Ein Zitat von Margaret Heffernan
Ein großer Teil der Kreativität dreht sich um die Mustererkennung, und um Muster zu erkennen, sind Unmengen an Daten erforderlich. Ihr Gehirn sammelt diese Daten, indem es zufällige Details und Anomalien notiert, die jeden Tag leicht zu erkennen sind: Macken und Veränderungen, die schließlich zu Erkenntnissen führen.
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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.
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.
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.
Die Befürworter von Big Data möchten uns glauben machen, dass hinter den Codezeilen und riesigen Datenbanken objektive und universelle Erkenntnisse über Muster menschlichen Verhaltens stecken, sei es Konsumausgaben, kriminelle oder terroristische Handlungen, gesunde Gewohnheiten oder Mitarbeiterproduktivität. Doch viele Big-Data-Verfechter vermeiden es, die Schwachstellen genau unter die Lupe zu nehmen.
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.
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.
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.
Hier ist ein Leitprinzip: Wenn ein Unternehmen Daten über Verbraucher elektronisch sammelt, sollte es ihm eine Version dieser Daten zur Verfügung stellen, die sich einfach herunterladen und auf eine andere Website exportieren lässt.
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.
Maschinelles Lernen sucht nach Mustern in Daten. Wenn Sie mit rassistischen Daten beginnen, werden Sie am Ende noch mehr rassistische Modelle erhalten. Das ist ein echtes Problem.
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.
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.
Jedes Unternehmen verfügt über Big Data in seiner Zukunft und jedes Unternehmen wird irgendwann im Datengeschäft tätig sein.
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.
Werbung ist nicht nur eine Störung der Ästhetik, eine Beleidigung Ihrer Intelligenz und eine Unterbrechung Ihres Gedankengangs. Bei jedem Unternehmen, das Anzeigen verkauft, verbringt ein erheblicher Teil seines Ingenieurteams den Tag damit, das Data Mining zu optimieren und besseren Code zu schreiben, um alle Ihre persönlichen Daten zu sammeln.
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.
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