Причина разорения бизнеса

Предположим за год открылось 1 млн. новых малых бизнесов до 100 наемных работников в каждом. Разорилось 999,000 и осталась 1000 счастливых владельцев малого бизнеса, которым удалось сохранить своё дело. В роковую минуту каждый посмотрел на облако, нежно плывущее по небу, на мягкую водную рябь, тихий шелест листвы, случилась интуиция и правильное решение позволило сохранить бизнес.

А как же быть с остальными 999 тысячами потерпевших крушение в шторме деловой активности?

Первая мысль: эти люди были некомпетентны, со слабыми интеллектуальными способностями. Но, позвольте. Если человек увидел идею как заработать деньги, на ее основе выдвинул гипотезу с пошаговым исполнением, реализовал ее на практике и получил доход, то с интеллектом у него явно всё в порядке. А если еще он смог нанять хотя бы одного работника, заплатить зарплату, оплатить налоги и кормить в течении года свою семью – он гений.

Значит, причину нужно искать в другом месте.

Давайте внимательнее взглянем на любой бизнес. Бизнес – это общение, обмен данными: числовыми, фото, аудио, видео. Пока у нас 5-6 работников наш бизнесмен может полностью воспринимать и анализировать информацию. А это не так-то просто. Каждый человек производит сигнал каждые 5 минут (при сильно информационно нагруженных видах всё гораздо ужаснее), пять человек в течении часа производят 60 сигналов, в течении дня – 480. Получаем одномерный тензор из одной матрицы размером 60 столбцов 5 строк.

Социологи установили, что минимальная производственная единица, как и любая группа общения, состоит из пяти или шести человек, дальше идет раздвоение или дупликация по примеру простейшего организма; две группы уже производят неодинаковые сигналы, у каждой начинается своя жизнь. Причина, на мой взгляд проста: мозг человека справляется с потоком информации от 4-5 человек, дальше начинается перегрузка и отказ от общения. Поэтому происходит дупликация, возникает еще одна группа, ещё один микролидер; общий поток информации резко усложняется.

Бизнесмен может для принятия эффективного решения находиться в информационном потоке только в одной из груп. Значит, 50% информации теряется. А мы помним, что бизнес – это организованный пузырь в мире тотального хаоса. Суть бизнеса – решение проблем, то есть буквально - борьба с хаосом. А наш бизнесмен уже получил невидимую зону, тьму неведения, через которую вламывается хаос в виде небольших нерешенных проблем, слипающихся в единый ком.

При найме 15 работников получим трехслойный тензор с тремя матрицами, значений уже 1440, а непроглядная тьма уже будет занимать 77%, при 100 работников бизнесмен уже ходит с закрытыми глазами и совершенно глухой от информационного шума, хаос уже рвет на части его бизнес.

Причина краха большинства бизнесов – неспособность собирать и анализировать данные, строить на их основе модели развития. Интуиция должна приходить не из наблюдения за облаками, шума ветра в лесу и дрожания воды, а на основе анализа данных.

Историческая справка.

Первая письменность и математика возникли в Междуречье и Древнем Египте. Гидравлические государства объединили множества людей, возникла проблема анализа данных. Невозможно без учета ресурсов создавать грандиозные гидравлические сооружения. Так наука о данных привела к появлению храмовой экономики в виде математики и письменных записей.

В древнегреческих полисах наука о данных получила новую жизнь. Пифагор обосновано считал, что весь мир имеет численное представление. А Платон продолжил его учение, добавив, что реальный мир – это идеи – различные алгоритмы, которые реализуются в виде численных методов, представляя предметы материального мира.

Римская империя с огромными городами и сильным войском вряд ли смогла бы существовать тысячу лет без использования больших данных. Не было бы возможности снабжать города, армию, флот и грандиозные стройки.

Крах античной культуры привел к забвению науки о данных на много веков. Рост городов, сравнимый с античной эпохой начался только в 18 веке. Тут же возник интерес к науке о данных. Первым делом математики обогатили теорию множеств. Затем возникла идея машинного обучения. Появление видеокарт позволило автоматизировать сбор и анализ данных, а нейросети открыли возможность создавать модели из данных для продакшн.

Когда я был маленький меня поразил случай с добрым молодцем. Он подъехал к камню, на котором было написано: пойдешь прямо – бизнес потеряешь; пойдешь направо – тоже, но чуть позже; пойдешь налево – сможешь бизнес масштабировать и будешь процветать. Вот кто написал всё это на камне и почему он еще живой? - подумал я. Когда я получил диплом по машинному обучению и большим данным, я понял: на камнях людям писал ориентиры специалист по датасайнс.