Top 1200 Datenzitate und Sprüche

Ich werde über zwei Dinge sprechen. Einer davon ist, wie Produktivität und Zusammenarbeit die Art der Arbeit neu erfinden und wie wichtig dies für die Weltwirtschaft sein wird. Und zweitens: Daten. Mit anderen Worten, die tiefgreifenden Auswirkungen der digitalen Technologie, die auf Daten und der Datenrückkopplungsschleife beruhen.

Wir nutzen fast 5.000 verschiedene Datenpunkte über Sie, um eine Botschaft zu verfassen und gezielt anzusprechen. Die Datenpunkte sind nicht nur ein repräsentatives Modell von Ihnen. Bei den Datenpunkten geht es konkret um Sie.

Die Leute glauben, der beste Weg, aus den Daten zu lernen, sei, eine Hypothese aufzustellen und sie dann zu überprüfen, aber die Daten sind so komplex, dass jemand, der mit einem Datensatz arbeitet, nicht weiß, was die wichtigsten Fragen sind. Das ist ein riesiges Problem.

Wir alle sagen, dass Daten das nächste weiße Öl sind. [Der Besitz des Ölfeldes ist nicht so wichtig wie der Besitz der Raffinerie, denn das große Geld lässt sich mit der Raffinierung des Öls verdienen. Das Gleiche gilt für Daten und dafür, dass Sie den wahren Wert aus den Daten extrahieren.]

Facebook sammelt viele Daten von Menschen und gibt dies zu. Und es werden auch Daten gesammelt, die nicht zugelassen sind. Und Google tut es auch. Was Microsoft betrifft, weiß ich nicht. Ich weiß jedoch, dass Windows über Funktionen verfügt, die Daten über den Benutzer senden.

Ein Datenwissenschaftler ist die einzigartige Kombination von Fähigkeiten, die sowohl die Erkenntnisse aus Daten erschließen als auch mithilfe der Daten eine fantastische Geschichte erzählen kann.

Ich glaube nicht an datengesteuerte Dinge, das ist die dümmste Phrase. Daten sollten immer den Menschen dienen, Menschen sollten niemals Daten dienen.

TIA wurde von echten Benutzern verwendet und arbeitete mit echten Daten – fremden Daten. Daten, bei denen Datenschutz kein Problem darstellt.

Willkommen im Informationszeitalter. Daten, Daten, überall, aber niemand weiß etwas.

Ich liebe es, dass die Welt datenintensiv ist … leider heißt es „Big Data“.

Design hat eine starke Wirkung auf den Betrachter. Es hat Autorität, und auch die Daten haben den gleichen Hauch von Authentizität und Detailliertheit. Es kann schwierig sein, mit einer Grafik zu argumentieren, und es ist schwierig, mit Daten zu argumentieren. Durch die Kombination von Daten mit einer starken visuellen Wirkung entsteht eine starke Botschaft.

Wissenschaftliche Daten werden nicht für Museumszwecke verwendet; Sie werden als Grundlage dafür genommen, etwas zu tun. Wenn mit den Daten nichts gemacht werden soll, ist es sinnlos, welche zu sammeln. Der Zweck der Datenerhebung besteht letztlich darin, eine Handlungsgrundlage bzw. Handlungsempfehlung bereitzustellen. Der Zwischenschritt zwischen der Datenerfassung und der Aktion ist die Vorhersage.

Klar ist, dass Benutzer Eigentümer ihrer Daten sind und die Kontrolle darüber haben sollten, wie ihre Daten verwendet werden.

Das Wissen über die Grenzen Ihres Datenerfassungsprozesses beeinflusst, welche Schlussfolgerungen Sie aus den Daten ziehen können.

Die Größe spielt keine Rolle, Fast Data ist besser als Big Data

Ich bin irgendwie fasziniert von der Idee, dass wir uns mit Informationen umgeben können: Wir können einfach Daten nach Daten anhäufen und uns mit Fakten ausstatten und trotzdem nicht in der Lage sein, die Fragen zu beantworten, die wir haben.

Die meisten „Big Data“ sind Betrug, weil es sich in Wirklichkeit um „dumme Daten“ handelt.

Ich werde niemals über Daten spekulieren. Ich muss immer Daten sehen.

Lehren Sie, wo Daten zu finden sind oder wie sie abgeleitet werden können, nicht das Aufzeichnen von Daten.

Ich werde etwas ziemlich Kontroverses sagen. Big Data, wie die Menschen es heute verstehen, ist nur eine größere Version von Small Data. Grundsätzlich hat sich nichts an der Art und Weise geändert, wie wir mit Daten umgehen; es gibt einfach mehr davon.

Wir sind ... zu einer etwas vagen Unterscheidung zwischen dem, was wir „harte“ Daten und „weiche“ Daten nennen könnten, geführt. Diese Unterscheidung ist eine Frage des Grades und darf nicht unter Druck gesetzt werden; aber wenn man es nicht zu ernst nimmt, kann es helfen, die Situation klar zu machen. Mit „harten“ Daten meine ich diejenigen, die dem lösungsfähigen Einfluss kritischer Reflexion widerstehen, und mit „weichen“ Daten diejenigen, die im Zuge dieses Prozesses für unseren Geist mehr oder weniger zweifelhaft werden.

Daten sind Kosten. Es braucht Geld, um Daten zu erstellen, zu speichern, zu bereinigen und Ressourcen aufzuwenden, um etwas daraus zu lernen.

Meiner Ansicht nach veranschaulicht unser Umgang mit der globalen Erwärmung alles, was an unserem Umgang mit der Umwelt falsch ist. Wir stützen unsere Entscheidungen auf Spekulationen, nicht auf Beweise. Befürworter drücken ihre Ansichten mehr mit PR als mit wissenschaftlichen Daten aus. Tatsächlich haben wir zugelassen, dass das ganze Thema politisiert wird – Rot gegen Blau, Republikaner gegen Demokrat. Das ist meiner Meinung nach absurd. Daten sind nicht politisch. Daten sind Daten. Politik führt Sie in die Richtung eines Glaubens. Daten führen Sie zur Wahrheit, wenn Sie ihnen folgen.

Vorurteile und blinde Flecken gibt es bei Big Data ebenso wie bei individuellen Wahrnehmungen und Erfahrungen. Dennoch besteht die problematische Überzeugung, dass größere Daten immer bessere Daten sind und dass Korrelation genauso gut ist wie Kausalität.

Man denkt, dass „Big Data“ das Problem der Diskriminierung vermeidet, weil man es mit großen Datensätzen zu tun hat, aber in Wirklichkeit wird Big Data für immer präzisere Formen der Diskriminierung verwendet – eine Form des Data Redlining.

Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.

Man muss sich eine Welt vorstellen, in der es eine solche Fülle an Daten gibt und in der all diese vernetzten Geräte Unmengen an Daten erzeugen. Und Sie sind in der Lage, die Daten mit neuer Informatik zu überdenken und Ihr Produkt und Ihre Dienstleistung zu verbessern. Wie sieht dann Ihr Unternehmen aus? Das ist die Frage, die sich jeder CEO stellen sollte.

Daten dominieren. Wenn Sie die richtigen Datenstrukturen ausgewählt und die Dinge gut organisiert haben, werden die Algorithmen fast immer selbstverständlich sein. Datenstrukturen, nicht Algorithmen, sind für die Programmierung von zentraler Bedeutung.

Big Data ist großartig, wenn Sie kleine Daten verifizieren und quantifizieren möchten – denn bei Big Data geht es um die Suche nach einer Korrelation, bei Small Data um die Suche nach der Ursache.

Wenn die Daten nicht beweisen, dass die Indizierung erfolgreich ist, dann sind die Daten falsch.

Band mit LTFS hat mehrere Vorteile gegenüber den anderen externen Speichergeräten, mit denen es normalerweise verglichen wird. Erstens wurde das Band vom ersten Tag an so konzipiert, dass es ein Offline-Gerät ist und in einem Regal Platz findet. Ein LTFS-formatiertes LTO-6-Band kann 2,5 TB unkomprimierte Daten und fast 6 TB mit Komprimierung speichern. Das bedeutet, dass viele Rechenzentren ihren gesamten Datensatz in einer kleinen FedEx-Box unterbringen könnten. Mit LTFS müssen die sendenden und empfangenden Rechenzentren nicht mehr dieselbe Anwendung ausführen, um auf die Daten auf dem Band zuzugreifen.

MapReduce ist zur Assemblersprache für die Big-Data-Verarbeitung geworden, und SnapReduce verwendet ausgefeilte Techniken, um SnapLogic-Datenintegrationspipelines in diese neue Big-Data-Zielsprache zu kompilieren. Unter Anwendung unseres gesamten Wissens über die beiden Welten der Integration und Hadoop haben wir unsere Technologie so entwickelt, dass sie direkt zu MapReduce passt und den Prozess der Konnektivität und Datenintegration im großen Maßstab nahtlos und einfach macht.

Wir haben auf der Welt viel mehr unbeaufsichtigte Daten als überwachte Daten.

Wir erhalten mehr Daten über Menschen als jedes andere Datenunternehmen über Menschen, über irgendetwas – und das ist nicht einmal annähernd der Fall. Wir schauen uns an, was Sie wissen, was Sie nicht wissen und wie Sie am besten lernen. Der große Unterschied zwischen uns und anderen Big-Data-Unternehmen besteht darin, dass wir Ihre Daten aus keinem Grund an Dritte vermarkten.

Der USA Freedom Act verlangt nicht, dass wir jegliche Bemühungen zur Analyse von Telefondaten aufgeben. Wir sprechen hier von einem Programm, das derzeit die Sammlung aller Daten als reine Routineangelegenheit und die Aggregation all dieser Daten in Betracht zieht eine Datenbank. Das gibt vielen Menschen Anlass zur Sorge... Es besteht ein großes Missbrauchspotenzial.

Es gibt zwei Fehlerquellen: Entweder fehlen Ihnen ausreichende Daten, oder Sie nutzen die vorhandenen Daten nicht aus.

Jedes Unternehmen hat chaotische Daten und selbst die besten KI-Unternehmen sind mit ihren Daten nicht ganz zufrieden. Wenn Sie über Daten verfügen, ist es wahrscheinlich eine gute Idee, ein KI-Team damit zu beauftragen, sich diese anzusehen und Feedback zu geben. Dies kann sich in jedem Unternehmen zu einer positiven Feedbackschleife sowohl für die IT- als auch für die KI-Teams entwickeln.

Wir brauchen einen grundlegenden Schutz dafür, dass Menschen Zugriff auf ihre Daten haben und wissen, wo sich ihre Daten befinden.

Daten sind die neue Wissenschaft. Big Data liefert die Antworten. Stellen Sie die richtigen Fragen?

Wissenschaftler ... widersetzen sich ... mehr aus den Daten zu machen, als die Daten aus sich selbst machen.

Wir wissen jetzt, dass Daten so mächtig sind und dass Sie mit Daten so viel über sich selbst und die Entwicklung von Produkten lernen können.

Jeden Tag gehen wir Daten durch und nutzen Wissenschaft und Daten, um Politik und Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Während harte Daten den Intellekt beeinflussen können, sind es größtenteils weiche Daten, die Weisheit hervorbringen.

Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“

Gehen Sie raus und sammeln Sie Daten, und anstatt die Antwort zu wissen, schauen Sie sich einfach die Daten an und prüfen Sie, ob die Daten Ihnen etwas sagen. Wenn wir das mit Unternehmen machen dürfen, ist das fast magisch.

Wenn Wissenschaftler anderer Meinung sind, liegt das daran, dass wir nicht über ausreichende Daten verfügen. Dann können wir uns darauf einigen, welche Art von Daten wir erhalten; wir bekommen die Daten; und die Daten lösen das Problem. Entweder habe ich recht, oder du hast recht, oder wir liegen beide falsch. Und wir machen weiter. Eine solche Konfliktlösung gibt es weder in der Politik noch in der Religion.

Der in Mann... zur Schätzung der Temperatur von 1400 bis 1980 verwendete Datensatz von Proxys des vergangenen Klimas enthält Vergleichsfehler, ungerechtfertigte Kürzungen oder Extrapolationen von Quelldaten, veraltete Daten, geografische Standortfehler, falsche Berechnungen der Hauptkomponenten und andere Qualitäten Kontrollmängel.

Niemand sollte versuchen, Daten zu nutzen, es sei denn, er hat Daten gesammelt.

Als ich als Aktienanalyst anfing, verfügten wir über keine Verbriefungsdaten. Wir haben uns auf Unternehmensdaten verlassen.

Ich interessierte mich für Data Mining, was bedeutet, große Datenmengen zu analysieren und Muster und Trends zu entdecken. Zur gleichen Zeit begann Larry, das Internet herunterzuladen, was sich als die interessantesten Daten herausstellte, die man überhaupt abbauen kann.

Meine Antwort an jemanden, der im Gegensatz zu mir steht – indem er Gott nicht in den wissenschaftlichen Daten sieht – ist, dass Sie Gott nicht in den wissenschaftlichen Daten sehen, weil Sie nicht ich sind. Ich habe andere Erfahrungen als Sie, die mich dazu bringen, diese Daten als Bereicherung für meine Erfahrung mit Gott zu betrachten.

Ich wollte Daten von Programmen trennen, da Daten und Anweisungen sehr unterschiedlich sind.

In der Ausführung von Daten liegt eine Menge Macht – in der Generierung von Daten und in der Ausführung von Daten.

Wir befinden uns in einer Phase, in der wir gute Datenraten erhalten. Ich würde sagen, dass wir Datenraten erreichen, die den Datenraten entsprechen, die wir hatten, als wir 1995 RealAudio auf den Markt brachten.

Ich habe Hyderabad in der Welt bekannt gemacht, indem ich gesagt habe, dass es in Indien Privatsphäre gibt und dass ihre Daten klug sein werden. Daten sind Reichtum.

Der größte Fehler ist die übermäßige Abhängigkeit von Daten. Manager werden sagen, wenn keine Daten vorliegen, können sie keine Maßnahmen ergreifen. Es liegen jedoch nur Daten über die Vergangenheit vor. Wenn die Daten schlüssig sind, ist es zu spät, auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen Maßnahmen zu ergreifen.

Mit zu wenigen Daten können Sie keine vertrauenswürdigen Schlussfolgerungen ziehen. Bei einer Menge Daten werden Sie auf Beziehungen stoßen, die nicht real sind ... Bei Big Data geht es nicht um Bits, sondern um Talent.

Zum Vorwurf der Zurückhaltung von Temperaturdaten stellen wir fest, dass CRU nicht in der Lage war, den Zugriff auf diese Daten zu verweigern oder sie zu manipulieren.

Beim Umgang mit Daten fällt es Wissenschaftlern oft schwer, die Risiken und Schäden einzuschätzen, die ihre Nutzung mit sich bringen könnte. Ein Hauptanliegen war der Datenschutz – die Offenlegung sensibler Daten über Einzelpersonen, entweder direkt an die Öffentlichkeit oder indirekt aus anonymisierten Datensätzen durch rechnerische Prozesse zur Neuidentifizierung.

Die zufällige Suche nach Daten über ... Off-Chance ist kaum wissenschaftlich. Ein Fragebogen zum Thema „Intellektuelle Unmoral“ wurde von einer bekannten Institution verteilt. „Intellektuelle Unmoral Nr. 4“ lautete: „Verallgemeinerung über die eigenen Daten hinaus“. [Wilder Dwight] Bancroft fragte, ob es nicht korrekter wäre, Frage Nr. zu formulieren. 4 „Nicht über die eigenen Daten hinaus verallgemeinern.“