Джефф ДЖОНАС: «Основная цель G2 — принимать оптимальные решения в реальном масштабе времени»
![Джефф ДЖОНАС: «Основная цель G2 — принимать оптимальные решения в реальном масштабе времени» Джефф ДЖОНАС: «Основная цель G2 — принимать оптимальные решения в реальном масштабе времени»](/upload/iblock/17a/resize_372_300_dsc02837__s.webp)
На вопросы главного редактора газеты IT News Геннадия Белаша отвечает Джефф ДЖОНАС (Jeff Jonas), почетный сотрудник IBM, ведущий научный сотрудник группы IBM по аналитике.
Когда появился термин Big Data? Его придумали маркетологи, а технологи просто откликнулись на их клич и стали называть уже придуманные технологии немного иначе?
Я впервые увидел этот термин в статье, которую написали технические специалисты из Google, это не маркетологи и не пиарщики. Статья называлась “The Unreasonable Effectiveness of Data”. Это было четыре года назад.
Подразделение IBM Entity Analytics создано на базе компании Джонаса Systems Research & Development (SRD) в 2005 году (сама SRD основана в 1984 году). На каких условиях ваша компания вошла в состав IBM?
Забавно об этом вспоминать, но на самом деле не было никаких соглашений о том, чтобы сохранить мою компанию в неизменном виде, но в результате IBM сохранила всех специалистов моей компании, и сейчас то, что было ранее моей компанией, называется группой IBM Entity Analytics.
Сколько человек работало в SRD и сколько из них перешло в IBM?
Было 60 человек, около 40-50% до сих пор являются сотрудниками IBM. По-моему, это очень хороший показатель.
Сколько сейчас человек работает в IBM Entity Analytics?
Мы сделали еще одно приобретение, компанию Language Analytic Systems. В целом количество людей в подразделении трудно оценить, потому что компания IBM имеет матричную структуру. По сути, наверное, есть смысл считать только инженеров. Маркетологов, я думаю, нет смысла считать — именно из-за матричной структуры.
И сколько инженеров?
50 человек. Это даже больше, чем было, когда нас приобрели.
Сколько патентов получила компания SRD и сколько подразделение IBM Entity Analytics?
У нас в SRD было два или три патента, а в IBM мы уже получили 10-15.
Как возникла идея разработки систем безопасности для игровой индустрии Лас-Вегаса? Вы сами любите играть в карты и вас надули мошенники?
Я переехал в Лас-Вегас в 1991 году и был готов делать те системы для казино, которые требовались на тот момент. Первая система для казино управляла гигантским аквариумом, обслуживание которого стоило порядка $1 млн в год. Эта система учитывала, помимо всего прочего, количество рыбы в аквариуме: рыб убирали, рыб добавляли, рыбы друг друга поедали, и нужно было вести ее точный учет. Вторая система для казино оценивала среду, в которой живут дельфины, это единственное место в США, где дельфины живут вдалеке от океанов, и нужно было оценивать, сколько соли в воде, какая у нее температура. Кроме того, владельцы бассейна с дельфинами хотели учитывать все события, которые могли хоть как-то влиять на состояние воды, включая такие экзотические, как полнолуния, землетрясения в соседнем штате или тот факт, что какой-то мальчик оступился и упал в воду. Эту систему управления и сделала моя компания SRD. До того как приступить к разработке системы безопасности, мы работали для казино в течение порядка четырех лет и построили семь различных систем для этой индустрии.
Вы работаете над проектом G2 – «принимать решения до того, как процесс окончился, и непонятно, в какую сторону процесс повернет»?
Основная цель G2 — принимать оптимальные решения в реальном масштабе времени. Например, каждый год мои личные данные крадут, однажды мошенник пользовался моей кредиткой восемь месяцев, а банк ничего об этом не знал.
Эксперименты с пазлами в семье дали вам больше, чем эксперименты на работе?
Я провожу эксперименты везде, где только могу. Но есть один интересный фактор: дети думают немного не так, как взрослые. Напомню, я проводил эксперименты с пазлами с сыном подруги и двумя его двоюродными братьями. Дети творчески мыслят. В целом я организовал четыре проекта с пазлами – два с детьми и два со взрослыми, и в рамках каждого эксперимента пришел к интересным выводам.
Опубликовано 16.07.2013