Големи данни: Революция, която ще промени начина, по който живеем, работим и мислим

Кенет Кукиер, Виктор Майер-Шонберге Големи данни: Революция, която ще промени начина, по който живеем, работим и мислим

Безплатна доставка

чрез куриер за поръчки над 299,99 леи

Безплатно връщане

Съгласно Общите условия

Проверете пакета

Големи данни: Революция, която ще промени начина, по който живеем, работим и мислим/Големи данни: Революция, която ще промени начина, по който живеем, работим и мислим от Виктор Майер-Шнбергер и Кенет Кукиер е умна книга, която въпреки сложността на въпроса, който разглежда, е завладяваща и лесна за четене.

Живеем в пълен „дигитален наводнение“, само 50 години откакто компютрите навлязоха масово в обществото и дойдохме да се задоволим с едно просто „какво“ вместо „защо?“. Дихотомията минало/настояще се превърна в дихотомия на малки данни/големи данни и трансформациите на света на бъдещето едва сега започнаха. Авторите успяват да поддържат интереса ни към четене, въпреки доста "грубата" тема, чрез изключително интересни примери за това как големите данни опростяват ежедневието ни.

Как се появи Google Translate, как можем да се борим с рака, като насочваме точната част от ДНК на пациента, как се появиха PriceStats и защо бизнес светът зависи от тази компания, защо Джеф Безос се отказа от литературна критика към Amazon или защо iPhone- ul беше шпионски телефон, това са само някои от предизвикателствата, които Big Data ви поставят по време на 320 страници.

"Ерата на големите данни поставя под въпрос начина, по който живеем и взаимодействаме със света. Най-изненадващото е, че обществото ще трябва да се откаже от преследването на причинно-следствената връзка в замяна на прости корелации: то няма да знае защо, а само какво."

Двамата автори на книгата са двама лидери за големи данни. Виктор Майер-Шнбергер е професор по Интернет управление и регулиране в Оксфордския интернет институт, Оксфордския университет. Шнбергер е автор на над 100 статии и осем книги, като служи в консултативните съвети на няколко компании и организации по света, включително Microsoft и Световния икономически форум.

Кенет Кукиер е редактор на данни за Economist и водещ коментатор на развитието на големи данни. Неговите трудове за бизнеса и икономиката се появяват във Foreign Affairs, New York Times, Financial Times и други публикации.

"Още веднъж сме в историческа безизходица, в която„ Бог е мъртъв ". Това означава, че сигурността, в която вярвахме, се променя отново. Но по ирония на съдбата този път те биват заменени от по-добри доказателства.".

„Големите данни се отнасят до нещата, които можем да правим в голям мащаб, но не можем да ги правим в по-малък мащаб, за да придобием нови перспективи или да създадем нови форми на стойност, по начин, който променя пазарите, организациите, връзката между гражданите и правителствата и много други. "

С други думи, големи данни означава, наред с други неща, софтуерът, създаден от Google от 450 милиона математически модела за прогнозиране на разпространението на вируса H1N1 през 2009 г. или компанията Farecast, основана от Орен Ецони, която дава възможност на потребителите да закупят билети на най-удобната цена. Etzoni създаде този софтуер с помощта на база данни за резервации на полети, която направи прогнози относно развитието на цените.

"Големите данни бележат началото на голяма трансформация. Точно както телескопът ни даде възможност да разберем Вселената, а микроскопът ни позволи да разберем микробите, новите техники за събиране и анализ на огромен обем данни ще ни помогнат да разберем света. начини, които едва сега започваме да виждаме. "

Големите данни също означават „цифров наводнение“. Неговата величина ни е показана в сравнение с примера на Александрийската библиотека. през III век пр. н. е. той представляваше цялото познание на човечеството. „Дигиталното наводнение“, което сега залива света, е равносилно на факта, че всеки човек днес е бомбардиран с 320 пъти повече информация, отколкото се смята, че е помещавала Александрийската библиотека. през 2013 г. общото количество информация, съхранявана в световен мащаб, е 1,2 зетабита (където 1 зетабит е 1000 пъти по-голям от екзабит, а екзабитът е равен на един милиард гигабита).

Големите данни са по същество прогнози, описвани като страна на компютърните науки, наречена изкуствен интелект (AI), по-точно област на AI, наречена автоматизирано обучение. Това обучение не е свързано с обучението на компютрите да мислят като хората, а с прилагането на математика към много данни, за да се получат вероятности. По този начин човешкото мислене ще бъде заменено или засилено в много области, повече отколкото се случва сега, когато Amazon ви препоръчва най-добрата книга, Facebook знае какво харесвате или LinkedIn знае кого познавате, базиран на прости алгоритми.

„Големите данни ни дават много ясна перспектива за детайли, подкатегории и подпазари, които пробите не могат да оценят.“

Хората преминават от анализ на проби до анализ на много по-голям обем информация, ако не, до анализ на цялата информация за дадено явление. Анализът на всички данни ни дава по-добра точност и ни помага да видим подробности, които иначе не бихме забелязали. Авторите заключават, че: "Използването на произволна извадка в ерата на големите данни е като вземане на камшик за коне в автомобилната ера."

Големи данни = ТОЧНОСТ ОТНОСНО ИНДУЛЕНЦИЯТА

„Когато преобладаваме постоянно променящите се данни, абсолютната точност вече не трябва да бъде основна цел“.

Това не означава, че обществото напълно ще изостави идеята за точност, а че само ще се откаже от „почитането“, което носим. Точната точност вече не е постижима или дори желана през цялото време в света на големите данни. „В крайна сметка големите данни могат да ни помолят да се променим, за да свикнем повече с бъркотията и несигурността.“.

Големи данни = НАМАЛЕНИЕ НА ЛИХВИТЕ ПРОТИВ ПРИЧИННОСТТА

„Знанието какво, а не защо е достатъчно“

Иновативната цифрова система за препоръки за Amazon, измислена от Грег Линден, която откри асоциации между продукти, революционизира продажбите на Amazon, една трета от които бяха определени от него. Тази система извлече интересни взаимовръзки между предпочитанията на клиентите, без да знае основната причина. Работата на Линден революционизира електронната търговия, като методът му е възприет от почти всички.

в света на големите данни вече не е необходимо да се фокусираме върху причинно-следствената връзка; вместо това можем да открием корелации между данните, които ни предлагат нови перспективи. Така че в бъдеще не е задължително да разберем защо се случва определено нещо, ще бъде достатъчно просто да знаем, че нещо се случва, за да действаме.

"Големите данни бележат важна стъпка в стремежа на хората да определят количествено и да разберат света. Много неща, които не могат да бъдат измерени, съхранени, анализирани или разпределени, вече са.".

Данификацията се превръща във факта, че днес всичко може да бъде измерено количествено. Нещата, които в миналото дори не сме разглеждали като „информация“, като например позицията на картата на човек, вибрациите на двигателя или напрежението, упражнявано върху двигателя, днес могат да бъдат определени количествено, като просто ги преведем във формат за данни. Тогава това ни позволява да ги използваме по нови начини, като например при прогнозен анализ: въз основа на вибрациите или топлината, произведени от двигателя, можем да разберем дали той ще се повреди или не.

Авторите илюстрират как абсолютно всичко може да се датира, включително „настроение“. За какво друго могат да се използват метаданните - „информация за информация“, свързана със съобщения в Twitter, разберете в тази разкриваща глава.

Големи данни = НЕМАГЕРИАЛНА ИНФРАСТРУКТУРА

„Данните се превръщат в важен корпоративен капитал, жизненоважна икономическа суровина и основа за нови бизнес модели.“

Големите данни променят естеството на бизнеса, пазарите и обществото. През ХХ век стойността се премести от физическата инфраструктура към нематериалните, от земята и фабриките, към марките и интелектуалната собственост. Данните са безценни, стига да могат да се използват като такива, да се използват повторно за други цели или да станат наистина значими, дори ако са „лоши“, „неправилни“ или „дефицитни“, какъвто е случаят с тези, използвани в системата за корекция. правопис от Google.

Големи данни = РЕШЕНИЯ, ПРИЕМАНИ ОТ УСТРОЙСТВА

"Свидетели сме на спад в влиянието на експерти в много области. В медиите съдържанието, което в крайна сметка се създава и публикува на уебсайтове като Huffington Post, Gawker и Forbes, обикновено се установява от данни, а не само от разпознаването на издателите. „Данните могат да интуират по-добре от инстинктите на опитни журналисти какви теми искат да четат хората“.

В тази глава ще откриете колко ценни могат да бъдат някои прости бизнес алгоритми или като цяло успешни в сравнение с нас, толкова ограничени хора.Авторите ни дават примерите за филма Moneyball: Изкуството на победата, на програми за превод от Google, The-Numbers.com, Zynga, Rolls-Royce и др.

„Обществото може да е по-безопасно или по-ефективно с такава система, но би унищожило съществена част от това, което ни прави хора - способността ни да избираме действията, които предприемаме, и да носим отговорност за тях. Големи данни тя ще се превърне в инструмент за колективизиране на човешкия избор и изоставяне на свободната воля в нашето общество. "

Това е тъмната страна на големите данни. Защитата на неприкосновеността на личния живот става почти невъзможна, възможността да бъдем наказани въз основа на прогнози, произтичащи от анализ на големи данни, се приближава и ние самите рискуваме да станем жертви на диктатурата на данните.

Големите данни ще могат да предскажат шансовете, че: човек ще получи инфаркт (ще плаща по-висока здравна застраховка), няма да може да плати ипотеката (и ще му бъде отказан заем) или да се ангажира престъпление (и може да бъде арестуван предварително). При тези условия, посочват авторите, ерата на големите данни ще се нуждае от нови правила за защита на неприкосновеността на индивида.

в условията, при които данните ще улавят и казват думата си във все повече области на дейност, докато ние хората ще се оказваме все по-безполезни, възниква естественият въпрос: Докъде ще стигне? Авторите намират удобно решение както за хора, така и за устройства:

„В свят, в който данните влияят върху решенията, каква цел им остава на хората или интуицията въпреки очевидните факти? Ако всеки използва данни и използва инструменти за големи данни, това може да е централната точка на диференциацията. да станем непредсказуеми: човешкият елемент на инстинкт, поемане на риск, шанс и грешка Ако случаят е такъв, трябва да си запазим място за това, което е човешко: да запазим място за интуиция, практически смисъл и щастливи събития, за за да сме сигурни, че не са извадени от пейзажа с данни и от отговорите, дадени от автомобилите. "

"Всяко десетилетие има няколко книги, които променят начина, по който гледаме на нещата. Това е една от тях. Обществото започна да признава промените, които ще донесат големите данни. Тази книга е изключително важно начало." ? LAWRENCE LESSING, професор по право в Harward Law School и автор на книгите Remix и Free Culture

"Big Data изследва нови хоризонти, опитвайки се да разбере как днешната лавина от информация ще промени нашия мироглед. С дръзки и добре написани аргументи книгата ясно обяснява как компаниите могат да извличат стойност, как трябва да вземат политиците за да сме нащрек и как когнитивните модели на всеки трябва да се променят. " ? ЧЕТВЪРТЪК ITO, директор, MIT Media Lab

„Големите данни са задължително четиво за всеки, който иска да бъде една крачка напред в една от ключовите тенденции, които ще определят бъдещето на бизнеса.“ ? MARC BENIOFF, президент и главен изпълнителен директор, salesforce.com

"Практичен и оптимистичен поглед към революцията на големите данни - точно какво е необходимо, за да се разберат големите промени, които вече се случват и най-големите, които предстоят." ? КОРИ ДОКТОРОВ, boingboing.com

"Точно както водата е мокра, но отделните молекули на водата не са, големите данни могат да ни разкрият информация, която отделни фрагменти от данни не могат. Авторите ни показват изненадващите начини, по които огромен, сложен и неуреден набор от данни може да се използва за прогнозирайте всичко - от модели на закупуване до разпространение на грип. " ? CLAY SHIRKY, автор на „Когнитивният сюрпус“ и „Идва всички“