Nie chodzi tu o to, by sztucznie "intelektualizować" pracę analityka. Chodzi o to by pokazać, że ona taka jest: naukowa. Analityk systemów to nie ktoś kto skrzętnie prowadzi setki wywiadów i skrzętnie zapisuje i porządkuje ich treść na setkach stron dokumentów. Analityk ma za cel wykonać analizę organizacji i zrozumieć jak działa, opisać mechanizm jej funkcjonowania.
Swego czasu miałem na jednej z konferencji o "big data" referat na temat problemu złożoności i jej analizy. Generalnie problem złożoności ładnie opisał Karl Popper, w swoim dziele Wiedza Obiektywna metaforą "o chmurach i zegarach". To co obserwujemy, system, może być tak złożone, że ilość obiektów i ich wzajemnych oddziaływań jest zbyt duża by możliwe było stworzenie modelu (teoria wyjaśniająca zachowanie) takiego systemu, pozwalającego na przewidywanie zachowania takiej złożoności. Są jednak systemy, których natura na to pozwala, ich model jest możliwy do stworzenia, takie systemy są przewidywalne. Metaforą systemu nieprzewidywalnego jest tu chmura, a przewidywalnego zegar. Oczywiście jest nieskończenie wiele systemów o naturze gdzieś pomiędzy chmurami i zegarami.
Nagromadzenie danych to jeszcze nie jest nauka (Galileusz) Duże bazy danych na określony temat - najczęściej mowa o zachowaniach klientów ? to ostatnio temat pierwszych, najdalej drugich, stron gazet. BigData to temat przewodni konferencji i artykułów na pierwszych stronach periodyków branży IT. W 2011 roku artykuł na podobny temat kończyłem pytając: Budowanie modeli na bazie małych partii danych jest po pierwsze wiarygodniejsze (paradoksalnie) niż proste wnioskowanie statystyczne, po drugie daje szanse odkrycia czegoś nowego. W czym problem? To drugie jest nie możliwe z pomocą deterministycznej maszyny jaką jest komputer. To…
Moim zdaniem hurtownie danych i wszelkiego typu systemy BI mogą być skuteczne jako wykrywanie "czegoś" w historii, na pewno sprawdzają się jako złożone systemy raportowania, ale nie sądzę by jakakolwiek hurtownia danych plus system BI odkryła cokolwiek nowego lub skutecznie prognozowała. [...] Budowanie modeli na bazie małych partii danych jest po pierwsze wiarygodniejsze (paradoksalnie) niż proste wnioskowanie statystyczne, po drugie daje szanse odkrycia czegoś nowego. W czym problem? To drugie jest nie możliwe z pomocą deterministycznej maszyny jaką jest komputer. To wymaga człowieka, ten jednak nie daje się produkować masowo... ;), korporacja na nim nie zarobi. Hm... czy przypadkiem promowanie systemów hurtowni danych, BI, pracy z terabajtami danych itp.. to nie tworzenie sobie rynku przez dostawców tych technologii? Warto więc za każdym razem, zanim zainwestujemy w rozwiązania operujące na terabajtach danych, przemyśleć co chcemy osiągnąć. W zasadzie nie ma uzasadnienia dla trzymania wszystkich danych, ważne jest określenie jaki problem chcemy rozwiązać. Jeżeli są to problemy związane z analizą danych historycznych, badania statystyczne mogą być skuteczne, do tego poddają się automatyzacji. Jeżeli jednak problem tkwi w planowaniu zmian, prognozowaniu, odkrywaniu, polecam raczej człowieka i budowanie hipotez.
