The Volume Game: Review of Big Data - Are Size Matter and Small Data

O introducere înșelător de ușoară la Big Data, unde inteligența artificială se gândește greu

Orice lucru care este conectat logic la orice altceva generează date și cu cât o economie este mai slabă în numerar, cu atât sunt mai bogate aceste conexiuni.

Big Data: Contează dimensiunea?
Autor: Timandra Harkness
Editor: Bloomsbury Sigma
Pagini: 304
Preț: 499

Date mici: Indiciile minuscule care descoperă tendințe uriașe
Autor: Martin Lindstrom
Editor: Hachette India
Pagini: 245
Preț: 399

floare cu petale albe și centru galben

Răspunsul scurt la întrebarea pusă pe coperta cărții de comediant și prozelitizator de matematică Timandra Harkness este: desigur, dimensiunea nu contează. Nu contează niciodată, cu excepția filmelor King Kong și Godzilla. În toate celelalte lucruri, contează abordarea. Abordările Big Data sunt definite de strategii de stocare și procesare distribuite și paralelizate. Dimensiunea setului de date este secundară, dar lucrurile chiar încep să bâzâie atunci când volumele sunt overclockate.

Harkness, care are o atingere ușor încântătoare, subliniază faptul că volumul de date - pe care le vizualizează ca discuri terabyte ambalate în valize pe un cărucior de bagaje din aeroport - crește atât de repede încât cifrele sunt depășite până când sunt publicat. Orice lucru care este conectat logic la orice altceva generează date și cu cât o economie este mai slabă în numerar, cu atât sunt mai bogate aceste conexiuni. Dacă un card de călătorie este reîncărcat de un portofel electronic conectat la un cont bancar și un număr de telefon mobil (care raportează în mod constant date privind apelurile și locația), sunt generate suficiente date pentru a-i face profil proprietarului.

Curba va deveni mai abruptă pe măsură ce va intra Internetul obiectelor. Mașinile conectate la internet, frigiderele, etichetele pentru bagaje, paleții de transport și altele asemenea vor genera date precum spuma, iar algoritmii vor fi scrise pentru mine. Aici se află principala diferență operațională dintre metodele statistice tradiționale și abordările de date mari: acestea din urmă depind complet de inteligența artificială care învață pe măsură ce merge mai departe. Mai întâi îl instruiți în rudimentele recunoașterii tiparelor și, pe măsură ce se îmbunătățește, teoretic ar trebui să ajungă la un punct în care ară prin marea de date căutând modele pe care nu vă așteptați să le găsiți, dar pe care le-ați interesa.

Interesant este că inteligența umană a guru-ului de branding Martin Lindstrom caută modele destul de similare. Deoarece sunt extrase din seturi de eșantioane destul de mici, concluziile sale pot fi tratate ca anecdotice sau ca o perspectivă, în funcție de utilitatea lor. În prima categorie se află observația sa extraordinară conform căreia călătorii de afaceri adecvați și încântați în aeroporturi tind să aibă cărțile de îmbarcare orientate în jos în buzunare. Pentru că vor să ascundă faptul că zboară în economie. Aceasta are o valoare de divertisment excelentă, dar nu are utilitate. Această onoare revine observației Lindstrom care se pare că s-a întors în jurul lui Lego, care pierdea teren în fața satisfacției instantanee oferite de jocurile digitale. El l-a întrebat pe un fan Lego în vârstă de 11 ani care este posesia sa cea mai de preț. S-a dovedit a fi o pereche de adidași bătrâni jefuiți exact la unghiul potrivit pentru a anunța lumii că proprietarul lor este un skateboarder campion. De la satisfacție, Lego și-a îndreptat atenția spre dovezi vizibile de realizare, la fel ca modelele scumpe ale Falconului Milenar cu care se joacă chiar și adulții.

palmieri care rămân mici

Înțelept, Lindstrom nu se încrede în Big Data. Pentru că într-una din aceste zile, AI va înlocui guru-urile umane. Recunoașterea modelelor este mult mai fiabilă decât înțelegerea. Este o abilitate umană înnăscută pe care mașinile o învață acum. Harkness face aluzie la lucrarea revoluționară a epidemiologului britanic John Snow, care a folosit tehnici statistice pentru a urmări focarul de holeră din 1854 din Londra la o singură pompă manuală din Soho. Astăzi, AI-urile Google caută sfaturi medicale, din care mapează fronturile de undă ale epidemiilor care se apropie, oferind serviciilor de sănătate profunzime strategică. Big Data este deja utilizat de către corporații și guverne și ne va influența lumea în moduri de neimaginat. Dacă este amabil, va rămâne loc pentru înțelegerea umană.