Ein Zitat von Arthur Conan Doyle

Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“ — © Arthur Conan Doyle
Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Big Data wird von Menschen schon seit langem genutzt – nur in stationären Anwendungen. Versicherungen und standardisierte Tests sind Beispiele für Big Data aus der Zeit vor dem Internet.
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.
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.
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.
TIA wurde von echten Benutzern verwendet und arbeitete mit echten Daten – fremden Daten. Daten, bei denen Datenschutz kein Problem darstellt.
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.
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 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.]
Behörden und Unternehmen können ohne enorme Datenmengen nicht funktionieren, und viele Menschen müssen Zugriff auf diese Daten haben.
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