빅 데이터 시대는 데이터 과학에 대 한 믿음 또는 리더십의 감각.

경우에 회사는 대용량 데이터를 개발 하는 능력 (대부분은 하지 않습니다), 그들은 데이터 과학을 사용 하 여 결정을 하는 것 보다는 안 된 아이디어를 사용 하는 경향이 있다. "데이터를 사용 하는 그 회사에도 많은 여전히 실제 데이터 유효성 검사, 보다 인정 받고 그에 대 한 선택적 지원을" 말한다 남자 Cuthbert, Atheon 분석, 데이터 자체를 사용 하 여, 비전 분석가의 제너럴 매니저 그냥 생각으로 결정을 만들기 위한 변 장입니다.

런던에서 Actian에 최근 원탁에 Cuthbert 데이터 과학 포함 한다 가정 하 고, 가설을 테스트 하는 방법 하지만 그 발생 하는 소매 업체의 대부분을 우회 두 방법을 말했다.

"나에 대해 많은 소매 유통 업체의 끔찍한 이야기 많이 말할 수 있는 그리고 그들은 모두 한 가지 공통점: 그들은 믿고 고객 행동 때문에 그들은 그 날에 그들은 열를 들었다의 특정 방법 있다" 고 말했다. 그들은 결코 진짜로 탐구 범주, 국가의 특정 지역에서 상황의 실제 상황에서 실제 상황 또는 상황의 크기를이 계산 문이 있다. 사람들은 다른 사람을의 믿는 수많은 경우 보여 그들에 게, 하지만 그들은 진짜 사실은 탐구 하지 않습니다.

"우리는 많은 일을 할 하 고 ' 데이터 기반 '으로 ' 아이디어 중심 '에서 변경 하려면 그들이 '당연한 복용' 보다는 오히려 사실 및 가상 과학적 방법을 사용 하 여 시작. "Cuthbert 말했다.

Cuthbert 말했지만 그가 많은 회사 그들의 제품의 성능을 이해 하는 것을 시도 했다 아무도이 회사의 "분석" 간주 될 수 있습니다. 그의 이론에 따르면 약 1% 또는 천 세계의 기업 당 1 개도 진정으로 데이터 기반 있습니다.

"나는 직감에 의존 하 고 모 르 겠 원래 데이터를 결정 하는 회사의 많은 본," Cuthbert는 말했다. 나는 모든 종류의 아이디어가 실제로 어떤 '영양' 없는 밖으로 분출 하는 너무 많은 경영진 들었어요. 그래서 데이터 조각 또는 데이터 과학자 뭔가 매혹적인 데이터와 그들의 조직에 뒤에 있는 사실에 대해 사람들을 가르칠, 그들은 의식적으로 그들을 인식 하기 시작 합니다. "

그러나, 사업에서 일부 (허위) 신화를 노출 하 고 데이터 기반 결론에 동의 하기 시작 쉽지 않다.

"우리는 사람들에 게 우리의 견해를 제시, 우리는 종종 일부 '복귀'의 화약의 발생, 그들은 사람, 말했다 우리가 바르 톨 로메 오에 대 한 이야기는 우리를 비난." "Cuthbert 말했다.

또 다른 문제는 기업 데이터를 과학적으로 사용 하려고 하는 경우에 그들의 초점은 너무 집중 하 고 교구입니다.

"우리가 함께 일 하는 회사의 대부분 알려져 무엇에 초점을 맞추고 있다 그리고 그들은 항상 찾고 같은 것 들에서 '우리가 원하는 내년 6% 수익을 증가 하 고 우리 6% 있는지 확인 하자'." "Cuthbert 말했다.

"그들은 30% 또는 120%의 증가 대 한 보이지 않았다. 우리의 작업의 많은 단지는 표면에 떠 또는 그들은 정말 자신을 이해 하지 않는 것을 보여주는. "

불행 하 게도, 기술의 진보는 수십억의 데이터의 아주 쉽게 처리 하도록 허용, 자체 분석 인적 자원으로 수행 되어야 합니다.

"기계에 영감의 부족은 기계 학습 및 다른 컴퓨터 기술과 인간의 생각의 거 대 한 차이의 현재 원인," 고 말했다. "Cuthbert 말한다," 영감 데이터에서 숨겨진된 정보를 찾는 방법을 아는 사람 으로부터 온다. "

"지금까지 큰 데이터에 필요한 개발 능력에 맞게 그들은 프로젝트를 완료 하는 데이 기술이 필요로 하는 높은 예산 고객의 특정 집합" 고 말했다 스티브 손질, CEO는 Actian의 큰 데이터 분석.

"마지막 3 또는 4 년 동안 어느 한 장소에서 Hadoop 프로젝트를 절대 건드리지 했습니다 경우 당신은 실현 꽤 좋은 기술을 효율적인 MapReduce 프로그램을 작성 하 고 효율적으로 Hadoop을 실행 할 수 다는 것." "이이 기술을 기술 커뮤니티 열정적으로 보호 하지만 확산 되지 않았습니다, 하지만 극적인 변화는 지난 12 개월 동안에서 자리를 차지 하 고 있다," 손질이 했다. 모두 허용 쉽게 새로운 기술을 사용할 수 있도록 필요 합니다. "

"우리는 80 's에 다시 사람들을가지고 그리고 당신은 모든 데이터를 통해 새로운 통찰력을 발견 하는 경우 코드 지금, 어떻게 생산 될 것입니다." "

하지만 지금은 새로운 문제가 큰 데이터 둡, NoSQL, 그리고 새로운 방법을 제공 하 고 데이터 통합의 다양 한 버전으로 기술 확산 됩니다.

"아니 CIO은 이러한 것 들을 함께 퍼 팅에 대 한 보상 되었다," 고 말했다. 회사는 얼마나 신속 하 고 얼마나 잘 당신이 함께 아 교 그들 상관 없어. 회사는 얼마나 빨리 당신이 고객을 찾는 그를 도울 수 상관 없어 데이터를 휘 젓 다. "샤인이 말했다.

그러나, 오늘날의 기술은 예기치 않은 비즈니스 그들의 일반적인 생산 데이터에서 잠재력을 발견 하는 회사를 허용 한다.

샤인 복지 및 급여 서비스 부문에서 임금 변화, 졸업생, 및 참가자에 대 한 정보는 거 시 경제학을 묘사를 제공 하는 정보는 정부 보다 더 정확 하 게 그의 클라이언트를 인용 한다.

그는 말했다: "전통, 실제로 사업을 그들은 실현 그들은 데이터 중심 이며 데이터를 사용 하는 경우 이며, 가능한 결합 만큼 그들이 얻을 수 있는 다른 데이터, 그들은 만들 수 있습니다 기본적으로 근본적으로 그들은 지금 무엇을 할 수 있는 보다 더 귀중 한 뭔가가 보이는 그 조직," 고 말했다.