Цитата Брюса Х. Липтона

Наши проблемы связаны не с данными сами по себе, а возникают из-за нашей интерпретации данных. — © Брюс Х. Липтон
Наши проблемы связаны не с самими данными, а с нашей интерпретацией данных.
На мой взгляд, наш подход к глобальному потеплению иллюстрирует все недостатки нашего подхода к окружающей среде. Мы основываем наши решения на предположениях, а не на доказательствах. Сторонники настаивают на своих взглядах больше пиаром, чем научными данными. Действительно, мы позволили политизировать весь вопрос — красные против синих, республиканцы против демократов. Это на мой взгляд абсурд. Данные не являются политическими. Данные есть данные. Политика ведет вас в направлении веры. Данные, если вы будете следовать им, приведут вас к истине.
Все эти технологии, которые мы объединяем... наша технология памяти, наш ЦП, наша графическая архитектура, наши графические процессоры - все это применяется к данным. Вы можете почти предсказать, где Intel будет в будущем. Это будет место, где находятся данные.
Теперь, когда мы находимся в облаке, все меняется с точки зрения обмена нашими данными, понимания наших данных с использованием новых методов, таких как машинное обучение.
По мере того, как наше общество склоняется к тому, что основано на данных, наши коллективные решения о том, как можно использовать эти данные, будут определять, в какой культуре мы живем.
MapReduce стал языком ассемблера для обработки больших данных, а SnapReduce использует сложные методы для компиляции конвейеров интеграции данных SnapLogic в этот новый целевой язык больших данных. Применяя все, что мы знаем о двух мирах интеграции и Hadoop, мы создали нашу технологию, которая напрямую соответствует MapReduce, делая процесс подключения и крупномасштабной интеграции данных бесшовным и простым.
Все знают или должны знать, что все, что мы печатаем на наших компьютерах или говорим в наши мобильные телефоны, распространяется по всей информационной сфере. И большая их часть записывается и анализируется серверами больших данных. Как вы думаете, почему Gmail и Facebook бесплатны? Вы думаете, это корпоративные подарки? Мы платим своими данными.
Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.
Самое важное, что произошло, это то, что за время, прошедшее после принятия Закона о доступном медицинском обслуживании, наша медицинская наука развивалась. Теперь у нас есть геномные данные. У нас есть сила больших данных о том, каковы ваши жизненные модели, что происходит в вашем теле. Даже ваш смартфон может собирать данные о вашей ходьбе, пульсе или других вещах, которые могут иметь невероятно важное значение для прогнозирования появления болезни в будущем и предотвращения этих проблем.
По мере того, как мы становимся настолько заметными в цифровом мире и оставляем за собой бесконечный след данных, становится все более важным, у кого именно есть наши данные и что они с ними делают.
Прогнозы, основанные на данных, могут быть успешными, но могут и потерпеть неудачу. Когда мы отрицаем свою роль в процессе, шансы на провал возрастают. Прежде чем мы потребуем больше наших данных, мы должны потребовать больше от самих себя.
Мы... пришли к несколько расплывчатому различию между тем, что мы можем назвать «жесткими» данными и «мягкими» данными. Это различие зависит от степени, и на него не следует настаивать; но если не относиться к этому слишком серьезно, это может помочь прояснить ситуацию. Под «жесткими» данными я подразумеваю те, которые противостоят растворяющему влиянию критического осмысления, а под «мягкими» данными те, которые под действием этого процесса становятся для нашего ума более или менее сомнительными.
В книгу «Человеческое лицо больших данных» включен ряд увлекательных историй, в которых представлены некоторые из самых инновационных приложений данных, формирующих наше будущее.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Специалист по обработке и анализу данных — это уникальное сочетание навыков, которые могут как раскрыть понимание данных, так и рассказать фантастическую историю с помощью данных.
Данные переписи влияют на решения, принимаемые от Мейн-стрит до Уолл-стрит, в Конгрессе и в Федеральной резервной системе. Не говоря уже об американском народе, который смотрит и доверяет данным, публикуемым правительством о безработице в нашей стране, состоянии нашей экономики и страховом покрытии.
Данные и наборы данных не являются объективными; они являются творениями человеческого дизайна. Мы придаем числам их голос, делаем из них выводы и определяем их значение посредством наших интерпретаций.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!