"빅 데이터" 시대, 어떤 데이터 분석은 할 수 없어?

"빅 데이터"의 시대에 데이터는 의사 결정에에서 가장 중요 한 참조 중 하나가 된다. 뉴욕 타임스의 칼럼니스트 Http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/16482.html, 하지만 > 데이비드 브룩스, 그 데이터를 친목 하지 않는 배경을 만듭니다 더 많은 노이즈, 이해 하지 않는 말한다 정말 가치 있는 뭔가 누락, 큰 데이터 큰 문제를 해결 하지 않습니다.

(/ 데이비드 브룩스) 얼마 전 대형 은행 최고 경영자와 함께 식사를 했다. 그는 부 진한 경제와 유로 위기의 전망 때문에 나중에 이탈리아 시장에서 철수를 고려 하고있다.

CEO의 경제 황폐 한 그림을 페인트 하 고 침체는 회사에 대 한 의미 계산 합니다. 하지만 결국, 그는 그 자신의 값의 지도 하에 그의 결정을 했다.

은행은 이탈리아의 몇 십년의 역사를가지고 있습니다. 그는 그의 은행 고통을 공유만 수 느낌을 이탈리아를 원하지 않았다. 그는 힘든 때 그들은 그들의 갑옷을 포기 것입니다 생각 하는 은행 직원을 원하지 않습니다. 그는 이탈리아에 머물기로 결정, 어떤 미래 위기에 상관 없이 것입니다 스틱도 지불 단기 가격.

그는 결정의 시간에 데이터 잊지 않았다 하지만 결국에서 그는 생각의 다른 방법으로 채택. 물론, 그가 옳 았 어. 비즈니스는 신뢰를 기반으로 합니다. 신뢰는 감정적인 코트를 입고 상호주의의 일종 이다. 어려운 상황에서 올바른 결정을 할 기관과 사람들이 자부심을 얻을 하 고 뭔가 캡처 및 데이터에 반영 되지 그것 경우에 가치를 다른 사람들 로부터 존경 수 있습니다.

이야기 및 데이터 분석의 한계를 반영합니다. 현재 역사의 가장 큰 혁신은 우리의 삶을 이제 데이터를 수집 하는 컴퓨터에 의해 통제 된다. 이 시대의 마음 이해할 수 없는 복잡 한 상황에서 데이터 의미를 해석 하는 우리를 도울 수 있다. 데이터는 직감, 우리의 신에 대 한 만들 수 있으며 데이터는 욕망은 지 각에 의해 왜곡 정도 줄일 수 있습니다.

하지만 거기에 몇 가지 "빅 데이터"는 잘, 그리고 나 그들을 따를 것 이다:

데이터 친목 하지 않습니다. 두뇌는 수학에서 가난한 (믿을 수 없어, 제발 당신의 수학 신속 하 게, 437 스퀘어 루트입니다), 하지만 뇌 이해 사회적인 인식. 사람들의 서로 다른, 협조 하지, 하 고 좋은 감정 가진 것 들에 가치를 주는 것을 감지에서 좋은 감정 상태를 반영 잘 됩니다.

컴퓨터 데이터 분석은 사회적 상호 작용의 "품질" 보다 "수량"을 측정에 좋다. 웹 과학자의 시간, 76에서 %6 동료와 함께 사회적 상호 작용을 측정할 수 있습니다 하지만 그들은 단지 볼 수 있다 2 회 1 년, 두 측면에 대 한 단테의 Beatris 감정을 언급 하지 않기 위하여 당신의 어린 시절 놀이의 감정을 캡처할 수 없습니다. 따라서, 사회적 관계의 의사 결정에 할 되지 충분히 마음에 마법의 기계를 포기 하 고 작업에 기계를 신뢰 하는 어리석은.

데이터는 백그라운드를 이해 하지 않습니다. 인간의 결정 하지만 배경과 시계열에 포함 된 개별 이벤트 없습니다. 진화의 년의 수백만, 후 인간의 두뇌 같은 현실 거래에 익숙해 되고있다. 사람들은 여러 원인 및 여러 배경 얽혀있다는 이야기에 좋은. 데이터 분석 해설 하는 방법을 알고 하지 않습니다, 그리고 또한 생각 출현 과정을 이해 하지 않습니다. 심지어는 일반 소설, 데이터 분석 생각을 설명할 수 없다.

데이터를 더 큰 "건초 더미"를 만들 것입니다. 이 보기 나 심 Taleb에 의해 만들어진 (Nassim Taleb, 유명한 비즈니스 사상가, 있던 "검은 백조: 알 수 없는 미래를 대처 하는 방법"). 우리가 점점 더 많은 데이터를 사용할 수 있다, 통계적으로 유의 한 상관 관계를 찾을 수 있습니다. 이러한 관계의 많은 실용적인 의미가 없습니다 있고 타락 문제의 진정한 해결책에 사람들을 끌 가능성이 있습니다. 이 속임수는 데이터 증가 함에 따라 기 하 급수적으로 증가합니다. 이 거 대 한 건초 더미에서 바늘을 찾고 깊이 묻혀있다. 빅 데이터 시대의 한 특징은 "중요 한" 발견 수 데이터 확장의 소음에 의해 압도 됩니다.

큰 데이터는 큰 문제를 해결 하지 않습니다. 어떤 이메일 대부분 캠페인 후원 자금을 가져올 수 있는 분석 하려는 경우 무작위로 제어 실험을 할 수 있습니다. 하지만 경기 침체에 경제 상황을 자극 하는 목표는 가정, 당신은 되지 않습니다 컨트롤 그룹으로 사회의 병렬 세계를 찾을 수 있습니다. 경제를 자극 하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 데이터, 파도 처럼 오고 있지만,이 대 한 논쟁이 되었습니다 그리고 내가 아는 아무 주요 "지적이"이이 인수에 데이터 분석에 대 한 참조 때문에 그것의 자세를 변경 되었습니다.

데이터 추세, 걸작을 무시 하시 더군요. 개인의 많은 문화적인 제품에 신속 하 게 관심이 때와 심하게 데이터 분석은이 추세를 검색할 수 있습니다. 그러나, 몇 가지 중요 한 (유익한) 제품과 버려졌다는 처음에 단순히 그들의 특성은 잘 알려져 있기 때문에.

데이터 값을 마스크합니다. 나는 최근에 큰 제목에 '원시 데이터'는 학술 논문은 단지 수 사적 행위를 읽었다. 책의 주요 포인트 중 하나는 데이터는 "원시", 결코 이며 데이터는 항상 사람의 성향 및 값에 따라 내장. 데이터 분석 결과 객관적이 고 공정한, 하지만 사실, 값 선택 실행 전체 과정을 통해 건설에서 해석.

이 문서는 훌륭한 도구로 큰 데이터를 비판 하는 것에 대 한 아니다. 어떤 도구 처럼 큰 데이터는 좋은 힘과 하지 않은 지역. 예일 대학 (에드워드 Tufte)의 교수 에드워드 Touffett 말했듯이, "세상은 어떤 주제 보다 더 재미 있는." "

Via:guokr.com

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