Артур Хачиян, предприниматель и эксперт в области больших данных, рассказывает о своей компании и работе с данными.
Артур рассказывает о своем опыте работы в компании "Апостол" и о том, как он начал заниматься большими данными.
Он объясняет, что информация о больших данных в России освещается недостаточно, и многие люди не понимают, как это работает.
Артур объясняет, что его компания занимается моделированием человеческого поведения и анализом данных.
Он также рассказывает о своем опыте работы с различными источниками данных и о том, как он начал использовать Apache Hadoop для хранения и обработки данных.
Артур рассказывает о том, как его компания использует данные для анализа и предоставления ответов на вопросы клиентов.
Он подчеркивает, что данные сами по себе не имеют ценности, и их нужно преобразовывать в ответы на вопросы.
Автор рассказывает о своем опыте работы в веб-студиях и о том, как он начал заниматься разработкой и аналитикой.
Он также упоминает о своем опыте работы с данными и о том, как он перешел от создания отчетов к созданию дата-хаба.
Автор рассказывает о своей компании, которая состоит из нескольких десятков человек, и о том, как он управляет ими.
Он также объясняет, как он взаимодействует с клиентами и партнерами, и как он решает инженерные задачи.
Автор обсуждает различные сервисы, которые предоставляет его компания, включая веб-аналитику, музыкальную аналитику и геоаналитику.
Он также рассказывает о том, как его компания работает с корпоративными клиентами и государственными заказчиками.
Обсуждение важности анализа социальных сетей для бизнеса и инфлюенсеров.
Упоминается, что сейчас все хотят понимать, как работают алгоритмы социальных сетей, и как правильно персонализировать контент.
Обсуждение проблемы приватности и анонимности в интернете.
Упоминается, что приватность заканчивается, когда человек выходит из квартиры, и что данные могут быть собраны и агрегированы различными способами.
Разделение сервисов на критичные и некритичные для минимизации рисков.
Упоминание о том, что данные есть везде, и что переживать о них глобально не стоит.
Автор рассказывает о случае, когда его новый паспорт был использован для мошенничества в банке.
Он также обсуждает проблемы с безопасностью в интернете, включая использование социальных сетей для мошенничества и утечки данных.
Автор выражает свое мнение о криптовалюте и блокчейне, считая их перспективными технологиями, но также отмечает, что они могут быть использованы для мошенничества и отмывания денег.
Автор обсуждает возможность отключения интернета в России, отмечая, что это возможно, но маловероятно из-за зависимости от зарубежных сервисов.
Он также критикует отсутствие настоящего импортозамещения в России и отсутствие интереса к созданию качественных государственных сервисов.
Обсуждение изменения паттернов медиапотребления в связи с пандемией и ростом использования соцсетей.
Упоминание о том, что бесконечный скрол в соцсетях может быть вредным для пользователей.
Обсуждение негативного отношения к рекламной модели Facebook и его влияния на бизнес.
Упоминание о том, что YouTube и другие сервисы, такие как Кинопоиск HD, стали популярными в России.
Обсуждение того, что в России есть возможности для развития в области анализа данных и создания новых сервисов для бизнеса.
Совет о том, что для начала работы в этой сфере нужно найти уникальных специалистов и начать с решения задач на платформе Kaggle.
В видео обсуждается рынок данных и аналитики, где есть много специалистов, но мало хороших.
Упоминается агентство стратегических инициатив, которое проводит конкурсы для решения задач с использованием данных.
Упоминается проблема с данными, которые есть у всех, но не всегда используются для принятия решений.
Приводится пример с данными о гражданах, которые собираются, но не используются для принятия решений.
Обсуждается идея цифрового профиля и социального рейтинга, которые могут быть использованы для принятия решений.
Упоминается сериал "Черное зеркало", где социальный рейтинг был испорчен из-за смешения понятий социального одобрения и социального рейтинга.
В видео также обсуждается, как прозрачность может быть достигнута, но это может быть сложно и не всегда возможно.
Обсуждение сложности и неоднозначности использования искусственного интеллекта в различных ситуациях, включая отслеживание иностранных агентов, платежей и других действий.
Упоминается пример с бабулей, торгующей цветами у метро, и ее возможной отправки в тюрьму за нарушение закона.
Упоминается, что в России цифровизация и использование данных в государственных органах выше, чем в США.
Однако, в США алгоритмы принятия решений в налоговой сфере работают лучше, чем в России.
В США также активно используются данные в градостроительной политике и планировании парковок.
Обсуждение применения больших данных в различных сферах, таких как музыкальная индустрия, банкинг, страховые компании, девелопмент, государственные проекты и спортивные аналитики.
Упоминается, что в России мало кейсов в этих областях, но есть потенциал для развития.
Автор говорит о своей страсти к работе с данными и о том, что он постоянно меняет сферу деятельности, чтобы избежать выгорания.
Он также упоминает, что его цель - создать идеальный аналитический продукт, но пока не достиг этого.
Инженер говорит о том, что идеал недостижим, так как все меняется и критерии меняются.
Он смирился с этим и просто радуется жизни.
Он также упоминает, что его партнеры постоянно "трахают ему мозги", и он живет в мире, где он делает для них задачи, они продают и зарабатывают деньги, а он сам придумывает и создает продукты.
Он говорит о том, как он сталкивается с необходимостью делать фокус-группы и общаться с клиентами, и как он пытается пофиксить проблемы с тех поддержкой.
Инженер говорит о своем желании сидеть и пилить, и о том, что ему нравится это делать.
Он также желает, чтобы его творения нашли свое воплощение в глазах большого количества людей.
Он упоминает, что они занимаются бизнесом, но не стремятся к миллиардам.
В заключение, он благодарит Артура за то, что он пришел на подкаст и поделился информацией.