分析に関する段落を読むか、サービスとしてのソフトウェアの課題に関するインフォグラフィックをたどると、「ビッグデータ」という用語が見つかります。ビッグデータに関連するデジタル環境のおかげで、ビジネスモデルは未解決のままです。それで、特に大企業と同じくらい競争的なデータの使用を発見している中小企業にとって、何が問題になっているのでしょうか。
$config[code] not found著者Viktor Mayer-SchroenbergerとKenneth Cukierは、ビッグデータの中でそれ以上のものに答えることに着手しました。私たちの生き方、働き方、考え方を変える革命です。 Mayer-Schroenbergerは、オックスフォード大学のインターネットガバナンスおよび規制の教授であり、いくつかの本の著者です。彼の最新の デジタル時代の忘却の徳を削除 。 Cukierは著名なコメンテーターであり、データ編集者です。 エコノミスト。 両方の著者は、多くの産業、組織および状況の観点から分析の主題に関する多数の文章および記事を作成しました。
私はBarnes and Nobleでこのビッグデータブックのコピーを手に入れました。著者が今日のデジタルデータ環境をどれだけうまくまとめているかを見たかったのです。
簡単な方法でビッグデータディスカッションに追加する
Mayer-SchroenbergerとCukierは本のテーマの背景を単純化しようとしています。基本的に ビッグデータ データの記録が可能なプロセス、つまりデータの増加と収集方法を社会が理解するのに役立ちます。 10章は、Now、Correlation、およびMessyなどの1語のタイトルで命名されています。これらは、章の中に含まれている物語とともに、データが社会問題やビジネスチャンスに与える影響を明らかにするためのものです。
データはもはや仮説を確認または反証するためだけのものではありません。その代わりに、組織はデータの乱雑さを受け入れる必要があります。つまり、正確性についてはそれほど心配せず、代わりに、どのイベントが因果関係に影響を与えるのかを広げます。
「ビッグデータは私たちが世界を理解し探求する方法を変えます。小さなデータの時代に、私たちは世界がどのように機能したかについての仮説によって動かされ、それから私たちはデータを収集し分析することによって検証しようとしました。将来的には、私たちの理解は、仮説よりもむしろデータの豊富さによってさらに推進されるでしょう。」
この「これ以上サンプルサイズではない」という考えは、 有線 編集者Chris Andersonの「理論の終わり」についての主張。実際、著者は、小さいデータサイズからの仮説化とモデリングは時代遅れになりつつあると宣言したときに提起された議論については見ていません。
データ革命に関する他の見方には、Steve Jobsによる彼の癌治療の選択や、顧客の購買行動を理解するためのAmazonのデータへの投資など、よく知られているテーマに関するいくつかのねじれが含まれます。熱心な技術読者はこれらの例を以前に読んだことがあるかもしれませんが、それらは技術的な出来事に精通している知識を持っているそれらにとって初めてかもしれません。ニューヨークでのマンホールカバー事故の爆発防止を目的としたCon Edisonの取り組みや、オープンデータアプリケーションであるFlyOnTime.usなど、興味深いデータアプリケーションがいくつかあります。
作成されたデータの膨大さは確かに新しい解決策を可能にしますが、それはまた新しい課題を生み出します。一見したところでは、この本を読んでいる中小企業の所有者は、彼らがライオンの課題の共有に耐えると感じるかもしれません（Amazonの章を読んでも地元の書店に暖かく曖昧な思い出をもたらさないかもしれません）。
しかし、Mayer-Schroenberger氏とCukier氏は、中規模企業がデータに基づいてスケールするか、小規模で軽快な姿勢を維持することを期待しています。これらの方針に沿って、主題のエキスパートは多くの業界で影響を受けにくくなりました。
「メディアでは、Huffington Post、Gawker、FobresなどのWebサイトで作成および公開されるコンテンツは、編集者の判断だけではなく、データによって定期的に決定されます。データがアルゴリズムの推奨がより多くの売り上げを牽引したことを示したとき、Jeff BezosはAmazonで社内の書評家を取り除きました。これは、職場で成功するために必要なスキルが変化していることを意味します。」
中小企業の読者は、その資料が実用的なアイデアを自分の環境に関連付けているとは思わないかもしれません。この本は、過去10年ほどの間の参考文献を示すメモとともに、ビッグデータの主題に関する短い歴史的背景を与えています。しかし、データベースに関するITレベルの議論や計画管理に関する議論は、少なくとも技術的な機能との関連ではありません。 noSQLとSQLの討論を期待している読者は別のところに見るべきです。
$config[code] not found本が中小企業の所有者に与える最も考えさせられる視点は、技術の有用性がどのように進化したかに対する警告です。これは、テクノロジの実行可能性に関する古くからの議論、予算の検討を妨げる可能性がある議論とは異なります。電子メールがソーシャルメディアより優れているかどうかに焦点を当てるのではなく、ビジネス戦略担当者は、マーケティング媒体と顧客の反応の間に有用な関連性を構築するために、マーケティングのトレンドにもっと注意を払うべきです。
このような思考プロセスです ビッグデータ 励まします。したがって、この本の究極の価値は、組織がどのようにデータを受け入れ、運用を改善するソリューションをモデル化しているかについてのストーリーにあります。
リスクと管理に関する章では、概念をさらに現実的なシナリオに取り上げます。これらの章では、最新の見通しでプライバシーのトピックを取り上げており、おそらく、技術とはどうすればよいかを見分けるのに最も実用的です。 Mayer-SchroenbergerとCukierは、プロファイリングの定義と顧客行動の適切な予測子の選択の概要を説明します。しかし彼らは、「吐き気」と呼ばれる「傾向に基づく罰則」のような社会的な合併症を概説することにおいて正しい一歩を踏み出します。著者はまた、説明責任を保証するためのアルゴリズム、科学、コンピュータサイエンスの専門家の台頭を注目します私たちが作成したまさにそのシステムのために：
「我々は、アルゴリズム主義者が、より邪魔な形態の規制を阻止する可能性があるこれらの問題に対する市場志向のアプローチを提供すると考えています…。テクノロジーが推進されると同時に人々が確実に保護されるようにするために、テクノロジーを形作るための人間の能力の範囲を超えてビッグデータを開発させてはなりません。」
著者らは、ビッグデータ研究からの将来の可能性のある結果に対する実用主義のトーンと同様に、彼らの執筆において希望のトーンを伝えます。
しかし、今日のビジネス環境では、 ビッグデータ 革新的な中小企業が人間の行動の因果関係とその行動がどのように記録されるかについて異なる考え方をするのを助けるでしょう。サービスを改善したり、新しいサービスを解き放つことを検討することをお勧めします。サンプルサイズと相関関係についての議論にもっと深く入り込んでいるが、ビジネスの入門書として、他にも本があります。 ビッグデータ 誤解されたトピックをもっと分かりやすくするために働きます。
