Играта на обема: Преглед на книгата за големи данни - има ли значение размерът и малките данни

Измамно леко въведение в Big Data, където изкуственият интелект прави тежкото мислене

Всичко, което е логически свързано с нещо друго, генерира данни и колкото по-оскъдна е икономиката, толкова по-богати са тези връзки.

Големи данни: Има ли значение размерът?
Автор: Тимандра Харкнесс
Издател: Блумсбъри Сигма
Страници: 304
Цена: 499

Малки данни: Малките улики, които разкриват огромни тенденции
Автор: Мартин Линдстрьом
Издател: Hachette Индия
Страници: 245
Цена: 399

миниатюрни вечнозелени дървета за озеленяване

Краткият отговор на въпроса, поставен на корицата на книгата на комика и математически прозелитист Тимандра Харкнес е: разбира се, размерът няма значение. Това никога няма значение, освен във филмите за Кинг Конг и Годзила. Във всички останали неща подходът е важен. Подходите за големи данни се определят от широко разпространени и паралелизирани стратегии за съхранение и обработка. Размерът на набора от данни е вторичен, но нещата наистина започват да бръмчат, когато обемите се овърклокват.

Харкнес, която има възхитително леко докосване, посочва, че обемът от данни, които тя визуализира като терабайтни твърди дискове, опаковани в куфари на количка за летищен багаж, нараства толкова бързо, че цифрите са остарели до момента, в който са публикувани. Всичко, което е логически свързано с нещо друго, генерира данни и колкото по-оскъдна е икономиката, толкова по-богати са тези връзки. Ако картата за пътуване се презареди от електронен портфейл, свързан с банкова сметка и мобилен номер (който постоянно отчита данни за обаждания и местоположение), се генерират достатъчно данни за профилиране на собственика.

Кривата ще става все по-стръмна с навлизането на Интернет на нещата. Автомобили, свързани с интернет, хладилници, етикети за багаж, транспортни палети и други подобни, ще генерират данни като пяна и се изписват алгоритми за нейното извличане. Тук се крие основната оперативна разлика между традиционните статистически методи и подходите за големи данни: последните зависят изцяло от изкуствения интелект, който се учи в хода си. Първо го инструктирате в зачатъците на разпознаване на модели и тъй като се подобрява, теоретично трябва да стигне до точка, в която да проникне през морето от данни за търсене на модели, които не сте очаквали да намерите, но биха се заинтересували.

Интересното е, че човешката интелигентност на гуруто за брандиране Мартин Линдстром търси доста сходни модели. Тъй като те са извлечени от сравнително малки извадки, неговите заключения могат да бъдат третирани като анекдотични или като прозрения, в зависимост от тяхната полезност. В първата категория е неговото необикновено наблюдение, че подходящите и обучени бизнес пътници на летищата имат склонност бордните си карти да са обърнати надолу в джобовете им. Защото искат да прикрият факта, че летят икономически. Това има отлична стойност за забавление, но няма полезност. Тази чест принадлежи на наблюдението на Lindstrom, което очевидно обърна Lego, което губеше позиции от моменталното удовлетворение, предлагано от цифровите игри. Той попита 11-годишен фен на Lego кое е най-ценното му притежание. Оказа се, че това са чифт стари кецове, изтъркани точно под прав ъгъл, за да съобщят на света, че техният собственик е шампион по скейтборд. От удовлетворение, Lego насочи фокуса си към видимо доказателство за постижения, като скъпите модели на Millennium Falcon, с които дори възрастните играят.

в какво се превръщат зелените гъсеници

Проницателно, Lindstrom не се доверява на Big Data. Защото един от тези дни AI ще замени човешките гурута. Разпознаването на образци е много по -надеждно от прозрението. Това е вродено човешко умение, което сега машините усвояват. Харкнес намеква за пробивната пътека на британския епидемиолог Джон Сноу, който използва статистически техники, за да проследи огнището на холера от 1854 г. в Лондон до една ръчна помпа в Сохо. Днес ИИ разбиват Google в търсене на медицински съвети, от които те картографират вълни от приближаващи епидемии, придавайки на здравните услуги стратегическа дълбочина. Големите данни вече се използват от корпорации и правителства и ще повлияят на нашия свят по все още невъобразими начини. Ако е любезен, ще остане място за човешко прозрение.