на основе данных CRM.
    • Отдел продаж может использовать бизнес-аналитику для создания информационной панели, показывающей, где потенциальные клиенты каждого представителя находятся в воронке продаж.

    Бизнес-аналитика vs.бизнес-аналитика

    Одна вещь, которую вы заметите из этих примеров, заключается в том, что они дают представление о текущем состоянии бизнеса или организации : где сейчас перспективы продаж ? Сколько членов мы потеряли или приобрели в этом месяце? Это подводит итог ключевому различию между бизнес-аналитикой и другим, связанным термином, бизнес-аналитикой. .

    Бизнес-аналитика описывает, сообщает вам, что происходит сейчас, и что происходило в прошлом, чтобы довести нас до этого состояния.Бизнес-аналитика, с другой стороны, является общим термином для методов анализа данных, которые включают прогнозирующий — то есть они могут сказать вам, что произойдет в будущем — и предписывающий — то есть, они могут сказать вы то, что вы, , должны делать , чтобы добиться лучших результатов. (Бизнес-аналитика обычно рассматривается как подмножество более крупной категории аналитики данных , которая специально ориентирована на бизнес.)

    Различие между описательными способностями бизнес-аналитики и прогнозными или описательными возможностями бизнес-аналитики выходит за рамки простого сроки, о которых мы говорим.Это также затрагивает суть вопроса , кем является Business Intelligence для . Как поясняется в блоге Stitchdata, бизнес-аналитика стремится предоставлять бизнес-менеджерам простые снимки текущего состояния дел. В то время как прогнозы и советы, полученные на основе бизнес-аналитики, требуют, чтобы специалисты в области науки о данных анализировали и интерпретировали, одна из целей бизнес-аналитики состоит в том, чтобы относительно нетехнические конечные пользователи могли легко понять и даже погрузиться в данные и создать новые. отчеты.

    Для получения дополнительной информации см. «Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика: где BI подходит для вашей стратегии обработки данных».

    Стратегия бизнес-аналитики

    В прошлом ИТ-специалисты были основными пользователями приложений бизнес-аналитики. Однако инструменты бизнес-аналитики стали более интуитивно понятными и удобными для пользователя, что позволило большому количеству пользователей из самых разных областей организации использовать эти инструменты.

    Компания Gartner Howson различает два типа бизнес-аналитики. Первый — это традиционный или классический бизнес-анализ, когда ИТ-специалисты используют внутренние транзакционные данные для создания отчетов.Вторая — это современная бизнес-аналитика, в которой бизнес-пользователи взаимодействуют с гибкими, интуитивно понятными системами для более быстрого анализа данных.

    Хаусон объясняет, что организации обычно выбирают классическую бизнес-аналитику для определенных типов отчетов, таких как нормативные или финансовые отчеты, где точность имеет первостепенное значение, а используемые вопросы и наборы данных являются стандартными и предсказуемыми. Организации обычно используют современные инструменты бизнес-аналитики, когда бизнес-пользователям требуется понимание быстро меняющейся динамики, например, маркетинговых мероприятий, в которых скорость ценится выше, чем получение стопроцентно правильных данных.

    Но хотя надежная бизнес-аналитика важна для принятия стратегических бизнес-решений, многим организациям сложно реализовать эффективные стратегии бизнес-аналитики из-за плохой практики обработки данных, тактических ошибок и многого другого.

    Дополнительные сведения см. В разделах «7 ключей к успешной стратегии бизнес-аналитики» и «9 причин неудач в бизнес-аналитике».

    Самостоятельная бизнес-аналитика

    Стремление дать возможность практически любому человеку получить полезную информацию из инструментов бизнес-аналитики привело к появлению бизнес-аналитики с самообслуживанием, категории инструментов бизнес-аналитики, направленных на абстрагирование от необходимости ИТ-вмешательство в формирование отчетов.Инструменты самообслуживания бизнес-аналитики позволяют организациям сделать отчеты о внутренних данных компании более доступными для менеджеров и другого нетехнического персонала.

    Среди ключей к успеху самостоятельной бизнес-аналитики — информационные панели и пользовательские интерфейсы бизнес-аналитики, которые включают раскрывающиеся меню и интуитивно понятные точки детализации, которые позволяют пользователям находить и преобразовывать данные легкими для понимания способами. Несомненно, потребуется определенное обучение, но если преимущества инструментов будут достаточно очевидны, сотрудники будут стремиться к участию.(Если вы покупаете решение бизнес-аналитики для самообслуживания, Мартин Хеллер из CIO.com проведет вас через процесс принятия решения и сравнит свои пять лучших вариантов.) BI тоже. Приводя своих бизнес-пользователей к тому, чтобы они стали специалистами по обработке данных ad hoc , вы можете получить хаотичный набор показателей, которые различаются по отделам, столкнуться с проблемами безопасности данных и даже выставить большие счета за лицензирование или SaaS, если нет централизованного контроля над ними. внедрение инструмента.Таким образом, даже если вы привержены самообслуживанию бизнес-аналитики в своей организации, вы не можете просто купить готовый продукт, указать своим сотрудникам на пользовательский интерфейс и надеяться на лучшее.

    Программное обеспечение и системы бизнес-аналитики

    Под зонтиком бизнес-аналитики подпадают самые разные инструменты. Служба выбора программного обеспечения SelectHub разбивает некоторые из наиболее важных категорий и функций:

    • Панели мониторинга
    • Визуализации
    • Отчетность
    • Интеллектуальный анализ данных
    • ETL (извлечение-передача-загрузка — инструменты, которые импортируют данные из одного хранилища данных в другое)
    • OLAP (онлайн-аналитическая обработка)

    Из этих инструментов SelectHub утверждает, что панели мониторинга и визуализация являются наиболее популярными; они предлагают быстрые и легко усваиваемые сводки данных, которые лежат в основе ценностного предложения BI.

    В сфере бизнес-аналитики существует множество поставщиков и предложений, и пробираться через них может оказаться непосильным. Некоторые из основных игроков включают:

    • Tableau, аналитическая платформа самообслуживания, которая обеспечивает визуализацию данных и может интегрироваться с различными источниками данных, включая Microsoft Azure SQL Data Warehouse и Excel
      • .
    • Splunk, «платформа управляемой аналитики», способная предоставлять бизнес-аналитику и анализ данных корпоративного уровня.
    • Alteryx, который объединяет аналитику из различных источников для упрощения рабочих процессов, а также предоставляет широкий спектр аналитических данных по бизнес-аналитике.
    • Qlik, основанный на визуализации данных, бизнес-аналитике и аналитике, предоставляет обширную масштабируемую платформу бизнес-аналитики.
    • Domo, облачная платформа, которая предлагает инструменты бизнес-аналитики, адаптированные к различным отраслям (например, финансовые услуги, здравоохранение, производство и образование) и ролям (включая генеральных директоров, специалистов по продажам, специалистов по бизнес-аналитике и ИТ-специалистов).
    • Dundas BI, который в основном используется для создания информационных панелей и систем показателей, но также может создавать стандартные и специальные отчеты.
    • Google Data Studio, усовершенствованная версия знакомого предложения Google Analytics
    • Einstein Analytics, Salesforce.com пытается улучшить бизнес-аналитику с помощью AI
    • Birst, облачная служба, в которой несколько экземпляров программного обеспечения бизнес-аналитики используют общий сервер данных.

    Чтобы получить более подробное представление о самых популярных на сегодняшний день системах бизнес-аналитики, см. «12 лучших инструментов бизнес-аналитики в 2019 году» и «10 лучших инструментов визуализации данных бизнес-аналитики».

    Аналитик бизнес-аналитики

    Любая компания, серьезно относящаяся к бизнес-аналитике, должна иметь в штате аналитиков бизнес-аналитики. На CIO.com есть подробная статья о том, что влечет за собой эта работа; В целом, они стремятся использовать все функции инструментов бизнес-аналитики для получения данных, которые нужны компаниям, наиболее важным из которых является выявление областей потери доходов и определение того, где можно внести улучшения, чтобы сэкономить деньги компании или увеличить прибыль.

    Даже если ваша компания ежедневно полагается на инструменты бизнес-аналитики самообслуживания, аналитики бизнес-аналитики должны играть важную роль, поскольку они необходимы для управления этими инструментами и их поставщиками и их обслуживания. Они также настраивают и стандартизируют отчеты, которые будут генерировать менеджеры, чтобы обеспечить согласованность и значимость результатов в вашей организации. А чтобы избежать проблем, связанных с поступлением / удалением мусора, аналитикам бизнес-аналитики необходимо убедиться, что данные, поступающие в систему, являются правильными и непротиворечивыми, что часто включает извлечение их из других хранилищ данных и их очистку.

    Работа аналитика бизнес-аналитики часто требует только степени бакалавра, по крайней мере, на начальном уровне, хотя для продвижения вверх по служебной лестнице может быть полезно или даже необходимо получить степень MBA. По состоянию на октябрь 2019 года средняя зарплата в сфере бизнес-аналитики составляет около 67 500 долларов США, хотя в зависимости от вашего работодателя она может варьироваться от 49 000 до 94 000 долларов США.

    Будущее бизнес-аналитики

    Двигаясь вперед, Хаусон говорит, что Gartner видит на горизонте третью волну потрясений, которую исследовательская фирма называет «расширенной аналитикой», когда машинное обучение встроено в программное обеспечение и будет направлять пользователей по их запросам. в данные.

    «Это будет бизнес-аналитика и аналитика, и это будет умно», — говорит она.

    Комбинации, включенные в эти программные платформы, сделают каждую функцию более мощной по отдельности и более ценной для использующих их бизнесменов, говорит Горман.

    «Кто-то будет смотреть на отчеты, например, о прошлогодних продажах — это бизнес-аналитика, — но они также получат прогнозы о продажах в следующем году — это бизнес-аналитика — а затем добавят к этому возможность« что, если »: что произойдет если бы мы сделали X вместо Y », — говорит Горман, объясняя, что производители программного обеспечения переходят к разработке приложений, которые будут предоставлять эти функции в рамках одного приложения, а не доставлять их через несколько платформ, как сейчас.

    «Теперь система дает более важные рекомендации. Это делает лиц, принимающих решения, более эффективными, мощными и точными », — добавляет он.

    И хотя бизнес-аналитика останется ценна сама по себе, Хоусон говорит, что организации не смогут конкурировать, если они не выйдут за рамки только бизнес-анализа и не примут расширенную аналитику.

    Фактически, отчет Gartner Magic Quadrant предсказывает, что к 2020 году организации, предлагающие «пользователям доступ к тщательно отобранному каталогу внутренних и внешних данных», получат вдвое большую ценность для бизнеса от инвестиций в аналитику, чем те, которые этого не делают.

    Хаусон добавляет: «Отчетность необходима, но одной отчетности недостаточно. Если вы только составляете отчет, значит, вы уже отстали. Если ваша отчетность не является умной и гибкой, вы отстаете. Ты отстающий.

    Copyright © 2019 IDG Communications, Inc.

    разведывательных агентств подталкивают к использованию большего количества коммерческих спутников

    ВАШИНГТОН — Группа спутников, управляемая американской компанией HawkEye 360, в начале этого года посмотрела на Ближний Восток и обнаружила радары и радиоволны связан с базирующимся в Китае рыболовным флотом у берегов Омана.

    Когда компания сопоставила данные с информацией со спутников НАСА, которые отслеживают источники света на поверхности Земли, она обнаружила, что суда использовали мощные огни — верный признак охоты на кальмаров — когда они тайком плыли в рыбацкие воды Омана с их отслеживанием. транспондеры выключены.

    Наблюдение было чем-то вроде технологической проверки — в данном случае компания не уведомила ни Оман, ни Китай. Но эта работа, по словам представителей компании, продемонстрировала виды разведданных, которые можно получить с их спутников, которые также выявили военную активность на границе между Китаем и Индией, отслеживали браконьеров в Африке для групп дикой природы и отслеживали спутниковые телефоны, используемые контрабандистами. рабочие маршруты для беженцев.

    В связи с тем, что Конгресс подталкивает администрацию Байдена к более широкому использованию коммерческих спутников, сотрудники разведки начинают присуждать новые контракты, чтобы показать, что они могут расширить возможности строго засекреченных спутников-шпионов с помощью все более сложных услуг, предоставляемых частным сектором.

    В понедельник Национальное агентство геопространственной разведки объявило, что оно заключило с HawkEye 360 ​​контракт на 10 миллионов долларов на отслеживание и картирование радиочастотных излучений по всему миру, информация, по словам компании, поможет выявить незаконный оборот оружия, иностранную военную деятельность и контрабанду наркотиков. .

    Контракт основан на исследовательском контракте, присужденном компании Национальным разведывательным управлением в 2019 году.

    Дэвид Готье, директор коммерческой группы Национального агентства геопространственной разведки, сказал, что сбор радиочастотных данных поможет получить «подсказку и подсказку». сателлиты, по сути, говорят чиновникам, где искать. Коммерческие данные также не засекречены, что позволяет спецслужбам более легко обмениваться данными с союзниками и партнерами.

    Расширение коммерческих спутников с большей способностью наблюдать за Землей беспокоит некоторых экспертов по гражданским свободам.Постоянно растущее количество коммерческих спутников подрывает конфиденциальность, сказал Стивен Афтергуд из Проекта государственной тайны Федерации американских ученых.

    Но правительственные контракты с коммерческими спутниковыми компаниями сами по себе еще не вызывают особой критики, сказал г-н Афтергуд, потому что правительственные спутники намного мощнее, по крайней мере на данный момент, чем коммерческие спутники.

    Точные возможности спутников правительства строго охраняются в секрете.Однако во время предыдущей администрации президент Дональд Трамп опубликовал в Твиттере фотографию иранской пусковой площадки, сделанную засекреченным американским спутником, которая была включена в его разведывательную записку. Снимок был гораздо более подробным, чем снимки того же сайта со спутников.

    В некоторых кругах спецслужб отстающие коммерческие возможности ослабили энтузиазм по поводу расширения контрактов с частным сектором. Но Конгресс подталкивает спецслужбы действовать быстрее.

    Сенатская версия Закона о разрешении на разведку в этом году содержит положения об увеличении расходов на коммерческие спутниковые программы. По словам помощников Конгресса, несмотря на то, что руководство спецслужб находится в процессе, в некоторых уголках агентств все еще наблюдается нежелание использовать коммерческие технологии.

    Действующие и бывшие должностные лица Конгресса признают, что самые совершенные и передовые технологии разведки по-прежнему разрабатываются и используются правительством.Но начинающие коммерческие компании предлагают способы дешево покрыть большую часть мира, снимая нагрузку с самых важных правительственных спутников.

    Новый законопроект о разведке, если он будет одобрен Конгрессом в этом году, создаст инновационный фонд, который упростит для Национального разведывательного управления более быстрое приобретение дополнительных коммерческих мощностей и подтолкнет Национальное агентство геопространственной разведки к большему количеству экспериментов с награждением извне. контракты для анализа различных изображений.

    Мак Торнберри, бывший республиканский председатель комитета Палаты представителей по вооруженным силам, который сейчас входит в консультативный совет «Ястребиный глаз», сказал, что отчасти проблема заключалась в нежелании правительства использовать меньший, но гораздо более дешевый продукт для сбора и анализа разведданных. .

    «Коммерческие изображения — отличный способ следить за тем, что происходит, так что более совершенные правительственные системы могут быть сосредоточены в другом месте, но мы все равно не ослепнем», — сказал г-н Торнберри. «Но все же существует культурный дискомфорт, когда вы полагаетесь на что-то, что вы не контролируете или не контролируете так же сильно, как ваши правительственные системы.«

    Правительственные чиновники должны понимать, что коммерческий спутник стоимостью 10 миллионов долларов не является конкурентом спутника стоимостью 1 миллиард долларов, построенного правительством США», — сказал Торнберри. Более дешевый спутник может обеспечить резервное копирование, а также помочь правительственным спутникам работать более эффективно.

    «Если кто-то решит сбить с неба наши спутники стоимостью в миллиарды долларов или каким-то образом ослепить их, мы должны убедиться, что у нас есть резерв, чтобы мы не были полностью слепыми», — сказал г-н. — сказал Торнберри.

    Устойчивость системы, объединяющей большие и малые спутники, государственные и коммерческие системы, является ключевой частью стратегии Национального разведывательного управления, разведывательного агентства, отвечающего за многие из наиболее засекреченных государственных спутников-шпионов.

    «Наши противники пытаются поставить под угрозу наше преимущество в космосе и возможности, которые мы предоставляем и обеспечивали в течение долгого времени, и бросают им вызов», — сказал Пит Муэнд, директор программы коммерческих услуг в Национальном разведывательном управлении.«Диверсифицированная архитектура, состоящая из национальных и коммерческих спутников, работающих на нескольких орбитах, действительно необходима для нашей национальной безопасности».

    Национальное разведывательное управление создало программный офис в 2018 году, чтобы привлечь больше коммерческих источников информации. С тех пор агентство заключило три многолетних контракта на поставку до 100 миллионов квадратных километров коммерческих изображений каждую неделю.

    Хотя Национальное разведывательное управление в основном сосредоточено на получении коммерческих изображений, оно также изучает другие коммерческие космические технологии, такие как радиочастотные спутники HawkEye и другие, которые собирают радиолокационные данные и изображения из спектра, недоступного человеческому глазу.

    «Я бы не сказал, что они могут собирать уникальные области земного шара, но на самом деле это другой и дополняющий друг друга взгляд на вещи», — сказал г-н Муэнд. «Мы очень рады тому, как они могут делать выводы».

    HawkEye и раньше отслеживал коммерческий рыболовный флот Китая, ловя корабли с отключенными системами маяков и нарушая охраняемые воды вокруг Галапагосских островов. Но ее январская работа по отслеживанию флота, неправильно вошедшего в воды Омана, была первым случаем, когда компания объединила свои данные со спутниками НАСА.

    В то время как морские коммерческие суда должны идентифицировать себя с помощью радиомаяков, их можно выключить. Но HawkEye может идентифицировать китайские рыболовные суда по радиодиапазонам, которые излучает их радар, когда они охотятся за рыбой.

    «Это еще одно свидетельство плохого поведения китайского суверенного рыболовного флота, который фактически представляет собой нашествие саранчи, плавающей вокруг земли, высасывающей природные ресурсы», — сказал Джон Серафини, исполнительный директор HawkEye 360.

    No related posts.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *