Lisez un paragraphe sur l’analyse ou suivez une infographie sur les défis du logiciel en tant que service, et vous découvrirez le terme «Big Data». Les modèles d’entreprise sont en train d’être modifiés, grâce à un environnement numérique lié au Big Data. Alors, quels sont les enjeux, en particulier pour les petites entreprises qui découvrent une utilisation des données aussi concurrentielle que les grandes entreprises?
$config[code] not foundLes auteurs Viktor Mayer-Schroenberger et Kenneth Cukier ont décidé de répondre à cette question et plus encore dans Big Data: une révolution qui transformera notre mode de vie, de travail et de réflexion. Mayer-Schroenberger est professeur de gouvernance et de régulation de l'Internet à l'Université d'Oxford et auteur de plusieurs ouvrages. Son plus récent est Supprimer la vertu de l'oubli à l'ère numérique . Cukier est un commentateur de premier plan et l’éditeur de données de L'économiste. Les deux auteurs ont publié de nombreux écrits et articles sur le sujet de l'analyse sous l'angle de nombreux secteurs, organisations et situations.
J'ai pris une copie de ce livre de données volumineuses chez Barnes and Noble. Je voulais voir comment les auteurs résument bien l’environnement de données numériques d’aujourd’hui.
Ajouter à la discussion sur les données volantes de manière simple
Mayer-Schroenberger et Cukier tentent de simplifier l’arrière-plan du thème du livre. Essentiellement, Big Data est une perspective de la «datification» des choses - processus pouvant être enregistrés en tant que données, aidant la société à comprendre comment les données grandissent et sont collectées. Dix chapitres sont nommés avec des titres d'un mot, tels que Maintenant, Corrélation et Messie. Ceux-ci, ainsi que les récits contenus dans les chapitres, ont pour but de mettre en lumière l'impact des données sur les problèmes de société et les opportunités commerciales.
Les données ne servent plus seulement à confirmer ou infirmer une hypothèse. Au lieu de cela, les organisations doivent accepter une certaine confusion avec les données - c’est-à-dire qu’elles se soucient moins de l’exactitude et élargissent les événements qui influencent la causalité dans un événement:
«Les mégadonnées transforment notre compréhension et notre exploration du monde. À l'ère des petites données, nous étions motivés par des hypothèses sur le fonctionnement du monde, que nous avons ensuite tenté de valider en collectant et en analysant des données. À l'avenir, notre compréhension sera davantage motivée par l'abondance de données que par des hypothèses. ”
Cette idée de «taille de l'échantillon non plus» est similaire à celle de Filaire Les affirmations du rédacteur en chef Chris Anderson sur la «fin de la théorie». En fait, les auteurs se penchent sur le débat qu’Anderson a soulevé lorsqu'il a déclaré que les hypothèses et la modélisation à partir de petites tailles de données devenaient obsolètes.
Parmi les autres avancées dans la révolution des données, citons des modifications sur des sujets bien connus, telles que les choix de traitement de Steve Jobs pour son cancer et l’investissement d’Amazon dans les données pour comprendre le comportement d’achat des clients. Les lecteurs avides de technologie ont peut-être déjà lu ces exemples, mais ils peuvent être nouveaux pour ceux qui connaissent très bien les événements technologiques. Il existe certaines applications de données intéressantes, telles que les efforts de Con Edison pour empêcher les incidents d’explosion de la plaque d’égout à New York, ainsi que FlyOnTime.us, une application de données ouverte.
L'énormité des données créées permet certes de nouvelles solutions, mais elle crée également de nouveaux défis. De prime abord, les propriétaires de petites entreprises qui lisent ce livre peuvent avoir l’impression de supporter la part du lion des défis (lire le chapitre sur Amazon n’apportera peut-être pas de souvenirs chaleureux et flous aux librairies locales).
Mais Mayer-Schroenberger et Cukier s’attendent à ce que les entreprises de taille moyenne soient sur le point de s’estomper - qu’elles soient proportionnelles aux données ou qu’elles restent petites et agiles. Dans le même ordre d'idées, l'expert en la matière est devenu moins influent dans de nombreux secteurs:
«Dans les médias, le contenu créé et publié sur des sites Web tels que Huffington Post, Gawker et Fobres est régulièrement déterminé par des données, et pas seulement par le jugement de rédacteurs humains…. Jeff Bezos s'est débarrassé des relecteurs de livres chez Amazon lorsque les données ont montré que les recommandations algorithmiques généraient une augmentation des ventes. Cela signifie que les compétences nécessaires pour réussir sur le lieu de travail évoluent. »
Les lecteurs de petites entreprises peuvent ne pas avoir l’impression que le document relie des idées exploitables à leur environnement. Le livre donne un bref contexte historique à la personne concernée par les données volumineuses, avec des notes indiquant des références au cours des 10 dernières années environ. Mais il n’existe aucune discussion au niveau informatique sur les bases de données et rien sur la gestion de la planification - du moins en ce qui concerne les fonctionnalités technologiques. Les lecteurs qui s’attendent à des débats noSQL vs SQL devraient regarder ailleurs.
$config[code] not foundLa perspective la plus provocante que le livre offre aux propriétaires de petites entreprises est une alerte sur l'évolution de l'utilité de la technologie.Cela diffère de tous les débats séculaires sur la viabilité d'une technologie, un débat qui peut entraver les considérations budgétaires. Au lieu de se focaliser sur le point de savoir si le courrier électronique est meilleur que les médias sociaux, les stratèges commerciaux devraient être plus attentifs aux tendances de leur marketing afin de développer des associations utiles entre un support marketing et la réponse du client.
C’est ce genre de processus de pensée Big Data encourage La valeur ultime du livre réside donc dans les récits sur la manière dont les entreprises acceptent les données et sur les solutions de modélisation qui améliorent les opérations.
Les chapitres sur le risque et le contrôle utilisent les concepts pour élaborer des scénarios réalistes. Ces chapitres traitent de la protection de la vie privée avec les perspectives les plus récentes et sont probablement les plus exploitables pour discerner quoi faire avec la technologie. Mayer-Schroenberger et Cukier définissent une définition du profilage par rapport à la sélection de prédicteurs appropriés du comportement des clients. Mais ils soulignent les complications sociétales, telles que les «pénalités fondées sur les propensions», qu’ils appellent «nauséabondes». Les auteurs soulignent également la montée en puissance des algorithmistes - des professionnels issus des domaines des mathématiques, des sciences et de l’informatique pour assurer la responsabilité. pour les systèmes mêmes que nous créons:
«Nous pensons que les algorithmistes fourniront une approche axée sur le marché pour des problèmes tels que ceux-ci, qui pourraient permettre d'éviter des formes de réglementation plus intrusives…. Pour garantir la protection des personnes en même temps que la technologie est promue, nous ne devons pas laisser le Big Data se développer au-delà de la capacité humaine pour façonner la technologie. ”
Les auteurs transmettent un ton optimiste dans leur écriture, ainsi qu'un ton pragmatique quant aux résultats futurs possibles de la recherche sur les mégadonnées.
Mais pour le climat des affaires d’aujourd’hui, lire Big Data aidera les petites entreprises innovantes à penser différemment à la cause du comportement humain et à la manière dont ce comportement est enregistré. L’amélioration des services ou la création de nouveaux services peuvent être mieux envisagées. Il y a d'autres livres qui approfondissent le débat sur la taille de l'échantillon et la corrélation, mais comme amorce pour les entreprises, Big Data travaille à rendre un sujet incompris plus compréhensible.
