Lesen Sie einen Abschnitt über Analysen oder folgen Sie einer Infografik zu den Herausforderungen von Software as a Service, und Sie werden den Begriff „Big Data“ finden. Dank einer mit Big Data verbundenen digitalen Umgebung werden Geschäftsmodelle auf den neuesten Stand gebracht. Was steht also auf dem Spiel, vor allem für kleine Unternehmen, die eine ebenso wettbewerbsfähige Nutzung von Daten feststellen wie größere Unternehmen?
$config[code] not foundDie Autoren Viktor Mayer-Schroenberger und Kenneth Cukier haben sich zum Ziel gesetzt, dies und mehr in Big Data zu beantworten: Eine Revolution, die unser Leben, Arbeiten und Denken verändern wird. Mayer-Schroenberger ist Professor für Internet-Governance und -Regulierung an der Oxford University und Autor mehrerer Bücher. Sein neuestes ist Löschen Sie die Vorzüge des Vergessens im digitalen Zeitalter . Cukier ist ein prominenter Kommentator und der Dateneditor bei Der Ökonom. Beide Autoren haben zahlreiche Schriften und Artikel zum Thema Analyse aus Sicht vieler Branchen, Organisationen und Situationen verfasst.
Ich habe eine Kopie dieses großen Datenbuches bei Barnes and Noble gekauft. Ich wollte sehen, wie gut die Autoren die heutige digitale Datenumgebung zusammenfassen.
Hinzufügen zu Big Data-Diskussionen auf einfache Weise
Mayer-Schroenberger und Cukier versuchen, den Hintergrund des Buchthemas zu vereinfachen. Im Wesentlichen, Große Daten ist eine Perspektive auf die „Datifizierung“ von Dingen - Prozesse, die als Daten erfasst werden können und die der Gesellschaft helfen zu verstehen, wie Daten wachsen und gesammelt werden. Zehn Kapitel werden mit einem Wortnamen benannt, z. B. Now, Correlation und Messy. Zusammen mit den in den Kapiteln enthaltenen Geschichten sollen diese die Auswirkungen der Daten auf gesellschaftliche Probleme und Geschäftschancen beleuchten.
Daten dienen nicht mehr nur dazu, eine Hypothese zu bestätigen oder zu widerlegen. Stattdessen müssen Organisationen etwas Unordentliches mit Daten akzeptieren - d. H. Weniger auf die Genauigkeit achten und stattdessen erweitern, welche Ereignisse die Kausalität in einem Ereignis beeinflussen:
„Big Data verändert, wie wir die Welt verstehen und erkunden. Im Zeitalter der kleinen Daten wurden wir von Hypothesen über die Funktionsweise der Welt getrieben, die wir durch Erhebung und Analyse von Daten zu überprüfen versuchten. In Zukunft wird unser Verständnis mehr von der Datenfülle als von Hypothesen bestimmt. “
Diese Idee, keine Stichprobengröße mehr zu haben, ähnelt der Verdrahtet Die Behauptungen des Herausgebers Chris Anderson vom „Ende der Theorie“. Tatsächlich betrachten die Autoren die Debatte, die Anderson angeführt hatte, als er erklärte, Hypothesen und Modellierungen aus kleinen Datengrößen seien veraltet.
Andere Aspekte der Datenrevolution sind einige Wendungen zu bekannten Themen, wie Steve Jobs Wahl der Behandlung seines Krebses und Amazon 's Investition in Daten, um das Kaufverhalten von Kunden zu verstehen. Leser von Avid-Technologie mögen diese Beispiele bereits gelesen haben, aber für diejenigen, die sich mit technischen Vorkommnissen nicht auskennen, sind sie möglicherweise neu. Es gibt einige interessante Datenanwendungen, z. B. die Bemühungen von Con Edison, explodierende Zwischenfälle in New York City zu verhindern, sowie FlyOnTime.us, eine offene Datenanwendung.
Die enorme Größe der erzeugten Daten erlaubt zwar neue Lösungen, bringt aber auch neue Herausforderungen mit sich. Auf den ersten Blick werden Kleinunternehmer, die dieses Buch lesen, das Gefühl, den Löwenanteil der Herausforderungen zu tragen (das Lesen des Amazon-Kapitels bringt den lokalen Buchhandlungen möglicherweise keine warmen und unscharfen Erinnerungen).
Mayer-Schroenberger und Cukier gehen jedoch davon aus, dass sich die mittelständischen Unternehmen auf dem Hackstein befinden werden - entweder auf Datenbasis oder klein und flink. In dieser Hinsicht hat der Fachexperte in vielen Branchen an Einfluss verloren:
„In den Medien wird der Inhalt, der auf Websites wie Huffington Post, Gawker und Fobres erstellt und veröffentlicht wird, regelmäßig durch Daten bestimmt, nicht nur durch das Urteil menschlicher Redakteure…. Jeff Bezos hat die internen Buchprüfer bei Amazon losgelassen, als die Daten zeigten, dass algorithmische Empfehlungen den Umsatz steigern. Dies bedeutet, dass sich die für den Erfolg am Arbeitsplatz notwendigen Fähigkeiten ändern. “
Leser kleiner Unternehmen können nicht das Gefühl haben, dass das Material umsetzbare Ideen in ihre Umgebung einfügt. Das Buch gibt einen kurzen historischen Kontext zum Thema Big Data, wobei Hinweise auf Hinweise aus den letzten zehn Jahren verweisen. Es gibt jedoch keine Diskussionen auf IT-Ebene über Datenbanken und nichts über das Planungsmanagement - zumindest in Bezug auf technologische Merkmale. Leser, die mit noSQL vs. SQL Debatten rechnen, sollten sich woanders umsehen.
$config[code] not foundDie nachdenklich provokativste Perspektive, die das Buch kleinen Unternehmern bietet, ist ein Hinweis darauf, wie sich der Nutzen der Technologie entwickelt hat.Dies unterscheidet sich von allen uralten Debatten über die Realisierbarkeit einer Technologie, eine Debatte, die Budgetüberlegungen behindern kann. Anstatt sich darauf zu konzentrieren, ob E-Mails besser sind als soziale Medien, sollten Geschäftsstrategen eher auf Trends in ihrem Marketing aufmerksam werden, um nützliche Zusammenhänge zwischen einem Marketingmedium und der Kundenreaktion zu entwickeln.
Es ist ein solcher Denkprozess Große Daten ermutigt. Der ultimative Wert des Buches liegt also in Geschichten, in denen beschrieben wird, wie Organisationen Daten- und Modellierungslösungen akzeptieren, die den Betrieb verbessern.
Die Kapitel zu Risiko und Kontrolle führen die Konzepte zu realistischeren Szenarien. Diese Kapitel behandeln das Thema Datenschutz mit den neuesten Perspektiven und sind wahrscheinlich am besten umsetzbar, um herauszufinden, was mit Tech zu tun ist. Mayer-Schroenberger und Cukier umreißen eine Definition von Profiling gegenüber der Auswahl geeigneter Prädiktoren für das Kundenverhalten. Sie machen jedoch den richtigen Schritt, um gesellschaftliche Komplikationen zu skizzieren, wie etwa "Strafen auf der Grundlage von Neigungen", die sie "Übelkeit" nennen. Die Autoren stellen auch den Aufstieg der Algorithmusisten fest - Profis mit Mathematik-, Wissenschafts- und Informatik-Hintergründen, um die Verantwortlichkeit sicherzustellen für die Systeme, die wir schaffen:
„Wir betrachten Algorithmen als einen marktorientierten Ansatz für Probleme wie diese, die aufdringlichere Regulierungsformen abschrecken können…. Um sicherzustellen, dass Menschen gleichzeitig mit der Förderung der Technologie geschützt werden, dürfen wir nicht zulassen, dass sich große Datenmengen über die menschliche Fähigkeit hinaus entwickeln, die Technologie zu gestalten. “
Die Autoren vermitteln einen hoffnungsvollen Ton beim Schreiben sowie einen Pragmatismus für mögliche zukünftige Ergebnisse der Big Data-Forschung.
Aber für das heutige Geschäftsklima: Lesen Große Daten hilft innovativen kleinen Unternehmen, über die Ursachen menschlichen Verhaltens und über die Erfassung dieses Verhaltens anders zu denken. Das Verbessern von Diensten oder das Freisetzen neuer Dienste kann besser in Betracht gezogen werden. Es gibt andere Bücher, die tiefer in die Debatte über Stichprobengröße und Korrelation einbezogen werden, Große Daten arbeitet daran, ein missverstandenes Thema verständlicher zu machen.
