ビデオ: Amito cosita ã ã ã (十一月 2024)
新しく出現した「ビッグデータ」ミームは、意味のある決定的な方法で定義されたことはありません。 これは、私が10年間見てきた中で最も不定形の新しい話題用語です。 これは、セミナーを盛り上げ、最終的に投資家を浸すために使用される「見る人の目」の用語の1つです。
ビッグデータの意味を尋ねることから始めましょう。 たくさんのデータ？ 処理できる以上のデータがありますか？ アモルファスデータ？ 制御不能データ？ 分析に役立つデータは？ 役に立たないデータ？ 情報過多？
ビッグデータについて十分に読めば、上記のすべて以上です。 重要なのはデータではなく、データの処理方法とデータ自体をどう処理するかという課題です。
言い換えれば、私たちが何とか蓄積してきたこの巨大なデータの山を、どのようにして新しい有益な方法で有用にすることができるのでしょうか？ データプールは、Facebookの投稿、NSAログ、メーリングリスト、顧客などのさまざまなコンピューティングメカニズムを介してどこからでも取得できます。
このコラムのほとんどの読者は、それ自体がビッグデータのリポジトリであると主張します。 バックアップ用に3テラバイトのドライブを購入しました。 バックアップするデータがたくさんあります！ ビッグデータ！
私が想像できる便利なツールは、警察があなたのファイルを調べることで、あなたが何らかのランダムな犯罪の有罪を見つけるために使用できるビッグデータ分析ツールでしょう。 または、少なくともあなたを困らせる何かを見つけてください。 ビッグデータ！
これはすべて、American Expressの前CEOが行ったコメントに端を発します。AmericanExpressは、会社が望んでいる場合（そしてすべてのクレジットカード会社に当てはまる場合）、個人の購入習慣と傾向を使用して完全なものをまとめることができると聴衆に伝えました一件書類とあなたが浮気しているかどうかを明確に教えてください。 ビッグデータ！
私が言えることから、これはビッグデータが最も得意とするものであり、個人をスパイしています。
業界で人気のある解説は、あなたに関する情報を含む何らかの形で巨大なデータベースがあなたの利益のために使用されるということです。 ええ、あなたは知っているので、あなたが実際に興味を持っているもののためにsを得るでしょう。ターゲット広告。 これは皆に利益をもたらします！
これがどのように機能するかを次に示します。 新しいカメラの購入に興味があり、新しいBogus Oneについて聞いています。 カメラに関するPCMag.comの記事を読んだ後、Amazonにアクセスして価格とユーザーレビューをチェックします。 誰もカメラが好きではないように見えます。 それは明らかながらくたです。 レビュアー全員がカメラを避けました。 バイヤーはカメラが嫌いです。 これは私が欲しいカメラではありません。 しかし、ビッグデータ分析ソフトウェアは、訪問するすべてのWebページに何百もの広告を表示し、すべてBogus Oneカメラを表示することにしました。 ビッグデータ！
それよりも悪いです。 物事が別の方向に進んで、カメラが好きで欲しくて実際にカメラを購入したと決めた場合 でも 、カメラを購入するよう促す広告が表示されます。 ビッグデータ！
ターゲットを絞った「ビッグデータ」広告は、これまでにないほどの最大の負荷です。
それでは、その大失敗を忘れて、トレンドにビッグデータを使用することに移りましょう。 ビッグデータは、さまざまな干し草の山からさまざまな針を見つけるかもしれません。 スバルのバイヤー全体の40％がベジタリアン/ビーガンで、80％が民主党です。 しかし、スバルアウトバックについて話している場合、その数はそれぞれ60％と90％に増加しました。 さらに、車が緑色に塗られている場合、ベジタリアン/ビーガンが99％、民主党が99％に増加します。
ビッグデータ理論家は、セミナーでこの情報を使って実地調査を行います。 しかし、無限の計算とトレンドを変更する可能性のあるすべての変数を無視します。 スバルのCEOが緑豊かなアウトバックでの集会に駆けつけ、「すべてのクジラを全滅させなければならない！」と宣言した場合、この特定のビッグデータはどれだけ保持されますか？
ビッグデータの結論のダイナミクスを変更するのにそれほど必要はありません。 American Expressの人の言うことにもかかわらず、データは実際には盲目的です。 そのため、すでに購入した製品の広告が表示されます。
ビッグデータを使用すると、結論にジャンプできます。
誰かが爆弾の作り方に関する本を10冊買うとしたら、それは連邦ビルを爆破したいということでしょうか？ 彼が爆弾処理の専門家であり、それが警察のコンサルタントとしての役職に含まれていなかった場合はどうなりますか？ ビッグデータはまだすべてを知ることはできません。 何を考えているのかわかりません。 たとえば、Bogus Oneカメラはダメだと思っています。 私が尋問されない限り、ビッグデータはそれを知ることができません。 そして、私はそれについてうそをつくかもしれません。
これはどれも社会にとって良いことや健康的なことではありません。 結論へのジャンプ、仮定の作成、誤った仮定に基づいた行動。 役に立たないsで大衆をハウンドします。
高い概念としてのビッグデータは、それ自体を完全に定義することは決してなく、悲惨な死をもたらします。 私は願います。
