Đọc một đoạn về phân tích hoặc theo dõi một infographic về những thách thức của dịch vụ phần mềm và bạn sẽ tìm thấy thuật ngữ dữ liệu lớn của Wap. Các mô hình kinh doanh đang được nâng cấp, nhờ vào môi trường kỹ thuật số liên quan đến Dữ liệu lớn. Vì vậy, những gì đang bị đe dọa, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ đang phát hiện ra việc sử dụng dữ liệu cạnh tranh như các tập đoàn lớn hơn?
$config[code] not foundCác tác giả Viktor Mayer-Schroenberger và Kenneth Cukier đã đặt ra câu trả lời cho điều đó và nhiều hơn nữa trong Dữ liệu lớn: Một cuộc cách mạng sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ. Mayer-Schroenberger là giáo sư về quản trị và điều tiết Internet tại Đại học Oxford, đồng thời là tác giả của một số cuốn sách. Gần đây nhất của anh ấy là Xóa đức hạnh quên trong kỷ nguyên số . Cukier là một nhà bình luận nổi bật và biên tập dữ liệu tại Nhà kinh tế. Cả hai tác giả đã tạo ra nhiều bài viết và bài viết về chủ đề phân tích từ quan điểm của nhiều ngành công nghiệp, tổ chức và tình huống.
Tôi nhặt một bản sao của cuốn sách dữ liệu lớn này tại Barnes and Noble. Tôi muốn xem các tác giả tổng hợp môi trường dữ liệu số ngày hôm nay tốt như thế nào.
Thêm vào thảo luận dữ liệu lớn một cách đơn giản
Mayer-Schroenberger và Cukier cố gắng đơn giản hóa nền tảng đằng sau chủ đề cuốn sách. Bản chất, Dữ liệu lớn là một viễn cảnh về cơ sở dữ liệu của các cơ sở dữ liệu, các quy trình có thể được ghi lại dưới dạng dữ liệu, giúp xã hội hiểu cách dữ liệu đang phát triển và được thu thập. Mười chương được đặt tên với tiêu đề một từ, chẳng hạn như Bây giờ, Tương quan và Lộn xộn. Những điều này, cùng với những câu chuyện có trong các chương, nhằm làm sáng tỏ dữ liệu tác động đối với các vấn đề xã hội và cơ hội kinh doanh.
Dữ liệu không còn chỉ để xác nhận hoặc bác bỏ một giả thuyết. Thay vào đó, các tổ chức phải chấp nhận một số sự lộn xộn với dữ liệu - tức là ít quan tâm đến tính chính xác và thay vào đó, mở rộng những sự kiện ảnh hưởng đến quan hệ nhân quả trong một sự kiện:
Dữ liệu lớn biến đổi cách chúng ta hiểu và khám phá thế giới. Trong thời đại dữ liệu nhỏ, chúng tôi bị thúc đẩy bởi các giả thuyết về cách thế giới hoạt động, sau đó chúng tôi đã cố gắng xác nhận bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu. Trong tương lai, sự hiểu biết của chúng ta sẽ được thúc đẩy nhiều hơn bởi sự phong phú của dữ liệu hơn là các giả thuyết.
Ý tưởng này không có nhiều mẫu của kích thước này tương tự như Có dây Biên tập viên Chris Anderson, khẳng định về sự kết thúc của lý thuyết. Trên thực tế, các tác giả nhìn vào cuộc tranh luận mà Anderson đưa ra khi ông tuyên bố rằng giả thuyết và mô hình hóa từ các kích thước dữ liệu nhỏ đang trở nên lỗi thời.
Những cách khác trong cuộc cách mạng dữ liệu bao gồm một số vòng xoắn về các chủ đề nổi tiếng, chẳng hạn như lựa chọn điều trị ung thư của Steve Jobs, và đầu tư vào dữ liệu của Amazon để hiểu hành vi mua hàng của khách hàng. Độc giả công nghệ Avid có thể đã đọc những ví dụ này trước đây, nhưng chúng có thể mới đối với những người có sự quen thuộc với các sự kiện công nghệ. Có một số ứng dụng dữ liệu thú vị, chẳng hạn như nỗ lực của Con Edison, để ngăn chặn sự cố nổ nắp hố ga ở Thành phố New York, cũng như FlyOnTime.us, một ứng dụng dữ liệu mở.
Sự khổng lồ của dữ liệu được tạo ra chắc chắn cho phép các giải pháp mới, nhưng nó cũng mang lại những thách thức mới. Lúc đầu, các chủ doanh nghiệp nhỏ khi đọc cuốn sách này có thể cảm thấy họ sẽ chịu đựng những thách thức của sư tử (đọc chương trên Amazon có thể không mang lại những ký ức ấm áp và mờ nhạt cho các nhà sách địa phương).
Nhưng Mayer-Schroenberger và Cukier hy vọng các công ty cỡ trung bình sẽ nằm trong nhóm chặt chém - quy mô theo dữ liệu hoặc nhỏ và nhanh nhẹn. Dọc theo những dòng đó, chuyên gia về vấn đề này đã trở nên ít ảnh hưởng hơn trong nhiều ngành công nghiệp:
Trong phương tiện truyền thông, nội dung được tạo và công khai trên các trang web như Huffington Post, Gawker và Fobres thường được xác định bởi dữ liệu, không chỉ là phán đoán của các biên tập viên con người. Jeff Bezos đã loại bỏ các nhà đánh giá sách nội bộ tại Amazon khi dữ liệu cho thấy các khuyến nghị về thuật toán đã thúc đẩy doanh số bán hàng nhiều hơn. Điều này có nghĩa là các kỹ năng cần thiết để thành công tại nơi làm việc đang thay đổi.
Độc giả kinh doanh nhỏ có thể không cảm thấy rằng các tài liệu liên quan đến ý tưởng hành động với môi trường của họ. Cuốn sách đưa ra một bối cảnh lịch sử ngắn cho chủ đề dữ liệu lớn, với các ghi chú chỉ ra các tài liệu tham khảo trong vòng 10 năm qua hoặc lâu hơn. Nhưng có một cuộc thảo luận cấp CNTT về cơ sở dữ liệu và không có gì về quản lý kế hoạch - ít nhất là liên quan đến các tính năng công nghệ. Người đọc mong đợi các cuộc tranh luận giữa NoQuery và SQL sẽ tìm ở nơi khác.
$config[code] not foundViễn cảnh kích thích tư duy nhất mà cuốn sách đưa ra cho các chủ doanh nghiệp nhỏ là một cảnh báo về cách thức tiện ích của công nghệ đã phát triển.Điều này khác với bất kỳ cuộc tranh luận lâu đời nào về khả năng tồn tại của công nghệ, một cuộc tranh luận có thể cản trở các cân nhắc về ngân sách. Thay vì tập trung vào việc email có tốt hơn phương tiện truyền thông xã hội hay không, các chiến lược gia kinh doanh nên cảnh giác hơn với xu hướng tiếp thị của họ để phát triển mối liên hệ hữu ích giữa phương tiện tiếp thị và phản ứng của khách hàng.
Nó thuộc loại quá trình suy nghĩ này Dữ liệu lớn khuyến khích. Do đó, cuốn sách có giá trị cuối cùng nằm trong những câu chuyện kể về cách các tổ chức chấp nhận dữ liệu và mô hình hóa các giải pháp cải thiện hoạt động.
Các chương về Rủi ro và Kiểm soát đưa các khái niệm đến các kịch bản thực tế hơn nữa. Các chương này đề cập đến chủ đề riêng tư với những triển vọng mới nhất và có lẽ là hành động mạnh mẽ nhất trong sáng suốt những gì cần làm với công nghệ. Mayer-Schroenberger và Cukier phác thảo một định nghĩa về hồ sơ so với việc lựa chọn các dự đoán phù hợp về hành vi của khách hàng. Nhưng họ đã có một bước đi đúng đắn trong việc phác thảo các biến chứng xã hội, chẳng hạn như hình phạt trên cơ sở dựa trên xu hướng, mà họ gọi là buồn nôn. Các tác giả cũng lưu ý sự gia tăng của các nhà thuật toán - chuyên gia về toán học, khoa học và khoa học máy tính để giúp đảm bảo trách nhiệm cho chính các hệ thống chúng tôi tạo ra:
Chúng tôi hình dung các nhà thuật toán cung cấp một cách tiếp cận theo định hướng thị trường cho các vấn đề như thế này có thể dẫn đến các hình thức điều chỉnh xâm phạm hơn. Để đảm bảo rằng mọi người được bảo vệ cùng lúc với công nghệ được phát huy, chúng ta không được để dữ liệu lớn phát triển vượt quá khả năng của con người để định hình công nghệ.
Các tác giả truyền đạt một giai điệu đầy hy vọng trong văn bản của họ, cũng như giọng điệu thực dụng cho kết quả tiềm năng trong tương lai từ nghiên cứu dữ liệu lớn.
Nhưng đối với môi trường kinh doanh ngày nay, đọc sách Dữ liệu lớn sẽ giúp các doanh nghiệp nhỏ đổi mới nghĩ khác về nguyên nhân của hành vi con người và cách ghi lại hành vi đó. Cải thiện dịch vụ hoặc giải phóng những cái mới có thể được xem xét tốt hơn. Có những cuốn sách khác đi sâu hơn vào cuộc tranh luận về quy mô và mối tương quan mẫu, nhưng với tư cách là cơ sở cho kinh doanh, Dữ liệu lớn làm việc để làm cho một chủ đề hiểu lầm dễ hiểu hơn.
