Цитата Дэниела Лайонса

Чтобы сделать автомобиль автономным, вам нужно собирать огромные потоки данных с множества датчиков и камер и обрабатывать эти данные на лету, чтобы автомобиль мог «видеть» то, что находится вокруг него.
Имея слишком мало данных, вы не сможете сделать никаких выводов, которым вы доверяете. С большим количеством данных вы обнаружите отношения, которые не являются реальными... Большие данные — это не биты, это талант.
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.
Скоро будут потоки данных, поступающие от самых разных продуктов — бытовой техники, одежды, спортивных товаров и так далее. Разве вы не хотели бы жить в мире, где вы можете экспортировать данные из футбольного шлема вашего сына в новое приложение, которое отслеживает силу и воздействие на когорту школьников по всей стране?
Я никогда не буду спекулировать на данных. Мне всегда нужно видеть данные.
Облачные вычисления, смартфоны, платформы социальных сетей и устройства Интернета вещей уже изменили то, как мы общаемся, работаем, делаем покупки и общаемся. Эти технологии собирают беспрецедентные потоки данных, что приводит к огромным проблемам, связанным с конфиденциальностью, профилированием, манипулированием и личной безопасностью.
Данные! данные! данные! — нетерпеливо воскликнул он. — Я не могу делать кирпичи без глины.
Выйдите и соберите данные, и вместо того, чтобы получить ответ, просто посмотрите на данные и посмотрите, говорят ли они вам о чем-нибудь. Когда нам позволяют делать это с компаниями, это почти волшебство.
Кажется, что многие люди думают, что наука о данных — это просто процесс суммирования набора данных и просмотра результатов, но на самом деле это совсем не то, чем является процесс.
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.
Персональные компьютеры сегодня представляют собой богатую экосистему, включающую массивные центры обработки данных на базе ПК, ноутбуки и планшетные ПК, портативные устройства и мобильные телефоны. Он расширился от настольных компьютеров и центров обработки данных до тех мест, где он нужен людям — на их рабочих столах, на собраниях, в дороге или даже в воздухе.
Возможность подключения открывает большие возможности для General Motors. Когда вы посмотрите на инвестиции, которые мы сделали в OnStar и внедрили 4GLT, и на доступ, который у вас есть, чтобы не только вводить данные, мы действительно не использовали данные, которые вы можете использовать с автомобиля.
Информации так много, что наша способность сосредоточиться на любой ее части прерывается другой информацией, так что мы купаемся в информации, но с трудом усваиваем или анализируем ее. Данные прерываются другими данными до того, как мы подумаем о первом раунде, и одновременное рассмотрение трех потоков данных может быть способом не думать ни об одном из них.
Развивающиеся технологии, которые позволяют экономистам собирать новые типы данных и манипулировать миллионами точек данных, являются лишь одним из нескольких факторов, которые, вероятно, изменят эту область в ближайшие годы.
Нам нужно новое поколение руководителей, которые понимают, как управлять данными и управлять ими. Нам также нужно новое поколение сотрудников, способных помочь нам организовать и структурировать наш бизнес на основе этих данных.
Знание ограничений вашего процесса сбора данных влияет на то, какие выводы вы можете сделать из данных.
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.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!