SHAREit – что это за программа и как ею пользоваться

SHAREit — это утилита, позволяющая передавать данные между различными устройствами при помощи модуля Wi-Fi. При этом нет необходимости в подключении к интернету, а скорость, как заявлено разработчиком, более чем в 40 раз выше, чем у Bluetooth. Рассмотрим, что это за программа и как ею пользоваться.

Основные характеристики:

• Кроссплатформенность. Передавать информацию можно между телефоном, планшетом и компьютером с разными операционными системами.
• Поддержка разных типов файлов: фото, видео, документы, сообщения, контакты и даже установочные файлы игр.
• Просмотр на компьютере медиаконтента телефона, и наоборот, моментальный просмотр и выгрузка контента с компа на телефон.
• Автоматический поиск других устройств с SHAREit, находящихся в зоне видимости.
• Возможность быстро передавать посредством SHAREit другу файлы большого размера, по несколько гигабайт без использования проводов.

Пользоваться программой постепенно начинают всё больше людей. Ведь она не только ускорила процесс обмена данными с компьютером, но и подружила настолько разные операционные системы, как iOS и Android.

Установка и использование

Рассмотрим, как пользоваться SHAREit. Для начала устанавливаем её на ПК с ОС Windows:

1. Скачайте с официального сайта: http://www.ushareit.com.
2. Запустите установочный файл.
3. Примите лицензионное соглашение.
4. Выберите, создавать ли ярлык на рабочем столе.
5. Дождитесь окончания процесса установки.
6. Далее необходимо принять соглашение о конфиденциальности.

Программа пока абсолютно бесплатна для любой из платформ. После установки вы попадёте в основное окно, где нужно настроить подключение:

1. Если вы хотите перенести данные с одного ПК на другой, то на обеих машинах нужно загрузить и открыть утилиту.
2. Как отправить данные на смартфон:

• На компьютере в основном окне нажмите «Показать QR-код».
  
• Запустите на нём SHAREit, разрешите доступ к камере и отсканируйте с экрана ПК штрих-код.
• Теперь вы можете просто перетащить в окно этой программы файлы, которые хотите отправить на другое устройство.
• По окончании передачи нажмите «Отсоединить». Для передачи программа использует либо общую Wi-Fi-сеть, либо создаст точку доступа.

3. Инструкция, как передать данные со смартфона с iOS на Андроид:

• Установите и откройте SHAREit на обоих телефонах.
• На устройстве Android нажмите «Получить файл». После этого на его экране появятся данные сети, к которой нужно подключить второй гаджет.

  Получить файл на Android

  То есть, если при переносе данных между ПК и мобильником были варианты создать точку доступа либо использовать доступную Wi-Fi-сеть, то здесь устройство Android создаёт свою точку доступа, к которой нужно подключиться с iOS.
  

  

• На смартфоне Apple подключитесь к указанной сети и передайте выбранные файлы. Здесь также есть ограничения. Свободно вы можете отправить только фото и видео из галереи. Если говорить о прочих файлах, то доступны только переданные через SHAREit, остальные программа почему-то не видит. Возможно, это будет исправлено в последующих версиях. Передать игры между такими смартфонами, конечно, невозможно. Во-первых, они несовместимы из-за разницы в операционных системах, а во-вторых, iOS разрешает устанавливать только подписанные программы. Для обмена играми передающие и принимающие устройства должны быть на ОС Андроид.

Разработчиком заявлена возможность передавать приложение или игру через SHAREit:

1. Откройте программу на обоих гаджетах Android.
2. Нажмите «Отправить».
   
3. Откройте вкладку «Приложения» и выберите нужную игру.
4. Нажмите «Отправить» ещё раз.
5. На втором устройстве нажмите «Получить».
6. Дождитесь, пока оно будет найдено. На экране появится аватар принимающего телефона. Нажмите на него.
7. После отправки на принимающем гаджете нажмите «Установить». Для успешного запуска в настройках телефона вам нужно разрешить установку приложений не из PlayMarket, иначе оно будет заблокировано.

Вот такое полезное приложение, по сути решающее проблему несовместимости разных систем. Конечно, оно пока не работает идеально, но для быстрой передачи нескольких файлов очень удобно. Не нужно тратить время на USB-соединение, запуск специальных программ. А в случае с Apple можно избежать нудного процесса синхронизации с библиотекой. Всего за пару кликов нужная песня или фотография моментально попадёт в вашу медиатеку. Многие пока не знают, что вообще это за программа под названием SHAREit, но в PlayMarket у неё уже 100 миллионов скачиваний, так что теперь она становится все более популярной среди владельцев смартфонов, а это уже говорит в её пользу.

Обзор программы SHAREit

SHAREit или как ее еще называют «Transfer Anything» — программа, предназначенная для передачи объемных файлов между несколькими устройства. Возможности программы решили ряд проблем и нашли свое применение, как в домашних условиях, так и в арсенале обязательных утилитов в крупных компаниях.

SHAREit – неограниченные ресурсы для передачи объемных файлов
Возможность передавать файлы между устройствами разных типов позволило избавиться от необходимости использования Bluetooth и сети интернет. Это позволило не только укорить процесс передачи файлов, но и создать безопасную среду для хранения информации. Ресурсы для передачи данных ограничены владельцем программы, то есть другой человек не сможет подключиться к вашей «библиотеке файлов» и изъять один из них. Скорость передачи данных достигает 20-30 МБ/c. Таким образом, вы можете передавать файлы от 1 МБ до 100 ГБ без снижения скорости передачи.

Преимущества приложения

Скачать программу можно на любое компьютерное устройство, объединив их одним источником связи. К тому же SHAREit – это бесплатный ресурс, доступ к которому может получить любой пользователь. Все преимущества Transfer Anything условно можно разделить на функциональные, системные и внешние, то есть связанные с интерфейсом программы.

К функциональным относится:

• возможность передавать объемные файлы между всеми сопряженными устройствами, это может быть телефон с iOS, планшет на Android и ПК с операционной системой Windows любой версии;
• высокая скорость передачи файлов, независимо от их количества, (если это небольшие файлы, но в большом количестве), объема и типа;
• возможность работать с файлами любых типов, программе неважно, какие файлы вы передаете, это могут быть фотографии, игры, фильмы, документы и т.п.;
• простота передачи данных – все файлы передаются с помощью нескольких кликов, достаточно перенести документ в другое окно или отметить необходимые файлы и также отправить их в заданную папку.

Системные преимущества скорей касаются требований к программе и ее технических параметров:

•  Transfer Anything представлена в английском формате, но после увеличения популярности программы появилась и русская версия.
•  Программу можно использовать в качестве базы данных. Так, вы можете просматривать историю передачи, открывать ранее используемые файлы, просматривать документы, которые были утеряны на одном из устройств.
•  SHAREit не требовательная к системным параметрам ПК, установить программу можно на гаджет с любой операционной системой.
•  Простой интерфейс. Уже в программе представлены tutorial – инструкция по работе с файлами. Также вы можете прочитать полезные статьи, которые помогут вам организовать процесс передачи файлов.
•  С помощью SHAREit легче работать со скрытыми документами, запускать и редактировать файлы на ПК, которые плохо отображаются или неправильно запускаются на телефоне.

Окно параметров в Windows 10

Установка и начало работы

Преимущества интерфейса проявляются в дизайне программы. SHAREit выполнена в стиле минимализма, никакой рекламы, сложных операций и непонятных символов, который свойственны для программ данной категории. Вы можете скачать программу бесплатно, никакой ежемесячной платы и трафика для передачи данных разработчиками не предусмотрено. Разработчиком SHAREit стал известная компания Lenovo. Вы можете посетить официальный сайт компании, скачать SHAREit с сайта разработчика, ознакомиться с интересными статьями и рекомендациями по установке, сопряжению гаджетов и работе с программой. Рекомендуем сразу после установки приложения подключить все доступные вам устройства и создать единую сеть для обмена данных, что бы в будущем не пришлось по-новому создать общий поток.

Недостатки и работа с SHAREit

Всегда хочется описывать преимущества, но стоит отметить, что и в оснащенной SHAREit есть небольшие недостатки. Они же существенно не влияют на работу программы, но грамотные пользователи заметят эти факторы. Во-первых, рекомендуем удалять файлы из истории, поскольку они могут повлиять на скорость передачи данных. Во-вторых, в программе время от времени могут возникать проблемы с передачей данных. Они возникают в случае, если память вашего устройства заполнена до максимальной отметки. SHAREit может выбивать ошибку передачи, для этого следует перезапустить программу и попробовать попытку снова.

Но в целом, жалобы на работу и выполнение основных задач приложения поступают редко и в большей мере связаны с пользовательскими ошибками. SHAREit – одна из лучших программ в своей категории и входит топ-популярных и даже базовых приложений на всех существующих ОС.

SHAREit — что это за программа?

«SHAREit что это за программа» — запрос, результаты которого могут заинтересовать пользователей мобильных телефон на базе операционной системы Android. Поскольку речь в статье пойдёт о передатчике данных между мобильными устройствами и не только. Стоит ли на него обратить внимание? Уже более миллиона пользователей не только обратили на него внимание, а и загрузили к себе на телефон или планшет. Вот и думайте, стоящее ли это приложение, или нет.

SHAREit – это приложение позволяющее перебрасывать файлы с телефона на планшет или ПК и наоборот. Единственным условием является близкое расстояние между устройствами и установленная SHAREit. Всё. Никаких проводов и штекеров. Необходимые файлы будет быстро и надёжно переброшены с одного устройства на другое.

Имеет большое количество преимуществ для людей, которым регулярно приходится обмениваться данными между устройствами. Вот лишь краткий их перечень:

• Обмен файлами с помощью SHAREit не требует подключения к интернету и не потребляет сетевой трафик, что не тревожит карман владельцев и не доставляет дополнительных хлопот.
• Высокая скорость передачи. Наличие Bluetooth становится просто бессмысленным, потому что передача данных с помощью SHAREit осуществляется в 200 раз быстрее.

SHAREit что это за программа

• Кросплатформенность. SHAREit поддерживает не только Android, а и IOS, Windows и даже Windows Phone. Это позволяет быстро обмениваться файлами между устройствами с разными операционными системами.
• Поддержка всех форматов. Вы можете передавать файлы любого типа: будь то мультимедийный контент или файлы системного характера.
• Связь с персональным компьютером. SHAREit позволяет моментально просматривать фотографии или видео, которые хранятся на телефоне, на большом экране вашего персонального компьютера. Кроме того, через телефон Вы сможете посмотреть содержимое собственного компьютера и выгрузить с него в память мобильного устройства любой файл, который Вам необходим прямо сейчас.

Мы лишь начали объяснять Вам, что же это за программа – SHAREit. Что бы ознакомится с абсолютно всем её функционалом, загрузите её на своё устройство и наслаждайтесь уже известными Вам функциями, и открывайте для себя новые – неизвестные.

Добавить комментарий

Как пользоваться приложением SHAREit инструкция

Сервис обмена данными SHAREit  (в народе – Шарит) – знаменитое решение проблемы отправки большого объёма информации. С его помощью можно быстро переслать между устройствами в сети крупные файлы, не используя ни Интернет, ни медленное соединение. Это делает сервис незаменимым, к примеру, для заливки новой музыки на смартфон или сохранения фотографий с него на десктопе или ноутбуке. Разберём главный вопрос новичков в SHAREit – как пользоваться этой программой.

Для отправки программа должна быть установлена на обоих устройствах – отправляющем и принимающем. Плюс оба устройства должны находиться в одной беспроводной сети. Других требований нет.

Инструкция по использованию

Возьмём сценарий, когда вы хотите, например, отправить фотографии со смартфона на компьютер. Рассмотрим, как пользоваться SHAREit на Iphone и ПК.

• Установите программу на смартфон и на компьютер. Она работает по принципу «клиент-сервер», при этом любая версия обеспечивает доступ к данным на своём устройстве (сервер) и способна соединяться с другим (клиент).
• Запустите Шарит на обоих устройствах.

• Откройте приложение на смартфоне. Для этого тапните по ярлыку или (если у вас последняя версия) воспользуйтесь быстрым доступом через шторку. Оттянув её вниз, вы можете в один тап перейти к отправке нужного типа контента – фотографий, видео, музыки, прочих файлов, а также выйти на главный экран.

• Выберите данные, которые хотите отправить. Это может быть приложение, произвольный файл либо что-то из вышеперечисленных типов данных. В нашем случае стоит выбрать фотографии, тапнув на соответствующий пункт внизу главного экрана либо на иконку фото в строке в шторке.

• Если нужное вам фото сразу отображается на экране, тапните на нём. Если нет – найдите его через встроенный файловый браузер.
• Отметьте все нужные фото и нажмите «Отправить», затем выберите компьютер в качестве получателя.

• Если компьютер, на который вы хотите переслать фотографии, не обнаруживается в сети, выберите в меню внизу экрана опцию «Подключить к ПК». На экране появится изображение радара, который ищет в сети компьютеры. В нормальных условиях ваш ПК будет найден за считанные секунды. Тапните на его иконке в сети, чтобы передать файлы.

• Если ПК по-прежнему не обнаруживается, откройте на нём клиент Share It и нажмите на строку «Показать штрих-код». На смартфоне появится опция «Соединиться с помощью QR-кода». Нажав на неё, вы запустите сканер. Наведите камеру на код, показанный на экране. Это гарантированный способ соединиться, который тоже занимает несколько секунд.
• В правой части окна Шарит на компьютере будет отображаться ход загрузки и список передаваемых файлов. Впоследствии эти файлы можно будет найти в папке Загрузки/SHAREit/(модель вашего смартфона).

На частном примере мы рассмотрели, как пользоваться приложением SHAREit для отправки изображений с телефона на ПК. По этому же алгоритму можно отправлять и другие типы данных.

@appsetter.ru

Как восстановить на телефоне удаленные файлы

Как удалить TWRP Recovery с телефона

Как зайти в БИОС на телефоне

Как стереть все данные с телефона Андроид

Почему ИТ не разбираются в аналитике

В своем стремлении извлечь ценную информацию из огромных объемов данных, которые теперь доступны из внутренних и внешних источников, многие компании тратят большие средства на ИТ-инструменты и нанимают специалистов по данным. Тем не менее, большинство из них изо всех сил пытаются добиться выгодной отдачи. Это потому, что они относятся к своим проектам в области больших данных и аналитики так же, как ко всем ИТ-проектам, не понимая, что это совершенно разные животные.

Традиционный подход к ИТ-проекту, такой как установка ERP или CRM-системы, фокусируется на создании и развертывании технологии вовремя, по плану и в рамках бюджета.Требования к информации и технологические спецификации устанавливаются заранее, на стадии проектирования, когда процессы реинжиниринги. Несмотря на ужасные истории, которые мы все слышали, этот подход отлично работает, если целью является улучшение бизнес-процессов и если компании эффективно управляют возникающими организационными изменениями.

Но мы неоднократно видели, что даже когда такие проекты повышают эффективность, снижают затраты и повышают производительность, руководители все равно остаются недовольными.Причина: как только система запускается, никто не обращает внимания на то, чтобы выяснить, как использовать информацию, которую она генерирует, для принятия лучших решений или получения более глубокого — и, возможно, непредвиденного — понимания ключевых аспектов бизнеса.

Например, система, которую страховая компания устанавливает для автоматизации процесса обработки претензий, может значительно повысить эффективность, но она также будет предоставлять информацию для целей, которые никто не озвучивал и не предполагал. Используя новые данные, компания может построить модели для оценки вероятности того, что претензия является мошеннической.Кроме того, он может использовать данные о скорости, прохождении поворотов, торможении и ускорении водителей, собранные в режиме реального времени с датчиков, установленных в автомобилях, чтобы различать ответственных и менее ответственных водителей, оценивать вероятность аварий и соответствующим образом корректировать размер страховых взносов. Однако простое внедрение системы не поможет компании получить эти знания автоматически.

Наше исследование, в ходе которого были изучены более 50 международных организаций в различных отраслях, выявило альтернативный подход к проектам по большим данным и аналитике, который позволяет компаниям постоянно использовать данные новыми способами.Вместо развертывания технологий он фокусируется на исследовании информации. И вместо того, чтобы рассматривать информацию как ресурс, хранящийся в базах данных, что хорошо подходит для проектирования и внедрения обычных ИТ-систем, он рассматривает информацию как нечто, что люди сами делают ценным.

Соответственно, очень важно понимать, как люди создают и используют информацию. Это означает, что проектным группам нужны члены, хорошо разбирающиеся в когнитивных и поведенческих науках, а не только в инженерии, информатике и математике.Это также означает, что проекты не могут быть четко обозначены. Развернуть аналитические ИТ-инструменты относительно просто. Понимание того, как их можно использовать, гораздо менее ясно. Вначале никто не знает, какие решения будут поддерживаться инструментами и на какие вопросы они должны будут ответить.

Таким образом, проект по работе с большими данными или аналитикой нельзя рассматривать как обычный большой ИТ-проект с его определенными результатами, необходимыми задачами и подробными планами их выполнения.Первый, вероятно, будет гораздо меньшей и более короткой инициативой. Порученный для решения проблемы или возможности, которые кто-то почувствовал, такой проект формулирует вопросы, на которые данные могут дать ответы, разрабатывает гипотезы, а затем итеративно экспериментирует, чтобы получить знания и понимание. Мы определили пять руководящих принципов для этого путешествия открытий.

Внедрить аналитические ИТ-инструменты относительно просто. Понимание того, как их можно использовать, гораздо менее ясно.

1. Поместите людей в центр инициативы

Логика многих инвестиций в ИТ-инструменты и инициативы по работе с большими данными заключается в том, что более быстрое предоставление руководителям более качественной информации улучшит их решения и поможет им решать проблемы и получать ценные сведения. Это заблуждение. Он игнорирует тот факт, что менеджеры могут отбрасывать информацию независимо от того, насколько она хороша, что у них есть различные предубеждения и что у них может не быть когнитивных способностей для эффективного использования информации.

Реальность такова, что многим людям, в том числе руководителям, неудобно работать с данными. Любая информационная инициатива должна это признать. Он должен помещать пользователей — людей, которые будут создавать смысл из информации — в его основе. Он должен поставить под сомнение то, как они используют или не используют данные для вывода и принятия решений, побуждая их полагаться на формальный анализ, а не на интуицию. И он должен поставить под сомнение их предположения о клиентах, поставщиках, рынках и продуктах.

Достижение этих изменений в мировоззрении было целью крупного европейского производителя химической продукции. Компания, которую мы назовем ChemCo, быстро росла за счет приобретений, и у нее появился новый генеральный директор, который намеревался составить целостную картину клиентов. Он также хотел, чтобы менеджеры и сотрудники на всех уровнях использовали данные для лучшего понимания бизнеса и более эффективного принятия решений.

Он и его руководство продвигали точку зрения, согласно которой управление данными и создание полезной информации должны быть частью «обычного ведения бизнеса».Они считали, что создание большой CRM-системы сразу же отправит неверное сообщение, а именно, что новая система изменит то, как менеджеры используют и делятся информацией о клиентах. Они также были обеспокоены тем, что эта инициатива будет рассматриваться только как ИТ-проект. Один из руководителей высшего звена заметил: «Мы должны дать понять, что мы хотим, чтобы менеджеры на всех уровнях работали более основанным на фактах образом — именно так они должны выполнять свою работу».

Первым шагом

ChemCo было собрать существующих аналитиков данных со всей компании для формирования групп информационной поддержки.Каждая команда была назначена на одно или два бизнес-подразделения, и им было поручено глубоко понимать их решения и потребности в информации, а затем помогать сотрудникам улучшить способы доступа и использования данных. Первоначально команды отслеживали сотрудников во время визитов к клиентам и поставщикам, чтобы узнать, какая информация использовалась в работе с клиентами, как она использовалась, где она не была доступна и где она помогала или препятствовала выполнению такой задачи, как переговоры о продаже. Затем каждая команда провела семинары с сотрудниками, ориентированными на клиентов, чтобы рассказать о том, что они узнали, предложить идеи для предоставления улучшенной информации и получить обратную связь.

На основе семинаров команды разработали прототипы различных информационных отчетов и работали с бизнес-подразделениями, чтобы опробовать их. Учитывая, что мозгу легче обрабатывать информацию, если она представлена ​​визуально, команды включили в прототипы графики, диаграммы и макеты экранов. Эти эксперименты показали, усваивают ли сотрудники информацию, какое поведение они демонстрируют и в конечном итоге выигрывают ли они в бизнесе. Только на этом этапе — когда компания глубоко осознала, как сотрудники используют информацию, — система CRM была развернута во всей организации.

ChemCo не настраивала свою систему больше, чем обычно делают другие фирмы. Но по сравнению с большинством компаний у него было гораздо более четкое представление о том, какая информация будет собираться и храниться, и как она будет применяться. А поскольку продавцы были задействованы с самого начала, они твердо признали необходимость работы на основе фактов.

По мере того, как сотрудники отдела продаж и обслуживания начали более эффективно использовать новую информацию, менеджеры задумались о том, как изменить базы данных клиентов для их поддержки.Со временем генеральный директор призвал к большей стандартизации методов продаж и использования информации во всех бизнес-подразделениях и подготовил почву для развития общих взглядов и понимания клиентов. Его мантра: «Думаем ли мы, , , это правда, или мы, , знаем, что это правда?» Подразделения определили то, чего они не знали о своих клиентах и ​​методах продаж, что могло привести к плохому взаимодействию с клиентами и потере бизнеса. По мере того как компания улучшала взаимодействие с клиентами, выручка росла; это, в свою очередь, увеличило аппетит продавцов к более качественной информации о клиентах и ​​продажах, которую они могли бы использовать для улучшения своей работы — полезный цикл.

2. Сделайте акцент на использовании информации как способе раскрыть ценность ИТ

Инициативы, разработанные для извлечения информации из существующих систем или новых источников данных, должны осознавать, насколько беспорядочным и сложным является этот процесс. Люди не думают в вакууме; они понимают ситуации на основе своих собственных знаний, ментальных моделей и опыта. Они также используют информацию по-разному, в зависимости от контекста. Например, культура организации может определять, как люди принимают решения, сотрудничают и делятся знаниями.Более того, люди используют информацию динамически и многократно. Этапы выявления потенциальной проблемы или возможности, принятия решения о том, какая информация необходима, а затем ее сбор, систематизация и интерпретация происходят циклично.

Традиционный подход к разработке ИТ игнорирует эти реальности. При проектировании большинства ИТ-систем учитываются данные, которые были определены как важные и контролируемые. Такой способ абстрагирования от реальной сложности и создание формальных логических правил обработки данных упрощает проектирование системы и обеспечивает четко определенные результаты.Такой подход подходит для высоко структурированных операций, задачи которых можно точно описать, например для обработки заказов клиентов. Он идеально подходит для перемещения информации из человеческой области в область технологий, чтобы организации могли использовать феноменальную вычислительную мощность компьютеров и исключить участие человека там, где это возможно.

Проблема в том, что многие организации ошибочно применяют эту философию проектирования к задаче передачи данных из области технологий и в область человека, чтобы их можно было превратить в полезную информацию — и в этих случаях подход обычно не работает. ,В случае менеджеров это связано с тем, что их роли часто сложны и мало структурированы. Даже когда организация пытается зафиксировать свои информационные потребности, она может сделать только снимок, который никоим образом не отражает беспорядок их работы. В какой-то момент менеджеру понадобятся данные для поддержки конкретного, ограниченного решения; с другой стороны, он будет искать шаблоны, которые предлагают новые возможности для бизнеса или выявляют проблемы. Он должен уметь накапливать оба вида знаний.

Менеджеры — не единственные, кто неадекватно обслуживается традиционным подходом.То же верно и для многих работников умственного труда. Например, инженер, работающий на производителя аэрокосмических двигателей, не может ожидать, что диагностическое программное обеспечение само по себе определит причины проблем, используя огромное количество данных о характеристиках двигателя, которые генерирует фирма. Скорее, инженер должен обладать значительным опытом и знаниями, чтобы определять взаимосвязи в данных и задавать вопросы о данных, часто посредством проверки гипотез. И при интерпретации результатов любого анализа он или она должны опираться на опыт, чтобы отсеять вводящие в заблуждение или ложные объяснения.Один инженер сказал нам, что у него 30-летний опыт анализа вибрации, но он все еще учится просеивать и интерпретировать данные.

ИТ-проектов обычно не побуждают людей искать новые способы решения старых проблем.

Успех проектов

Analytics заключается в том, что они улучшают способы использования информации, ответов на вопросы и принятия решений. Вот несколько способов сделать это:

Задавайте вопросы второго порядка.

Вместо того, чтобы создавать систему, которая поможет специалистам по продажам легко ответить на вопрос: «Какие запасы мы должны разместить на полках сегодня?» инициатива может начаться с вопроса: «Есть ли лучший способ решить, как мы пополняем запасы?» Задавая вопросы второго порядка, то есть вопросы о вопросах, проект предполагает, что лица, принимающие решения, могут улучшить свою работу.

Узнайте, какие данные у вас есть, а какие нет.

Избегайте ограничений, связанных с легкодоступными данными и системами, которые основаны на определенных предположениях и логике того, как следует вести бизнес. Хотя в прошлом они могли быть правильными, эти системы, скорее всего, не успевали за постоянно развивающимся бизнесом и конкурентной средой. И есть вероятность, что горы данных, хранящиеся в разрозненных отделах, таких как НИОКР, инжиниринг, продажи и обслуживание, не используются.Например, во многих финансовых учреждениях различные направления бизнеса не обмениваются данными, что мешает компаниям формировать последовательное представление об отдельных клиентах и ​​понимать портфели клиентов относительно рыночных тенденций.

Предоставьте командам ИТ-проектов свободу переосмысления бизнес-проблем.

Открытость взглянуть на проблемы через новую призму привела к тому, что руководители центральных банков в таких странах, как Великобритания и Израиль, обнаружили сильную корреляцию между общими экономическими тенденциями и поисковыми запросами потребителей в Google о стиральных машинах, занятиях аэробикой, автомобилях и других предметах роскоши. ,Идея найти эту взаимосвязь возникла как догадка в штаб-квартире Google, где штатный экономист начал выяснять, могут ли определенные ключевые слова предвосхищать выводы традиционных экономических отчетов. Полученный в результате документ был распространен среди экономистов центральных банков, что вызвало их интерес.

Мы заметили, что ИТ-проекты обычно не побуждают людей искать новые способы решения старых проблем. Такой недостаток творчества часто вызван близоруким взглядом на данные и их ценность для бизнеса.Чтобы бороться с этим отношением, некоторые организации приняли такие методы, как мозговой штурм, выявление и тестирование предположений. Мы все чаще видим онлайн-форумы, на которых сотрудников всей компании приглашают поделиться идеями о рынках, которые будут обслуживаться, о новых тенденциях в области клиентов и новых способах использования этих знаний.

3. Оборудовать команды ИТ-проектов специалистами по когнитивным наукам и поведению

Большинство ИТ-специалистов имеют инженерное, компьютерное и математическое образование.Неудивительно, что они, как правило, очень логичны и сильны в мыслительных процессах, и они склонны уделять меньше внимания «я» и больше — букве «Т» в ИТ. Для таких задач, как обработка финансовых сделок или розничных транзакций, это идеальные навыки. Однако если цель состоит в том, чтобы поддержать открытие знаний, они становятся помехой.

Чтобы решить эту проблему, многие компании добавили в группы ИТ-проектов людей с глубокими знаниями в области бизнеса, познакомили ИТ-специалистов со сложными бизнес-проблемами и наняли больше специалистов по данным.Но этих ходов будет недостаточно. При работе с большими наборами данных вы, вероятно, сможете найти статистически значимые отношения между любыми выбранными вами переменными. Что возвращает вас к реальности, так это знание своего дела. Дилемма в том, что это знание может также ограничить сферу вашего мышления.

По этой причине проекты больших данных и другие аналитические проекты требуют людей, разбирающихся в когнитивных и поведенческих науках, которые понимают, как люди воспринимают проблемы, используют информацию и анализируют данные при разработке решений, идей и знаний.Этот сдвиг отражает сдвиг в экономике к поведенческой экономике, которая применяет знания из областей социальной психологии, когнитивных и поведенческих наук для развития нового понимания того, как люди думают и ведут себя на рынках и в экономике.

В некоторых организациях сегодня проекты по большим данным и аналитике уже включают людей с опытом работы в этих областях. Британское налоговое агентство Her Majesty’s Revenue and Customs (HMRC) недавно наняло организационных психологов, которые помогают командам аналитиков улучшить свои способности к интерпретации, например, информируя их об их подтверждающих предубеждениях: их склонностях к поиску или интерпретации информации в способ, подтверждающий предубеждения.Одно из таких предубеждений заключалось в том, что определенные подходы к взысканию долгов работали для определенных категорий налогоплательщиков.

Руководители

HMRC признают, что в дополнение к знанию того, как работает бизнес — например, какое дело может быть передано в суд, что влечет за собой этот процесс и почему некоторые дела терпят неудачу, — специалистам по обработке данных также необходимо понимать образ мышления сборщиков долгов. и поведение должников (например, почему одни люди должны платить налоги до того, как дело доходит до суда, а другие нет). В этом помогают организационные психологи.Они также проводят время в полевых условиях с инспекторами (которые проводят налоговые расследования) и сотрудниками call-центра (которые ведут переговоры с налогоплательщиками).

Организации, которые хотят, чтобы сотрудники в их мышлении и принятии решений больше ориентировались на данные, должны научить их знать, когда использовать данные и как формулировать вопросы, строить гипотезы, проводить эксперименты и интерпретировать результаты. В настоящее время в большинстве бизнес-школ этому не учат. Это должно измениться.

4. Сосредоточьтесь на обучении

Большие данные и другие аналитические проекты больше похожи на научные исследования и клинические испытания, чем на ИТ-инициативы.Обычно они начинают с осознания проблем или потенциальных возможностей, которые изначально могут быть чьей-то догадкой. Затем они часто переходят к разработке теорий о существовании определенного результата или эффекта, генерируют гипотезы, идентифицируют соответствующие данные и проводят эксперименты. Короче говоря, это возможности для открытий.

Цикл зондирования, анализа и обнаружения может повторяться много раз. Следовательно, проекты могут длиться от нескольких часов до более шести месяцев, в зависимости от сложности бизнес-задач, доступности и качества внешних и внутренних данных, характера экспериментов и используемых аналитических методов и инструментов.Но эволюционная, циклическая структура и относительно короткая продолжительность значительно упрощают контроль затрат на эти проекты, чем на традиционные ИТ-проекты.

Организации могут сделать несколько вещей, чтобы сделать обучение центральным в проектах по большим данным и аналитике:

Продвигать культуру обмена информацией и способствовать ее развитию.

Большая часть обучения в организациях происходит в командах и во взаимодействии между коллегами. Поэтому крайне важно развивать культуру сотрудничества, в которой прозрачность, доверие и обмен опытом мотивируют менеджеров и специалистов по обработке данных делиться своими лучшими идеями и знаниями.В среде, где информация не распространяется свободно, а сбои и ошибки скрываются, нет места в инициативах по генерированию знаний.

Одна компания, оказывающая финансовые услуги, которую мы изучали, создала «лабораторию данных», чтобы собрать вместе менеджеров из различных подразделений, а также специалистов по данным для работы над конкретными проблемами в среде открытий и обучения, свободной от обычных нагрузок повседневной работы. Это позволяет по-новому интерпретировать данные и бизнес-идеи в результате откровенного обсуждения различных дисциплин.

Раскройте свои предположения, предубеждения и слепые пятна.

Будьте готовы переосмыслить, почему, что и как в вашей принятой деловой практике. Разрабатывайте и проверяйте гипотезы, чтобы исследовать пределы того, что вы знаете и чего не знаете.

Стремитесь продемонстрировать причину и следствие.

Analytics — это поиск взаимосвязей и значимых закономерностей в данных, таких как факторы, которые могут вызывать определенные результаты или связаны с ними. Поэтому важно выйти за рамки симптомов и вместо этого обратиться к таким вопросам, как: Какую проблему мы пытаемся решить? Каковы его основные причины? Какие факторы способствуют достижению определенных результатов? Что мы можем сделать иначе?

Например, HMRC ежегодно получает около 300 000 бумажных деклараций по завещанным имуществам, приблизительно 200 000 из которых утверждают, что они не достигли порогового уровня для уплаты налога на наследство.Из-за большого количества возвратов у агентства возникли проблемы с выявлением случаев, когда причиталось больше налогов, чем было заявлено. Поэтому он стремился выявить взаимосвязи между данными, которые помогли бы выявить такие доходы. Работая в обратном направлении от отчетов, ранее отмеченных как неточные, сотрудники HMRC построили теории о факторах, которые могут указывать на занижение. На основе этих теорий они построили гипотезы и проверили их на исторических данных. После долгих итераций агентство обнаружило, что комбинация данных о владении недвижимостью и сделках, владении компанией, кредитах, банковских счетах, истории занятости и налоговых отчетах, полученных из различных государственных и частных источников, была эффективной для выявления потенциально мошеннических деклараций.На основе этих данных агентство построило модель, которую оно продолжает настраивать, чтобы предсказать, какие поместья будут иметь налоговые обязательства. Имущества, у которых нет обязательств, но с определенными профилями, теперь являются объектом дальнейшего изучения. Результатом этих усилий стало значительное увеличение налоговых поступлений.

Определите подходящие методы и инструменты.

У специалистов по обработке данных и аналитиков есть свои любимые методы и источники данных. Менеджеры должны понимать сильные и слабые стороны тех, кто решает, как справиться с потоком новых доступных данных.

Одним из примеров того, как отрасль сталкивается с этой проблемой, является фармацевтика, которая находится на ранних этапах понимания того, как использовать технологии мониторинга для снижения стоимости и повышения качества испытаний лекарственных средств. Получение одобрения Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США для лекарства может стоить почти 1 миллиард долларов и предполагает проведение испытаний с участием сотен, если не тысяч пациентов. В прошлом врачи наблюдали за участниками испытаний, в основном, периодически навещая их в офисах.Сегодняшние технологии, такие как датчики, которые можно разместить на теле пациента, предлагают возможность круглосуточного наблюдения за участниками и сбора данных в режиме реального времени об их соблюдении режима лечения, а также о положительных и отрицательных эффектах препарата.

Руководителям следует ожидать, что они запачкают руки во время итеративного процесса получения бизнес-информации.

Задача фармацевтических компаний — найти способы проанализировать всю эту информацию и выяснить, что действительно полезно, а что — просто шум.Это потребует от них разработки моделей и симуляций, которые генерируют надежные и научно обоснованные результаты эффективности лекарств, которые примет FDA.

Аналитические методы и контролируемые эксперименты — это инструменты мышления. Но фактически думают и учатся люди, поэтому менеджеры должны ожидать, что они запачкают руки во время итеративного процесса получения бизнес-информации. Хотя могут быть некоторые моменты «ага», когда идеи и идеи появляются быстро, будет гораздо больше случаев, когда менеджеры, а не только специалисты по данным и аналитики, должны переосмыслить проблему, оспорить данные и отказаться от своих ожиданий.

5. Больше беспокойтесь о решении бизнес-проблем, чем о развертывании технологий

Традиционное управление ИТ-проектами не допускает рисков. Он сосредоточен почти исключительно на нейтрализации угроз успешной доставке новой системы. Напротив, проекты, связанные с использованием информации и большими данными, должны меньше фокусироваться на управлении рисками развертывания технологий и больше на решении бизнес-проблем, или, говоря другими словами, эти проекты должны стремиться избегать риска не достижения успешных бизнес-результатов. ,Такой подход оправдан, поскольку, как мы уже отметили, аналитические проекты не так велики или дороги, как развертывание ERP или CRM-системы.

Рассмотрим европейского продавца электротоваров, который мы изучали, который хотел раздать iPad продавцам во всех своих магазинах. Основная цель заключалась в предоставлении информации о продукте, которая будет полезна в процессе продаж. Планшеты также помогут менеджерам магазинов и продавцам с мерчендайзингом и планировкой, а также будут информировать их о рекламных акциях и маркетинговой деятельности.Одна из ключевых бизнес-проблем, которую решал проект, заключалась в том, что коммерческие предложения в магазинах не всегда были успешными.

Чтобы оценить идеи по улучшению взаимодействия между продавцами и покупателями, розничный торговец провел контролируемые эксперименты, в которых продавцы использовали различные макеты информации о продуктах и ​​стилях презентации для общения с покупателями. Первоначально из-за этого эксперимента было отложено развертывание iPad для использования в магазинах, что увеличивало риск того, что проект выйдет из установленного срока и превысит свой бюджет, что могло бы привести к сокращению масштабов проекта, если бы розничный торговец применил обычные Подход к управлению ИТ-проектами.Однако изучение того, какие информационные макеты работают, помогло снизить бизнес-риск потери продаж. В нашем исследовании мы рассматривали связи между людьми и событиями как основные движущие силы использования информации. Люди используют информацию, чтобы понять социальное взаимодействие (например, как разговоры о продажах работают с различными сегментами клиентов) и понять отношения (например, как сегменты клиентов реагируют на определенные формы макетов продуктов). Предоставление соответствующей информации возможно только в том случае, если осознается эта взаимосвязь.В то время как правильное развертывание планшетов в магазинах является важной задачей, целью проекта должно стать улучшение того, как менеджеры по продажам и персонал используют информацию для стимулирования продаж. Организации уже давно обращаются к ИТ-специалистам, чтобы контролировать данные путем автоматизации транзакций и оптимизации информационных потоков. и сохранение данных для последующего вызова. Для этого хорошо подходят традиционные подходы к развертыванию ИТ. Парадокс в том, что технологии, которые должны были помочь в управлении данными, теперь вызывают массовый поток.По мере того, как организации стремятся использовать внутренние и внешние данные, они рискуют применить обычные методы, хотя вместо этого им нужен принципиально иной подход и образ мышления.

Для улучшения того, как компании извлекают пользу из данных, нужны не только аналитические инструменты. Он включает в себя создание среды, в которой люди могут использовать данные компании и свои собственные знания для улучшения операционных и стратегических показателей компании. В этой новой парадигме приоритетом менеджера является совершение открытий, которые могут принести пользу организации, и выявление неизвестных факторов, которые могут подвергнуть ее риску.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за январь – февраль 2013 г.
,

Определение для изучающих английский язык из Словаря учащихся Merriam-Webster

путается;

возился;

неловкий

путается;

возился;

неловкий

Определение FUMBLE для учащихся

1

[нет объекта]

:

искать что-то, дотрагиваясь до пальца или дотрагиваясь до него пальцами неловко или неуклюже

— часто используется в переносном смысле

2

:

обращаться с чем-то неловко или неуклюже

[нет объекта]

— обычно + с

[+ объект]

3

виды спорта

:

не поймать или удержать мяч

[нет объекта]

[+ объект]

— нащупывать

существительное,

множественное число

шарит

[Число]

— фамблер

существительное,

множественное число

fumblers

[Число]

,

нащупал — Викисловарь

английский [править]

Произношение [править]

Этимология 1 [править]

Поздний среднеанглийский, от нижненемецкого fommeln или голландского fommelen . ^[1]

Или, возможно, из скандинавского / северогерманского источника; сравните древнескандинавский fálma , шведский fumla , датский fumle , немецкий fummeln .

Окончательное происхождение любого из них, возможно, может быть имитацией возни. ^[2] Или, от протоиндоевропейского * pal- («трясти, качать»), см. Также латинское palpo («я гладю, касаюсь мягко») и, возможно, протогерманский * fōlijaną («чувствовать»). ^[3]

Глагол [править]

шарить ( нащупывать простое настоящее в единственном числе от третьего лица шарить , причастие настоящего шарить , простое причастие прошедшего и прошедшего времени шарить )

1. (переходный, непереходный) Для нервного или неловкого обращения.

   В ожидании интервью он нащупал с галстуком.

   Он нащупал ключ в замке.

2. (переходный, непереходный) Неловко нащупывать, пытаясь что-то найти

   Он, , нащупал в поисках ключей.

   Он, , нащупал , направляясь к выключателю.

   • (Можно датировать эту цитату?), Филдинг, (укажите название книги или название журнала):

     Адамс теперь начал шарить в своих карманах.

3. (непереходный) Неуверенно допустить ошибку.

   Он нащупал в своей заранее подготовленной речи.

4. В недоумении бродить ощупью; искать неловко.

   до шарить в поисках предлога

   • (Можем ли мы датировать эту цитату?), Честерфилд, (укажите название книги или название журнала):

     Мое понимание трепещет, а моя память треплет .

   • (Можно датировать эту цитату?), Вордсворт (Укажите название книги или журнала):

     Увы! как он шарит насчет доменов.

5. (переходный, непереходный, спортивный) Случайно уронить мяч, дубинку и т. Д.
   • 2010 28 декабря, Оуэн Филлипс, «Сандерленд 0–2 Блэкпул», в BBC ^[1] :

     Лучший удар Хендерсона по воротам вызвал у вратаря Кингсона неловкое положение нащупал его размеренный бросок вокруг Почта.

6. Много обрабатывать; играть по-детски; переворачивать снова и снова.
   • 1599 , Уильям Шекспир, «Жизнь Генриха Пятого», в Комедии, истории и трагедии Уильяма Шекспира: опубликованы в соответствии с подлинными подлинными копиями (первый фолио), Лондон: напечатано Исааком Яггардом , и Эд [уорд] Блаунт, опубликовано 1623, OCLC 606515358 , [Акт 2, сцена 3]:

     Я видел, как он возился с простынями и играл с цветами.

Синонимы [править]

Переводы [править]

Обращаться нервно или неловко

Неуклюже искать что-то

Чтобы уронить мяч, дубинку и т. Д.

Существительное [править]

шарить ( множественное число шарить )

1. (спорт, американский футбол, канадский футбол) Мяч, случайно упавший.

Переводы [править]

выпавший шар

Этимология 2 [править]

Смесь fool + crumble .

Существительное [править]

шарить ( множественное число шарить )

1. (Британия) Десерт, похожий на помесь дурака и крошки.

Дополнительная литература [править]

Ссылки [править]

,