Ein Zitat von Manto Tshabalala-Msimang
Es liegen keine fundierten Daten darüber vor, dass AZT die Übertragung von HIV von der Mutter auf das Kind stoppt. Es gibt zu viele widersprüchliche Daten, um eine konkrete Politik zu formulieren.
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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.
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.
In den Staaten ist die HIV-Übertragung von der Mutter auf das Kind fast vollständig vermeidbar – die einzigen Mütter, die es wirklich übertragen, sind diejenigen, die nicht zur Behandlung kommen. Wenn eine Mutter in den Vereinigten Staaten, in Europa oder im Vereinigten Königreich zur Pflege kommt und ihre Medikamente bekommt, wird sie ein HIV-negatives Baby bekommen. Die meisten Menschen wissen das nicht.
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.
Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“
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.
Jeden Tag gehen wir Daten durch und nutzen Wissenschaft und Daten, um Politik und Entscheidungsfindung voranzutreiben.
Die Literatur ist zu umfangreich geworden, um sie zu verstehen... Sie ist... selbst für Arbeiter in unmittelbar benachbarten Bereichen schwer zu verstehen. ...Bei der Übermittlung wissenschaftlicher Daten verlässt man sich viel mehr auf Mundpropaganda...Klatsch.
Wir möchten, dass die Übertragung von [HIV] von der Mutter auf das Kind bis 2015 praktisch beseitigt wird. ... Wir glauben, dass dies mit politischem Willen erreicht werden kann.
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.
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.
Bei der ersten Welle des Internets ging es eigentlich um den Datentransport. Und wir haben uns keine großen Gedanken darüber gemacht, wie viel Strom wir verbrauchen, wie viel Kühlbedarf in den Rechenzentren besteht und wie groß die Fläche des Rechenzentrums ist. Das waren fast nachträgliche Gedanken.
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.
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.
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