Analitikle ilgili bir paragraf okuyun veya bir hizmet olarak yazılımın zorlukları hakkında bir infografik izleyin ve “büyük veriler” terimini bulacaksınız. Büyük Veri ile ilgili dijital bir ortam sayesinde iş modelleri geliştiriliyor. Öyleyse risk altında ne var, özellikle de verileri daha büyük şirketler kadar rekabetçi bir şekilde kullanan küçük işletmeler için?
$config[code] not foundYazarlar Viktor Mayer-Schroenberger ve Kenneth Cukier, Büyük Veri: Nasıl Yaşadığımız, Nasıl Çalışacağımızı ve Düşüneceğimizi Dönüştürecek Bir Devrim. Mayer-Schroenberger, Oxford Üniversitesi'nde Internet yönetişimi ve düzenleme profesörü ve çeşitli kitapların yazarıdır. En son Dijital Çağda Unutmanın Erdemini Sil . Cukier önde gelen bir yorumcu ve veri editörüdür. Ekonomist. Her iki yazar da, birçok endüstri, organizasyon ve durum perspektifinden analiz konusunda çok sayıda yazı ve makale yayınlamıştır.
Bu büyük veri kitabının bir kopyasını Barnes and Noble'dan aldım. Yazarların bugünün dijital veri ortamını ne kadar iyi topladıklarını görmek istedim.
Büyük Veri Tartışmasına Basit Bir Şekilde Ekleme
Mayer-Schroenberger ve Cukier, kitabın temasının arkasındaki arka planı basitleştirmeye çalışıyor. esasen, Büyük veri şeylerin “tarihlenmesi” üzerine bir perspektiftir - veri olarak kaydedilebilecek süreçler, topluma verinin nasıl büyüdüğünü ve toplandığını anlamalarına yardımcı olur. On bölüm, Now, Correlation ve Messy gibi bir sözcük başlığına sahipler. Bunlar, bölümlerde yer alan hikayelerin yanı sıra, verilerin toplumsal sorunlar ve iş fırsatları üzerindeki etkilerini aydınlatmak içindir.
Veriler artık sadece bir hipotezi onaylamak ya da yanlışlamak için değildir. Bunun yerine, kuruluşlar verilerle bir miktar karışıklığı kabul etmek zorundadır - yani doğruluk konusunda daha az endişe duymak ve bunun yerine hangi olayların nedenselliğe etki ettiğini genişletmek:
“Büyük veri dünyayı nasıl anladığımızı ve keşfettiğimizi değiştiriyor. Küçük veriler çağında, dünyanın nasıl işlediğine dair hipotezler tarafından yönlendirildik, daha sonra verileri toplayıp analiz ederek doğrulamaya çalıştık. Gelecekte, anlayışımız hipotezlerden ziyade verilerin bolluğu tarafından yönlendirilecektir. ”
Bu "daha fazla örneklemeyen boyut" fikri benzer telli Editör Chris Anderson’ın “teori sona ermesi” hakkındaki iddiaları. Aslında yazarlar, küçük veri boyutlarından varsayım ve modellemenin modası geçmiş olduğunu ilan ettiğinde Anderson’un yaptığı tartışmalara bakıyor.
Veri devrimini üstlenen diğer konular arasında, Steve Jobs’un kanseri için tedavi seçenekleri ve Amazon’un müşteri satın alma davranışını anlamak için verilere yaptığı yatırım gibi, iyi bilinen konulardaki bazı bükümler yer alıyor. Avid teknolojisi okuyucular bu örnekleri daha önce okumuş olabilirler, ancak teknik olaylara olan aşinalıkları bilenler için yeni olabilirler. Con Edison’un New York’taki kuyu kapağı olaylarının patlamasını önleme çabası ve ayrıca açık bir veri uygulaması olan FlyOnTime.us gibi bazı ilginç veri uygulamaları da var.
Yaratılan verinin büyüklüğü kesinlikle yeni çözümlere izin verir, ancak aynı zamanda yeni zorluklar da doğurur. İlk bakışta, bu kitabı okuyan küçük işletme sahipleri, aslanın zorlukların payına katlanacaklarını hissedebilirler (Amazon hakkındaki bölümü okumak yerel kitapçılara sıcak ve bulanık anılar getirmeyebilir).
Ancak Mayer-Schroenberger ve Cukier, orta ölçekli şirketlerin doğrama bloğunda olmalarını bekliyor; veriye göre ya da küçük ve çevik kalıyorlar. Bu hatlar boyunca, konu uzmanı birçok sektörde daha az etkili oldu:
“Medyada, Huffington Post, Gawker ve Fobres gibi web sitelerinde oluşturulan ve yayınlanan içerik, yalnızca insan editörlerin kararına değil, veriler tarafından düzenli olarak belirleniyor…. Jeff Bezos, verilerdeki algoritmik önerilerin daha fazla satış getirdiğini gösterdiğinde Amazon'daki şirket içi kitap eleştirmenlerinden kurtuldu. Bu, işyerinde başarılı olmak için gerekli becerilerin değiştiği anlamına geliyor. ”
Küçük işletme okuyucuları, malzemenin uygulanabilir fikirleri çevreleriyle ilişkilendirdiğini hissetmeyebilir. Kitap, son 10 yıl içinde referansları gösteren notlarla birlikte, büyük veri konusuna kısa bir tarihsel bağlam verir. Ancak, veritabanlarında BT düzeyinde tartışma yok ve planlama yönetimi hakkında hiçbir şey yok - en azından teknolojik özelliklerle ilişki içinde. NoSQL vs SQL tartışmalarını bekleyen okuyucular başka bir yere bakmalı.
$config[code] not foundKitabın küçük işletme sahiplerine verdiği en düşündürücü bakış açısı, teknolojinin kullanımının nasıl geliştiğine dair bir uyarıdır.Bu, herhangi bir asırlık tartışmadan, bir teknolojinin uygulanabilirliği konusundaki tartışmalardan, bütçe ile ilgili düşünceleri engelleyebilecek bir tartışmadan farklıdır. E-postanın sosyal medyadan daha iyi olup olmadığına odaklanmak yerine, işletme stratejistleri, pazarlama ortamı ile müşteri tepkisi arasında faydalı ilişkiler geliştirmek için pazarlama eğilimleri konusunda daha uyanık olmalıdırlar.
Bu böyle bir düşünce süreci Büyük veri teşvik eder. Bu nedenle, kitabın nihai değeri, kuruluşların verileri nasıl kabul ettiği ve operasyonları iyileştiren modelleme çözümleri hakkında anlattığı hikayelerde yatmaktadır.
Risk ve Kontrol bölümleri kavramları daha gerçekçi senaryolara götürür. Bu bölümler gizlilik konusunu en son görüşlerle ele alıyor ve muhtemelen teknolojiyle ne yapılacağının farkına varılmasında en hareketli olanı. Mayer-Schroenberger ve Cukier, müşteri davranışına uygun tahmin edicilerin seçilmesine karşı bir profil tanımlamanın ana hatlarını çizer. Ancak, “mide bulandırıcı” dedikleri “yeteneklere dayalı cezalar” gibi toplumsal komplikasyonların ana hatlarını çizmede doğru adımı atıyorlar. Yarattığımız sistemler için:
“Algoritmacıları, daha müdahaleci düzenleme biçimlerine yol açabilecek bu gibi sorunlara pazar odaklı bir yaklaşım olarak öngörüyoruz…. İnsanların teknolojinin tanıtımıyla aynı zamanda korunmasını sağlamak için, teknolojiyi şekillendirme yetisinin ötesinde büyük verilerin gelişmesine izin vermemeliyiz. ”
Yazarlar, büyük veri araştırmalarından gelecek gelecek sonuçlar için pragmatizm tonunun yanı sıra yazılarında umut verici bir ton ifade ediyorlar.
Ancak bugünün iş ortamı için okuma Büyük veri Yenilikçi küçük işletmelere insan davranışının nedenselliği ve bu davranışların nasıl kaydedildiği hakkında farklı düşünmeleri için yardımcı olacaktır. Hizmetleri iyileştirmek veya yenilerini serbest bırakmak daha iyi düşünülebilir. Örneklem büyüklüğü ve korelasyon konusundaki tartışmalara derinlemesine giren başka kitaplar da var, ancak iş için bir primer olarak, Büyük veri yanlış anlaşılan bir konuyu daha anlaşılır hale getirmek için çalışır.
