볼륨 게임: 빅 데이터에 대한 서평 – 크기가 중요하고 작은 데이터인가

인공 지능이 무거운 생각을 하는 빅 데이터에 대한 믿을 수 없을 정도로 가벼운 소개

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빅 데이터: 크기가 중요합니까?
작가: 티만드라 하크니스
발행자: 블룸즈버리 시그마
페이지: 304
가격: 499



작은 데이터: 거대한 추세를 밝혀내는 작은 단서
작가: 마틴 린드스트롬
발행자: 아셰트 인디아
페이지: 245
가격: 399



붉은 열매가 달린 관상용 나무

코미디언이자 수학 전도사인 티만드라 하크니스(Timandra Harkness)의 책 표지에 나온 질문에 대한 짧은 대답은 다음과 같습니다. 물론 크기는 중요하지 않습니다. King Kong과 Godzilla 영화를 제외하고는 중요하지 않습니다. 다른 모든 것에서 중요한 것은 접근 방식입니다. 빅 데이터 접근 방식은 광범위하게 분산되고 병렬화된 저장 및 처리 전략으로 정의됩니다. 데이터 세트의 크기는 부차적이지만 볼륨이 오버클럭되면 실제로 문제가 발생하기 시작합니다.



유쾌하고 가벼운 터치를 가진 Harkness는 공항 수하물 트롤리의 여행 가방에 포장된 테라바이트 하드 디스크로 시각화한 데이터의 양이 너무 빠르게 증가하여 시간이 지나면 시대에 뒤떨어지는 수치라고 지적합니다. 출판. 다른 것과 논리적으로 연결된 모든 것이 데이터를 생성하고 현금이 부족한 경제일수록 이러한 연결이 더 풍부해집니다. 은행 계좌에 연결된 전자 지갑과 휴대폰 번호(통화 및 위치 데이터를 지속적으로 보고함)로 여행 카드를 충전하면 소유자를 프로파일링할 수 있는 충분한 데이터가 생성됩니다.

사물 인터넷이 시작되면서 곡선은 더 가팔라질 것입니다. 인터넷에 연결된 자동차, 냉장고, 수하물 태그, 배송 팔레트 등이 거품과 같은 데이터를 생성하고 이를 채굴하는 알고리즘이 작성되고 있습니다. 여기에 전통적인 통계 방법과 빅 데이터 접근 방식 간의 주요 운영상의 차이점이 있습니다. 후자는 진행하면서 학습하는 인공 지능에 전적으로 의존합니다. 먼저 패턴 인식의 기초를 가르치고 자체적으로 향상됨에 따라 이론적으로 사용자가 찾을 것으로 기대하지 않았지만 관심을 가질 만한 패턴을 찾는 데이터 바다를 헤매는 지점에 도달해야 합니다.



흥미롭게도, 브랜딩 전문가 Martin Lindstrom의 인간 지능은 다소 유사한 패턴을 찾습니다. 그것들은 다소 작은 샘플 세트에서 추려지기 때문에 그의 결론은 유용성에 따라 일화 또는 통찰력으로 취급될 수 있습니다. 첫 번째 범주는 공항에서 정장 차림의 비즈니스 여행자가 탑승 카드를 주머니에 아래쪽으로 향하게 하는 경향이 있다는 그의 특별한 관찰입니다. 비행 경제라는 사실을 숨기고 싶기 때문입니다. 이것은 뛰어난 엔터테인먼트 가치를 가지고 있지만 유용성은 없습니다. 그 영예는 ​​디지털 게임이 제공하는 즉각적인 만족감에 기반을 잃고 있던 레고를 분명히 뒤집은 린드스트롬의 관찰에 돌아갑니다. 그는 11살의 레고 팬에게 자신의 가장 소중한 소유물이 무엇인지 물었습니다. 그것은 그들의 주인이 스케이트 보더 챔피언이라는 사실을 세상에 알리기 위해 정확히 직각으로 긁힌 낡은 운동화 한 켤레로 밝혀졌습니다. 만족감에서 레고는 어른들도 가지고 노는 값비싼 밀레니엄 팔콘 모델처럼 눈에 보이는 성취의 증거로 초점을 돌렸습니다.



사진과 함께 나비 종 목록

통찰력 있게 Lindstrom은 빅 데이터를 불신합니다. 언젠가는 AI가 인간 전문가를 대체할 것이기 때문입니다. 패턴 인식은 통찰력보다 훨씬 더 안정적입니다. 기계가 지금 배우는 것은 타고난 인간의 기술입니다. Harkness는 통계 기법을 사용하여 1854년 런던에서 발생한 콜레라 발병을 소호의 단일 핸드펌프로 추적한 영국의 전염병학자 John Snow의 획기적인 연구를 암시합니다. 오늘날 AI는 의학적 조언에 대한 Google 검색을 처리합니다. 이 검색에서 접근하는 전염병의 파면을 매핑하여 의료 서비스에 전략적 깊이를 제공합니다. 빅 데이터는 이미 기업과 정부에서 사용되고 있으며 상상할 수 없는 방식으로 세상에 영향을 미칠 것입니다. 친절하다면 인간의 통찰력의 여지가 남습니다.