Цитата Криса Мерфи
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.
Связанные цитаты
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.
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.
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.
Научные данные не берутся для музейных целей; они берутся за основу для совершения чего-либо. Если с данными ничего не поделаешь, то и собирать их бесполезно. Конечной целью сбора данных является предоставление основы для действий или рекомендаций для действий. Промежуточным этапом между сбором данных и действием является прогнозирование.
Предубеждения и слепые пятна существуют в больших данных так же, как и в индивидуальном восприятии и опыте. Тем не менее, существует проблематичное убеждение, что большие данные всегда являются лучшими данными и что корреляция так же хороша, как и причинно-следственная связь.
TIA использовали реальные пользователи, работающие с реальными данными — иностранными данными. Данные, конфиденциальность которых не является проблемой.
Исследование EMA свидетельствует о сильном и растущем интересе к использованию данных журналов в различных сценариях использования при планировании инфраструктуры и управлении операциями. Но чтобы в полной мере реализовать потенциальную дополнительную ценность неструктурированных данных журналов, их необходимо согласовать и интегрировать со структурированными данными управления, а ручной анализ следует заменить автоматизированными подходами. Объединив возможности RapidEngines со своим существующим решением, SevOne станет первой, кто действительно интегрирует данные журналов в систему управления производительностью корпоративного класса операторского класса.
Мы получаем больше данных о людях, чем любая другая информационная компания получает о людях, о чем угодно — и это даже близко не близко. Мы смотрим на то, что вы знаете, что вы не знаете, как вы учитесь лучше всего. Большая разница между нами и другими компаниями, работающими с большими данными, заключается в том, что мы ни при каких обстоятельствах не продаем ваши данные третьим лицам.
Мы все говорим, что данные — это следующая белая нефть. [Владение нефтяным месторождением не так важно, как владение нефтеперерабатывающим заводом, потому что на переработке нефти можно заработать большие деньги. То же самое касается данных и того, что вы извлекаете реальную ценность из 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.
Первая волна Интернета действительно была связана с передачей данных. И мы не слишком беспокоились о том, сколько энергии мы потребляем, какие потребности в охлаждении необходимы в центрах обработки данных, насколько большой центр обработки данных с точки зрения недвижимости. Это были почти запоздалые мысли.
Данные преобладают. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо все организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. Структуры данных, а не алгоритмы, занимают центральное место в программировании.
Facebook собирает много данных от людей и признает это. И он также собирает данные, которые не допускаются. И Google тоже. Что касается Microsoft, я не знаю. Но я знаю, что в Windows есть функции, которые отправляют данные о пользователе.
Данные! данные! данные! — нетерпеливо воскликнул он. — Я не могу делать кирпичи без глины.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Основная проблема заключается в том, что текстовые данные и остатки материала часто бывают неполными, а иногда им не хватает адекватного контекста, чтобы точно знать, как они соотносятся. Иногда все, что мы можем сказать, это то, что текстовые данные и останки материала, вероятно, связаны, но как именно, нельзя сказать, пока не будут сделаны дополнительные открытия.
Связанные авторы
Цитаты Александра Гамильтона
американский
Политик
Цитаты Бенджамина Франклина
американский
Политик
Берни Сандерс Цитаты
американский
Политик
Цитаты Дэвида Брукса
американский
Политик
Цитаты Хиллари Клинтон
американский
Политик
Джилл Стейн Цитаты
американский
Политик
Джон Ф. Керри Цитаты
американский
Политик
Джон Маккейн Цитаты
американский
Политик
Марко Рубио Цитаты
американский
Политик
Митт Ромни Цитаты
американский
Политик
Цитаты Нарендры Моди
индийский
Политик
Ньют Гингрич Цитаты
американский
Политик
Пол Райан Цитаты
американский
Политик
Цитаты Рэнда Пола
американский
Политик
Цитаты Рона Пола
американский
Политик
Цитаты Теда Круза
американский
Политик