Baca perenggan di analisis atau ikuti infographic pada cabaran perisian-sebagai-perkhidmatan, dan anda akan mencari istilah "data besar." Model perniagaan sedang digenapi, terima kasih kepada persekitaran digital yang berkaitan dengan Big Data. Jadi apa yang dipertaruhkan, terutamanya untuk perniagaan kecil yang menemui penggunaan data yang kompetitif sebagai syarikat yang lebih besar?
$config[code] not foundPenulis Viktor Mayer-Schroenberger dan Kenneth Cukier telah menetapkan untuk menjawabnya dan banyak lagi dalam Big Data: Revolusi Itu Akan Mengubah Bagaimana Kami Hidup, Bekerja dan Pikirkan. Mayer-Schroenberger adalah profesor pentadbiran dan peraturan Internet di Oxford University, dan pengarang beberapa buku. Yang paling terkini ialah Padam Kebajikan Melupakan Zaman Digital . Cukier adalah seorang pengulas terkenal dan pengedit data pada Pakar ekonomi. Kedua-dua penulis telah menghasilkan banyak tulisan dan artikel mengenai subjek analisis dari perspektif banyak industri, organisasi dan situasi.
Saya mengambil satu salinan buku data besar ini di Barnes and Noble. Saya ingin melihat seberapa baik penulis menyusun persekitaran data digital hari ini.
Menambah kepada Perbincangan Big Data dengan Mudah
Mayer-Schroenberger dan Cukier cuba memudahkan latar belakang tema buku. Pada dasarnya, Data besar adalah perspektif mengenai "pengekodan" perkara - proses yang boleh direkodkan sebagai data, membantu masyarakat untuk memahami bagaimana data berkembang dan dikumpulkan. Sepuluh bab dinamakan dengan satu tajuk perkataan, seperti Sekarang, Korelasi dan Messy. Ini, bersama-sama dengan kisah-kisah yang terkandung di dalam bab-bab, bertujuan untuk menerangi data impak mengenai masalah masyarakat dan peluang perniagaan.
Data tidak lagi hanya untuk mengesahkan atau menolak hipotesis. Sebaliknya, organisasi mesti menerima beberapa masalah dengan data - iaitu sedikit kurang prihatin tentang ketepatan dan sebaliknya, memperluas peristiwa apa yang mempengaruhi kausaliti dalam kejadian:
"Data besar mengubah cara kita memahami dan meneroka dunia. Pada zaman data kecil, kita didorong oleh hipotesis bagaimana dunia bekerja, yang kemudiannya kita cuba untuk mengesahkan dengan mengumpulkan dan menganalisis data. Pada masa akan datang, pemahaman kita akan didorong oleh lebih banyak data daripada hipotesis. "
Idea "no-more-sample-size" ini sama dengan Berwayar Penulis Editor Chris Anderson mengenai "akhir teori". Malah, penulis melihat perdebatan Anderson yang dibangkitkan apabila dia menyatakan bahawa hipotesis dan pemodelan dari saiz data kecil menjadi usang.
Lain-lain mengambil revolusi data termasuk beberapa perkara mengenai subjek yang terkenal, seperti pilihan rawatan Steve Jobs untuk kansernya dan pelaburan Amazon dalam data untuk memahami tingkah laku pembelian pelanggan. Pembaca teknologi Avid mungkin telah membaca contoh-contoh ini sebelum ini, tetapi mereka mungkin baru kepada mereka yang mempunyai keakraban sepintas lalu dengan kejadian teknologi. Terdapat beberapa aplikasi data yang menarik, seperti usaha Con Edison untuk menghalang insiden perlindungan lohong yang meletup di New York City, serta FlyOnTime.us, aplikasi data terbuka.
Kebanyakan data yang dibuat sememangnya membenarkan penyelesaian baru, tetapi ia juga menghasilkan cabaran baru. Pada permulaan pertama, pemilik perniagaan kecil yang membaca buku ini mungkin merasakan mereka akan menanggung bahagian cabaran singa (membaca bab di Amazon mungkin tidak membawa kenangan hangat dan kabur ke kedai buku tempatan).
Tetapi Mayer-Schroenberger dan Cukier mengharapkan syarikat-syarikat bersaiz sederhana berada di blok pencincang - sama ada skala dengan data atau tinggal kecil dan lincah. Sepanjang garis itu, pakar subjek telah menjadi kurang berpengaruh di banyak industri:
"Di media, kandungan yang dihasilkan dan dipublikasikan di laman web seperti Huffington Post, Gawker dan Fobres sentiasa ditentukan oleh data, bukan hanya penghakiman editor manusia …. Jeff Bezos menyingkirkan pengulas buku dalaman di Amazon apabila data menunjukkan bahawa cadangan algoritma mendorong lebih banyak jualan. Ini bermakna kemahiran yang diperlukan untuk berjaya di tempat kerja berubah. "
Pembaca perniagaan kecil mungkin tidak merasakan bahawa bahan itu mengaitkan idea-idea yang boleh diambil tindakan ke persekitaran mereka. Buku ini memberikan konteks sejarah pendek kepada subjek data besar, dengan nota yang menunjukkan rujukan dalam tempoh 10 tahun yang lalu atau lebih. Tetapi tidak ada perbincangan peringkat IT mengenai pangkalan data dan tidak ada pada pengurusan perancangan - sekurang-kurangnya dalam hubungan dengan ciri-ciri teknologi. Pembaca yang mengharapkan debat noSQL vs SQL harus dilihat di tempat lain.
$config[code] not foundPerspektif yang berpotensi memikirkan yang diberikan buku kepada pemilik perniagaan kecil adalah amaran kepada bagaimana utiliti teknologi telah berkembang.Ini berbeza daripada sebarang perdebatan tentang daya maju teknologi, perdebatan yang boleh menghalang pertimbangan belanjawan. Daripada memberi tumpuan kepada sama ada e-mel adalah lebih baik daripada media sosial, ahli perniagaan perlu lebih waspada terhadap trend dalam pemasaran mereka untuk membangunkan persatuan yang berguna antara medium pemasaran dan tindak balas pelanggan.
Ia adalah proses pemikiran semacam ini Data besar menggalakkan. Oleh itu nilai akhir buku terletak pada cerita yang diberitahu tentang bagaimana organisasi menerima penyelesaian data dan pemodelan yang meningkatkan operasi.
Bab-bab mengenai Risiko dan Kawalan mengambil konsep untuk senario yang lebih realistik. Bab-bab ini merangkumi topik privasi dengan pandangan terkini dan mungkin yang paling boleh diambil tindakan dalam memahami apa yang perlu dilakukan dengan teknologi. Mayer-Schroenberger dan Cukier menggariskan definisi profiling berbanding memilih peramal sesuai tingkah laku pelanggan. Tetapi mereka mengambil langkah yang betul dalam menggariskan komplikasi masyarakat, seperti "penalti berdasarkan kecenderungan", yang mereka panggil "nauseating." Penulis juga mencatatkan peningkatan para algoritma - para profesional dengan latar sains matematik, sains dan komputer untuk membantu meyakinkan akauntabiliti untuk sistem yang sangat kami hasilkan:
"Kami membayangkan ahli algoritma sebagai menyediakan pendekatan yang berorientasikan pasaran kepada masalah seperti ini yang boleh mengetepikan bentuk peraturan yang menggangu …. Untuk memastikan bahawa orang dilindungi pada masa yang sama dengan teknologi yang dipromosikan, kita tidak boleh membiarkan data besar berkembang melampaui kemampuan manusia untuk membentuk teknologi. "
Para penulis menyampaikan nada yang diharapkan dalam tulisan mereka, serta nada pragmatisme untuk potensi hasil masa depan dari penyelidikan data yang besar.
Tetapi untuk iklim perniagaan hari ini, bacaan Data besar akan membantu perniagaan kecil yang inovatif untuk berfikir secara berbeza mengenai penyebab tingkah laku manusia dan bagaimana perilaku itu direkodkan. Memperbaiki perkhidmatan atau melepaskan yang baru boleh dipertimbangkan dengan lebih baik. Ada buku-buku lain yang masuk ke dalam perdebatan tentang saiz sampel dan korelasi, tetapi sebagai buku asas untuk perniagaan, Data besar berfungsi untuk membuat topik yang salah difahami lebih mudah difahami.
