Data Getting & Trendmaking.
Об одном из главных преимуществ Data Getting.
- 06.12.20 г.
- 9772225665000    20041


В чем же главное отличие парадигмы Data Getting (далее – Data Getting) от известных информационных технологий (кроме того, что она не технология, а основа для информационных и иных технологий, и не использует ложные законы логики), в частности от технологии Data Mining?

На первый взгляд, в ответ на этот вопрос следовало бы еще раз, но в обобщенном виде, дать приведенные ранее рассуждения. Однако иногда требуется краткость, а не разъяснение принципов и схем разработки: нужно, чтобы было понятно, что имеется в виду, а уже потом следует разъяснять, как этого достигнуть, давать теоретические рассуждения и т.д.
    Иными словами, повторять рассуждения про негативы логики, про рефлективность, про эксклюзивную методологию и др. можно, нужно, но сейчас не стоит, ибо, как оказалось, многим читателям хочется простого объяснения – нужно просто указать преимущество или дать качественную характеристику, качественное отличие, например, Data Getting от Data Mining – без сложных объяснений и рассуждений, методологические основы которых многим к тому же не под силу.

Ну что ж, можно и кратко, совсем просто: парадигма Data Getting предназначена для создания в алгоритмическом (компьютерном) формате новых идей и проектов и альтернативных вариантов решений задач (для объекта, ситуации...).
    Если использовать зарождающийся термин, то можно сказать, что в одной из ее реализаций парадигма Data Getting позволяет в алгоритмическом (компьютерном) формате реализовывать трендмейкинг – то, что подразумевается под этим новым, еще не совсем устоявшимся термином (в Современной политической экономии обозначающийся смысл и соответственно термин определены в сущностном и целевом значениях, о чем отчасти сказано ниже).
    Одним их достоинств Data Getting в указанном смысле в прикладном ракурсе (пока на сайте речь идет, как уже говорилось, об экономической сфере) является то, что оппоненты (конкуренты) не смогут (без наличия полностью тех же данных и субъектных установок, вплоть до командной психологии) за короткий срок (или в принципе) произвести аналогичные расчеты, вычислить решения и т.п.

А если более подробно, то Data Getting позволяет не столько находить скрытые или незамеченные сначала положения и закономерности и давать рекомендации для решений (как, например, Data Mining), сколько вычислять (создавать)
а) новые идеи (их следует понимать диалектически – не как в науках – и как более развитое представление, чем замысел и решение) и гипотезы,
б) новые направления рассуждений (поиска),
в) альтернативные варианты (решения) развития объекта (хозяйствующего субъекта) и ситуации, служащие основой, сутью решений, а не неких относительных рекомендаций для них,
г) новые тренды и проекты, причем имеющие возможность внедрения на практике за счет действий на опережение,
    Существо указанных позиций в целом не следует из обработки данных на основе научных (математических, статистических…) методов, пусть даже самых изощренных. Более того, в Data Getting не используется ограниченная и во многом ошибочная обыкновенная логика, содержание которой Гегель удостоил презрения (см.: «Лoгикa, или oбыкнoвeннaя лoгикa»), не используются ее «законы», опровергнутые еще два столетия назад, а также многие научные заблуждения, например «законы» Энгельса («законы диалектики», см. НEТ ЗAКOНOВ ДИAЛEКТИКИ). 

Можно повторить, что парадигма Data Getting – это не технология, а парадигма, основа, по крайней мере, в современной диалетике для информационных и иных технологий.

Можно добавить, что парадигма Data Getting основывается
а) на диалектических принципах, одним их которых является уже упомянутая ранее рефлективность, а это не только исключение негативов обыкновенной логики и гносеологии современных наук, это новые для наук (диалектические) инструменты,
б) на современных диалектических разработках (новых для наук) в области логики и информатики,
в) на современных диалектических принципах (новых для наук) организации данных,
г) на диалектическом (новым для наук) определении программы.

Парадигма Data Getting предназначена для реализации на четырех уровнях и их подуровнях, имеющих в первом приближении следующее диалектическое различение (в первую очередь диалектическое и социальное):
А. первый уровень – дух, мировой дух;
Б. второй уровень
  а) государство, объективный дух,
  б) социальные сети,
  в) крупный бизнес;
В. третий уровень
  а) средний бизнес,
  б) малый бизнес;
  в) индивидуальное предпринимательство,
Г. четвертый уровень – индивидуальный дух.
    Понятно, что для диалектики особый интерес представляют уровни А, Ба и Г.
    Следует отметить, что уровни глубоко рефлективны: например, на уровне Бб вполне эффективно может работать представитель уровня Вв (например, блоггер).

И вот теперь можно обратиться за смысловыми и предметными уточнениями к предыдущим статьям Раздела DATA GETTING… а далее в нем будут даны статьи, посвященные обоснованию и раскрытию Data Getting и возможных прикладных информационных технологий на ее основе.