. / Кредит: Большое изображение Данных через Shutterstock
Мы живем и работаем в "datafied" мире, говорим авторов новой книги, которая принимает меру нового мира Больших Данных. Есть больше из него, это грязно, и это просит, чтобы мы приняли корреляции, а не причинную обусловленность. Это может сказать нам "что", но не обязательно "почему". И это собирается измениться, как мы понимаем наш мир.
Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукир исследовали значения того, что мы теперь обычно звоним "Большим Данным", так как это был просто вулкан, извергающий петабайты структурированных и неструктурированных данных от хранилищ данных, отчетов call-центра и ящиков стола. Джин был вне бутылки, но мы не знали то, что она говорила.
Майер-Шенбергер - преподаватель интернет-управления, и регулирование в Оксфордском университете и авторе "Удаляет: Достоинство Упущения в Цифровой век". Cukier - редактор данных Экономиста и выдающегося комментатора на событиях в Больших Данных.
Сегодня, они говорят, у нас теперь есть доступ к инструментам и понимающий, чтобы начать понимать этот дивный новый мир Больших Данных. Майер-Шенбергер и Кукир сотрудничали, чтобы создать подробное руководство по этому новому пейзажу данных данных в "Больших Данных" Революция, Которая Преобразует, Как Мы Живем, Работа, и Думаем" (Houghton Mifflin Харкурт, 2013).They недавно разделенное понимание из новой книги с BusinessNewsDaily.
BusinessNewsDaily: Каково твое рабочее определение Больших Данных?
Виктор Майер-Шенбергер/Kenneth Cukier: Мы сопротивляемся предоставлению конкретного определения, так как это ограничило бы его. Но в основном, это относится к идее, что у нас есть настолько больше информации в эти дни, что мы можем применить новые методы к нему, чтобы определить полезное понимание или открыть новые формы экономической стоимости. Есть вещи, которые мы можем сделать с большим массивом данных, что мы просто не могли, когда это было в меньших суммах.
BND: Что ты имеешь в виду, когда ты говоришь, что мир - "datafied"?
VM-S/KC: Часто, Большие Данные были изображены как последствие цифрового века. Но это упускает главное. То, что действительно имеет значение, - то, что мы берем вещи, о которых мы никогда действительно думали как "информационные" и отдающие им в форму данных. Мы - "datafying" это, чтобы ввести термин. Например, у нас есть datafied местоположение и текст. У Facebook есть datafied наша дружба и вещи, которые мы любим. Мы - даже datafying человеческое положение и походка человека. Как только это - данные, мы можем использовать его, обработать его, сохранить его и проанализировать его и извлечь новую стоимость из него.
BND: Ты пишешь, что Большие Данные позволяют данным выступать за себя. Пожалуйста, объясни.
VM-S/KC: Перед Большими Данными мы использовали сравнительно маленькие данные, которые мы потрудились собирать, чтобы ответить на особый вопрос, который мы имели. Но в результате для новых вопросов мы часто должны были собирать данные снова. Когда мы имеем близко ко всем доступным данным, мы можем спросить большое разнообразие вопросов, не имея необходимость вспоминать данные — и у нас есть намного больше доступной детали. Все же идея слушать данные также означает быть готовой рассмотреть то, что говорят данные, даже если это бросает вызов нашему классическому пониманию вещей.
BND: В понимании Больших Данных и его использования, насколько важный он, что мы понимаем понятия "достаточно хороших"?
VM-S/KC: Поскольку Большой Анализ данных часто основан на данных, которые грязные и переменного качества, это даст нам умение ориентироваться, а не результаты, которые точные вниз к дюйму, пенсу, атому. Но что мы теряем в точности на микро уровне, мы извлекаем пользу в понимании на макро-уровне. И это новое умение ориентироваться позволяет нам ответить на практические вопросы своевременным способом — в этом смысле, это очень часто просто “достаточно хорошо”.
BND: Как Большие Данные представляют существенное изменение в способе, которым мы понимаем мир?
VM-S/KC: Многие решения, которые мы принимаем, менее "эмпирические", чем мы думаем, менее ведомые данными, потому что затраты на сбор, хранение и обработку их раньше были настолько высокими. Но как экономика использования изменений данных, мы в состоянии применить его к новым областям. Например, исследователи анализируют основные показатели жизнедеятельности в реальном времени недоношенных детей, чтобы определить начало инфекции 24 часа заранее. В здравоохранении мы не выявили данные таким образом прежде — хотя теперь, когда это выполнимо, очевидно, что мы должны. Исследователи по существу сравнивают данные "подписи", которые предсказывают инфекцию — который является корреляцией; это ничего не говорит об основном биологическом механизме в действии. Но использование Больших Данных вынуждает нас изменить наше понимание мира, принимая корреляции — "что, не "почему".
. Кредит: Покрытие Большой любезности Данных изображения Houghton Mifflin Харкурт
BND: Ты пишешь, что Большие Данные представляют три изменения в способе, которым мы анализируем информацию. Кем они работают?
VM-S/KC: Мы называем эти изменения "больше", "грязными", и "корреляции". Это означает, что в Большом возрасте Данных, у нас есть больше доступных данных относительно вопроса под рукой чем когда-либо прежде. Но некоторые из тех данных неточные и переменного качества, таким образом, мы должны охватить капельку беспорядка. Вместе, больше и грязные данные позволяют нам видеть связи в данных, которые мы никогда не предполагали бы. Эти корреляции говорят нам, "что", а не, "почему", но часто который достаточный для нас, чтобы действовать. Например, если мы знаем, что младенцы, показывающие особую комбинацию основных показателей жизнедеятельности, вероятно, заразятся инфекцией 24 часа спустя, мы можем остановить вероятную инфекцию ранее — и это спасает жизни, даже при том, что мы не знаем точной основной биологической причины.
BND: Будут даже небольшие организации и группы быть в состоянии эксплуатировать Большие Данные?
VM-S/KC: инфраструктура для Большого Анализа данных — возможность сохранить и обработать большие суммы информации быстро — теперь широко доступная через облачные сервисы. Небольшие организации могут арендовать такую способность в низкой стоимости точно, когда и как долго им нужен он. Никакие начальные инвестиции не требуются. Это делает большой анализ данных доступным для большого разнообразия групп и стартапов без потребности в крутых начальных инвестициях.
BND: Как Большие Данные принесут пользу нам?
VM-S/KC: Большие Данные принесут пользу каждому сектору общества. Это сделает бизнес более эффективным, и разрешит им развивать инновационные новые услуги, основанные на повторном использовании данных. Это приведет самоходные автомобили в действие, уполномочит потребителей в предсказании будущей цены продуктов и услуг. Это изменится — индивидуализируя — здравоохранение. И это вызовет революцию в образовании, поскольку мы проливаем свет, над которым работают образовательные методы — например, что учебники — и которые не делают.
BND: Каковы опасности Больших Данных?
VM-S/KC: Защита частной жизни людей является проблемой в возрасте Больших Данных, поскольку много пользователей данных захотят использовать личную информацию в многократных целях. Но появляется новая опасность: склонность – использование Большого Анализа данных, чтобы считать людей ответственными за действия они только предсказаны, чтобы передать. В противоположности это может отрицать человеческую волю — наша способность решить свободно, ли и когда действовать. Наказание людей для предсказанного а не фактического поведения отменяет самое понятие справедливости в нашем обществе.
BND: алгоритмы Больших Данных и Прогнозирующей Аналитики становятся все более и более лучше в выяснении, что мы любим. Это убьет креативность и интуитивную прозорливость?
VM-S/KC: Только если мы следуем за данными вслепую — и пойманы в ловушку в fetishizing данные, наполнив его с большим количеством значения, чем это заслуживает. Чтобы избежать этого, мы должны гарантировать, чтобы в эру Больших Данных мы вырезали пространство для человека, для нелогичности, креативности и интуиции, для того, чтобы время от времени идти вразрез с данными.
Достигни BusinessNewsDaily старший писатель Нед Смит в nsmith@techmedianetwork .com. Следуй за ним в Твиттере @nedbsmith. Следуй за нами @BNDarticles, Facebook или Google+.
