Video: Big Data Analytics on Amazon Web Services (AWS) (Novembre 2024)
Il meme "big data" appena emerso non è mai stato definito in modo significativo e definitivo. È il nuovo termine più amorfo che ho visto per un decennio. È uno di quei termini di "occhio dell'osservatore" usati per ravvivare un seminario e infine bagnare gli investitori.
Cominciamo chiedendo cosa significano i big data? Molti dati? Più dati di quanti tu possa gestire? Dati amorfi? Dati fuori controllo? Dati utili per l'analisi? Dati inutili? Sovraccarico di informazioni?
Se leggi abbastanza sui big data, è tutto quanto sopra e altro ancora. La chiave non sono i dati, ma la sfida di come gestire i dati e cosa fare con i dati stessi.
In altre parole, come possiamo rendere questo enorme mucchio di dati, che siamo riusciti ad accumulare, essere utili in modi nuovi e redditizi? I pool di dati possono provenire da qualsiasi luogo tramite vari meccanismi informatici come post di Facebook, registri NSA, mailing list, clienti, ecc.
Direi che la maggior parte dei lettori di questa rubrica sono essi stessi archivi di big data. Ho appena acquistato un'unità da 3 Terabyte per il backup. Ho molti dati per il backup! Big data!
Uno strumento utile che posso immaginare sarebbe un grande strumento di analisi dei dati che la polizia potrebbe usare per trovarti colpevole di un crimine casuale esaminando i tuoi file. O almeno trovare qualcosa che ti metterebbe in imbarazzo. Big data!
Tutto ciò si ricollega a un commento fatto da un ex CEO di American Express, che ha detto al pubblico che se la società volesse (e questo vale per tutte le società di carte di credito), potrebbe usare le tue abitudini di acquisto personali e le tendenze per mettere insieme dossier e sicuramente dire se hai una relazione o no. Big data!
Da quello che posso dire, questo è esattamente ciò che i big data fanno meglio, spiare gli individui.
Il commento popolare del settore è che in qualche modo enormi database che contengono informazioni su di te verranno utilizzati a tuo vantaggio. Sì, lo sai, quindi otterrai cose per le quali sei realmente interessato. Pubblicità mirata. Questo è un vantaggio per tutti!
Ecco come funziona. Sono interessato all'acquisto di una nuova fotocamera e ho sentito parlare del nuovo Bogus One. Ho letto un articolo su PCMag.com sulla fotocamera, poi vado su Amazon e controllo i prezzi e le recensioni degli utenti. Sembra che a nessuno piaccia la fotocamera. È un pezzo ovvio di merda. Tutti i revisori hanno evitato la fotocamera. I compratori odiano la macchina fotografica. Questa non è una macchina fotografica che voglio. Ma il software di analisi dei big data decide di offrirmi centinaia di annunci pubblicitari, su ogni pagina web che visito, tutti con la videocamera Bogus One. Big data!
È peggio di così. Se le cose andassero nell'altra direzione e decidessi che mi piaceva e volevo la fotocamera e in realtà l'ho acquistata avrei comunque pubblicità che mi incoraggiavano ad acquistare la fotocamera. Big data!
La pubblicità mirata ai "big data" è il più grande carico di baloney di sempre.
OK, quindi dimentichiamoci di quel fiasco e passiamo all'utilizzo dei big data per le tendenze. I big data potrebbero trovare vari aghi in vari covoni di fieno. Quindi otterresti qualcosa del genere: il 40% di tutti gli acquirenti Subaru sono vegetariani / vegani e l'80% di loro sono democratici. Ma quel numero è aumentato al 60 percento e al 90 percento, rispettivamente, se stiamo parlando di un Subaru Outback. Inoltre, aumenta al 99 percento vegetariano / vegano e al 99 percento democratico se l'auto è dipinta di verde.
I teorici dei big data avrebbero avuto una giornata campale al seminario con queste informazioni. Ma ignora tutte le variabili che possono modificare i calcoli e le tendenze, che sono infinite. Per quanto tempo uno di questi particolari big data resisterà se il CEO di Subaru partecipa a una riunione in un Outback verde e dichiara che "Tutte le balene devono essere annientate!"?
Non ci vuole nemmeno molto per cambiare la dinamica delle conclusioni sui big data. Nonostante ciò che dice il ragazzo di American Express, i dati sono in realtà ciechi. Ecco perché ottieni annunci per i prodotti che hai già acquistato.
I big data ti farebbero saltare alle conclusioni.
Se qualcuno compra dieci libri su come costruire una bomba, vuol dire che vuole far saltare in aria l'edificio federale? E se fosse un esperto di smaltimento di bombe e questo non fosse incluso nel suo ruolo di consulente di polizia? I big data non possono ancora sapere tutto. Non può sapere cosa stai pensando. Sto pensando, ad esempio, che la fotocamera Bogus One fa schifo. I big data non possono saperlo se non sono interrogato. E potrei mentire al riguardo.
Niente di tutto ciò sembra buono o salutare per la società. Saltare alle conclusioni, fare ipotesi, agire su false assunzioni. Hounding il pubblico con inutili s.
I big data come concetto elevato non si definiranno mai completamente e moriranno di morte miserabile. Io spero.
