Tauriņa efekts: cunami prognozēšana no Ripples

Nodrošina SAP

Gads bija 1961. Datori vēl bija sākuma stadijā, un skrējiens uz Mēnesi tikai sākās. Edvards Lorencs, MIT meteorologs, izstrādāja laikapstākļu prognozēšanas modeli. Lorencs izteica teoriju, ka neliels notikums, piemēram, mazs tauriņš, kas plivinās spārnus Amazonē, hipotētiski varētu iekustināt notikumu ķēdi, kas dažas dienas vēlāk varētu izraisīt viesuļvētru pieskārienu Teksasā.

Šis modelis (kura ilustrācijas vizuāli atgādināja tauriņu) galu galā kļuva pazīstams kā tauriņa efekts. Kā metafora tauriņa efekts ir apzīmējis virkni šķietami triviālu un nesaistītu notikumu, kam kopumā ir liela ietekme vēlāk, izraisot vētras vai ietekmējot akciju tirgu.

Kamēr ir daži nesaskaņas Ņemot vērā Lorenca modeļa spēju precīzi paredzēt jebko, kas ir tik sarežģīts kā laikapstākļi, šī koncepcija nepārprotami ir sajutusi plašu sabiedrību. Padomājiet par Eštonu Kačeru kā koledžas vecuma ceļotāju, kurš vēlas mainīt savu traumējošo bērnību. Tauriņa efekts ; vai Roberta Redforda varonis filmā Havana , kurš gludi sludina: Tauriņš var plīvot ar spārniem pār ziedu Ķīnā un izraisīt viesuļvētru Karību jūras reģionā. Viņi pat var aprēķināt izredzes.

Varbūt Redfords (vai vismaz scenārists) kaut ko izdomāja. Pasaule ir tagad pārpildīts ar datiem , un tikai pēdējo divu gadu laikā ir radīts vairāk no tā nekā pārējā cilvēces vēsturē, liecina Skandināvijas pētnieku grupas SINTEF dati. Situācija, visticamāk, tuvākajā laikā neuzlabosies. Līdz 2020. gadam tiks izveidoti aptuveni 1,7 megabaiti jaunas informācijas katru sekundi saskaņā ar neseno pētījumu par katru cilvēku uz planētas IDC Digitālā Visuma pētījums . Tajā brīdī pasaule skatīsies uz digitālajām zināšanām aptuveni 44 zettabaitos jeb 44 triljoni gigabaiti, salīdzinot ar tikai 4,4 zetabaitiem šodien.

Joprojām ir izaicinājums, kā pietiekami ātri un pietiekami jēgpilni izbraukt cauri šai milzīgajai (un arvien pieaugošajai) datu jūrai, lai mēs varētu no tās iegūt noderīgu ieskatu un noskaidrot, kas ko ietekmēs. Tas savukārt ļautu veikt pragmatiskas darbības pirms metaforiskā cunami uzbrukuma, iespējams, pat pirms viļņa veidošanās.

JŪRAS IZMAIŅAS DATU ANALĪZĒ

Līdz šim šo datu izpratne un izmantošana ir bijusi nepilnīga zinātne, kaut arī tā strauji mainās. Vispirms bija biznesa atskaites , kas ļāva veikt reaktīvu datu analīzi, lai noteiktu tendences un modeļus. Tad nāca paredzamā analītika , kas izvietoja sarežģītus matemātiskos rīkus, lai prognozētu, pamatojoties uz vēsturiskiem un pašreizējiem datu modeļiem.

Tagad, pateicoties datubāzes tehnoloģiju attīstībai un novatorisku sistēmu, piemēram, iespēju SAP HANA lai apstrādātu milzīgu datu slodzi atmiņā, mēs redzam veselu virkni lietojumprogrammu, kas mēģina darīt to, ko sola tauriņa efekts, proti, paredzēt cunami gaitu no sīkiem viļņojumiem, jo ​​lietas notiek reāllaikā. .

Iespējas veikt agrīnas prognozes patiešām ietekmē uzņēmējdarbību. Iedomājieties dārgmetālu tirgotāju preču biržā, kuru var brīdināt par iespējamu piegādes ķēdes pārtraukumu, kas izriet no darba strīda, kas draud izkļūt no rokas lielā Indonēzijas raktuvē. Vai arī iedomājieties automašīnu ražotāju Vācijā, kurš uzzina, ka noteiktas detaļas, kas tiek sūtītas no ārzemēm, pienāks vēlāk, nekā paredzēts, un tādējādi spēj savlaicīgi mainīt ražošanas grafikus, ietaupot miljoniem dolāru, kas pretējā gadījumā tiktu zaudēti dīkstāves laikā.

ANALĪTIKA DARBĪBĀ

Šī ir tāda prognoze, kas Semantiskās vīzijas , Verint , Factiva , Palantirs , un citi cenšas darīt, lai gan katram ir sava unikālā fokusa joma. Semantic Visions, agrīnais dalībnieks SAP Startup Focus programma, kas atrodas Čehijas Republikā, piedāvā tehnoloģiju, kas var paredzēt piegādes ķēdes traucējumus reāllaikā, un ir īpaši izstrādāta lielajiem ražotājiem, kuriem ir tūkstošiem piegādātāju visā pasaulē. Traucējumi globālā mērogā bieži sākas, kad sīki, mānīgi notikumi lido krietni zem lielāko ziņu izlaidumu radara un bieži tiek atspoguļoti tikai vietējos medijos, kas nav angļu valodā, ja vispār.

Lai uztvertu šo informāciju, Semantic Visions ir izstrādājis unikālu starpvalodu semantiskās analīzes tehnoloģiju, kas ļauj iegūt zināšanas no tīmekļa satura neatkarīgi no tā, kādā valodā tas ir rakstīts. Uzņēmums ir apvienojis lielākās pasaules valodas vienā universālā semantiskā valodā, izveidojot mašīnlasāmus identifikatorus, kuriem ir viena un tā pati nozīme un konteksts neatkarīgi no valodas. Tas ļauj savstarpēji savienot un izmantot informāciju neatkarīgi no valodas, kurā tā ir pieejama, un tas nozīmē, ka valodā definēti tvertni (piemēram, internets Ķīnā) vairs nav vājās vietas.

Semantic Vision veic pastāvīgu mediju dominējošā noskaņojuma novērtēšanu ne tikai par uzņēmumiem vai nozarēm, bet pat par veselām valstīm. Tās pētījumi liecina, ka negatīvie noskaņojumi krievvalodīgajos plašsaziņas līdzekļos (kuros mēdz būt Kremļa atbalss kamera) ir nepārtraukti pieauguši, desmitkārtīgi pieaugot pēdējo divu gadu laikā, krietni pirms reālās karadarbības sākuma. Šķiet, ka tas norāda uz to, ka pat pirms ieroču izšaušanas vai tanku novietošanas Krievijas valdība efektīvi pārvaldīja sabiedrisko domu.

Un tad, protams, ir pieteikumi valsts drošības arēnā. Pasaulē, kur virsrakstos dominē konflikti (ISIS, Irāka, Sīrija) un slimības (Ebola Libērijā un atkārtoti uzliesmojošais poliomielīts Pakistānā), nav pārsteidzoši, ka šādu tehnoloģiju potenciālie pielietojumi ir milzīgi, tālu ārpus biznesa pasaules. kur programmatūras pārdevēji publiski meklē klientus.

Kā jau varētu gaidīt, informāciju par šādiem ar uzņēmējdarbību nesaistītiem projektiem ir grūti iegūt. Tomēr Palantir mēdz dominēt virsrakstos, izmantojot programmatūru, kas ir palīdzējusi identificēt pamatgrupā 27 vīrieši aiz amerikāņu žurnālista Daniela Pērla nogalināšanas 2002. gadā, atklājiet GhostNet datortīkls kas inficēja daudzu valstu vēstniecību sistēmas, un ļāva vairākiem ASV policijas departamentiem veikt paredzamo policijas darbu, izmantojot datu analīzi, lai īstenotu proaktīvu pieeju patruļu izvietošanai. Futūristiskā filma Mazākuma ziņojums — kurā īpašie policijas spēki aktīvi arestē slepkavas, pirms tie pastrādā noziegumus, norisinās 2054. gadā, taču šķiet, ka zināmā mērā mēs jau esam tur.

TUVĀK TAURENĪŠA EFEKTAM

Lai gan zinātniski var būt neiespējami faktiski paredzēt, vai tauriņš Brazīlijā (vai Bulgārijā vai Beninā) galu galā izraisīs viļņošanos Teksasā, tauriņa efekta teorijas sociālā ietekme ir nenoliedzama mūsdienu hipersavienotajā un uz datiem balstītajā pasaulē. . Galu galā Arābu pavasari būtībā aizsāka nezināms Tunisijas ielu tirgotājs Mohameds Buazizi, kurš aizdedzinājās, protestējot pret policijas vajāšanu. Viņa plaši ziņotā nāve spēja paveikt to, ko masīvās armijas un gadu desmitiem ilgā Rietumu ietekme nebija spējusi: radīt pietiekami daudz sašutuma, lai izraisītu sacelšanos.

Tā kā datu krājumi kļūst arvien bagātāki un datu pārvaldības rīki kļūst arvien sarežģītāki, mēs tuvojamies tam brīdim, kad kaut kad ne pārāk tālā nākotnē tauriņa efekts patiešām var aprakstīt matemātiski paredzamu realitāti.

Seko man @BansalManju un pievienojies sarunai @SAPStartups.

paslēpties