빅 데이터는 단지 큰 사기입니다 | 존 c. 드보락

새롭게 등장한 "빅 데이터"밈은 의미 있고 결정적인 방식으로 정의 된 적이 없습니다. 제가 10 년 동안 본 가장 비정질적인 새로운 버즈 용어입니다. 그것은 세미나를 활기차게하고 결국 투자자를 적시는 데 사용되는 "보이는 눈"용어 중 하나입니다.

빅 데이터의 의미를 묻는 것부터 시작하겠습니다. 많은 데이터? 처리 할 수있는 것보다 더 많은 데이터가 있습니까? 무정형 데이터? 제어 데이터가 없습니까? 분석에 유용한 데이터? 쓸모없는 데이터? 정보 과부하?

빅 데이터에 대해 충분히 읽으면 위의 모든 것 이상입니다. 핵심은 데이터가 아니라 데이터를 처리하는 방법과 데이터 자체로 수행해야 할 과제입니다.

다시 말해, 축적 된 막대한 양의 데이터를 어떻게 새롭고 수익성있는 방식으로 유용하게 만들 수 있습니까? 데이터 풀은 Facebook 게시물, NSA 로그, 메일 목록, 고객 등과 같은 다양한 컴퓨팅 메커니즘을 통해 어디에서나 올 수 있습니다.

필자는이 칼럼을 읽는 독자 대부분이 빅 데이터의 저장소라고 주장합니다. 백업을 위해 3 테라 바이트 드라이브를 구입했습니다. 백업 할 데이터가 많이 있습니다! 빅 데이터!

내가 상상할 수있는 유용한 도구는 경찰이 파일을 통해 임의의 범죄를 저지르는 데 사용할 수있는 빅 데이터 분석 도구 일 것입니다. 아니면 적어도 당신을 부끄러워하는 것을 찾으십시오. 빅 데이터!

이 모든 것은 American Express의 전 CEO가 작성한 의견으로 귀환합니다.이 회사는 청중에게 회사가 원한다면 (그리고 이것이 모든 신용 카드 회사에 적용됨) 개인 구매 습관과 경향을 사용하여 완전한 것을 모을 수 있다고 말했습니다. 서류를 작성하고 당신이 바람을 피우고 있는지 분명히 말하십시오. 빅 데이터!

내가 알 수 있듯이, 이것은 빅 데이터가 가장 잘하는 것입니다.

업계에서 널리 알려진 논평은 당신에 관한 정보를 담고있는 거대한 데이터베이스가 당신의 이익을 위해 사용될 것이라는 것입니다. 예, 알다시피, 실제로 관심이있는 것들을 얻을 수 있습니다. 타겟 광고. 이것은 모두에게 이익이됩니다!

이것이 작동하는 방법은 다음과 같습니다. 새 카메라를 구입하고 새로운 Bogus One에 대해 듣고 싶습니다. PCMag.com에서 카메라에 대한 기사를 읽은 다음 Amazon으로 이동하여 가격과 사용자 리뷰를 확인합니다. 아무도 카메라를 좋아하지 않는 것처럼 보입니다. 명백한 쓰레기입니다. 검토 자들은 모두 카메라를 피했다. 구매자는 카메라를 싫어합니다. 이것은 내가 원하는 카메라가 아닙니다. 그러나 빅 데이터 분석 소프트웨어는 내가 방문하는 모든 웹 페이지에 Bogus One 카메라를 보여주는 수백 개의 광고를 제공하기로 결정했습니다. 빅 데이터!

그것보다 더 나쁘다. 다른 방향으로 가고 카메라를 좋아하고 원했고 실제로 카메라를 구입하기로 결정한 경우 에도 여전히 카메라를 구입하도록 권장하는 광고가 표시됩니다. 빅 데이터!

대상 "빅 데이터"광고는 가장 큰 헛소리입니다.

자, 그 실패를 잊고 트렌드에 빅 데이터를 사용하는 것으로 넘어 갑시다. 빅 데이터는 다양한 건초 더미에서 다양한 바늘을 찾을 수 있습니다. Subaru 구매자의 40 %는 채식주의 자 / 채식주의 자이고 80 %는 민주당입니다. 그러나 우리가 Subaru Outback에 관해 이야기하고 있다면 그 숫자는 각각 60 %와 90 %로 증가했습니다. 또한 자동차를 녹색으로 칠하면 채식 / 채식주의 99 %, 민주당 99 %로 증가합니다.

빅 데이터 이론가들은이 정보를 가지고 세미나에서 현장 수업을합니다. 그러나 계산 및 추세를 변경할 수있는 모든 변수는 무시합니다. 스바루의 CEO가 녹색 아웃백 모임에 몰두하고 "모든 고래가 소멸되어야한다"고 선언하면이 특정 빅 데이터는 얼마나 오래 유지됩니까?

빅 데이터 결론의 역학을 바꾸는 데는 그리 많은 시간이 걸리지 않습니다. American Express 직원의 말에도 불구하고 데이터는 실제로 맹인입니다. 그렇기 때문에 이미 구매 한 제품에 대한 광고를받을 수 있습니다.

빅 데이터는 결론으로 ​​넘어갈 것입니다.

누군가 폭탄을 만드는 방법에 관한 책 10 권을 산다면, 연방 건물을 폭파하고 싶습니까? 폭탄 처리 전문가 였는데 경찰 컨설턴트 직책에 포함되지 않은 경우 어떻게됩니까? 빅 데이터는 아직 모든 것을 알 수 없습니다. 당신이 무엇을 생각하는지 알 수 없습니다. 예를 들어 Bogus One 카메라가 짜증납니다. 내가 심문하지 않으면 빅 데이터는 그 사실을 알 수 없습니다. 그리고 나는 그것에 대해 거짓말을 할 수도 있습니다.

이 중 어느 것도 사회에 좋거나 건강하게 들리지 않습니다. 결론을 내리고, 가정을하고, 잘못된 가정에 따라 행동합니다. 쓸모없는 s로 대중을 사냥.

높은 개념의 빅 데이터는 결코 완전히 정의되지 않으며 비참한 죽음으로 돌아 가지 않을 것입니다. 나는 희망.