Интересный взгляд. На 100% согласен с этим.
"ИИ-чаты вкупе с алгоритмами соцсетей (которые тоже, кстати, с помощью ИИ формируются) создают эхо-камеру: пространство, где человек слышит лишь «эхо» собственных взглядов, отраженное другими участниками, — в таких условиях добраться до переосмысления будет сложнее. Но важно другое: если каждый живет в своем маленьком пузыре истины, то общая картина мира распадается на миллионы субъективных. Когда массовое восприятие становится фрагментированным, власть неизбежно вмешивается, так как контролировать микродискурс в каждой камере очень тяжело, на это нужны ресурсы, нужен софт."
Источник: https://ostorozhno.media/mainstream/
Как ни странно, но сейчас даже магия и волшебство начали существовать по-настоящему, как никогда раньше, но есть один нюанс... Только в субъективных реальностях (и хорошо, что оно не может проникнуть к нам, если мы используем логику).
По сути - мы превратились в цифровые племена из очень малых групп, и у каждого племени есть свой шаман, свои понятия... Согласно логике (уже диалектической) нас ждёт новая волна глобализации, но что она будет объединять и кого, по каким признакам... Пока неизвестно.
"ИИ-чаты вкупе с алгоритмами соцсетей (которые тоже, кстати, с помощью ИИ формируются) создают эхо-камеру: пространство, где человек слышит лишь «эхо» собственных взглядов, отраженное другими участниками, — в таких условиях добраться до переосмысления будет сложнее. Но важно другое: если каждый живет в своем маленьком пузыре истины, то общая картина мира распадается на миллионы субъективных. Когда массовое восприятие становится фрагментированным, власть неизбежно вмешивается, так как контролировать микродискурс в каждой камере очень тяжело, на это нужны ресурсы, нужен софт."
Источник: https://ostorozhno.media/mainstream/
Как ни странно, но сейчас даже магия и волшебство начали существовать по-настоящему, как никогда раньше, но есть один нюанс... Только в субъективных реальностях (и хорошо, что оно не может проникнуть к нам, если мы используем логику).
По сути - мы превратились в цифровые племена из очень малых групп, и у каждого племени есть свой шаман, свои понятия... Согласно логике (уже диалектической) нас ждёт новая волна глобализации, но что она будет объединять и кого, по каким признакам... Пока неизвестно.
Ostorozhno Media
Конец мейнстрима: как алгоритмы сломали общую повестку
Когда-то мы жили в мире, где на всех носителях видели одно и то же. Те же новости по ТВ, клипы на MTV, сериалы на СТС и 5–6 вирусных роликов в неделю на Ютубе, которые затем показывал Макс +100500. Это и был мейнстрим — большой общий поток информации, в котором…
💯3
А вы знаете что такое CX? Ох приготовьтесь... 😐
CX (Customer Experience) в маркетинге — это совокупность всех впечатлений и эмоций, которые клиент испытывает при взаимодействии с брендом на всех этапах 🤩
И вот компания, которая позиционирует себя как главного игрока на рынке CX сделала сайт... Где продаёт CX-игру, CX-встречи, свои консультации для крупных брендов в CX-направлении и т.д. 🙃
Скриншоты сайта вот...
Какие у вас впечатления от сайта? 🤔
Какие эмоции вы испытываете при взаимодействии с брендом CX PRACTICE DAYS? 🤔
Вот ссылка на этот сайт: https://pd.cx.events/ (с телефона открывается около 1 минуты)
CX (Customer Experience) в маркетинге — это совокупность всех впечатлений и эмоций, которые клиент испытывает при взаимодействии с брендом на всех этапах 🤩
И вот компания, которая позиционирует себя как главного игрока на рынке CX сделала сайт... Где продаёт CX-игру, CX-встречи, свои консультации для крупных брендов в CX-направлении и т.д. 🙃
Скриншоты сайта вот...
Какие у вас впечатления от сайта? 🤔
Какие эмоции вы испытываете при взаимодействии с брендом CX PRACTICE DAYS? 🤔
Вот ссылка на этот сайт: https://pd.cx.events/ (с телефона открывается около 1 минуты)
😁4🤣3
Если вдруг кто забыл (или не знал), то лучшие кейсы по Data Driven Маркетингу / BigData Маркетингу / CDP истории... Всё тут: https://www.cdpinstitute.org/library/?filter_content_type=Use%20Case
❤1
Что нового в Big Data и маркетинге (октябрь-ноябрь 2025)??? // Пост написан мной, работа с источниками - от GPT 🦾🤝
Привет, друзья. Сегодня — краткий обзор ключевых Big Data-трендов и маркетинговых изменений, которые формируют горизонт отрасли в последние месяцы.
---
1. Атрибуция на новом уровне: видео + first-party данные
Стартап Northbeam представил новую модель атрибуции, которая связывает просмотры видео и клики внутри приложений с транзакционными данными первого лица (first-party).
Это большой шаг: вместо статистических моделей — реальное связывание активности аудитории с ее покупками.
Для маркетологов это значит более точное распределение бюджетов — особенно на awareness-кампании.
С точки зрения CDP / CRM-подхода: усиливается роль first-party данных, и компании, которые грамотно интегрируют свою клиентскую базу, будут иметь конкурентное преимущество.
---
2. AI становится не просто инструментом — инфраструктурой
По данным отчётов за ноябрь, AI перестал быть «ассистентом» и превратился в архитектуру маркетинга: предиктивные модели, генеративные алгоритмы и автоматизация теперь встроены в медиа-планирование, тестирование креативов и прогнозирование.
Это значит, что маркетинговые команды уже перестраиваются не вокруг каналов, а вокруг систем: маркетинг как экосистема.
Для специалистов по данным — огромная возможность: строить маркетинговые экосистемы, а не просто запускать кампании.
---
3. Новая эра машинного обучения - глубокое машинное обучение + причинность
В исследовании учёных предложен DeepCausalMMM — фреймворк маркетинг-микс моделирования, который сочетает нейросети (GRU) и причинный вывод (causal inference).
Это позволяет моделировать сложные задержки (carryover), насыщение каналов и реальные причинно-следственные связи между маркетинговыми каналами.
Выигрывают бизнесы: те, кто может не просто прогнозировать, но и объяснять влияние инвестиций.
Биг дата + глубокое обучение + маркетинг — модный набор и технологический фундамент современных маркетинговых стратегий.
---
4. Формирование «агентного» маркетинга
Netcore Cloud анонсировала концепцию Agentic Marketing 2025 — систему, в которой ИИ не просто автоматизирует, а действует автономно: принимает решения, оптимизирует кампании, адаптируется в режиме реального времени.
Это следующий шаг после маркетинговой автоматизации: агент-ИИ, который может выступать как «маркетолог-ассистент», но с собственной инициативой.
Для Big Data это значит: больше данных + больше мощности ИИ = возможность построить маркетинговые системы, которые «живут» и меняются без постоянного ручного управления.
Но: нужен сильный data engineering и зрелая архитектура данных, чтобы такие системы работали корректно!!!
---
5. AI платформы - усиление Big Tech
Искусственный интеллект становится драйвером роста рекламного дохода у крупных технологических игроков (Google, Meta, Amazon).
Их рекламные системы становятся более эффективными: алгоритмы подбирают рекламные сообщения и цели, руководствуясь большими данными о поведении.
Важно думать о многостороннем data-подходе: использовать first-party данные, иметь собственные аналитические системы, чтобы быть хозяином части данных.
---
💡 Выводы:
Если вы маркетолог — наращивайте инвестиции в first-party data: данные клиентов — это сейчас не опция, а обязательная база для точных кампаний.
Инженеры и аналитики должны активно изучать и внедрять глубокое обучение, потому что это не «эксперимент», а стандартная практика.
Руководителям важно смотреть на маркетинг как на систему, а не набор тактических активностей. Стратегия: строим экосистему, а не просто запускаем рекламные потоки.
Обязательно проверяйте готовность инфраструктуры: агентные ИИ-системы (как у Netcore) требуют зрелой архитектуры данных, хорошего сбора, хранения и обработки!!!
/// Ссылки на источники в комментариях к этому посту.
Привет, друзья. Сегодня — краткий обзор ключевых Big Data-трендов и маркетинговых изменений, которые формируют горизонт отрасли в последние месяцы.
---
1. Атрибуция на новом уровне: видео + first-party данные
Стартап Northbeam представил новую модель атрибуции, которая связывает просмотры видео и клики внутри приложений с транзакционными данными первого лица (first-party).
Это большой шаг: вместо статистических моделей — реальное связывание активности аудитории с ее покупками.
Для маркетологов это значит более точное распределение бюджетов — особенно на awareness-кампании.
С точки зрения CDP / CRM-подхода: усиливается роль first-party данных, и компании, которые грамотно интегрируют свою клиентскую базу, будут иметь конкурентное преимущество.
---
2. AI становится не просто инструментом — инфраструктурой
По данным отчётов за ноябрь, AI перестал быть «ассистентом» и превратился в архитектуру маркетинга: предиктивные модели, генеративные алгоритмы и автоматизация теперь встроены в медиа-планирование, тестирование креативов и прогнозирование.
Это значит, что маркетинговые команды уже перестраиваются не вокруг каналов, а вокруг систем: маркетинг как экосистема.
Для специалистов по данным — огромная возможность: строить маркетинговые экосистемы, а не просто запускать кампании.
---
3. Новая эра машинного обучения - глубокое машинное обучение + причинность
В исследовании учёных предложен DeepCausalMMM — фреймворк маркетинг-микс моделирования, который сочетает нейросети (GRU) и причинный вывод (causal inference).
Это позволяет моделировать сложные задержки (carryover), насыщение каналов и реальные причинно-следственные связи между маркетинговыми каналами.
Выигрывают бизнесы: те, кто может не просто прогнозировать, но и объяснять влияние инвестиций.
Биг дата + глубокое обучение + маркетинг — модный набор и технологический фундамент современных маркетинговых стратегий.
---
4. Формирование «агентного» маркетинга
Netcore Cloud анонсировала концепцию Agentic Marketing 2025 — систему, в которой ИИ не просто автоматизирует, а действует автономно: принимает решения, оптимизирует кампании, адаптируется в режиме реального времени.
Это следующий шаг после маркетинговой автоматизации: агент-ИИ, который может выступать как «маркетолог-ассистент», но с собственной инициативой.
Для Big Data это значит: больше данных + больше мощности ИИ = возможность построить маркетинговые системы, которые «живут» и меняются без постоянного ручного управления.
Но: нужен сильный data engineering и зрелая архитектура данных, чтобы такие системы работали корректно!!!
---
5. AI платформы - усиление Big Tech
Искусственный интеллект становится драйвером роста рекламного дохода у крупных технологических игроков (Google, Meta, Amazon).
Их рекламные системы становятся более эффективными: алгоритмы подбирают рекламные сообщения и цели, руководствуясь большими данными о поведении.
Важно думать о многостороннем data-подходе: использовать first-party данные, иметь собственные аналитические системы, чтобы быть хозяином части данных.
---
💡 Выводы:
Если вы маркетолог — наращивайте инвестиции в first-party data: данные клиентов — это сейчас не опция, а обязательная база для точных кампаний.
Инженеры и аналитики должны активно изучать и внедрять глубокое обучение, потому что это не «эксперимент», а стандартная практика.
Руководителям важно смотреть на маркетинг как на систему, а не набор тактических активностей. Стратегия: строим экосистему, а не просто запускаем рекламные потоки.
Обязательно проверяйте готовность инфраструктуры: агентные ИИ-системы (как у Netcore) требуют зрелой архитектуры данных, хорошего сбора, хранения и обработки!!!
/// Ссылки на источники в комментариях к этому посту.
🎉2❤1
Главный тренд хайп-цикла Гартнера 2025 в области дата-маркетинга — AI-готовые данные.
Смысл простой: без чистых, аккуратных и структурированных данных ИИ-модели не работают — ни аналитика, ни персонализация, ни автоматизация.
Почему это важно?
Компании утонули в данных, которые не подходят для ИИ: дубли, ошибки, разрозненные источники. Gartner прямо говорит — дальше рост будет у тех, кто научится готовить данные, а не просто собирать их.
Что делать ИТ-директору?
– навести порядок в хранилищах,
– убрать хаос в источниках данных,
– внедрить базовый контроль качества.
Что делать директору по маркетингу?
– отказаться от «данных ради данных»,
– формулировать задачи так, чтобы ИИ мог давать понятные действия,
– инвестировать в эксперименты, а не в красивые витрины дэшбордов.
2026 станет годом, когда выигрывают не самые цифровые, а самые дисциплинированные.
И AI не сокращает бюрократию и документацию на данном этапе - наоборот. Нужно много регламентов работы с данными, описание бизнес-процессов и т.д.
Смысл простой: без чистых, аккуратных и структурированных данных ИИ-модели не работают — ни аналитика, ни персонализация, ни автоматизация.
Почему это важно?
Компании утонули в данных, которые не подходят для ИИ: дубли, ошибки, разрозненные источники. Gartner прямо говорит — дальше рост будет у тех, кто научится готовить данные, а не просто собирать их.
Что делать ИТ-директору?
– навести порядок в хранилищах,
– убрать хаос в источниках данных,
– внедрить базовый контроль качества.
Что делать директору по маркетингу?
– отказаться от «данных ради данных»,
– формулировать задачи так, чтобы ИИ мог давать понятные действия,
– инвестировать в эксперименты, а не в красивые витрины дэшбордов.
2026 станет годом, когда выигрывают не самые цифровые, а самые дисциплинированные.
И AI не сокращает бюрократию и документацию на данном этапе - наоборот. Нужно много регламентов работы с данными, описание бизнес-процессов и т.д.
👍4❤🔥1
Ах вот чего не хватало в CDP! Мессенджера MAX
https://cleverdata.ru/blog/news/max_v_cdp_cleverdata_join
https://cleverdata.ru/blog/news/max_v_cdp_cleverdata_join
cleverdata.ru
CleverData Join одной из первых среди CDP-платформ внедрила поддержку мессенджера MAX через собственный API
CleverDataJoin (входит в продуктовый портфель ИТ-холдинга LANSOFT) стала первой CDP-платформой на российском рынке, разработавшей собственную интеграцию с национальным мессенджером MAX. Теперь компании смогут использовать еще один цифровой канал для взаим
😁4🤔1
Единый VK ID для всех. Ключевая цитата:
"Никто никогда не узнает, что смотрел конкретный пользователь. Данные передаются компании Mediascope в уже обезличенном виде. То есть обезличивает их не измеритель аудитории, а интернет-ресурсы", - рассказали в ведомстве.
Источник:
https://rg.ru/2025/12/22/v-rossii-poiavitsia-edinyj-identifikator-polzovatelia-v-internete.html?ysclid=mjiiy8jjnj433563091
Никто ничего никогда. Твёрдо и чётко.
"Никто никогда не узнает, что смотрел конкретный пользователь. Данные передаются компании Mediascope в уже обезличенном виде. То есть обезличивает их не измеритель аудитории, а интернет-ресурсы", - рассказали в ведомстве.
Источник:
https://rg.ru/2025/12/22/v-rossii-poiavitsia-edinyj-identifikator-polzovatelia-v-internete.html?ysclid=mjiiy8jjnj433563091
Никто ничего никогда. Твёрдо и чётко.
Российская газета
Один ID на все. Зачем Минцифры хочет ввести единый идентификатор пользователя во всех интернет-сервисах
Минцифры введет единый идентификатор пользователя для всех цифровых платформ, чтобы точнее считать аудиторию. Об этом рассказала заместитель главы Минцифры России Бэлла Черкесова на заседании Общественного совета при министерстве.
🤣3👍2🥱2
Нашёл абсолютно важные (но тоже в каких-то местах манипулятивные) материалы:
https://adpass.ru/topics/entsiklopediya-obmana/
Такого на рынке должно быть больше. Больше критики. Больше остроты, больше освещения проблем и неудач.
Да, мы здесь на этой земле все крайне умны на столько, что можем преуспевать, делая плохие вещи.
Но вы представьте себе нас, таких умных, которые будут делать хорошие...
Не осветив зло светом - нельзя его вывести на свет и поэтому нам приходится жить во тьме.
Освещайте проблемы. Буду рад, если поделитесь со мной и другими материалами, где есть критика и обозначение проблем отрасли маркетинга, рекламы, ИТ, данных 🙏
https://adpass.ru/topics/entsiklopediya-obmana/
Такого на рынке должно быть больше. Больше критики. Больше остроты, больше освещения проблем и неудач.
Да, мы здесь на этой земле все крайне умны на столько, что можем преуспевать, делая плохие вещи.
Но вы представьте себе нас, таких умных, которые будут делать хорошие...
Не осветив зло светом - нельзя его вывести на свет и поэтому нам приходится жить во тьме.
Освещайте проблемы. Буду рад, если поделитесь со мной и другими материалами, где есть критика и обозначение проблем отрасли маркетинга, рекламы, ИТ, данных 🙏
ADPASS
Энциклопедия обмана — ADPASS
Совместная рубрика ADPASS и телеграм-канала «Постмаркетинг», в которой редакции разоблачают мошенников от рекламы.
❤4❤🔥1👏1😁1
Друзья, Коллеги! Вышла статья с большими комментариями от меня + помогал коллегам из AdPass в принципе глубже понять эту тему.
Речь о неправомерном использовании клиентских данных! Рекламными агентствами, конкурентами и другими игроками MarTech, AdTech рынков...
Это ВАЖНО ЗНАТЬ ✍️
1. маркетологам,
2. директорам по маркетингу и продажам,
3. ИТ-командам, которые работают с марк.дир-ом и ком.дир-ом.
Ссылка: https://adpass.ru/entsyklopedia-obmana-k-kody-perehvatchiki-na-saitah/
Будут вопросы или критика - буду рад подискутировать! 🦾
Речь о неправомерном использовании клиентских данных! Рекламными агентствами, конкурентами и другими игроками MarTech, AdTech рынков...
Это ВАЖНО ЗНАТЬ ✍️
1. маркетологам,
2. директорам по маркетингу и продажам,
3. ИТ-командам, которые работают с марк.дир-ом и ком.дир-ом.
Ссылка: https://adpass.ru/entsyklopedia-obmana-k-kody-perehvatchiki-na-saitah/
Будут вопросы или критика - буду рад подискутировать! 🦾
👍3❤🔥2👏1
НОВОСТИ ✍️
🌍 Мировой тренд Big Data в 2026 году
📊 По последнему отчёту экспертов Database Trends and Applications, рынок Big Data и бизнес-аналитики оценивается в 343,4 млрд долларов (но доллар падает😅) в 2026 году // перспектива роста - к 940 млрд к 2035 году.
Основной драйвер — активная интеграция AI и машинного обучения с аналитикой данных, переход к обработке неструктурированных данных и real-time-аналитике (ключевой тренд для корпоративных стратегий по всему миру). Источник: https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/Experts-Give-8-Big-Data-Predictions-for-2026-172655.aspx
По РФ 🤍💙♥️
🇷🇺 Сбербанк планирует масштабировать инвестиции в AI до 350 млрд ₽ в 2026 году — Герман Греф анонсировал существенное увеличение финансирования технологии, что отражает стремление банка глубже интегрировать ИИ. Источник: https://interfax.com/newsroom/top-stories/114913/
🇷🇺 Объём рынка Big Data и ИИ в России может вырасти до 520 млрд ₽ в 2025 году, рост на 20 % год к году. Господдержка, импортозамещение и облачная инфраструктура — ключевые драйверы, но сохраняется дефицит специалистов и зрелых кейсов. Источник: https://xn--80aplem.xn--p1ai/news/K-koncu-goda-rynok-Big-Data-i-II-v-Rossii-dostignet-520-mlrd-rublej/
🇷🇺 Роскомнадзор развивает AI-систему для обнаружения и блокировки VPN-трафика на основе машинного обучения — проект с бюджетом 2,27 млрд ₽ станет частью широкой стратегии контроля. Источник: https://cyberinsider.com/russia-developing-new-ai-system-to-detect-and-block-vpn-traffic
🇷🇺 26 марта в Москве пройдёт форум DATA+AI 2026 — отраслевое событие. Источник: https://ict2go.ru/events/64793/
🌍 Мировой тренд Big Data в 2026 году
📊 По последнему отчёту экспертов Database Trends and Applications, рынок Big Data и бизнес-аналитики оценивается в 343,4 млрд долларов (но доллар падает😅) в 2026 году // перспектива роста - к 940 млрд к 2035 году.
Основной драйвер — активная интеграция AI и машинного обучения с аналитикой данных, переход к обработке неструктурированных данных и real-time-аналитике (ключевой тренд для корпоративных стратегий по всему миру). Источник: https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/Experts-Give-8-Big-Data-Predictions-for-2026-172655.aspx
По РФ 🤍💙♥️
🇷🇺 Сбербанк планирует масштабировать инвестиции в AI до 350 млрд ₽ в 2026 году — Герман Греф анонсировал существенное увеличение финансирования технологии, что отражает стремление банка глубже интегрировать ИИ. Источник: https://interfax.com/newsroom/top-stories/114913/
🇷🇺 Объём рынка Big Data и ИИ в России может вырасти до 520 млрд ₽ в 2025 году, рост на 20 % год к году. Господдержка, импортозамещение и облачная инфраструктура — ключевые драйверы, но сохраняется дефицит специалистов и зрелых кейсов. Источник: https://xn--80aplem.xn--p1ai/news/K-koncu-goda-rynok-Big-Data-i-II-v-Rossii-dostignet-520-mlrd-rublej/
🇷🇺 Роскомнадзор развивает AI-систему для обнаружения и блокировки VPN-трафика на основе машинного обучения — проект с бюджетом 2,27 млрд ₽ станет частью широкой стратегии контроля. Источник: https://cyberinsider.com/russia-developing-new-ai-system-to-detect-and-block-vpn-traffic
🇷🇺 26 марта в Москве пройдёт форум DATA+AI 2026 — отраслевое событие. Источник: https://ict2go.ru/events/64793/
Database Trends and Applications
Experts Give 8 Big Data Predictions for 2026
As AI continues to dominate the technology landscape, the data underlying the information these artificial intelligence solutions train on is under more scrutiny than ever. Here, data professionals share their big data and database/infrastructure predictions…
❤2
❤2
Чтобы лес был чище и здоровее нужно выдёргивать деревья. Большие - затемняют малые и многое не может прорости.
На рынке рекламы мертвые души и отсутствие эффективности - это главное.
Кто оценивает эффективность участников рекламного рынка?
Участники рекламного рынка...
Вот статистика по ботам, по фрод-трафику в интересном формате: https://youtu.be/ItBU7RhKpiw?si=PKvMWQhP_7iGeg5Q
Всего 9 минут.
Может стоит заняться аудитом рекламного рынка кому-то другому? Может быть ИБ доберётся до маркетинга однажды? Не знаю.
На рынке рекламы мертвые души и отсутствие эффективности - это главное.
Кто оценивает эффективность участников рекламного рынка?
Участники рекламного рынка...
Вот статистика по ботам, по фрод-трафику в интересном формате: https://youtu.be/ItBU7RhKpiw?si=PKvMWQhP_7iGeg5Q
Всего 9 минут.
Может стоит заняться аудитом рекламного рынка кому-то другому? Может быть ИБ доберётся до маркетинга однажды? Не знаю.
👍1
Big Data / ИТ и Маркетинг / Образование и бизнес / Бердников 🦾 pinned «Чтобы лес был чище и здоровее нужно выдёргивать деревья. Большие - затемняют малые и многое не может прорости. На рынке рекламы мертвые души и отсутствие эффективности - это главное. Кто оценивает эффективность участников рекламного рынка? Участники рекламного…»
Статистические ассоциации моделей - вот ключевой элемент, который я осознал, работая постоянно с ними.
Я - гуманитарий. У меня нет высшего технического. За плечами у меня, хоть и красный диплом бакалавра, но 9 классов школы и 4 по математике за умение аргументировать, но не за умение вычислять.
Большие данные, маркетинг, IT-проекты, программное обеспечение - это части моей жизни. Ключевые части.
Равно как финансовый рынок, игры на PS5, друзья и крепкие отношения с возлюбленной, собственное сознание, размер мышц...
В каждой сфере я применяю сейчас агентов, ассистентов, помощников, которых промптирую на базе собственной самокритики, на базе недовольства своими результатами. Это приносит результат.
Чем больше чистых, искренних и реальных данных вы загружаете в модель, тем лучше результат.
Внутри нашей головы есть DWH, есть MDM, есть DMP, есть Data Governance. И в модели мы должны загружать не чушь и бред, а обработанные (нашими внутренними естественными системами) данные, и тогда получим внушительный результат. Кстати, иногда можно встретить людей, у которых в голове просто холодное хранилище неструктурированных данных... Но пост не об этом 😅
Единственное, о чём надо не забывать теперь, - статистические ассоциации. Это то, что модели очень любят выдавать за правду. То, что является статистически верным, то, что «ассоциируется» у модели с правдой (на основе статистики)...
Набирайтесь терпения. Вглядывайтесь в реальность естественным образом. И не скармливайте моделям чушь, ложь. Будьте искренними с моделями. Держите свои натуральные данные в своих естественных системах в чистоте и порядке 🖤
Я - гуманитарий. У меня нет высшего технического. За плечами у меня, хоть и красный диплом бакалавра, но 9 классов школы и 4 по математике за умение аргументировать, но не за умение вычислять.
Большие данные, маркетинг, IT-проекты, программное обеспечение - это части моей жизни. Ключевые части.
Равно как финансовый рынок, игры на PS5, друзья и крепкие отношения с возлюбленной, собственное сознание, размер мышц...
В каждой сфере я применяю сейчас агентов, ассистентов, помощников, которых промптирую на базе собственной самокритики, на базе недовольства своими результатами. Это приносит результат.
Чем больше чистых, искренних и реальных данных вы загружаете в модель, тем лучше результат.
Внутри нашей головы есть DWH, есть MDM, есть DMP, есть Data Governance. И в модели мы должны загружать не чушь и бред, а обработанные (нашими внутренними естественными системами) данные, и тогда получим внушительный результат. Кстати, иногда можно встретить людей, у которых в голове просто холодное хранилище неструктурированных данных... Но пост не об этом 😅
Единственное, о чём надо не забывать теперь, - статистические ассоциации. Это то, что модели очень любят выдавать за правду. То, что является статистически верным, то, что «ассоциируется» у модели с правдой (на основе статистики)...
Набирайтесь терпения. Вглядывайтесь в реальность естественным образом. И не скармливайте моделям чушь, ложь. Будьте искренними с моделями. Держите свои натуральные данные в своих естественных системах в чистоте и порядке 🖤
👍3🍾1