Ein Zitat von David McCandless
Bei Grafiken besteht die Tendenz, das Beschneiden bestimmter Teile zu ermöglichen. Ich denke jedoch, dass es legitim ist, wenn Sie offen über Ihren Prozess und Ihre Methodik sprechen, beispielsweise über die Einführung von Schwellenwerten, die Einführung von Filtern und Techniken, die Menschen in der Forschung und im Datenmanagement verwenden. Es ist legitim zu sagen: „Wir zeigen nur Daten über diesem Niveau oder zwischen den Niveaus.“
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Untersuchungen der EMA belegen ein starkes und wachsendes Interesse an der Nutzung von Protokolldaten für verschiedene Anwendungsfälle der Infrastrukturplanung und des Betriebsmanagements. Um jedoch den potenziellen ergänzenden Wert unstrukturierter Protokolldaten voll auszuschöpfen, müssen diese mit strukturierten Verwaltungsdaten abgeglichen und integriert werden und die manuelle Analyse muss durch automatisierte Ansätze ersetzt werden. Durch die Kombination der RapidEngines-Funktionen mit seiner bestehenden Lösung wird SevOne das erste Unternehmen sein, das Protokolldaten wirklich in ein Leistungsmanagementsystem der Enterprise-Klasse und der Carrier-Klasse integriert.
Alles, was Sie sagen oder in Ihre Augen oder Ohren zulassen, wird zu Daten, die in Ihrem Herzen gespeichert werden. Diese Daten werden später während Ihres Gebets wiedergegeben. Wenn Sie wissen möchten, was Ihr Herz erfüllt, schauen Sie sich an, woran Sie in Ihrem Gebet denken. Wenn Sie Ihr Herz schützen möchten, schützen Sie Ihre Augen, Ohren und Zunge.
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 einzige legitime Verwendungszweck eines Handschuhs besteht darin, eine Verletzung abzudecken. Der Wunsch, die Bildung von Hornhaut zu verhindern (möglicherweise, um nicht in der Strumpfhose hängenzubleiben), stellt keinen legitimen Verwendungszweck dar. Und wenn Sie unbedingt Handschuhe tragen möchten, achten Sie darauf, dass diese zu Ihrer Handtasche passen.
Das Wissen über die Grenzen Ihres Datenerfassungsprozesses beeinflusst, welche Schlussfolgerungen Sie aus den Daten ziehen können.
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.
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.
Das Große, was passiert ist, ist, dass unsere medizinische Wissenschaft seit Inkrafttreten des Affordable Care Act Fortschritte gemacht hat. Wir haben jetzt Genomdaten. Wir verfügen über die Macht großer Datenmengen darüber, wie Ihre Lebensgewohnheiten aussehen und was in Ihrem Körper passiert. Sogar Ihr Smartphone kann Daten über Ihr Gehen, Ihren Puls oder andere Dinge sammeln, die äußerst aussagekräftig sein könnten, um vorherzusagen, ob bei Ihnen in Zukunft Krankheiten auftreten, und um diese Probleme zu vermeiden.
Meine zentrale These ist, dass die Kombination einer erhöhten zeitlichen und räumlichen Auflösung in MRT-Techniken mit immer leistungsfähigeren Datenkorrelationstechniken die Ableitung interpretierter Bedeutungen aus neuronalen Signalen ermöglichen wird. Ich habe außerdem festgestellt, dass die vorhandenen Techniken bereits einige Korrelationen zulassen.
... negative Gefühle sind überhaupt keine wahren Gefühle; Vielmehr sind es Ihre Gedanken über etwas, die immer auf den bisherigen Erfahrungen von Ihnen selbst und anderen basieren. Sie werden in Ihren vergangenen Daten keine Wahrheit finden, sondern nur vergangene Daten, die auf anderen vergangenen Daten basieren, die auf anderen vergangenen Daten basieren, und so weiter. Vergessen Sie Ihre „vergangenen Erfahrungen“ und schauen Sie direkt auf die Erfahrung, die Sie machen. Genau hier, genau jetzt. Da ist deine Wahrheit.
Viele Leute scheinen zu denken, dass Data Science nur ein Prozess ist, bei dem eine Menge Daten addiert und die Ergebnisse betrachtet werden, aber das ist eigentlich überhaupt nicht der Prozess.
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.
Ein unkontrollierter Zugriff auf Daten ohne Prüfprotokoll der Aktivitäten und ohne Aufsicht würde zu weit gehen. Dies gilt sowohl für die kommerzielle als auch für die staatliche Nutzung von Daten über Personen.
Unter Chunking versteht man die Fähigkeit des Gehirns, aus den aufgenommenen Daten zu lernen, ohne jedes Mal auf die Daten zugreifen oder darüber nachdenken zu müssen. Wenn man als Kind beispielsweise Fahrradfahren lernt, muss man über alles nachdenken, was man tut. Ihr Gehirn nimmt all diese Daten auf, fügt sie ständig zusammen, erkennt Muster und fasst sie auf einer höheren Ebene zusammen. Wenn Sie also irgendwann aufs Fahrrad steigen, muss Ihr Gehirn nicht mehr darüber nachdenken, wie man Fahrrad fährt. Du hast das Radfahren aufgegeben.
Viele von uns erwarten heute, dass unsere Online-Aktivitäten aufgezeichnet und analysiert werden, gehen jedoch davon aus, dass die physischen Räume, in denen wir leben, anders sind. Die Datenbrokerbranche sieht das nicht so. Für sie ist selbst das Gehen auf der Straße ein legitimer Datensatz, der erfasst, katalogisiert und ausgenutzt werden muss.
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.
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