Ein Zitat von Clive Granger
Rob Engle und mir geht es darum, nützliche Implikationen aus Wirtschaftsdaten zu extrahieren, daher sind die Eigenschaften der Daten von besonderer Bedeutung.
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Es gibt viele Arten von Wirtschaftsdaten, aber der von Rob Engle und mir betrachtete Typ ist als Zeitreihe bekannt.
Daten allein sind nicht nützlich. Daten sind nur dann nützlich, wenn sie für den öffentlichen Nutzen genutzt werden können.
Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz erweisen sich als besonders nützlich im Ozean, wo es sowohl so viele Daten – große Oberflächen, große Tiefen – als auch nicht genügend Daten gibt, dass es zu teuer und nicht unbedingt sinnvoll ist, Proben jeglicher Art zu sammeln überall.
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.
Regel 1. Originaldaten sollten so präsentiert werden, dass die Beweise in den Originaldaten für alle als nützlich erachteten Vorhersagen erhalten bleiben.
In den Wirtschaftswissenschaften kommt es auf die Daten an, und je mehr Rücksichtslosigkeit ein Ökonom aufbringen kann, um die Daten zu verstehen, desto nützlicher werden seine Erkenntnisse sein.
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.
Daten sind keine Informationen. ... Informationen sind im Gegensatz zu Daten nützlich. Während zwischen Daten und Informationen eine Kluft besteht, klafft zwischen Information und Wissen ein weiter Ozean. Es sind nicht Informationen, die das Getriebe in unserem Gehirn drehen, sondern Ideen, Erfindungen und Inspiration. Wissen – nicht Information – setzt Verständnis voraus. Und jenseits des Wissens liegt das, was wir suchen sollten: Weisheit.
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.
Es besteht die berechtigte Sorge, dass die Veröffentlichung von Rohdaten für diejenigen irreführend sein kann, die nicht in deren Verwendung geschult sind und nicht über die umfassendere Perspektive verfügen, in die sie ein bestimmtes Rohdatenelement einordnen können.
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.
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.
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