Taavi Tamkivi võitleb petturite vastu Exceli-tabeliga

Eks see on väga ilus, ilusasti öeldes niisugune nõela heinakuhest otsimine, kusjuures see nõel pidevalt liigub edasi, põgeneb suest ära. Ja täpselt niimoodi see käibki, et kui sul on sadu miljoneid kliente. miljardeid tehinguid, siis kuidas sealt leida need noh, mingi protsent või kaks neid, mis on halvad, et eks see on noh, tänapäevases keeles supervise learning või õpetajaga õppimine. Kus tuleb konkreetse tehingu kohta, tuleb pangalt kaebused, näed, see konkreetne tehing, numbriga üks, kaks, kolm, neli. oli pettide poolt tehtud ja me tahame sellest raha tagasi saada, no maksalt seal kümme või tuhat või sada tagasi, aga, aga selle tehingu küljes on hästi palju infopunkte, mis siis on, on arendustiim ja tooteinimesed on varem defineerinud mingisuguste muude asjade jaoks. Ja nende infopunktidega, noh, seal on ütleme kaardi puhul väljaandja pank, kaardiomaniku nimi, selle toote puhul, mida siis see kaardi, kaardiomanik parasjagu ostis, et kas ta ostis, ma ei tea, online bussipileteid või krediite, et mis see toode täpselt oli, kas ta oli. Kuhu ta seda toodet kasutas, kas ta helistas Eestist Inglismaale või ta esitas, helistas Hispaaniast Nigeeriasse. Et ehk siis maksekohta info, hästi palju infoväljasid, on siis selle kliendi kohta, kliendi nimi, email kontrollimine masin, kus ta sisse logis. Et, et neid andmepunkte tegelikult ettevõtetel on asjast hästi palju ja noh, kui me räägime siin big data'st või suurtest andmehulkadest, et siis ühtepidi on neid ridu on hästi palju, aga teistpidi on ka veerge või tulpased on hästi palju, mis siis. Mida saab kasutada selleks, ehk siis see tavaline noh, ütleme väga lihtsas keeles selline tavaline mudeldamine, et me kirjeldame ära sildistatud andmete järgi, millised on pahad. Vaatame, millised on head, otsime leida võimalikult vähe, vähe kattuvusi, et me tahame võimalikult eristada neid kahte gruppi omavahel ja siis ehitame. Tehnoloogiliselt kiired kontrollid, mis siis iga makset, keset makset kontrollivad, et kas see ikkagi vastab mingitele tingimustele või mitte ja pärast makset vastab, seal on inimesed seal taga, kes siis tõlgendavad, üritavad selle andmetele peale vaadates. Visualiseerida enda jaoks, mis on selle päti mentaalne tase ja milline see inimene teisel pool need numbrid on, et see on.