Прочтите параграф об аналитике или следуйте инфографике о проблемах программного обеспечения как услуги, и вы найдете термин «большие данные». Бизнес-модели обновляются благодаря цифровой среде, связанной с большими данными. Так что же поставлено на карту, особенно для малых предприятий, которые обнаруживают такое же конкурентное использование данных, как и крупные корпорации?
$config[code] not foundАвторы Виктор Майер-Шренбергер и Кеннет Кукье решили ответить на этот и другие вопросы в «Больших данных: революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и думаем». Майер-Шренбергер - профессор управления и регулирования интернета в Оксфордском университете, автор нескольких книг. Его самый последний Удалить добродетель забвения в эпоху цифровых технологий , Cukier является видным комментатором и редактором данных в Экономист. Оба автора подготовили множество работ и статей на тему анализа с точки зрения многих отраслей, организаций и ситуаций.
Я взял копию этой большой книги данных в Barnes and Noble. Я хотел посмотреть, насколько хорошо авторы подводят итоги сегодняшней среды цифровых данных.
Добавление к обсуждению больших данных простым способом
Mayer-Schroenberger и Cukier пытаются упростить фон для темы книги. По существу, Большие данные Это перспектива «омрачения» вещей - процессов, которые могут быть записаны в виде данных, помогая обществу понять, как растут и собираются данные. Десять глав названы одним словом, например, «Сейчас», «Корреляция» и «Грязный». Они, наряду с историями, содержащимися в главах, призваны осветить влияние данных на социальные проблемы и возможности бизнеса.
Данные больше не просто для подтверждения или опровержения гипотезы. Вместо этого организации должны принять некоторую путаницу с данными - то есть меньше заботиться о точности и вместо этого расширить, какие события влияют на причинность в случае:
«Большие данные меняют наше понимание и исследование мира. В век небольших данных мы руководствовались гипотезами о том, как устроен мир, которые мы затем пытались проверить, собирая и анализируя данные. В будущем наше понимание будет зависеть скорее от обилия данных, чем от гипотез ».
Эта идея «больше выборки» похожа на Проводная Утверждения редактора Криса Андерсона о «конце теории». Фактически, авторы действительно смотрят на дебаты, поднятые Андерсоном, когда он заявил, что гипотезы и моделирование на основе небольших размеров данных становятся устаревшими.
Другие взгляды на революцию в области данных включают некоторые повороты по известным темам, например, выбор Стивом Джобсом лечения от рака и инвестиции Amazon в данные для понимания поведения покупателей. Заинтересованные читатели технологий, возможно, читали эти примеры раньше, но они могут быть новыми для тех, кто знаком с техническими событиями. Существует несколько интересных приложений для обработки данных, таких как усилия Кон Эдисона по предотвращению взрыва в крышках люков в Нью-Йорке, а также FlyOnTime.us, приложение для работы с открытыми данными.
Огромное количество созданных данных, безусловно, позволяет новые решения, но это также создает новые проблемы. На первый взгляд, владельцы малого бизнеса, читающие эту книгу, могут почувствовать, что они будут нести львиную долю трудностей (чтение главы об Amazon может не принести теплых и нечетких воспоминаний в местные книжные магазины).
Но Mayer-Schroenberger и Cukier ожидают, что компании среднего размера окажутся в плацдарме - либо масштабируются по данным, либо остаются маленькими и ловкими. В этом отношении эксперт по предмету стал менее влиятельным во многих отраслях:
«В средствах массовой информации контент, который создается и публикуется на таких сайтах, как Huffington Post, Gawker и Fobres, регулярно определяется данными, а не только мнением редакторов-людей…. Джефф Безос избавился от внутренних рецензентов книг в Amazon, когда данные показали, что алгоритмические рекомендации стимулировали рост продаж. Это означает, что навыки, необходимые для достижения успеха на рабочем месте, меняются ».
Читатели малого бизнеса могут не чувствовать, что материал связывает действенные идеи с их средой. Книга дает краткий исторический контекст для субъекта больших данных, с примечаниями, указывающими ссылки в течение последних 10 лет или около того. Но на уровне ИТ не обсуждаются базы данных и ничего не говорится об управлении планированием - по крайней мере, в отношении технологических особенностей. Читатели, ожидающие дебаты по NoSQL против SQL, должны искать в другом месте.
$config[code] not foundСамая провокационная точка зрения, которую книга дает владельцам малого бизнеса, - это предупреждение о том, как развивается полезность технологий.Это отличается от любых вековых дебатов о жизнеспособности технологии, дискуссии, которая может помешать бюджетным соображениям. Вместо того чтобы сосредоточиться на том, является ли электронная почта лучше социальных сетей, бизнес-стратегам следует быть более внимательными к тенденциям в своем маркетинге, чтобы развить полезные связи между маркетинговой средой и реакцией клиента.
Это такой мыслительный процесс Большие данные обнадеживает. Таким образом, окончательная ценность книги заключается в рассказах о том, как организации принимают данные и решения для моделирования, которые улучшают работу.
Главы о рисках и контроле переносят концепции в более реалистичные сценарии. Эти главы охватывают тему конфиденциальности с последними взглядами и, вероятно, являются наиболее действенными в определении того, что делать с технологией. Mayer-Schroenberger и Cukier дают определение профилирования и выбора подходящих предикторов поведения клиентов. Но они делают правильный шаг в определении социальных осложнений, таких как «штрафы, основанные на склонностях», которые они называют «тошнотворными». Авторы также отмечают рост числа алгоритмистов - профессионалов в области математики, естественных наук и компьютерных наук, которые помогают обеспечить подотчетность для самих систем мы создаем:
«Мы предполагаем, что алгоритмисты обеспечивают рыночно-ориентированный подход к таким проблемам, которые могут предотвратить более навязчивые формы регулирования…. Чтобы обеспечить защиту людей одновременно с продвижением технологии, мы не должны допускать, чтобы большие данные развивались вне пределов способности человека формировать технологию ».
Авторы передают обнадеживающий тон в своих работах, а также тон прагматизма для потенциальных будущих результатов исследований больших данных.
Но для сегодняшнего делового климата, чтение Большие данные поможет инновационным малым предприятиям по-разному думать о причинах человеческого поведения и о том, как это поведение записывается. Улучшение обслуживания или выпуск новых могут быть лучше рассмотрены. Есть другие книги, которые углубляются в дебаты о размере выборки и корреляции, но в качестве основы для бизнеса, Большие данные работает, чтобы сделать неправильно понятую тему более понятной.
