Видео: Nnnnnnn (Ноябрь 2024)
В этом выпуске Fast Forward я поговорил с Хичамом Оудгири, генеральным директором и соучредителем Enigma, компании, которая специализируется на сборе и разборе больших массивов данных. Enigma - это компания, занимающаяся оперативным управлением и разведкой данных для частных клиентов, но, пожалуй, она наиболее известна благодаря Enigma Public - коллекции доступных для поиска общедоступных наборов данных, которые включают в себя все - от зарплат сотрудников Белого дома до инспекций ресторанов в Нью-Йорке. Мы говорили о силе больших данных, ограничениях конфиденциальности потребителей и будущем нашего мира, управляемого данными.
Почему бы вам не объяснить мне немного о том, что значит быть компанией с открытыми данными сегодня?
Абсолютно. Мы начали собирать огромное количество общедоступных данных везде, где только могли их найти, и наша миссия заключалась в том, чтобы попытаться связать очень разрозненные факты о мире. В ходе этого процесса мы поняли, что, несмотря на то, что доступ к этим базовым данным был нарушен, этот шаблон отражался и на собственных данных людей, и на схемах представления данных между государственным и частным секторами, как в регулирующих средах. На самом деле мы привнесли понятие открытых данных как операционной модели, куда бы мы ни пошли.
Наше сладкое место сегодня - культивирование этого огромного хранилища активов публичных данных и его использование в реальных проблемных средах, часто скрывающихся за межсетевым экраном для предприятий. Хотя мы собираем и распространяем огромное количество данных, мы обнаружили, что следующий шаг к реальной интерпретации этих данных и привязке их к частным данным действительно помогает масштабировать влияние некоторых проблем, которые мы хотели решить.
Люди слышат об открытых наборах данных, открытых наборах данных, частных наборах данных. О каких наборах данных мы говорим здесь?
Мы говорим об исходных данных, официальных данных, вещах, которые публикуют правительственные агентства, вещах, которые публикуют международные агентства, обо всем, что несопоставимо, от корпоративных регистрационных записей и оценок имущества до виз H-1B или отгрузок грузовых контейнеров. Определенно, речь не идет о таких вещах, как данные LinkedIn, которые в последнее время стали предметом больших дискуссий о том, является ли это общедоступным набором данных. Этот иск в последнее время вызвал много споров.
Все данные о погоде, которые мы собираем, поступают из официальных источников или GPS как технологии.
Таким образом, вы берете все эти общедоступные наборы данных, а затем можете объединить их с частными наборами данных, которые компания предоставит вам конкретно, и действительно увидеть понимание между объединением этих двух?
Да, очень часто Подумайте о каноническом сценарии использования, когда вы пытаетесь сделать что-то вроде выяснения, является ли компания реальной. Если это небольшая компания, например, ресторан или небольшой бизнес. Очень часто вид профиля, который они имели бы на них, чрезвычайно тонкий. Но если вы посмотрите на такие вещи, как их лицензии на спиртные напитки или даже на инспекции Министерства труда или медицинские карты, вы получите гораздо более детальную картину того, кем они являются.
Зачастую это помогает таким компаниям как-то определить, что они даже реальны для получения доступа к кредитам, для получения страховки и тому подобного. Переход от «Это ваше 18-страничное приложение» и очень раздражающего процесса через семь различных наборов соответствия к тому, что может происходить в сети автоматически и менее рискованно в целом.
Таким образом, вместо того, чтобы просто вводить их в Google, чтобы увидеть, есть ли у них веб-сайт и являются ли они реальными, вы можете проверить все эти другие наборы данных даже для базовых вещей?
Абсолютно.
До Ozark мы говорили о вашем любимом шоу, моем новом любимом шоу и идее использования этих наборов данных для соответствия нормативам, для финансовой отчетности и даже для выслеживания отмывателей денег.
Да уж. Прежде всего, один из лучших шоу там. Огромная заглушка для Netflix, стала первой в своем классе голливудской студией.
Они заплатили за это. Они купили свой путь на этот рынок.
Они, безусловно, имеют. Но шоу об этом персонаже Джейсона Бейтмена, который оказывается отмывателем денег для этого наркокартеля. Загвоздка в том, что он спасает свою жизнь, говоря, что собирается пойти в Озаркс и найти новые каналы для отмывания денег. Он начинает покупать в эти более спящие предприятия, а затем проходит через различные расходы.
Проблема отмывания денег является огромной теоретической проблемой, поскольку, честно говоря, вы смотрите на модели деятельности различных продавцов или потребителей финансовых услуг, а также на связи между ними. Таким образом, вы будете похожи на зарегистрированного агента, очевидно, на кого-то вроде Джейсона Бейтмена, который собирается и делает это для нескольких компаний. Он лично покупает их и начинает называть свое имя в самых разных формах, и вы заметите эту модель деятельности. Это то, с чем банкам приходится бороться, очевидно, потому что это наносит ущерб системе, и они готовы сделать это.
Преступность стала такой же цифровой и децентрализованной, как и музыка. Это гораздо большая проблема. Нет ни одной большой мафиозной семьи, которую правительство могло бы скрывать месяцами и приобретать их в стиле Капоне. Это тотальная погоня по многим направлениям. Мы помогали и работали над тем, чтобы предоставить общедоступные данные для решения этой проблемы, а также для того, чтобы наши технологии, которые мы использовали для агрегирования всех этих общедоступных данных, помогли решить эту проблему только потому, что банки имеют большой технологический подъем для сделать, чтобы объединить их собственные наборы данных в мощные, контекстуальные подсказки для этих следователей, которые они имеют в штате.
Я чувствую, что сейчас мы находимся в точке, где у нас есть все эти публичные данные, созданные государственными органами. У нас есть все эти частные наборы данных. Каждая компания имеет несколько наборов данных и множество различных форматов, часто в рамках одной компании. Тем не менее, стандартизации не так много, и заставить их работать вместе - это серьезная проблема.
Это огромная проблема, и, вероятно, один из самых больших тезисов, которые мы имеем в Enigma, - это большой разрыв. Один из моих инвесторов назвал это так - есть мир, где данные инструментируются в битах, и есть мир, где они инструментируются атомами. Технологические компании, Google, Facebook, Amazon, все они проделали потрясающую работу, взяв данные, которые они получают от вашей деятельности, просматривая веб-страницы, и создав новые сервисы, такие как поиск и улучшенный опыт электронной коммерции. Но эти данные все существуют. Это цифровой родной. Просто слушаю тебя в сети. Сеть - это протокол, и эти протоколы предназначены для общения друг с другом.
Но когда у вас есть эти данные, которые снабжены атомами или реальным миром, например, когда кто-то входит в банк в Озарке и просит небольшую ссуду, он выглядит иначе, чем кто-то другой, идущий в другое отделение банка или грузовой контейнер. пришло судно, которое спрашивает название компании, которая осуществляет доставку. Все эти данные были разработаны или не предназначены для общения друг с другом, поэтому существует огромная проблема склеивания этих данных. Я думаю, что этим менее технологичным отраслям потребуется больше времени, чтобы пожинать плоды того, что вы видели в технологии с большими данными. Но когда они это сделают, я думаю, что это изменит многое из того, как мы живем изо дня в день, довольно эффектно.
Я также понимаю, что когда есть финансовый мотив для объединения этих наборов данных и создания этих идей, предприятия находят способ заплатить за это и находят способ сделать это. Компании, выпускающие кредитные карты, являются одними из первых компаний, способных выявлять закономерности и выявлять мошенничество. Я чувствую, что государственный сектор довольно сильно отстает, когда дело доходит до понимания этих объемов данных. Это справедливая оценка?
Частный сектор всегда в некоторых отношениях имел преимущество в использовании технологий. Финансовый стимул огромен, а также стиль работы меньшего подразделения. Правительство США на самом деле является одной из крупнейших организаций в мире, и добиться чего-либо - это действительно проблема людей. Обеспечение согласованности стимулов, обеспечение того, чтобы люди принимали правильное количество риска.
Но мы видели, как правительство делает некоторые очень инновационные вещи. Мы сотрудничали с городом Новый Орлеан, я думаю, что это было как два года назад, чтобы помочь им в основном предсказать, где находились хозяева трущоб, в основном, для установки детекторов дыма в этих домах. Пост-Катрина, у тебя было огромное количество упадка. Многие помещики уходили, оставляя людей с плохими условиями. Честно говоря, детекторы дыма отлично справляются с защитой от пожара. Вместо того, чтобы отправлять пожарного в случайный дом, что, если вы использовали такие факторы, как демография и сколько лет зданию, и в последний раз, когда был какой-то тип установки какой-то инфраструктуры, такой как телекоммуникационная инфраструктура?
Вы используете все эти факты, и вы получаете удар по дверям, в которые вы стучите, что значительно выше. Мы видели, как много такого рода денег для местных органов власти разыгрывается довольно сильно. Очевидно, что в разведывательном сообществе использовалось огромное количество данных, как вы можете себе представить. Мы находим, что есть карманы инноваций. Опять же, это все о том, как вы это используете.
У вас есть все эти точки данных, но затем вы должны запросить их соответствующим образом, ищите шаблоны. Вам почти нужно искать корреляции, и это целый ряд вопросов и ответов. Это установление отношений с данными, которые, я думаю, мы только начинаем выяснять, как это работает.
Да. Мы начинаем выяснять, как это работает с точки зрения набора навыков. И это похоже на сдвиг ума с точки зрения статистического мышления, а не статистического мышления. Есть такая поговорка: «Все модели ошибочны, но некоторые полезны» - так что на самом деле все зависит от того, можете ли вы без данных, без алгоритмов немного контекстуализировать параметры вашего статистического мышления. Я не могу понять это правильно, как в случае пожара, мы можем не понять это правильно, но мы можем увеличить наши шансы сделать это правильно или мы можем уменьшить нашу поверхность риска или то, что мы должны искать. Принятие этого готового отношения к проблеме, это набор навыков номер один, когда речь заходит о способности мыслить статистически. Некоторые люди заперты: «Ну, единственный способ, которым мы можем быть уверены, - это если у нас есть X, Y и Z».
Я дам вам случай в частном примере. Очень часто в банках, по причинам исторического мошенничества и соблюдения требований, способ, которым они проверяли, был ли кто-то реальный, прежде чем они выпустили кредитную карту, удостоверялся, что их номер телефона и их адрес соответствовали тому, что они имели в заявлении. В настоящее время не все компании используют настоящие телефонные линии. Не все компании используют свой основной адрес как тот, который они фактически используют. Есть некоторые устаревшие реалии людей, работающих сейчас в WeWork, и людей, использующих передачу голоса по IP. Познакомьтесь с идентификацией людей через их социальное присутствие или с помощью некоторых наборов данных, которые мы привносим в Enigma, которые предоставляют эти вспомогательные доказательства. Посмотрите и ведите историческую статистику, чтобы увидеть, высока ли вероятность того, что она реальна, по сравнению с гарантией, которую вы получите от этих альтернативных средств заранее.
Я думаю, что это тоже интересный момент, это предположение, что все модели будут неправильными, либо в значительной степени неправильными, либо неправильными в меньшей степени, но это нормально, потому что это все еще может помочь вам принять правильные решения. Является ли это умением, которым мы занимаемся, обучая наших детей, и где они вообще получат это обучение? Я имею в виду, это не обязательно будет по математике. Это не будет в социальных науках. Где они получают эту чувствительность?
Статистика часто подкласса, как математическое образование в целом, но вы видите это в других местах. Вы видите, что это всплывает даже в вашем канале ESPN в эти дни. Людям гораздо удобнее, когда предсказания являются частью их жизни. Честно говоря, я люблю эти моменты черного лебедя, где все это летит нам в лицо. Возьми последние выборы. Вы выиграли у Хилари, и у вас были лучшие в мире исследователи данных в некоторых из лучших учреждений, которые назвали это неправильно.
Победа, но победа не имела 70-процентной вероятности выиграть, потому что это все еще означает, что один из трех раз выигрывает Дональд Трамп. И угадайте, что? Это был один из тех трех раз.
Абсолютно. И затем есть образование, которое мы наблюдаем, эти модели делают людей более удобными. Я думаю, что в классных комнатах одной из самых больших проблем является прикладное обучение. Как будто я понятия не имею, почему они не учат личным финансам в классе. Я имею в виду, я был идиотом со своими деньгами в возрасте 18 лет и влиянием на долги и все такое. Я все еще поражаюсь, что они этого не делают, поэтому я чувствую, что мы движемся в мире, где образование будет все больше и больше узнавать о прикладных вещах, а не о теоретических. Но потом я волнуюсь, если мы теряем некоторые части культурного обучения. Это все компромисс.
Я пойду еще дальше и поговорю об искусственном интеллекте.
Искусственный интеллект, чрезвычайно трансформационная технология. Мне кажется, что искусственный интеллект играет определенную роль в том, чтобы помочь нам разобраться в этом мире переизбытка данных и найти эти шаблоны для нас. Вы оптимистично настроены в отношении того, что ИИ помогает нам понять это, или это будет нечто совершенно отдельное от остальной части нашего человеческого опыта?
Я имею в виду, я оптимист в том смысле, что я оптимистичен в отношении человечества в целом. Я чувствую, что это нечто, что происходит с людьми в определенный период времени. Одна из вещей, которые мне больше всего нравятся в обещании искусственного интеллекта, - это то, что он действительно поможет технологии исчезнуть, потому что сейчас акцент делается на технологии и данных, которые так представлены. Но на самом деле работа с данными очень интенсивна. Есть причина, по которой они называют это интеллектуальным анализом данных, когда вы ищете что-то в наборе данных. Это очень противно. Наборы данных не чистые. Это в некотором смысле грубо
Что мне нравится в искусственном интеллекте, так это то, что он создает петли обратной связи из наблюдаемого опыта. Хотя вы собираете все эти данные из всех этих мест, вы на самом деле не обязательно знаете, как они соберутся вместе, поэтому вы начинаете изучать результаты. Машинное обучение помогает нам быть более ориентированными на результат в том, как мы подходим к статистическому мышлению. Я думаю, что это поможет нам отвлечься от некоторых мерзостей этой работы и будет более ориентировано на результат в том, как мы к ней подходим. Теперь, безусловно, будет страшно с точки зрения влияния на автоматизацию в некоторых областях, где, честно говоря, я думаю, что ИИ должен быть оставлен один, как замена жюри. Получим ли мы когда-нибудь это эмоциональное качество интеллекта? Я не знаю.
И вам нужно будет выбрать и сказать, что вы хотите, чтобы это эмоциональное качество в жюри, а не просто вероятность того, что этот человек виновен или не виновен?
Да. Я считаю, что для человечества это очень важно. Честно говоря, если я просто нахожусь в бизнесе и вижу, насколько важен человеческий контакт, чтобы убедить людей начать думать статистически, я оптимистичен, что мы не потеряем этого с появлением ИИ в масштабе.
Мы немного затронули вопрос о том, является ли LinkedIn общедоступным набором данных. Многие люди чувствуют, что живут в этом мире, где все о них доступно онлайн, от их моделей покупок до их возраста и истории болезни. Это делает людей неудобными. Люди беспокоятся, что у правительства слишком много информации. Лично меня больше беспокоит то, что частные компании имеют слишком много информации, и они гораздо менее регламентированы.
Да.
Нужны ли нам законы для защиты нашей личной информации? Следует ли рассматривать личную информацию отдельно от ваших государственных документов?
Абсолютно. У нас очень мало защиты в отношении законов, регулирующих порядок передачи наших данных. Подумайте об этом в определенных профессиях. В медицинской профессии, это на замке. Но по какой-то причине это не обязательно связано с блокировкой в других отраслях. Причина была в том, что тогда вы не могли ничего сделать со своей личной информацией. Сегодня у них есть действительно хорошее понимание того, как заставить вас обратить или вероятность того, что вы будете где-то. На самом деле, на мой взгляд, это действительно выгодно для нас.
Но в то же время наши данные все еще заслуживают такого рода неприкосновенности в том, как они обрабатываются. Европа выходит с очень сильными законами. Выходит закон под названием GDPR. Он должен быть введен в действие в 2018 году и включает в себя все: от того, чтобы компании отслеживали происхождение своих персональных данных, у кого они есть, как предоставляется доступ к ним внутри компании, право на забвение мер. Когда вы говорите «Удалить мои данные», вы на самом деле удаляете их или сохраняете для какой-то другой информации? Таким образом, всегда происходит обмен между потребителями и услугами, на которые они работают. Многие из этих услуг бесплатны, и мы любим их, верно?
Я бы отдал часть себя для доступа к YouTube, верно? Я просто очень рад этому.
И, вероятно, у вас есть.
И, наверное, у меня есть. Но это не значит, что ту часть, которую я отдаю, не следует помещать в сейф, и я знаю, что эта коробка находится под бункером, и все эти хорошие вещи.
Кроме того, идея истечения срока действия данных, которая в современном цифровом мире является относительно новой концепцией. Раньше было что-то неясное. Если бы что-то случилось 30 лет назад, было бы трудно найти записи и получить профиль из того времени. Но сегодня дети, которые были в сети всю свою жизнь, и то, что они делали и размещали, когда им было по 13 лет, будет там, когда им 63 года.
Да.
У нас нет правовой инфраструктуры, которая могла бы справиться с этим любым значимым способом.
Нет, это не так, и это волосатая зона. Это трудная область в трудовом праве. Это волосатая зона для знакомств, верно?
Если вы посмотрите на чей-то профиль в Facebook - я думаю, что культура адаптируется к этому, к чьему-то общедоступному присутствию в Интернете. Но это почти театрально. Как будто твое публичное присутствие не является реальным тобой. Что это был за фильм о Джиме Кэри? Мы все надеваем маску, образно говоря. Поэтому я думаю, что ваше присутствие в Интернете будет больше похоже на эту галерею или произведение искусства, которое описывает вас, и тогда это настоящий вы. Но вы все еще делаете снимок тела или что-то в этом роде. Вы не хотите быть публичным. Существует реальный вопрос о том, могут ли люди, которые достаточно молоды, решить, умно ли размещать это в Интернете или нет. Это страшно, конечно.
Говоря о размещении глупостей в сети, давайте поговорим об администрации Трампа. Я слышал о нескольких направлениях… Вы, очевидно, работаете с множеством открытых наборов данных. Вы должны пойти и попросить разрешения получить эту информацию много раз или выяснить, как ее проглотить. Теперь легче? Как изменился доступ к общедоступным наборам данных с тех пор, как администрация Трампа вступила в должность?
Да. Моя первая оговорка, когда я говорю об этом, - большая разница между администрацией Трампа и правительством США. Правительство США, безусловно, является одним из самых прозрачных институтов, с которыми я когда-либо сталкивался в мире. Мы абсолютно прозрачны по отношению к своим коллегам в отношении объема данных, которые мы публикуем, в отношении того, сколько мы финансируем такого рода вещи, поэтому предостерегаем номер один.
Когда дело доходит до Трампа, я имею в виду, мне было совершенно ясно, что все должны быть очень обеспокоены позицией этой администрации с прозрачностью и обменом информацией. Прежде всего, есть очень явные вещи, такие как снятие списка посетителей Белого дома, что было введено Обамой в практику, и я думаю, что это одна из самых центральных систем учета правительства. Были данные EPA, климатические данные, и вообще, даже были споры о том, что это повлияло на некоторые данные переписи. Вы должны помнить, это не маленькие усилия. Я думаю, что перепись в США составляет более 4 миллиардов долларов инвестиций каждый раз, когда в ней участвуют более 300 000 добровольцев.
Некоторые из этих вещей, мы увидим их влияние через четыре года, просто учитывая циклы финансирования, как это происходит. Хотя эта администрация, конечно, не дружелюбна, я думаю, что основа прозрачности в этой стране достаточно сильна. Как ни странно, это происходит как слева, так и справа. Достаточно сильным, чтобы убедиться, что это движение к открытости информации здесь, чтобы остаться.
И на этих наборах данных очень много.
Да. Это то, как мы решаем, где поставить больницы. Это то, как мы решаем, как направлять машины скорой помощи. Именно так мы решаем так много базовых услуг, как управление отходами зависит от такого рода вещей.
Расскажите людям, которые просматривают общедоступный набор данных Enigma, который я посещал несколько раз… супер, супер круто. Чего ожидать людям, когда они идут туда? Что они могут получить из этого?
Одним из наших обязательств является постоянное честное отношение к этой миссии по сбору всех данных, но отдаче их как можно большему количеству людей. Это абсолютно бесплатно для использования в некоммерческих целях, журналистских целях. Мы хотим убедиться, что у всех есть доступ к этим данным. Вам даже не нужно входить в систему или предоставлять нам какую-либо информацию, чтобы получить доступ к ней. Когда мы основали компанию, существовала большая предпосылка для доступа.
Как мы узнали за прошедшие годы, дизайн доступа и интерфейса, а также поиск и доверие стали очень важными. Другой - это курирование, и это было главной темой Enigma Public, которую мы повторно запустили этим летом, было то, что людям нужно знать, как используются эти данные. Люди должны знать не только лучшие методы работы с данными, но и какие наборы данных для чего хороши. Что нового, что захватывающего? Я думаю, что такое образование - это то, чему мы очень рады быть частью, и что мы надеемся, что люди получат вторую секунду, когда они окажутся на сайте.
Это определенно стоит проверить. Я думаю, опять же, компании видят эти данные, и они знают, что могут построить бизнес на их основе. Я думаю, что для журналистов и для граждан требуется гораздо больше образования.
Абсолютно, намного больше образования и, надеюсь, целый слой услуг помимо этого, доставляющий вещи людям, таким как я и вы, когда мы, так сказать, не выговариваем.
Позвольте мне задать вам вопросы, которые я задаю всем, кто приходит на шоу. Какой технологический тренд касается вас больше всего? Есть ли что-нибудь, что поддерживает тебя ночью?
Тенденция, которая беспокоит меня больше всего или то, что я думаю, на горизонте, что мы должны остерегаться больше всего, это понятие биологического программирования, поэтому степень, в которой мы становимся намного лучше в программном создании нитей биологической жизни организмы. Это имеет огромное влияние на благо, но также имеет огромное влияние на способность создавать мелкие, в основном, злодеяния через эту вещь. Где бы ни встречались технологии и био, я всегда немного беспокоюсь о том, как с этим обращаться. Для меня это как следующая волна, постъядерная, на самом деле наша способность делать такие вещи, как программно упорядочивать вещи в небольшой лаборатории и распространять их.
Проблема в том, что даже если мы примем законы здесь, в Соединенных Штатах, это не означает, что кто-то не может провести такое же исследование в Китае или в России.
Абсолютно - и даже с точки зрения безопасности, верно? Таким образом, у нас сейчас действительно есть средства для того, чтобы каждый мог самостоятельно разработать свою программу биологической войны. Так что для меня это то, что касается меня больше всего. Но оборотная сторона включает в себя такие вещи, как персонифицированная медицина, тот факт, что вы действительно можете понять моё тело, вы можете почти создать эту биологическую версию программы, предназначенной для лечения любой болезни, которая у меня есть. Так же, как и я, я тоже рад этому.
Я думаю, что недостаток будет в том, что нам понадобится какая-то этическая структура, чтобы внедрить эти новые технологии. Мы сделали это с помощью ядерного оружия и ядерной энергии, едва ли, но мы сделали это там, и я думаю, что нам нужно будет что-то разработать аналогичный. На личном уровне, есть ли технология, которую вы используете каждый день, которая просто изменила вашу жизнь, которая вас поразила?
Это немного странно, но только FaceTime. Или видео чат. У меня есть несколько родственников за границей, и я много путешествую по работе. Разница между телефонным звонком и видеочатом просто случайна на телефоне, это действительно заставило меня почувствовать все обещание, что интернет связал всех. Будучи в состоянии, в течение 15 секунд. Я родом из Марокко, поэтому вижу кого-то по всему земному шару и говорю: «Эй, что ты задумал?» Видя, как выглядит погода в их окружении, как они одеты и как они себя ведут, это действительно изменило то, как я чувствую связь с окружающими меня людьми, и заставило меня почувствовать, что мы все живем в этой большой деревне немного больше, и я как это чувство
Там тоже есть кое-что интересное, я наблюдал подъем видеоконференцсвязи. Это должно было быть следующим. Никто больше не будет звонить по телефону. Видеоконференции действительно никогда не снимались, но видеочат, более личный, совершенно другой и не в рабочей среде, что-то почти более случайное, чем телефонный звонок. Как будто это может быть мгновенной вещью.
У меня есть 3-летняя дочь, и она полностью в курсе этого. Она видео-чаты, прежде чем она позвонит. Она не знает, что такое телефонный звонок. Вы кладете громкую связь и просите ее поболтать с кем-то, а она совсем не заинтересована. Вы поставили ее перед ее дедушкой на FaceTime, и она может быть там в течение 20 минут.
Это будет так же странно для нее, как те роторные телефоны, которые дети сегодня не умеют использовать. Хичем, как люди могут следить за тобой в Интернете, узнавать, что ты делаешь, и не отставать от Enigma?
Перейти на enigma.com. Проверьте Enigma Public наверняка, это public.enigma.com. Проверьте наш веб-сайт. У нас есть довольно активный аккаунт в Твиттере, для нас еще нет Instagram.
Никогда не говори никогда.
Никогда не говори никогда. Но-
Вы могли бы делать большие вещи с помощью инфографики.
Да, это правда. Мы действительно большие поклонники данных. У нас есть эта классная часть нашего сайта, labs.enigma.com, где представлены все наши эксперименты и некоторые наши бесплатные проекты, такие как тот, который я упомянул в Новом Орлеане, так что я бы тоже это проверил.
Очень круто. Большое спасибо, что пришли.
Потрясающие. Большое спасибо за то, что приняли меня.
