Lees een paragraaf over analyse of volg een infographic over de uitdagingen van software-as-a-service, en je zult de term 'big data' tegenkomen. Businessmodellen worden opgeschud, dankzij een digitale omgeving gerelateerd aan Big Data. Dus wat staat er op het spel, vooral voor kleine bedrijven die zoveel concurrerend gebruik van gegevens ontdekken als grotere bedrijven?
$config[code] not foundAuteurs Viktor Mayer-Schroenberger en Kenneth Cukier zijn erop uit om dat en meer in Big Data te beantwoorden: een revolutie die onze manier van leven, werken en denken zal veranderen. Mayer-Schroenberger is hoogleraar internetgovernance en -regulering aan de universiteit van Oxford en auteur van verschillende boeken. Zijn meest recente is Verwijder de deugd van het vergeten in het digitale tijdperk . Cukier is een prominente commentator en de data-editor bij De econoom. Beide auteurs hebben talloze geschriften en artikelen over het onderwerp van analyse geproduceerd vanuit het perspectief van vele industrieën, organisaties en situaties.
Ik heb een kopie van dit grote gegevensboek bij Barnes and Noble opgehaald. Ik wilde zien hoe goed de auteurs de digitale gegevensomgeving van vandaag samenvatten.
Op een eenvoudige manier toevoegen aan de Big Data-discussie
Mayer-Schroenberger en Cukier proberen de achtergrond achter het thema van het boek te vereenvoudigen. In wezen, Big Data is een perspectief op de "datificatie" van dingen - processen die kunnen worden vastgelegd als gegevens, die de samenleving helpen te begrijpen hoe gegevens groeien en worden verzameld. Tien hoofdstukken worden genoemd met titels van één woord, zoals Nu, Correlatie en Rommelig. Deze zijn, samen met de verhalen in de hoofdstukken, bedoeld om de impact van gegevens op maatschappelijke problemen en zakelijke kansen te verlichten.
Gegevens zijn niet langer alleen maar om een hypothese te bevestigen of weerleggen. In plaats daarvan moeten organisaties wat rommeligheid met gegevens accepteren, dat wil zeggen minder bezorgd zijn over exactheid en in plaats daarvan verbreiden welke gebeurtenissen de causaliteit in een gebeurtenis beïnvloeden:
"Big data transformeert hoe we de wereld begrijpen en verkennen. In het tijdperk van kleine gegevens werden we gedreven door hypothesen over hoe de wereld werkte, die we vervolgens probeerden te valideren door gegevens te verzamelen en analyseren. In de toekomst zal ons begrip meer worden gedreven door de overvloed aan gegevens dan door hypotheses. "
Dit "niet-meer-steekproef-formaat" idee is vergelijkbaar met Bedrade De beweringen van de redacteur Chris Anderson over het "einde van de theorie". Eigenlijk kijken de auteurs naar het debat dat Anderson opriep toen hij verklaarde dat het hypothetiseren en modelleren van kleine datagrootte verouderd raakten.
Andere veranderingen in de datarevolutie omvatten enkele wendingen over bekende onderwerpen, zoals de keuze van Steve Jobs voor de behandeling van zijn kanker en Amazon's investering in gegevens om het koopgedrag van klanten te begrijpen. Avid-technologielezers hebben deze voorbeelden misschien eerder gelezen, maar ze kunnen nieuw zijn voor mensen met vluchtige bekendheid met technische gebeurtenissen. Er zijn enkele interessante datatoepassingen, zoals de poging van Con Edison om exploderende putdeksincidenten in New York City te voorkomen, evenals FlyOnTime.us, een open datatoepassing.
De enorme hoeveelheid van de gecreëerde data maakt zeker nieuwe oplossingen mogelijk, maar levert ook nieuwe uitdagingen op. Op het eerste gezicht blozen eigenaren van kleine bedrijven die dit boek lezen, misschien het leeuwendeel van de uitdagingen (het lezen van het hoofdstuk over Amazon brengt misschien geen warme en vage herinneringen over aan lokale boekwinkels).
Maar Mayer-Schroenberger en Cukier verwachten dat de middelgrote bedrijven zich op het hakblok bevinden, hetzij op basis van gegevens, hetzij klein en behendig. In die zin is de materiedeskundige in veel sectoren minder invloedrijk geworden:
"In media wordt de inhoud die wordt aangemaakt en gepubliceerd op websites als Huffington Post, Gawker en Fobres, regelmatig bepaald door gegevens, niet alleen het oordeel van menselijke redacteuren …. Jeff Bezos verlost interne boekrecensenten bij Amazon toen uit de gegevens bleek dat algoritmische aanbevelingen meer omzet genereerden. Dit betekent dat de vaardigheden die nodig zijn om te slagen op de werkplek aan het veranderen zijn. "
Kleine bedrijfslezers hebben misschien niet het gevoel dat het materiaal bruikbare ideeën met hun omgeving in verband brengt. Het boek geeft een korte historische context aan de grote datasubject, met aantekeningen die referenties aangeven in de afgelopen 10 jaar of zo. Maar er is geen discussie op IT-niveau over databases en niets over planningbeheer - althans in relatie tot technologische kenmerken. Lezers die geen SQL versus SQL-debatten verwachten, zouden elders moeten kijken.
$config[code] not foundHet meest tot nadenken stemmende perspectief dat het boek geeft aan eigenaren van kleine bedrijven is een waarschuwing voor de ontwikkeling van het nut van technologie.Dit verschilt van alle eeuwenoude debatten over de levensvatbaarheid van een technologie, een debat dat budgettaire overwegingen kan hinderen. In plaats van te focussen op de vraag of e-mail beter is dan sociale media, moeten bedrijfsstrategen beter alert zijn op trends in hun marketing om bruikbare associaties te ontwikkelen tussen een marketingmedium en klantreacties.
Het is dit soort denkproces Big Data aanmoedigt. De uiteindelijke waarde van het boek ligt dus in verhalen die verteld worden over hoe organisaties gegevens accepteren en oplossingen modelleren die de werking verbeteren.
De hoofdstukken over risico en controle nemen de concepten mee naar verdere realistische scenario's. Deze hoofdstukken behandelen het onderwerp privacy met de nieuwste inzichten en zijn waarschijnlijk het meest bruikbare in het onderscheiden van wat te doen met technologie. Mayer-Schroenberger en Cukier schetsen een definitie van profilering versus het selecteren van geschikte voorspellers van klantgedrag. Maar ze nemen de juiste stap in het schetsen van sociale complicaties, zoals 'straffen op basis van neigingen', die ze 'misselijkmakend' noemen. De auteurs wijzen ook op de opkomst van de algoritmisten - professionals met wiskunde, wetenschap en informatica-achtergronden om de verantwoording te verzekeren voor de systemen die we maken:
"We zien algoritmisten als een marktgerichte benadering van problemen als deze, die mogelijk indringender intrigerende vormen van regulering kunnen veroorzaken …. Om ervoor te zorgen dat mensen worden beschermd op hetzelfde moment dat de technologie wordt gepromoot, moeten we niet toestaan dat big data zich verder ontwikkelt dan het bereik van het menselijk vermogen om de technologie vorm te geven. "
De auteurs geven een hoopvolle toon in hun schrijven, evenals een toon van pragmatisme voor potentiële toekomstige uitkomsten van big data-onderzoek.
Maar voor het zakelijke klimaat van vandaag, lezen Big Data helpt innovatieve kleine bedrijven om anders te denken over de oorzaak van menselijk gedrag en hoe dat gedrag wordt vastgelegd. Het verbeteren van services of het ontketenen van nieuwe kan beter worden overwogen. Er zijn andere boeken die dieper ingaan op het debat over steekproefomvang en -correlatie, maar als een inleiding voor het bedrijfsleven, Big Data werkt om een onbegrepen onderwerp begrijpelijker te maken.
