(Причины изучения Data Mining.)
Причины изучения технологии Data Mining.
- 13.12.20 г.
- 9772225665000    20042


В начале второй, содержательной части изложения материалов Раздела DATA GЕTTING, обозначим причины и канву изучения технологии Data Mining (далее – Data Mining), переросшего в фундаментальные диалектические исследования
а) знаний и данных,
б) методов их обработки,
в) информационных технологий вообще и предметных информационных технологий в частности,
г) ряда диалектических позиций.


1. Основной причиной нашего изучения Data Mining, которое осуществлялось прежде всего в целях развития диалектического познания, стали очевидные методологический, когнитивный и эвристический ее потенциалы, причем как в общеизвестном практическом смысле, так и для исследований ряда аспектов обработки данных в частности и познания объектов окружающего мира вообще, что важно для диалектики, так как является одной из основ ее познания.
    Однако изучение Data Mining оказалось весьма специфическим в силу некоторых из обнаруженных ее аспектов и свойств, а также негативов, к тому же в исследованиях были использованы некоторые принципы (например, рефлективность) и опорные положения (например, данные в диалектическом понимании) ряда направлений современного диалектического познания.
    В связи со сказанным, укажем некоторые положения, важные как для раскрытия целевого предмета Раздела – парадигмы Data Gеtting, так и для последующего изложения материалов проекта ДИАЛЕКТИКА, которые для наглядности распределены в четыре группы (само такое деление, имеющее, правда, более объемное представление, принципиально и имеет сверхсуммарные аспекты, активно используемые в диалектических исследованиях и представляющие собой весьма существенную теоретическую ценность).

[Первая группа.]
    Во-первых, одним из главных положений или даже основ исследований Data Mining стало  акцентирование внимания на данных. Как будет показано в соответствующем Разделе сайта, в науках и в программировании нет четкого понимания данных, зачастую они путаются с понятием информации, что в определенном смысле имеет основания, но ведь должно же было быть, по логике вещей, сначала понимание соответствующих понятий, а уж потом их сопоставление, различение, сравнение и т.п.
    При этом, во-вторых, акцентируется понятие самой информации, что стало принципиально важным для современной диалектики в смысле как различения ряда понятий, прежде всего таких, как данные, знания, информация, так и их обработки, включая их передачу, и еще к тому же на фоне того, что знания в диалектике понимаются не так, как в науках, т.е. в диалектике имеется различение знаний и научных знаний, что обрело значение в смысле не только теории, но и практики.
    В-третьих, стало важным понимание результатов обработки данных, причем и по форме, и по содержанию, и по предназначению.
    В этом смысле
– существенным является различение знаний и соответствующих их пониманий: как результатов обработки информации, то есть по сути неких завершающих данных или в смысле диалектики, что принципиально важно для процессов обработки данных и принятия решений, но игнорируется в науках и в информационных технологиях, обладающих таким образом существенной неопределенностью,
– появились основания для изучения и использования информации, в том числе в качестве информационных технологий, которые в современной диалектике стали иметь обоснованный, а не эвристический субъективный характер: в частности, они перестали быть инструментами, создаваемыми, даже подгоняемыми под те или иные цели и задачи, точнее даже просто под субъективные требования (тут оказались весьма кстати некоторые из положений труда Гегеля «Наука логики», которые сыграли значимую роль также и для переосмысления информатики).
    Таким образом, в-четвертых, были обнаружены понятия, которые лежат в основе того процесса, который и называется «информационная технология», названия которого и вообще и как его разновидностей в частности звучат повсеместно. Обычно происходит активное использование алгоритмов и методов, компьютинга и т.д., но все это происходит на фоне отсутствии понимания основания (здесь: не основ) и существа самого инструмента – информационной технологии, понимаемой обычно лишь как обработка информации, данных, пусть в самых разнообразных форматах, или как применение средств вычислительной техники для обработки данных и т.п., причем, как уже указывалось, понятия «информация» и «данные» в науках однозначно не определены и зачастую смешиваются, причем без учета в смысле понятия данных специфики методов и предмета исследований (предмет берется как таковой, а методы – те которые просто напросто подходят для обработки данных).
    Обозначенные обстоятельства стали одной из главных причин углубленного исследования соответствующих феноменов и выяснения понятия информационных технологий и обстоятельств отсутствия их качественного развитии в последнее время. Да, информационные технологии активно совершенствуются, расширяются и т.п., все новые и новые методы применяются, уже порой делая даже их перечень необозримым, но нет нового качества информационных технологий, ибо в науках как не было, так и нет понимания их существа, прежде всего информации и данных, понятия которых объективно не выведены, не доказаны, а взяты по сути лишь субъективно, лишь согласованы учеными, программистами, различными специалистами, что, с одной стороны, ограничивает понимание и применение этих понятий рамками договоренностей, а, с другой стороны, исключает объективность. Поэтому и невозможно на основе научного познания получить качественно новый, эффективный прикладной инструмент, соответствующий современным реалиям, что привело к неимоверному количеству информационных технологий, но всегда лишь частично решающих поставленные задачи, хотя практически все информационные технологии, прежде всего та же Data Mining, могут применяться так или иначе (но именно «так или иначе», а не исходя из объективной реальности) в различных областях (это и будет проанализировано на примере Data Mining в настоящем Разделе).
    В указанном смысле, в-пятых, интересным оказалось внутреннее различение предметных областей и соответствующих конкретных специализаций, специальностей, существенных в рамках этой технологии, о чем будет сказано в отдельных статьях.
    В-шестых, одной из немаловажных причин изучения Data Mining было определенное соответствие ее некоторым позициям прикладных диалектических исследований. Действительно, Data Mining
– является своего рода исследованием,
– строит модель,
– неразрывно связана с процессом принятия решений,
хотя имеет субъективные основания (включая выбор методов) и не имеет ряда основополагающих различений и определений (напр., знание и решение).
    В этом смысле, в-седьмых, исследование Data Mining является также обозначением проблем современных познания и технологий, а также вопросов, решение которых осуществляется в современной диалектике.

Этим, далеко не полным перечнем позиций изучения Data Mining диалектические исследования данных и их обработки не завершаются: они оказались существенными и в ряде других тем, групп положений и вопросов, из которых укажем следующие три.  

[Вторая группа.]
    Диалектические исследования знаний и данных и методов их обработки затрагивают не только исследование а) знаний и данных и б) методов их обработки и в) информационных технологий. Эти исследования обозначают принципиально новые позиции, например, две следующие.
    Указанные вопросы, стали существенными для представления данных: например, в современной диалектике рассматриваются принципиально новые по существу своему диалектические базы знаний, качественно отличные от общеизвестных баз данных (причем с учетом различия понимания данных в науках и диалектике, о чем уже говорилось на сайте). Это, в свою очередь, повлекло в диалектике изучение принципов обработки данных на компьютерах вплоть до переосмысления организации компьютерной памяти, вычислительных процессов и аппаратных ресурсов…
    Немаловажным фактом оказалась рефлективность исследований, которая уже была обозначена ранее при определении предмета исследований и в методологических рассуждениях, что в смысле учения Гегеля дает понимание предметных исследований и создания соответствующих предметных технологий, что не только возвращает рассуждения к положениям их начальных пунктов, но и обнаруживает вопрос создания технологий в соответствии с этим принципом, что вообще не обсуждается в науках, причем в таком ракурсе, который стал принципиально важным для создания информационно-стоимостной технологии. Иными словами, если обычно методы обработки информации, данных создаются (заимствуются) и применяются к имеющимся задачам, что в целом и составляет информационную технологию, то в диалектике принцип иной.
    Существенны также и иные предметные и методологические позиции, вытекающие из исследований Data Mining и их диалектического развития (о них разговор пойдет в специализированных дискуссиях).

[Третья группа.]
    Диалектические исследования Data Mining и их диалектическая пролонгация в силу практичности этой технологии оказались актуальными не только для теоретической сферы, но и для прикладной.
    Понимание информационных технологий и их специализации позволило определить ряд принципов – новых диалектических принципов – выбора и обработки данных, что оказалось весьма существенным не только для создания специализированных технологий, но и проведения исследований в ряде областей, в первую очередь в экономике и IT-сфере.
    На сайте речь пойдет в основном об экономической сфере, в смысле которой принципиально важными оказались исследования 
– новых экономических форм и производственных отношений,
– цифровой экономики, но понимаемой не неопределенно, как в науках (см. «Невозможность научного определения экономики - 1»…), а в смысле Современной политической экономии, конкретно, о чем уже говорилось на сайте,
– цифровых инструментов, причем не только предметных (например, экономических: цифровая валюта, электронная коммерция, смарт-контракты и т.д.), но и логических, лучше даже сказать гносеологических,
– информационных технологий вообще и информационно-стоимостной технологии в частности.
    Иными словами, вопросы, поднимаемые при исследовании данных и создании информационных технологий в смысле их исследований в современной диалектике, выходят далеко за те узкие пределы, которые предписаны науками.

[Четвертая группа.]
    Еще одна группа положений в смысле изучения знаний связана с пролонгацией труда Гегеля «Феноменология духа» – с развитием  проекта «Феноменология духа – 2»; об этом будет отдельный разговор.


2. В ходе исследований обозначились существенные частные дополнительные темы, о которых также речь пойдет на сайте, например, такие:
– отражение объективной реальности в данных (как уже отмечалось на сайте, данные обычно собираются и обрабатываются согласно серьезно противоречащим друг другу представлениям разных специалистов),
– предметизация данных,
– выбор методов и создание новых, адекватных решаемой задаче (а не обрабатываемым данным),
– определение результатов обработки данных, которые зачастую понимаются как знания, но не связанных непосредственно с процессом принятия решения, а являющихся лишь внешним фоном для них, более продвинутым, правда, чем первичные данные, однако все равно не обладающих признаками решения, что и определило вопросы как к их самих пониманию, так и к понятию решения,
– осмысление ряда положений трудов Гегеля «Наука логики» «Феноменология духа» в соответствии с обнаруженными по сути гносеологическими обстоятельствами.
    Исследования Data Mining, точнее проблем, обозначаемых ее существом и использованием, выявили ряд положений, которые стали важными для осмысления принципиально нового (диалектического) подхода к определению данных и их обработке, т.е. к исследованию в диалектике как данных, так и вопросов создания информационных технологий, и это стало в частности основанием для создания парадигмы Data Gеtting, но не только для нее. Дело в том, что  исследования данных в современной диалектике производятся и сами по себе, так как они имеют принципиальное значение для проекта «Феноменология духа – 2» (в Разделе DATA GЕTTING их результаты излагаться не будут, так как они не входят в его объем), однако, как оказалось, необходимо понимание определенного звена глубоких диалектических исследований, которым как раз и оказались данные. То есть исследование Data Mining и вообще информационных технологий оказалось актуальным в смысле исследований проекта «Феноменология духа – 2», поэтому и было осуществлено, а уже потом – в смысле диалектического понимания обработки данных и знаний – актуальными в смысле диалектики стали исследований информационных технологий вообще и информационно-стоимостной технологии в частности.

В целом инициированные изучением Data Mining исследования оказались весьма продуктивными и главное полезными для современной диалектики, хотя во многом уже и не в области самой Data Mining и иных известных информационных технологий, причем в силу не столько обнаруженных аспектов и свойств ее самой, сколько в результате исследования мировой конкретной цифровой практики, но конечно же на основе и с учетом современных диалектических достижений, которые и определили некоторые принципы (например, рефлективность) и опорные положения (например, данные в диалектическом понимании) исследований как информационных технологий и т.п., так и диалектического познания, что и дало существенные результаты. 

В итоге изучение Data Mining оказалась в цепочке актуальных современных диалектических исследований.        

При этом исследование ее самой как технологии, понимаемой в общепринятом смысле, также оказалось продуктивным в части и обстоятельств ее несовершенства и соответственно путей их исправления, но осуществлено было не в целях совершенствования Data Mining, а для развития диалектических познания и технологий, причем и в прикладном ракурсе были получены определенные результаты (например, в объеме той же информационно-стоимостной технологии).

 

Облачные зоны закрыты до новых дискуссий.