• Теги
    • избранные теги
    • Компании1272
      • Показать ещё
      Разное675
      • Показать ещё
      Страны / Регионы283
      • Показать ещё
      Люди175
      • Показать ещё
      Формат53
      Международные организации31
      • Показать ещё
      Издания77
      • Показать ещё
      Показатели24
      • Показать ещё
      Сферы2
Выбор редакции
22 июня, 16:55

Accenture (ACN) Q3 Earnings and Revenue Surpass Estimates

Accenture plc (ACN) reported better-than-expected third-quarter fiscal 2017 results.

22 июня, 16:30

The Zacks Analyst Blog Highlights: Caterpillar, Intel, Monsanto, General Motors and Raytheon

The Zacks Analyst Blog Highlights: Caterpillar, Intel, Monsanto, General Motors and Raytheon

Выбор редакции
22 июня, 08:42

Суперкомпьютеры IBM будут выполнять прогнозы погоды на глобальном уровне

Суперкомпьютеры IBM могут использоваться для создания систем прогнозирования погоды завтрашнего дня. Дочерняя компания компьютерного титана Weather Company сотрудничает с Университетской Корпорацией по академическим исследованиям (UCAR) и Национальным центром атмосферных исследований (NCAR), пытаясь выйти за рамки сегодняшнего регионального прогнозирования, чтобы предсказывать погоду на местном уровне … и собирается представить первую модель, охватывающую весь земной шар. Современные технологии обеспечивают прогнозирование таких больших  метеорологических систем, влияющих на погоду в регионах, как метели и ураганы. Модель, которую пытается разработать IBM, будет учитывать влияние меньших по значимости явлений (например, грозы) на местную погоду. IBM вместе с UCAR проектируют вычислительные средства, работающие на основе первых систем POWER9, и планируют запустить их в конце года. Weather Company будет использовать эти вычислительные мощности ​​для адаптации модели погоды NCAR к глобальным масштабам и уточнения долгосрочных прогнозов, чтобы сделать недельные и месячные прогнозы погоды более точными.

Выбор редакции
22 июня, 06:12

Baheal partners with IBM to enhance cancer treatment

Baheal Pharmaceutical Group, a Chinese company specilizing in e-health, signed a partnership agreement with IBM in Beijing on Wednesday to bring Watson for Genomics to hospitals and clinics across China.

21 июня, 19:20

Blue Chips to Soar Ahead? Buy These 5 ETFs

Billionaire investor Ron Baron is optimistic on the future of blue chips. Follow his view with these ETFs.

Выбор редакции
21 июня, 18:17

IBM Opens Upgraded European X-Force Command Center in Poland

International Business Machines Corp. (IBM) recently announced the opening of its new X-Force Command Center in Wroclaw, Poland.

21 июня, 18:08

Аудиенция у Великого герцога Люксембурга

20 июня великий герцог Анри Люксембургский принял во дворце американского архитектора Уильяма Макдонаха и премьер-министра Эстонии Юри Ратаса.Информация по материалам ВикипедииУильям Макдонах (англ. William McDonough; род. 21 февраля 1951, Токио) — американский архитектор.Окончил Дартмутский колледж и Йельский университет.В числе его работ — крупные проекты для корпоративных клиентов The Gap, Nike и Herman Miller, IBM, а также — 20-летний план по превращению старейшего завода Ford в Ривер Руж (штат Мичиган) в экологически чистое, ресурсосберегающее производство. В его рамках в 2002 году перекрытия предприятия стали самой большой в мире «зеленой крышей», общей площадью 40 000 кв. м.Уильям Макдонах — всемирно известный архитектор и один из первых сторонников и составителей того, что он и его партнеры называют «Следующей индустриальной революцией». Журнал Time признал его в 1999 «Героем планеты», заявляя, что «его утопизм основан на объединении с философией, которая — доказуемыми и практическими способами — изменяет вид мира». Журнал Time снова признал Уильяма Макдонаха и Майкла Бронгарта «Героями окружающей среды» в октябре 2007. В 1996 Макдонах получил Президентское вознаграждение за «Жизнеспособное развитие». В 2004 он получил национальную награду за образцовое достижение в области экологического проектирования. В октябре 2007 года Макдонах был принят в ряды Международного королевского института британских архитекторов.У. Макдонах — руководитель и основатель компании «Уильям Макдонах + Партнеры» (William McDonough + Partners, 1981). Он является также основным участником в MBDC. Макдонах преподает в Университете школы Darden Вирджинии менеджмент и в Стэнфордском университете. Он служит американским председателем и членом Правления консультантов Китая-США.Юри Ратас (эст. Jüri Ratas; 2 июля 1978, Таллин, ЭССР, СССР) — эстонский политик, председатель Центристской партии Эстонии, с 23 ноября 2016 года занимает пост премьер-министра Эстонии. Со 2 апреля 2007 года занимает пост второго вице-спикера Рийгикогу, с ноября 2005 года по март 2007 года мэр города Таллина.В 2002 году окончил Таллинский технический университет, получил степень магистра экономики. В 2005 году окончил институт права Тартуского университета, бакалавр правоведения. Мэр Таллина с ноября 2005 по март 2007 года. Занимал пост вице-мэра с апреля 2003 по октябрь 2004 и с марта 2005 по ноябрь 2005 года. С 5 ноября 2016 года председатель Центристской партии ЭстонииВ начале ноября 2016 года был вынесен вотум недоверия правительству Таави Рыйвас, после ряда консультаций эстонский Рийгикогу 23 ноября утвердил новым главой правительства Юрия РатасаВладеет английским языком на среднем уровне, русским и шведским на начальном уровне, в свободное время занимается изучением португальского языка. Его хобби игра в шахматы, чтение, путешествие на лошадяхЖенат на Карин Ратас, воспитывает двоих детейФакты:Является одним из самых молодых глав государств и правительств в миреПо материалам Royals

Выбор редакции
21 июня, 17:48

Суперкомпьютеры IBM будут выполнять прогнозы погоды на глобальном уровне

Это поможет создать модели, которые сканируя всю планету, смогут более точно прогнозировать погоду на локальном уровне

21 июня, 16:33

Red Hat (RHT) Beats Q1 Earnings, Shares up on Positive View

Red Hat Inc. (RHT) reported first-quarter 2018 adjusted earnings (including share-based compensation) of 40 cents per share, beating the Zacks Consensus Estimate by 6 cents.

Выбор редакции
21 июня, 15:38

Rogers Communications (RCI) Down on Intense Competition

Rogers Communications (RCI) operates in an intensely competitive wireless and cable TV industry and is the leading diversified Canadian communications and media company.

21 июня, 15:00

The 4 Types of Innovation and the Problems They Solve

One of the best innovation stories I’ve ever heard came to me from a senior executive at a leading tech firm. Apparently, his company had won a million-dollar contract to design a sensor that could detect pollutants at very small concentrations underwater. It was an unusually complex problem, so the firm set up a team of crack microchip designers, and they started putting their heads together. About 45 minutes into their first working session, the marine biologist assigned to their team walked in with a bag of clams and set them on the table. Seeing the confused looks of the chip designers, he explained that clams can detect pollutants at just a few parts per million, and when that happens, they open their shells. As it turned out, they didn’t really need a fancy chip to detect pollutants — just a simple one that could alert the system to clams opening their shells. “They saved $999,000 and ate the clams for dinner,” the executive told me. That, in essence, is the value of open innovation. When you have a really tough problem, it often helps to expand skill domains beyond specialists in a single field. Many believe it is just these kinds of unlikely combinations that are key to coming up with breakthroughs. In fact, a study analyzing 17.9 million scientific papers found that the most highly cited work tended to be mostly rooted within a traditional field, with just a smidgen of insight taken from some unconventional place. But what if the task had been simply to make a chip that was 30% more efficient? In that case, a marine biologist dropping clams on the table would have been nothing more than a distraction. Or, what if the company needed to identify a new business model? Or what if — as is the case today — current chip technology is nearing its theoretical limits, and a completely new architecture needs to be dreamed up? In researching my book, Mapping Innovation, I found that every innovation strategy fails eventually, because innovation is, at its core, about solving problems — and there are as many ways to innovate as there are types of problems to solve. There is no one “true” path to innovation. Yet all too often, organizations act as if there is. They lock themselves into one type of strategy and say, “This is how we innovate.” It works for a while, but eventually it catches up with them. They find themselves locked into a set of solutions that don’t fit the problems they need to solve. Essentially, they become square-peg companies in a round-hole world and lose relevance. We need to start treating innovation like other business disciplines — as a set of tools that are designed to accomplish specific objectives. Just as we wouldn’t rely on a single marketing tactic or a single source of financing for the entire life of an organization, we need to build up a portfolio of innovation strategies designed for specific tasks. It was with this in mind that I created the Innovation Matrix to help leaders identify the right type of strategy to solve a problem, by asking two questions: How well can we define the problem? and How well can we define the skill domain(s) needed to solve it?   Sustaining innovation. Most innovation happens here, because most of the time we are seeking to get better at what we’re already doing. We want to improve existing capabilities in existing markets, and we have a pretty clear idea of what problems need to be solved and what skill domains are required to solve them. For these types of problems, conventional strategies like strategic roadmapping, traditional R&D labs, and using acquisitions to bring new resources and skill sets into the organization are usually effective. Design thinking methods, such as those championed by David Kelley, founder of the design firm IDEO and Stanford’s d.school, can also be enormously helpful if both the problem and the skills needed to solve it are well understood. Breakthrough innovation. Sometimes, as was the case with the example of detecting pollutants underwater, we run into a well-defined problem that’s just devilishly hard to solve. In cases like these, we need to explore unconventional skill domains, such as adding a marine biologist to a team of chip designers. Open innovation strategies can be highly effective in this regard, because they help to expose the problem to diverse skill domains. As Thomas Kuhn explained in the The Structure of Scientific Revolutions, we advance in specific fields by creating paradigms, which sometimes can make it very difficult to solve a problem within the domain in which it arose — but the problem may be resolved fairly easily within the paradigm of an adjacent domain. Related Video The Explainer: Disruptive Innovation Clay Christensen's landmark theory -- in under two minutes. Save Share See More Videos > See More Videos > Disruptive innovation. When HBS professor Clayton Christensen introduced the concept of disruptive innovation in his book The Innovator’s Dilemma, it was a revelation. In his study of why good firms fail, he found that what is normally considered best practice — listening to customers, investing in continuous improvement, and focusing on the bottom line — can be lethal in some situations. In a nutshell, what he discovered is that when the basis of competition changes, because of technological shifts or other changes in the marketplace, companies can find themselves getting better and better at things people want less and less. When that happens, innovating your products won’t help — you have to innovate your business model. More recently, Steve Blank has developed lean startup methods and Alex Osterwalder has created tools like the business model canvas and value proposition canvas. These are all essential assets for anyone who finds themselves in the situation Christensen described, and they are proving to be effective in a wide variety of contexts. Basic research. Pathbreaking innovations never arrive fully formed. They always begin with the discovery of some new phenomenon. No one could guess how Einstein’s discoveries would shape the world, or that Alan Turing’s universal computer would someday become a real thing. As Neil deGrasse Tyson said when asked about the impact of a major discovery, “I don’t know, but we’ll probably tax it.” To his point, Einstein’s discoveries now play essential roles in technologies ranging from nuclear energy to computer technologies and GPS satellites. Some large enterprises, like IBM and Procter & Gamble, have the resources to invest in labs to pursue basic research. Others, like Experian’s DataLabs, encourage researchers and engineers to go to conferences and hold internal seminars on what they learn. Google invites about 30 top researchers to spend a sabbatical year at the company and funds 250 academic projects annually. Yet one of the best-kept secrets is how even small and medium-size enterprises can access world-class research. The federal government funds a variety of programs, such as the Hollings Manufacturing Extension Partnership, a series of manufacturing hubs to help develop advanced technologies, and Argonne Design Works. Local universities, which have a wealth of scientific talent, can also be a valuable resource. Taking steps to participate in these types of programs can help small business compete in competitive markets. For example, Mike Wixom of Navitas, a four-year-old battery company that joined the Joint Center for Energy Storage Research (JCESR) as an affiliate, told me, “As a small company, we’re fighting for our survival on a daily basis. Becoming a JCESR affiliate gives us an early peek at technology, and you get to give feedback about what kinds manufacturing issues are likely to come up with any particular chemistry.” So, clearly, being able to reach out to scientists on the cutting edge can help a business plan for the future, just as the other approaches, such as design thinking, open innovation, business model innovation, and others, can help propel a business forward if applied in the right context. But no one solution fits all problems. If your innovation strategy is struggling or failing, consider whether it’s because you’ve locked yourself into a single approach. There are always new problems to solve; learn to apply the solution that best fits your current problem.

Выбор редакции
21 июня, 14:26

Why Ossoff Lost

Despite the opposition Trump has galvanized, the Democrats still haven’t figured out how to win in the places where they’re trying to stage a comeback.

Выбор редакции
Выбор редакции
20 июня, 21:51

The Sweet Life Of Elephants: How HP And IBM Gave Their Advantages Away... Piece By Piece

Corporate complacency and strategic mistakes can be dangerous, even for large companies with plenty of resources, especially when they end up chasing talent away.

20 июня, 21:05

США впервые упустили лидерство в рейтинге суперкомпьютеров

Впервые за два десятилетия суперкомпьютеры, производимые в США, не вошли в тройку самых лучших. Согласно авторитетному рейтингу TOP500, составляемому организацией ISC, третьей самой мощной системой в мире была признала Cray из Швейцарии, а первое и второе места заняли машины из Китая.

Выбор редакции
20 июня, 18:57

How Data Science Helps Us Ask The Right Questions: And Why IBM Never Became The King of Photocopies

This piece describes the common manner in which business leaders fail to ask the right questions that could have a profound impact on their businesses, and how data data science, combined with crowdsourcing, can provide optimal answers with extreme value results.

Выбор редакции
20 июня, 18:14

IBM Wins Contract from Acrow to Refresh IT Infrastructure

International Business Machines Corp. (IBM) recently won a contract from Australia-based Acrow to refresh its IT infrastructure.

02 февраля, 13:10

Управляемые компьютером хедж-фонды вышли в лидеры

Искусственный интеллект вновь демонстрирует свое могущество: хедж-фонды, которые используют алгоритмы, выходят в лидеры рейтингов эффективности, что, тем не менее, делает математиков и программистов главными компонентами успешного инвестирования

21 января, 13:49

Фонд Medallion: как работает уникальная машина по зарабатыванию денег?

Перевели статью Bloomberg о Renaissance Technologies и его фонде Medallion. Рекомендуем к прочтению. Фонд Medallion можно назвать самым чёрным ящиком во всей финансовой системе США. Он прославился далеко за пределами страны благодаря своим финансовым успехам и окружающей его атмосфере максимальной секретности, только усиливающей интерес к фонду. Medallion создан в 1988 году инвестиционной компанией Renaissance Technologies и специализируется на количественных методах инвестирования. Средняя годовая доходность с момента основания превышает 40%. В 1993 Medallion прекратил принимать деньги от сторонних инвесторов и сегодня работает исключительно на сотрудников Renaissance Technologies. В чём секрет уникальной машины по зарабатыванию денег? В 100 км к востоку от Уолл-стрит, участок земли, напоминающий по форме китовый хвост, разделяет залив Лонг-Айленд и залив Конскайенс. Здесь расположились роскошные виллы с собственными пирсами, теннисными кортами, бассейнами и зелёными аллеями. Район носит название Олд Филд, но соседи зовут его по-другому – ривьера Ренессанс. Как можно догадаться, самые богатые жители этого района – учёные, работающие в хедж-фонде Renaissance Technologies, базирующемся в соседнем районе Ист Сетокет.О владельцах роскошных вилл почти ничего не известно, как и о самой компании. Имя Renaissance Technologies на слуху у всех, но никто не знает, что происходит внутри. Известно, что компания управляет несколькими фондами, в т.ч. Institutional Equities Fund, Institutional Diversified Alpha и Medallion Fund. Последний – самый успешный – работает только для трёхсот сотрудников Renaissance Technologies и нескольких избранных, имеющих многолетние тесные связи с компанией. Все три фонда основаны на количественных методах анализа фондового рынка. Сегодня это самый наукоёмкий подход к инвестированию. Около 90 сотрудников Renaissance Technologies обладают учёной степенью.По данным Bloomberg, за последние 28 лет Medallion получил $55 млрд прибыли, что на $10 млрд больше, чем у фондов под управлением миллиардеров Рея Дэлио и Джорджа Сороса. Более того, прибыль Medallion получена за более короткий срок и с меньшими активами под управлением. Сегодня Renaissance ограничивает не только количество людей, которые могут вступить в фонд, но и размер инвестиций. Это необходимо для того, чтобы стратегии Medallion, основанные на количественных методах анализа рынка, продолжали работать. Сумма активов под управлением, превышая определённый порог, начинает влиять на рынок, и алгоритмы не могут работать так, как запрограммированы. Поэтому Renaissance удерживает объём средств Medallion между 9 и 10 млрд долларов. Это в два раза превышает размер активов, находившихся под управлением Medallion десять лет назад. Сегодня прибыль фонда снимается каждые полгода.Благосостояние учёных из Renaissance превышает ВВП многих стран и всё больше влияет на политику Соединённых Штатов.Например, сопредседатель компании Роберт Мерсер поддерживал Теда Круза во время праймериз и Дональда Трампа во время президентских выборов. По данным Центра за ответственную политику, Мерсер пожертвовал $22,9 млн и тем самым стал третьим по величине спонсором Республиканской партии. В то же время Джим Саймонс, основатель Renaissance, и Генри Лофер, бывший руководитель исследовательских работ, оказались по другую сторону баррикад – в сумме они пожертвовали $30 млн Демократической партии. Спикер компании Джонатан Гэстелтер заявил, что собственники и руководители Renaissance отказались комментировать ситуацию. Это довольно типичный ответ для структуры, максимально закрытой для общественности. Чтобы хоть что-то узнать о компании, было проведено журналистское расследование. Факты, изложенные ниже, получены в результате двух сотен интервью с людьми, которые лично знают учёных из Renaissance: учились, работали вместе или же конкурировали с ними. «Renaissance Technologies – это коммерческая версия «Манхэттенского проекта» (кодовое название программы США сер. XX в. по разработке ядерного оружия, проводившейся в атмосфере максимальной секретности – прим.)», – утверждает Эндрю Ло, профессор финансов в Школе Слоана Массачусетского технологического университета и председатель компании AlphaSimplex, которая занимается исследованиями в области финансовой математики. Ло превозносит основателя Renaissance Джима Саймонса за то, что тот сумел объединить такое количество учёных: «Они асы в области количественных инвестиций. Никто не может с ними сравниться».Естественно, больше всего споров и обсуждений разгорается вокруг финансовых успехов главного фонда Renaissance, Medallion. Результаты его работы поражают воображение инвесторов и кажутся невозможными. В 2000 году Medallion получил доходность 98,5%; в 2007 – 85,9%; в 2008 – 98,2%. Своим успехам фонд, разумеется, обязан учёным-математикам и количественным методам анализа фондового рынка. Это направление инвестирования сейчас считается самым перспективным. По данным Bloomberg, в 2016 году клиенты вложили $21 млрд в алгоритмические хедж-фонды и одновременно забрали $60 млрд из компаний, специализирующихся на других направлениях. Стоит привести ещё один достойный пример: фонд Two Sigma, управлявший в период кризиса капиталом в $5 млрд, резко увеличил свои активы до $37 млрд. И даже такие консервативные трейдеры как Пол Тюдор Джонс и Стив Коэн внедряют инструменты количественного анализа в своё программное обеспечение в надежде увеличить доходы. Специализация на количественных методах инвестирования – не единственная причина успеха фонда Medallion. Конкуренты говорят о нескольких преимуществах компании. Первое: компьютеры Renaissance – одни из мощнейших в мире. Сотрудники обладают большим количеством – и качеством – информации. Поэтому они находят больше сигналов, на которых основываются их «предсказания», и создают лучшие стратегии для управления капиталом. Renaissance всегда вкладывала много средств в развитие процессов сбора, сортировки и проверки данных, а также – в обеспечение их доступности для сотрудников. «Когда у тебя появляется идея, ты хочешь проверить её как можно быстрее. И если ты получаешь информацию в неподходящем формате, это сильно замедляет процесс», – говорит Ник Паттерсон, который проработал исследователем в Renaissance 8 лет.Ещё одна сильная сторона компании – контроль затрат на биржевую торговлю и пристальное внимание к тому, какое влияние на рынок оказывают сделки фондов Renaissance. Однако всё это – не уникальные преимущества. Компьютерные технологии становятся всё дешевле, всё больше компаний обращаются к количественным методам инвестирования, а конкуренты оттачивают своё мастерство.Продолжит ли Medallion так же успешно чеканить деньги?Разумеется, значительная часть успеха заключается в профессионализме сотрудников. Объединение такого количества учёных – целиком и полностью заслуга Джима Саймонса. Его без преувеличения называют математическим гением. Саймонс – профессор Массачусетского технологического института и Гарварда, лауреат премии Освальда Веблена в области геометрии и соавтор теории Черна-Саймонса. Он родился в 1938 году в Массачусетсе, отец – владелец обувной фабрики, мать – домохозяйка. Их предки переселились в США из Российской империи в конце XIX века. В 1964-1968 Джим Саймонс занимал должность исследователя (дешифровальщика) в Институте оборонного анализа, где он проводил работу по выявлению сообщений на фоне помех. Цель алгоритмической биржевой торговли очень похожа – построить модели, которые улавливают торговые сигналы из хаоса, создаваемого рынками. Часто сигналы очень тихие, но, тем не менее, они могут помочь определить, как будет меняться цена акций, облигаций или барреля нефти. Это комплексная проблема. Колебания цен зависят от фундаментальных причин и процессов, а иногда от нерационального поведения людей, совершающих покупки и продажи. Несмотря на то, что Саймонс лишился работы в Институте оборонного анализа после того, как осудил войну во Вьетнаме в своём письме в New York Times, приобретённые им во время криптографической работы связи помогли создать Renaissance, а спустя несколько лет и Medallion. В течение следующего десятилетия Саймонс возглавлял кафедру математики в университете Стони Брук и одновременно упражнялся в торговле товарными фьючерсами.  В 1977 году он распрощался с академической работой, чтобы попробовать себя в управлении активами. (Впоследствии Саймонс и его коллеги пожертвуют университету $250 млн. Стони Брук находится всего в трёх километрах от Ист Сетокета, где базируется Renaissance). Саймонс покупал и продавал товарные активы, делая свои ставки на основе фундаментальных показателей, таких как спрос и предложение. Увидев неэффективность этого подхода, он решил обратиться к своим знакомым среди криптографов и математиков за помощью в выявлении паттернов, биржевых закономерностей. Он связался с бывшими коллегами из Института оборонного анализа Элвином Берлекампом и Леонардом Баумом, а также с коллегами из университета Стони Брук профессорами Генри Лофером и Джеймсом Эксом. «Я предположил, что существуют способы предсказания цен методами статистики, – сказал Джим Саймонс корреспонденту из журнала Numberphile. – В итоге мы создали такие алгоритмы». В сущности, эти алгоритмы либо следуют за трендом (трендследящие модели), либо действуют против него (реверсные). Фонд Renaissance пользовался и первыми, и вторыми. Поначалу результаты были разными: в 1988 году доход составил 8,8%, а в 1989 году компания понесла убытки в размере 4,1%. Но в 1990 году, сконцентрировавшись на краткосрочной торговле, Medallion показал 56% прибыли после налогообложения. «Я был уверен, что наши модели будут работать лучше, – говорит Берклекамп, который несколько лет назад покинул Renaissance, чтобы вернуться к академической деятельности, и является почётным профессором в Калифорнийском университете в Беркли. – Но я не думал, что они будут работать настолько хорошо». В начале 90-х высокая годовая прибыль стала нормой в Renaissance: 39,4%, 34%, 39,1%. Многие инвесторы, узнавшие о прорыве Renaissance, пытались пробиться в Medallion, но их игнорировали. С 1993 года фонд не принимает инвестиций со стороны. Комиссионные также взлетели вверх: от 5% с активов и 20% с доходов до 5% с активов и 44% с доходов. Полное отсутствие клиентоориентированности стало визитной карточкой Renaissance. Боннефой – один из последних сторонних инвесторов, которых «выдавили» из Medallion в 2005 г. – вспоминает, как набирал Манхеттанский номер, чтобы узнать записанную на автоответчик ежемесячную прибыль. «Они непомерно задрали цены на свои услуги, и, тем не менее, остались на голову выше остальных», – говорит Боннефой. Доходность – вот первое и единственное, что нужно Medallion, чтобы поддерживать свой имидж. До сих пор корпоративный сайт renfund.com выглядит так, будто не менялся со времён Netscape. Вдохновлённый успехом Medallion, в середине 90-х Саймонс занялся расширением штата учёных. Любой, кто обладал опытом работы на Уолл-cтрит или хотя бы образованием в сфере финансов, мог попробовать свои силы в компании. «Мы нанимаем людей, которые проявили себя в исследовательской деятельности», – пояснил однажды Саймонс. Следующий поток талантливых людей – большая часть которых до сих пор составляет костяк компании – пришёл из исследовательского центра IBM имени Томаса. Дж. Уотсона в Йорктаун Хейтс. Эта команда занималась проблемами распознавания речи и машинным переводом. Когда эти задачи только начинали решать, учёные-программисты объединялись с лингвистами и пытались преобразовать грамматику в код. В IBM группа учёных, включая Мерсера и Брауна, утверждала, что эти проблемы лучше решать с помощью статистики и теории вероятности. Их руководитель Фредерик Джелинек любил говорить: «Как только я увольняю лингвиста, система начинает работать лучше». По словам учёных, работавших в том исследовательском центре, исследователи загружали в компьютеры «тонны данных». Однажды, по свидетельствам коллег, Мерсер не появлялся в течение нескольких месяцев, загружая в компьютер французские глаголы во всех формах. Результатом приложенных усилий стал алгоритм, который определял, что к фразе «Le chien est battu par Jean» ближе всего фраза «Жан укусил собаку». Те же принципы и полученный новый опыт учёные применили для создания алгоритма распознавания речи: «Давая аудитории сигнал х, спикер, возможно, на самом деле сказал у». «Проблемы распознавание речи и перевода находятся на пересечении математики и информатики», – утверждает Эрни Чан, который работал в исследовательском центре IBM в середине 90-х и сейчас возглавляет алгоритмический фонд QTS Capital Management. По его словам, учёные решали не только академические задачи, они развивали теории и создавали программное обеспечение для внедрения полученных решений. Работа группы в конечном итоге сделала возможным создание программы Google Translate и программы Siri компании Apple. По словам человека, знавшего Мерсера и Брауна, в 1993 году они вышли на руководство IBM со смелым предложением: создать алгоритмы для управления подразделением IBM – пенсионным фондом с капиталом в $28 млрд. IBM проигнорировало их предложение, посчитав, что компьютерные лингвисты не могут разбираться в прогнозировании инвестиций. Но увлечение Мерсера и Брауна финансовым рынком только начиналось. В том же 1993 году Ник Паттерсон, который раньше работал дешифровщиком для Великобритании и США, присоединился к Renaissance и сблизился с Брауном и Мерсером. «У IBM были серьёзные проблемы, моральное состояние было никакое, и работа на Renaissance была выходом из ситуации», – говорит Паттерсон. Он трудился в Renaissance вплоть до 2001 года, а в настоящий момент работает старшим биологом-вычислителем в исследовательском Институте Брода и занимается исследованиями в области генетики. По его словам, Мерсер и Браун решили присоединиться к команде Renaissance, привлечённые пятидесятипроцентной прибавкой к зарплате. Они разместились в мансарде в Сетокете и часто ужинали вместе. Когда приносили счёт, они доставали специальный калькулятор, который генерировал случайные числа. Оплачивал счёт тот, кому выпадало большее число. Когда Мерсер и Браун стали работать на Renaissance, им поручили проводить исследования в разных областях, но вскоре стало понятно, что они лучше работают в паре, чем по отдельности. Они подпитывали друг друга: Браун был оптимистом, а Мерсер – скептиком. По словам Паттерсона, Питер очень креативный и генерит множество идей, а Боб обычно отвечает, что над этими идеями ещё нужно серьёзно поразмыслить. Они стали руководить группой, занимавшейся акциями, которая теряла деньги. «Им понадобилось четыре года, чтобы заставить систему работать. Джим был очень терпелив», – говорит Паттерсон. Вложения окупились. Много лет спустя, на конференции по компьютерной лингвистике 2013 года, Браун сказал: «Renaissance основала пара математиков. Они и понятия не имели, как программировать. Они учились этому, читая компьютерные справочники, а это не самый хороший способ обучения». По сведениям из документов, поданных в Министерство труда США, сегодня та самая группа, занимающаяся акциями, зарабатывает большую часть прибыли Medallion, используя деривативы и заёмные капиталы, превышающие собственный в 4-5 раз. Renaissance подал эти сведения в Министерство труда в связи с заявлением об изменении пенсионных программ для работников. Часть их средств в Medallion планируется перевести в Индивидуальный Пенсионный План. Предполагается, что сотрудники не будут никогда платить налоги с доходов, полученных в результате использования уже заработанного. Это сэкономит им миллионы долларов. В команде Renaissance работали и другие ветераны IBM: близнецы, разработчики теории струн, Стивен и Винсент Делла Пьетра, разработчик алгоритма распознавания человеческой речи Лалит Бал, специалист по обработке цифровых сигналов Мукунд Падманабан, программист Дэвид Маджерман, и Глен Уитни, который писал программное обеспечение во время летней практики. «Основная идея, усвоенная в IBM, заключается в том, что целое больше, чем просто сумма частей», – вспоминает Эрни Чан. По словам людей, близких к Renaissance, помимо Мерсера и Брауна, специалистов в области исследований языка, на успех системы существенно повлияли астрофизики. Эти учёные значительно преуспели в «отсеве» сигналов от шума. Специалисты в области теории струн, братья Делла Пьетра были лишь первыми из многих с подобным опытом. Близнецы всегда работали в паре. Будучи учениками старших классов, они закончили научную программу Колумбийского университета с отличием, в студенческие годы изучали физику в Принстоне; получили учёные степени в Гарварде в 1986. Стивен Строгац, профессор математики в университете Корнелл, помнит, как они, только поступив в Принстон, учились в классе универсальной алгебры. «Они всегда сидели рядом. Размышляя, они постоянно спорили. Их математические дискуссии всегда были жаркими, они постоянно поправляли преподавателя или объясняли что-то друг другу», — говорит он.  Чан, работавший с ними в IBM, вспоминает, что близнецы всегда кричали исключительно друг на друга, а с остальными были добры и милы. Тот факт, что они близнецы, добавил ещё одну особенность. «Они практически читают мысли друг друга», – утверждает Чан. В Renaissance, дабы упростить проведение дискуссий, братья Делла Пьетра заняли соседние кабинеты, разделённые лишь внутренним окном. Паттерсон, которому какое-то время они отчитывались, также отмечал, что «братья очень креативны и постоянно друг с другом конкурируют». Переход из IBM не всем давался легко. Атмосфера в Renaissance сильно отличалась от той, к которой они привыкли. Об этом времени Браун вспоминает так: «Мы очень быстро поняли, что мир финансовых рынков сильно отличается от IBM. Он безжалостен. Или твои стратегии работают лучше, чем у других, и ты зарабатываешь деньги, или твои алгоритмы работают хуже, и ты прогораешь. Это давление заставляет тебя сконцентрироваться». Изменения в образе мышления были не единственными стимулами учёных из Renaissance, голодных до исследований больших объёмов данных. Они также обрели нечто неосязаемое – ощущение, что они стали частью семьи. Джим Саймонс выглядел как заботливый отец семейства. Ни один другой руководитель Renaissance не обладал такими навыками работы с людьми, говорят те, кто знаком с ним и с компанией. Он вдохновил своих ботаников-квантов сплотиться, работать вместе. «У нас царит атмосфера открытости. Мы следим за тем, чтобы каждый знал, чем занимается любой из сотрудников компании. Чем быстрее происходит этот обмен информацией, тем лучше. Вот что стимулирует людей», – отметил Саймонс во время своей речи в Массачусетском технологическом институте в 2010 г. В Renaissance разные команды ответственны за разные области исследования, но на практике каждый может работать над любой задачей. Каждый вторник проводится общее собрание, чтобы обсудить возникшие идеи. Разумеется, Саймонс работал и над совершенствованием технологий количественных инвестиций. В 2000 году он дал интервью изданию Institutional Investor, в котором объяснил  философию своей фирмы и алгоритмов Medallion. «Система должна состоять из постоянно создающихся слоёв. Рассматривая каждую новую идею, мы должны понять: это что-то принципиально новое, или оно похоже на то, что мы уже делали», – сказал он. Как только это становится понятно, группа исследователей определяет, в каком объёме новый алгоритм можно использовать. Сигналы могут со временем исчезать, но обычно их не удаляют из кода совсем, поскольку они могут возникнуть вновь, или их игнорирование может иметь неожиданные последствия. Когда люди из IBM были приняты в Renaissance, Medallion генерировал годовую прибыль в размере около 30% после налогообложения практически исключительно на торговле фьючерсами. Тогда было просто выявить паттерны и обратить в свою пользу отклонения. Один из бывших инвесторов сообщил, что учёные Renaissance обратили внимание на то, что опционы и фьючерсы Standard&Poor закрываются с разницей в 15 минут, и это какое-то время лежало в основе механизма извлечения прибыли. В системе использовалось большое число подобных отклонений, и учёные Renaissance подробно изучали каждое из них. В совокупности эти отклонения позволили зарабатывать миллионы, а немного позже и миллиарды. Но по мере того как финансовый рынок становился сложнее, и всё больше квант-исследователей направляли свои усилия на расшифровку сигналов рынка, подобные отклонения, «неэффективности рынка», начали исчезать. На конференции в 2013 году Браун упомянул о наблюдениях, которыми Medallion поделился со сторонними инвесторами. Изучая сведения об облачности, они выявили связь между солнечными днями и подъёмом рынков от Нью Йорка до Токио. «Оказывается, когда в Париже облачно, вероятность того, что рынок пойдет вверх, понижается», – сказал Браун. Однако это не то, на чём можно заработать много денег, поскольку эта тенденция прослеживается в пятидесяти с небольшим случаев из ста. «Но дело в том, что если бы сигналы, в которых было бы больше смысла, были явными, их бы уже давным-давно использовали в торгах… Мы ищем все больше и больше закономерностей, и наши специалисты, 90 человек из которых обладают учёной степенью, просто сидят и целыми днями наблюдают за паттернами. У нас более 10 000 процессоров, которые непрерывно работают в поисках сигналов», – продолжил Браун. Учёные из Renaissance разработали корпоративный язык программирования для построения своих алгоритмов. По словам людей, знакомых с деятельностью компании, код, на основе которого работает фонд Medallion, состоит из нескольких миллионов строчек. По данным другого источника, иногда позиции удерживаются в течение секунд, а иногда – в течение нескольких месяцев. Команда из IBM многое сделала для повышения эффективности количественных инвестиций Renaissance. Поскольку алгоритмы фонда были ориентированы на закрытие сделок в течение короткого времени, исследователи уделили время тому, чтобы изучить стоимость операций и то, как их собственные действия влияют на рынок. По мнению квант-аналитиков, последняя проблема особенно сложная. Они также следили за тем, чтобы сделки и доход соответствовали тому, что было запланировано системой, поскольку выставление неадекватной цены или другой компьютерный сбой могли провалить всю операцию. И практически с самого основания компании Саймонс указал на ещё одну опасность: общий размер инвестиций влияет на результат инвестирования. Слишком много денег может привести к отсутствию доходности. Также Саймонс отмечал, что необходимо быть готовым к ущербу, который может нанести работа других компаний. В письме, обращённом к инвесторам фонда акций, основатель компании Renaissance писал: «Мы верим в то, что обладаем совершенным набором торговых сигналов, но некоторыми из них несомненно пользуются другие хедж-фонды, также зарабатывающие на росте или падении рынка». Ещё одна зона риска для Renaissance – утечка кадров и информации. Случаи ухода из компании крайне редки. За исключением учёных, которые увольняются, чтобы вернуться к академической работе или заняться благотворительностью, сотрудники не уходят из Renaissance. Да и зачем бы они стали это делать? Задачи разнообразные, коллеги – суперпрофессионалы, а оплата труда исключительно высокая. Однако были и исключения. В 2001 году Renaissance нанял русского учёного Александра Белопольского, который, как и многие его коллеги, приехал на запад после развала Советского Союза. Паттерсон возражал против его принятия на работу, поскольку тот совсем недавно пришёл работать на Уолл-стрит. Опасения оправдались. В 2003 году Александр Белопольский и другой русский учёный Павел Вольфбейн объявили, что они переходят в фонд Millenium Partners, у которого они выторговали себе крупные бонусы и право получать собственные доходы. Renaissance подал в суд на них и на Millenium, опасаясь, что бывшие сотрудники будут использовать инсайдерскую информацию. Впоследствии стороны урегулировали конфликт во внесудебном порядке. Примерно в это же время на Renaissance работал другой учёный с русскими корнями Алексей Кононенко. Он получил учёную степень в Пенн Стейт в 1997 году и также недолгое время работал на Уолл-стрит. В Renaissance, к неожиданности многих, он получил повышение в составе группы, исследовавшей акции. Руководители обсуждали повышение Кононенко на регулярном ужине в доме Саймонса. Человек, знакомый со сложившейся ситуацией, утверждает, что некоторые учёные не могли понять, почему выдвинулся Кононенко, хотя многие проработали в компании гораздо дольше него. Со стороны это выглядело как сетования старшего товарища на то, что на должность назначили его более молодого коллегу. Другие люди, знакомые с положением дел в компании, утверждают, что русский учёный фактически выиграл борьбу за власть. Его продвижение стало целым событием. Какие бы ни были причины повышения Кононенко, результатом стало то, что Renaissance сохранил источник своего благосостояния: с момента того самого ужина Medallion получал годовой доход в размере более 40% после налогообложения. Согласно индексу миллиардеров Bloomberg, Саймонс, которому до настоящего времени принадлежит не менее 50% компании, благодаря Medallion владеет состоянием в размере $15,5 млрд. Активы Брауна, Мерсера и Лофера оцениваются в сотни миллионов долларов. Последнему принадлежит второй по величине пакет акций Renaissance (около 25%). То, сколько денег сотрудника находится в Medallion, зависит от его вклада в прибыль компании. Одним из способов получить больший кусок общего пирога является слаженная совместная работа. Сотрудников поощряют количеством акций, которые они могут купить. В дополнение, четверть их заработка сберегается и инвестируется в Medallion, где эти деньги работают в течение 4 лет, причём сотрудники также уплачивают комиссию по модели «5% и 44%». Как только каждый сотрудник Medallion становится богатым, это меняет его образ жизни. Поезд до Манхеттена уступает место вертолёту. Учёные меняют Honda на Porsche. Люди начинают заниматься теми хобби, о которых мечтали. Кузен Саймонса Роберт Лури, который возглавляет исследования в области фьючерсов, построил для своей дочери огромную арену для катания на лошадях. Яхты стали своеобразным must have. Мерсер заказал целую серию, и каждую назвал «Морская сова». На яхте Саймонса длинной 222 фута построен камин, который топится дровами. Обе яхты оборудованы такими современными средствам движения, что им не нужны якоря. Будучи заводилой, Саймонс всегда сам планировал корпоративные путешествия – на Бермудские острова, в Доминиканскую Республику, во Флориду, в Вермонт – и поощрял сотрудников, чтобы они брали с собой семьи. Одна из традиций компании – катание на лыжах. Саймонс, курильщик со стажем, дабы не отказываться от своей любимой привычки, оформил одному из ресторанов специальную страховку. Когда соперников и бывших инвесторов спрашивают, как Renaissance удаётся продолжать получать столь ошеломляющие прибыли, они единодушно отвечают: «Renaissance двигается вперёд быстрее, чем кто бы то ни было». Однако не всегда, когда все остальные спотыкались, Renaissance оставался на ногах. В августе 2007 года ипотечный кризис привёл к падению нескольких крупных алгоритмических хедж-фондов, включая управлявший $30 млрд фонд Goldman Sachs. Менеджеры этих фирм вынуждены были закрыть позиции, что только ухудшило ситуацию. По информации инсайдеров, кризис обошелся Medallion в $1 млрд – одну пятую его активов. Руководители Renaissance, опасаясь, что хаос сметёт их собственный фонд, дабы укрепить позиции свернули рискованные операции и начали продавать активы. Они были близки к капитуляции, когда рынок восстановился. За остаток года Medallion отыграл потери, и к концу 2007 года его прибыль составила 85,9 %. Руководство Renaissance усвоило один важный урок: не нужно вмешиваться в работу алгоритмов.  Кванты утверждают, что ни одна система не живёт вечно. Они задаются вопросом, насколько долго будет действовать магия Medallion. Прошло 7 лет с тех пор, как основатель компании Джим Саймонс вышел на пенсию. Однако фонд продолжает делать деньги теми же темпами. Даже в первой половине 2016 года, когда многие фонды понесли убытки, Medallion заработал более 20%. Renaissance снова нарастил своё благосостояние и влияние. Сегодня Renaissance успешен под управлением Брауна и Мерсера, но обоим уже за 60, и люди задумываются над тем, какова будет ситуация при их преемниках. Анекдотичная ситуация имела место на закрытой конференции в 2016 году. Кто-то из аудитории задал квантам вопрос: «Кого вы видите для себя в качестве идеального работодателя?» Раздались нервные смешки, затем последовал честный ответ: «Джима Саймонса».(Ист. — Bloomberg)

21 марта 2016, 15:00

Трансформируйся или Умри. Пять признаков того, что бизнесу нужно меняться

Совместно с РБК начинаем уникальный эксперимент, какого не было в мировой деловой практике. Трансформация большой компании в прямом эфире. Каждую неделю - актуальные, живые, снабжённые цифрами и фактами статьи о Трансформации Билайна. Каждую неделю - не только о хорошем и о том какие мы молодцы, обязательно о том, где мы допустили ошибки или прямо говоря зафакапились. Каждую неделю - о том, что произошло, происходит и будет происходить на пути больших изменений.Это не кейс, в котором заранее все известно. Это не кейс, в котором все уже в прошлом. Это не кейс, в котором читателю нельзя ничего изменить. Включайтесь. Критикуйте. Помогайте. Советуйте. Открываю в соцсетях для этого новый тег ‪#‎ТрансформируйсяИлиУмри.‬ Об этом моя первая статья с аналогичным названием. Начинаем!Нам по жизни спокойнее и комфортнее, если все происходит как-то эволюционно, без рывков и потрясений. Но в реальной жизни такая комфортная стратегия не дает никаких преимуществ. Ни человеку, ни организации. На самом деле такая эволюционная стратегия приводит к самым печальным результатам. Рано или поздно.Самая эффективная и при этом безусловно очень рискованная стратегия в бизнесе, особенно в трудные времена, — это кардинальная, глубокая, порою очень болезненная и всегда трудная Трансформация.Когда без Трансформации не обойтисьВ принципе, изменения в окружающем мире происходят постоянно и изменения в Компании должны стать просто частью процесса, частью культуры. Но есть пять простых признаков, когда нужно начинать Трансформацию немедленно, прямо сейчас. Или угасание, жалкое существование, или, еще хуже, смерть бизнеса неизбежно придут рано или поздно.#1Компания долгое время теряет позиции на рынке своим конкурентамЭто очевидный случай, когда нужно начинать прямо сейчас. Если Компания последовательно и неизбежно теряет позиции на рынке, теряет Клиентов, то спасением может быть только радикальная Трансформация. Таких примеров в истории огромное количество — Chrysler в автомобильной индустрии в 70-е годы 20 века до прихода Ли Якокки, Apple до возвращения Стива Джобса в компанию. И этот список можно продолжать почти до бесконечности.Если падаешь на рынке, проигрываешь конкурентам , то твой путь — радикальная Трансформация.#2Бизнес-модель в индустрии кардинально меняетсяЭта ситуация гораздо более серьезная, чем описанная выше. Ведь остановить падение по отношению к конкурентам гораздо проще, чем остановить структурные изменения в целой индустрии. Посмотрите как стремительно поменялась бизнес-модель в индустрии car on demand, когда Uber и подобные сервисы просто меняют правила игры и все начинает работать совершенно по-другому.В телекоммуникационной отрасли все происходит чуть медленнее, но тоже все очень сильно меняется. Сервис для Клиента все больше не просто связь и подключение к интернету, а то, что можно сделать с помощью девайса и мобильного приложения. Телекоммуникационные компании все больше теряют связь с Клиентом, на их место приходят OTT (over the top) сервисы — Facebook, WhatsApp и подобные им приложения.Если в индустрии меняется бизнес-модель — жди беды и начинай Трансформацию прямо сейчас, иначе будет поздно.#3Новые технологии приходят и все меняетсяЭто продолжение того, что описано в #2, потому что бизнес-модель, собственно, тоже технология — технология взаимодействия субъектов. Новые технологии создают другие возможности для того, чтобы делать то же самое для Клиентов, но гораздо более эффективным способом или делать что-то совершенно новое для Клиентов. Технологии гидроразрыва пласта, поставленные на поток в массовом порядке, кардинально изменили ландшафт нефтяной индустрии, позволив осваивать месторождения нефти и газа, которые до этого были вообще не месторождениями, по сути. А сейчас дают большое количество нефти и газа и меняют расклад сил в индустрии, кардинально влияют на баланс спроса и предложения. Технология 3G в индустрии мобильных телекоммуникаций кардинально изменила рынок, поскольку сделала скорости мобильного интернета приемлемыми для того, чтобы свободно смотреть сайты, пользоваться почтой, картами и смотреть видео. Это кардинально изменило самого Клиента, его привычки и способы коммуникаций. Те, кто это пропустили — сильно потеряли. Те, кто это увидел и начал двигаться раньше — выиграли. Но дело даже не том, чтобы традиционные телеком-игроки вовремя начали развитие 3G. Дело в том, что скоростной мобильный интернет запустил целую цепочку революционных преобразований в огромном количестве индустрий, не только в телекоме. Uber, например, был бы мертворожденным ребенком, если бы не было мобильного интернета.Если появляются новые технологии, которые меняют традиционные представления о том, как делать бизнес и что предоставлять Клиенту, — Трансформируйся или умри.#4Темпы роста доходов в индустрии падают с каждым годомЕсли темпы роста индустрии падают с каждым годом и даже если они все еще имеют положительные значения — жди беды и готовься к худшему. Посмотрите, как взлетела и потом поэтапно сокращалась в темпах роста индустрия по производству компьютеров. Вспомните, какими яркими брендами, звездами корпоративного рынка Америки и всего мира были еще каких-то пятнадцать-двадцать лет назад компании по производству компьютеров — Dell, Compaq, IBM, HP. Но сейчас все по-другому. Потому что индустрия поменялась в связи со спросом. И выиграл тот, кто вовремя сориентировался — кто-то сменил индустрию и вовремя полностью вышел из этого бизнеса (IBM), кто-то продолжает сражаться, радикально меняя бизнес-модель (Dell), кто-то диверсифицировался настолько, что перестал быть чисто производителем компьютеров, и преуспел (Apple). Но те, кто не менялись, погибли — их купили и они трансформировались принудительно после покупки (Compaq) или полностью растворились.Если индустрия начинает двигаться к стагнации в доходах — затевай Трансформацию в своей Компании.#5Маржинальность и количество зарабатываемых денег в индустрии сокращаетсяВыручка от твоих услуг, конечно, хороший индикатор для того, чтобы вовремя понять, когда и насколько радикально нужно меняться. Есть еще один не менее важный показатель, который определяет здоровье и любой компании, и целой индустрии — это сколько в конечном итоге остается денег на конце. То есть кэш после всего, что ты заработал на Клиенте и отдал другим для того, чтобы можно было заработать. В конечном итоге если кэша на конце нет, то компания и целая индустрия не может жить бесконечно долго, этому точно придет довольно печальный конец.Если маржинальность бизнеса и количество генерируемых денег неуклонно сокращается (для большинства компаний из интернет-бизнеса это, скорее, показатель темпов сокращения отрицательного денежного потока), то надо что-то делать. Суровые законы экономики таковы, что сокращающийся положительный денежный поток легко может стать отрицательным. Для него переход нулевой отметки не является чем-то экстраординарным. Бизнес не является безубыточным по определению, за исключением индустрий, где государство регулирует тарифы по модели “Затраты+”. Но такие индустрии мы не берем в расчет — это самые ужасно скучные и непривлекательные индустрии в мире. Это вообще не бизнес по сути.Бизнес в любом массовом ритейле, где чувствительность к маржинальности крайне большая, может быть убит падением маржинальности даже при росте выручки. Именно поэтому ритейл все больше идет в интернет и онлайн продажи, где затраты на предоставление Клиенту того же сервиса при правильном подходе существенно меньше.Мастодонты digital-бизнеса, самые дорогие стартапы в свое время, не находя возможностей монетизации и зарабатывания денег, разоряются, если вовремя не прислоняются к более крупным игрокам, у которых модель зарабатывания денег уже сформирована и развивается. И дальше больше! Потому что жить постоянно в убыток, без света в конце туннеля по зарабатыванию денег или возможности продажи тому, кто уже знает, как зарабатывать, невозможно.Поэтому, если компания и целая индустрия начинает меньше зарабатывать денег — надо что-то менять. И менять серьезно! К сожалению, как правило, в таких ситуациях компании выбирают более легкий путь и сваливаются в усиление “доения” своих действующих Клиентов. Поднимают цены или ограничивают уровень сервиса. Что лишь усугубляет проблему и создает критическую угрозу для будущего. А там не за горами и #1, усугубленный всеми остальными пунктами.Поэтому, если маржа падает и зарабатываемый кэш тает — начинай Трансформацию.Достаточно только одного совпаденияЧтобы сильно озаботиться проблемами вашего бизнеса, не нужно ждать, когда все из признаков случатся. Любой из этих признаков — уже серьезный звонок для начала изменений. Если звонят все — то, боюсь, уже поздно. Вы что-то пропустили какое-то время назад. И чем тяжелее ситуация, тем радикальнее и быстрее нужно действовать.Действуйте прямо сейчас. И получите удовольствие и от самого процесса изменений, и от его результатов, если получится.Ваш Михаил СлободинЕсли статья оказалась интересной — поделись. Мне будет приятно и другим читателям будет понятно, что это действительно полезно и интересно.

28 декабря 2015, 10:02

Мифы Перестройки. Кибернетика

Виктор Глушков - пионер советской кибернетикиПомимо генетики, еще одной "жертвой сталинизма" в науке принято считать кибернетику. 9 сентября 1985 г. в "Правде" было опубликовано очередное конъюнктурное стихотворение Евгения Евтушенко:«В лопающемся френчеКабычегоневышлистенко,сограждан своих охраняяот якобы вредных затей,видел во всей кибернетикелишь мракобесье и мистикуи отнимал компьютерыу будущих наших детей»С этих "стихов", как и с "Белых одежд" Дудинцева ("о генетике", 1986), начиналась перестройка.Еще одно характерное высказывание: Ордена Трудового Красного Знамени Н.П. Бехтерева в книге «Магия мозга и лабиринты жизни» свою гипотезу о «геноциде» генетиков («А за «продажную девку империализма» шли на костер – в его современном варианте – расстрел, лагерь, дальнее голодное выселение.») она приправила гонениями на кибернетику: «И еще. Не привозили и не покупали бы мы сейчас «персоналок» (персональных компьютеров), если бы другой придворный острослов и иже с ним не остановили на годы технологию и методологию вычислительной техники, утверждая, что кибернетика – лженаука. (ссылка)» (Манипулируя при этом своим доверчивым читателем через отождествлением разработки и строительства вычислительной техники с кибернетикой) Что же было на самом деле?Заметим, что Сталин по теме кибернетики не высказывался, не было никаких постановлений ЦК или "общесоюзных дискуссий".  Все «гонения» на кибернетику вылились в несколько критических статьи в прессе, две из которых вышли после смерти Сталина.4 мая 1950 г. в "Литературной газете" вышла статья Бориса Агапова "Марк III, калькулятор". Далее появились "Кибернетика — "наука" мракобесов" Михаила Ярошевского ("Литературная газета", 5 апреля 1952 г.) и "Кибернетика или тоска по механическим солдатам" К.Гладкова ("Техника — молодёжи", 1952, №8).Затем, уже после смерти Сталина, в журнале "Вопросы философии" (1953, № 5) за подписью "Материалист" выходит статья "Кому служит кибернетика", посвященная, главным образом, критике взглядов Норберта Винера, разрекламированного на Западе ("Доктор Винер сделал для познания человеческого мозга то, что Эйнштейн сделал для познания Вселенной", — писала, в частности, американская газета "N.-Y. World Telegramm").Еще через год, в "Кратком философском словаре" за 1954 год, было сказано: "Кибернетика (от др.-греч. слова, означающего рулевой, управляющий) — реакционная лженаука… форма современного механицизма". И опять — никаких "оргвыводов". В вышедшем в 1955 году дополнительном тираже 4-го издания «Краткого философского словаря» критическая статья про кибернетику уже отсутствует. Кстати, не было её и в предыдущем, 3-м издании, увидевшем свет за год до смерти Сталина.При этом за 1950-1954 гг. были завершены испытания и начата регулярная эксплуатация первой в континентальной Европе вычислительной машины МЭСМ (начало разработки -1948 год, под началом д.ф-м.наук С.А. Лебедева), начата опытная эксплуатация ЭВМ М-1 и работы по проектированию машины M-2, завершена разработка и начата опытная эксплуатация БЭСМ-1, на тот момент — самой быстродействующей ЭВМ в Европе, начат серийный выпуск ЭВМ "Стрела" (1953-1956 г), начата разработка ЭВМ "Урал-1"Вопросами развития новой отрасли интересовался лично И. В. Сталин. Например, когда вице-президент Академии Наук Украинской ССР М. А. Лаврентьев написал Сталину о необходимости ускорения исследований в области вычислительной техники и перспективах использования ЭВМ, то он был вскоре назначен директором созданного летом 1948 года в Москве Института точной механики и вычислительной техники (ИТМиВТ) АН СССР.Развивались и фундаментальные исследования. А.А. Ляпуновым был предложен операторный метод, позволивший создать теорию синтаксических структур программ. В 1953 году А.А. Ляпунов сформулировал постановку задачи автоматизации программирования. Она была успешно использована в первых отечественных трансляторах. Летом 1954 года появилась программирующая программа ПП-1 (отдел прикладной математики Института математики АН СССР), а в 1955 году — ее улучшенный вариант ПП-2.В СССР, как указывает А.Трубицын, МЭСМ была запущена в то время, когда в Европе была только одна ЭВМ, — английская ЭДСАК, запущенная на год раньше. Но процессор МЭСМ был намного мощнее за счет распараллеливания вычислительного процесса.Аналогичная ЭДСАК машина, ЦЭМ-1, была принята в эксплуатацию в Институте атомной энергии в 1953 году, но также превосходила ЭДСАК по ряду параметров.Разработанный лауреатом Сталинской премии С.А. Лебедевым принцип конвейерной обработки, когда потоки команд и операндов обрабатываются параллельно, применяется сейчас во всех ЭВМ.Новая ЭВМ БЭСМ в 1956 году была лучшей в Европе и использовалась в Европейском центре ядерных исследований (ЦЕРН).В феврале 1964 г. сам Н.Винер дал интервью журналу "U.S. News & World Report":Вопрос. Вы нашли во время вашей последней поездки в Россию, что Советы придают большое значение вычислительной машине?Ответ. Я скажу вам, насколько большое. У них есть институт в Москве. У них есть институт в Киеве. У них есть институт в Ленинграде. У них есть институт в Ереване, в Армении, в Тбилиси, в Самарканде, в Ташкенте и Новосибирске. У них могут быть и другиеВопрос. Используют ли они эту область науки полностью, если сравнить с нами?Ответ. Общее мнение — и оно идет от самых разных лиц — таково, что они отстают от нас в аппаратуре: не безнадежно, а немного. Они впереди нас в разработке теории автоматизации…"(Обратим внимание, что институты не оладьи, их быстро не напечёшь. Их сначала надо задумать, найти специалистов, определить задачи, выделить средства, построить и т.д.)Однако в 1967 году ЦК КПСС принял решение копировать американскую машину IBM-360 под названием Единая Система "Ряд". Именно тогда "у будущих наших детей" и были "отняты компьютеры" отечественного производства. Хотя во время космических полетов по программе "Союз—Аполлон" советские ученые, используя БЭСМ-6, получали обработанные результаты телеметрической информации за минуту — на полчаса раньше, чем их американские коллеги. Эти мифы продолжают повторять и сейчас, в стремлении путём лжи представить СССР «чёрной дырой», «Мордором», память о котором надо стереть и благодарить организаторов Перестройки за дарованные нам по их мнению, «свет и свободу». Но мы ничего не забываем.Источники: I, II, IIIОригинал взят у arctus

06 октября 2015, 20:21

IBM создает подразделение для продвижения Watson

IBM сформировала подразделение под названием Cognitive Business Solutions, которое вплотную займется продвижением технологий искусственного интеллекта. Об этом пишет газета The Wall Street Journal.

03 сентября 2015, 11:34

Когнитивная система IBM Watson: принципы работы с естественным языком

IBM Watson — одна из первых когнитивных систем в мире. Эта система умеет очень многое, благодаря чему возможности Watson используются во многих сферах — от кулинарии до предсказания аварий в населенных пунктах. В общем-то, большинство возможностей Watson не являются чем-то уникальным, но в комплексе все эти возможности представляют собой весьма мощный инструмент для решения разнообразных вопросов. Например — распознавание естественного языка, динамическое обучение системы, построение и оценка гипотез. Все это позволило IBM Watson научиться давать прямые корректные ответы (с высокой степенью достоверности) на вопросы оператора. При этом когнитивная система умеет использовать для работы большие массивы глобальных неструктурированных данных, Big Data. Каковы основные принципы работы IBM Watson с языком? Об этом — в продолжении. Читать дальше →

07 августа 2015, 19:55

IBM покупает "глаза" для Watson за $1 млрд

Суперкомпьютер Watson получит способность видеть. Платформы Merge Healthcare, ведущего поставщика решений для обработки медицинских изображений, будут интегрированы с сервисами IBM Watson Health Cloud. Общая сумма сделки составит $1 млрд.

05 марта 2015, 20:57

Что общего между IBM и алхимией? Элементарно, Watson

Американская IBM купила компанию AlchemyAPI с целью усовершенствования своего суперкомпьютера Watson. Специалисты приобретенного актива займутся разработкой технологий Big Data. Сумма сделки не раскрывается.

13 августа 2014, 13:02

Начало искусственному интеллекту положено

Оригинал взят у ihoraksjuta в Начало искусственному интеллекту положеноIBM представило чип с 1 миллионом нейронов и более 256 миллионов синапсов   Гипотеза о том, что человек не может сравниться в изобретательности с природой не новая — в 60–х нейронные сети были очень популярны, но тогда не хватало фундамента электроники, сегодня нейроные сети применяются во многих областях (например, распознание изображения), однако работают на "железе", которое предназначено для несколько другого подхода (архитектура фон Неймана). Технологии подтянулись, и вот "Большой Синий" представляет чип имитирующий работу мозга (neurosynaptic core), или более точно для работы нейронных сетей, как вдохновения для одного из методов искусственного интеллекта. Этот чип имитирует 1 млн нейронов и 256 млн синапсов, человеческий мозг имеет около 86 млрд нейронов и около квадриллиона синапсов. Т.е. нужно увеличить мощность чипа в 86 тысяч раз, чтобы получить аналог человеческого мозга "по мощности" (там всё сложнее и только мощности не хватит для искусственного разума).  Ещё важный фактор — чип очень энергоэффективен по потреблению энергии и выделению тепла. Т.е. сейчас 16 чипов (которые работают) заменяют 4 стойки с серверами (которые бы выполняли схожую задачу), выделяя при этом значительно меньше тепла 21 век начинается...  

26 июня 2014, 09:56

Первые на чемпионате мира по программированию

Победителем Чемпионата мира по программированию ACM-ICPC, самого престижного соревнования в этой сфере, стали студенты Санкт-Петербургского государственного университета.Подробнее: http://www.cnews.ru/top/2014/06/25/rossiyane_pobedili_na_chempionate_mira_po_programmirovaniyu_576986Трое студентов Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) стали победителями 38-го Чемпионата мира по программированию Ассоциации Вычислительной Техники (Association for Computing Machinery International Collegiate Programming Contest, ACM-ICPC), глобальным спонсором которого выступает корпорация IBM. В 2014 г. финал ACM-ICPC прошел в столице Урала, Екатеринбурге. Соревнование для программистов со штаб-квартирой в Университете Бэйлора, также известное как «Битва интеллектов» (Battle of the Brains), объединило 122 студенческие команды, которые всего за 5 часов должны были справиться с несколькими сложнейшими задачами из реальной жизни. Команда СПбГУ в составе Егора Суворова, Дмитрия Егорова и Павла Кунявского решила 7 задач за 5 часов. Чемпионы по программированию получили награду «Самый умный приз» (The World's Smartest Trophy), а также предложения стажировок или работы в IBM и других ИТ-компаниях, сообщили организаторы соревнований. Второе место заняла команда Московского государственного университета (МГУ), третье — Пекинский университет. Впервые за пределами США финал ACM-ICPC состоялся в 1999 г. в Нидерландах, а затем в разные годы чемпионат принимали университеты Канады, КНР, Японии, Чехии, Польши, Швеции и России. В борьбе за право назваться интеллектуальной столицей 2014 г. победил Екатеринбург. Более 30 тыс. участников из 2,3 тыс. университетов 91 страны соревновались в отборочных турнирах за возможность приехать на финал в Россию. Список победителей чемпионата ACM ICPC 2014 Санкт-Петербургский государственный университет, (золотая медаль, чемпион мира); Московский государственный университет, (золотая медаль, 2-ое место); Пекинский университет, (золотая медаль, 3-е место); Национальный университет Тайваня, (золотая медаль, 4-ое место); Варшавский университет, (серебряная медаль, 5-ое место); Шанхайский транспортный университет, (серебряная медаль, 6-ое место); Токийский университет, (серебряная медаль, 7-ое место); Загребский университет, (серебряная медаль, 8-ое место); Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ИТМО), (бронзовая медаль, 9-ое место); Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», (бронзовая медаль, 10-ое место); Университет Циньхуа, (бронзовая медаль, 11-ое место); Университет им. Коменского, (бронзовая медаль, 12-ое место).  Команда Санкт-Петербургского государственного университета Каждой из команд-участников, включающих по 3 человека, предоставлялся компьютер и 5 часов на решение 10-12 математических задач. Решением задачи является программа, успешно прошедшая тесты жюри. Побеждает команда, решившая наибольшее число задач, а в случае равенства правильных ответов — команда, затратившая на это меньше времени. В 2013 г. финал ACM-ICPC прошел в Санкт-Петербурге. Победителями соревнования в прошлом году также стали питерские студенты, из Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (НИУ ИТМО).(с)  

25 апреля 2014, 07:36

Тенденции в ИТ секторе США

С этой Украиной народ совсем все запустил. Учитывая степень накала можно предположить, что ньюсмейкеры искусственно нагоняют истерию, чтобы отвлечь внимание от более глобальных тенденций, как например развал Еврозоны, провал «японского чуда» и политики Абе, затяжная рецессия в США, очередной провал корпоративных отчетов. Кстати, в последнее время говорят о чем угодно, но только не о последних результатах крупнейших мировых гигантов. Что там с ними?  Из 30 наиболее крупных ИТ компаний в США 11 компаний сокращают годовую выручку по сравнению к 2013 году. Это HPQ, IBM, Intel, Western Digital, Computer Sciences, Seagate Technology, Texas Instruments и другие. Наибольшее годовое сокращение выручки у Seagate Technology – почти 15%. С оценкой 5 летних тенденций, то в наихудшем положении Hewlett-Packard, IBM, Computer Sciences и Texas Instruments, у которых выручка находится на 5 летних минимумах. В таблице данные, как сумма за 4 квартала. Но есть и те, кто вырываются вперед – Microsoft, Google, Ingram Micro, Qualcomm. Apple замедляет в росте и переходит в фазу стагнации с последующим сокрушительным обвалом на фоне роста конкуренции. Intel в стагнации, как 3 года. Данные за 1 квартал предварительные, т.к. еще далеко не все отчитались. Но общие тенденции нащупать можно. Примерно 35-40% крупных компаний сокращают бизнес активность, 25-35% компаний в стагнации и еще столько же растут. Отмечу, что рост отмечает в отрасли, связанной так или иначе с мобильными девайсами – либо производство софта, либо реклама на них, или поставки аппаратной части, как Qualcomm. По прибыли.  Здесь еще хуже. Мало компаний, показывающих приращение эффективности. Около 60% компаний сокращают прибыль, либо стагнируют. Относительно стабильный тренд увеличения прибыли у Google, Oracle, Qualcomm. Хотя темпы прироста наименьшие за 3 года. 

Выбор редакции
01 мая 2013, 20:07

Специалисты IBM сняли первый в мире нано-мультфильм

Ученые из компании IBM сняли самый маленький в мире мультфильм, который называется A Boy and His Atom («Мальчик и его атом»). Мультфильм снят с использованием туннельного микроскопа, изобретение которого принесло его создателю Нобелевскую премию. Этот микроскоп позволяет визуализировать любой объект вплоть до атомов, из которых и состоит картина, снятая специалистами корпорации. По информации от IBM, фильм уже занесен в Книгу рекордов Гиннесса. Подписывайтесь на RT Russian - http://www.youtube.com/subscription_center?add_user=rtrussian RT на русском - http://russian.rt.com/ Vkontakte - http://vk.com/rt_russian Facebook - http://www.facebook.com/RTRussian Twitter - http://twitter.com/RT_russian Livejournal - http://rt-russian.livejournal.com/

28 января 2013, 10:20

Exxon Mobil вновь самая дорогая компания в мире

Нефтяной гигант Exxon Mobil обошел Apple по капитализации. Компьютерная компания удерживала пальму первенства ровно год, с 25 января 2012 г. Сейчас стоимость Exxon составляет $417 млрд, а Apple - $413 млрд. Третье место - за Google, капитализация которой немногим меньше $250 млрд, за ней идут Berkshire Hathaway, Wal-Mart, Microsoft, General Electric и IBM, стоимость которых не дотягивает до $230 млрд.Стоимость акций Apple снизилась на 37% с пиковых значений, достигнутых 19 сентября 2012 г. Последний квартальный отчет, который говорит о снижении темпов роста продаж, разочаровал инвесторов, которые принялись избавляться от бумаг компании, что привело к падению котировок на 12% за одну торговую сессию. Напомним, что чистый квартальный доход Apple увеличился на 1% до $13,1 млрд. В пересчете на акцию это $13,81, что чуть лучше прогнозов. Продажи составили $54,5 млрд (+18%). Компания также сообщила, что спрос на iPhone достиг рекордных 47,8 млн, что на 29% лучше, чем результат того же квартала прошлого года.Акции Exxon в свою очередь вели себя более спокойно, их цена на последний год менялась несильно, оставаясь в диапазоне $75-$90.

22 января 2013, 21:58

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться.

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться     ВАШИНГТОН, 18 января. Сотрудник IBM Эрик Браун, работающий "тренером" знаменитого суперкомпьютера Watson, созданного этой компанией, допустил грубую ошибку, загрузив в него словарь городского жаргона.     Умная машина с легкостью освоила новые знания, попутно срастив их с ранее усвоенным словарем медицинских терминов, передает "Новолитика".     Результат не заставил себя ждать: Watson начал сквернословить, ибо решительно не понимает разницу между "приличным" и "неприличным". Поначалу это изрядно всех повеселило, но потом стало ясно, что просто так все оставить нельзя.     Разработчики планировали обогатить и разнообразить словарный запас своего подопечного. Но знакомство с ругательствами не пошло суперкомпьютеру на пользу. Никакие попытки внести коррективы к успеху не привели.     Теперь Брауну со своими коллегами придется вручную чистить память суперкомпьютеру и ставить дополнительные словарные фильтры. И не очень понятно, сработает ли это или нет.     Напомним, Watson — часть проекта DeepQA компании IBM, цель которого состоит в исследовании перспектив создания компьютеров, способных конкурировать с человеком при ответах на вопросы, сформулированные на естественном языке.     Система названа в честь Томаса Ватсона, под чьим руководством IBM в первой половине XX века превратилась в крупнейшую транснациональную корпорацию.     источник РосБалт