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빅토르 마이어 쇤버그의 "빅 데이터 시대" 에 대한 고찰

한 편의 작품을 열심히 읽고 나면, 모두들 틀림없이 수확이 상당히 많을 것이다. 그것은 리뷰를 작성 하 고 그것을 기록 시간이 야. 너의 독후감이 대처할 수 있다고 생각하지 마라. 다음은 빅토르 마이어 쇤버그가 정리한' 빅 데이터 시대' 독후감 판문입니다. 참고용으로만, 도움이 되길 바랍니다.

빅토르 마이어 쇤버그 (Viktor Mayer Schoenberg) 가' 빅데이터 시대' 를 읽은 후의 소감 1 베스트셀러, 핫한 화제, 패션 기술에 관심이 없다. 출판물, 일정한 해가 있는 것을 좋아한다. 제목, 퇴각을 좋아하는 관점. 신기한 제품은 내가 할 수 없는 것이다. 나는 성숙한 기술 제품을 사용하는 것에 익숙하다. 높지도 않고, 냉막 하지도 않고, 현실과 일정한 거리를 두고, 자신에게 생각할 공간을 남기는 것이다. 이 습관은 최근에 깨졌다. 일의 결과,' 빅 데이터' 라는 새로운 개념이 내 시야에 자주 들어오기 시작했다. 마음속의 호기심을 억제하지 못하고 인터넷에서' 빅 데이터 시대' 를 샀는데, 애석하다. 사흘 만에 다 봤는데도 꽤 수확이 있다. 이 책에는 다음과 같은 특징이 있다.

첫째, 저자는 이론의 높은 지점에 서서 인간의 업무, 생활, 사고에 큰 데이터가 가져다주는 혁신, 빅 데이터 시대의 세 가지 전형적인 비즈니스 모델, 빅 데이터 시대가 개인 정보 보호 및 공공 안전에 가져온 도전을 명확하게 설명합니다. 둘째, 글의 예는 현실 생활과 시대에 가까워서 독자들에게 깊은 인상을 주고 공감을 느끼게 한다. 게다가 저자도 전문 용어를 많이 사용하지 않고 전문적인 얼굴로 가장했다. 책, 단어, 문장 전체를 쉽게 이해할 수 있다.

필자는 빅 데이터 시대에 세 가지 뚜렷한 특징이 있다고 생각한다.

첫째, 사람들은 한 현상을 연구할 때 샘플링 데이터가 아닌 모든 데이터를 사용한다.

둘째, 빅 데이터 시대에 우리는 맹목적으로 데이터의 정확성을 추구해서는 안되며, 데이터의 다양성과 풍부함에 적응하고 심지어 잘못된 데이터를 받아 들여야합니다.

셋째, 데이터 간의 상관 관계를 이해하는 것이 인과관계를 탐구하는 것보다 낫다. 무엇 보다 더 중요 합니다.

저자는 기술이 발전함에 따라 데이터 저장 및 처리 비용이 현저히 낮아졌으며, 사람들은 이제 조각화와 무관한 데이터 찌꺼기에서 통찰력을 추출할 수 있다고 지적했다. 빅 데이터 시대에 세 가지 유형의 회사가 시대의 총아가 될 것이다. 첫째, 큰 데이터를 가진 회사와 조직. 정부, 은행, 통신회사, 글로벌 인터넷 회사 (알리바바, 타오바오) 등이 있습니다. 두 번째는 아마존, 구글 등과 같은 데이터 분석 처리 기술을 보유한 전문 회사입니다. 셋째, 혁신적 사고를 가진 기업은 큰 데이터도 전문 기술도 없지만 큰 데이터를 잘 활용해 큰 데이터에서 자신의 이상적인 세계를 찾을 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)

개인은 다가오는 빅 데이터 시대에 어떻게 대처할 것인가? 이것은 심각한 문제이다.

빅토르 마이어 쇤버그 (Viktor Mayer Schoenberg) 의 빅 데이터 시대에 대한 생각 2 는 이제 뉴미디어와 인터넷에 대해 이야기할 때 빅 데이터를 언급해야 한다. 이거 안 하면 아웃되는 것 같아요. 더구나 많은 사람들이 구름같이 따라다녔고, 많은 공담자들은 심지어 이 방면의 고전 저작인 셰인 백비둘기의' 빅 데이터 시대' 를 읽지 않았다. 빅터 마이어 쇤버그는 누구입니까? 현재 옥스퍼드대 인터넷학원 인터넷연구소 통치와 감독 교수로 하버드대 케네디 대학 정보감독 연구 프로젝트 책임자를 역임한 바 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)

그의 컨설팅 고객으로는 마이크로소프트, HP, IBM 등 글로벌 기업이 있다. 그는 유럽연합의 공식 인터넷 정책 뒤에 있는 진정한 제정자이자 참여자이며, 많은 국가 고위 정부의 싱크탱크를 역임한 적이 있다. 이 옥스포드 교수는' 빅데이터 시대 예언가' 라고 불리는데, 정말 대단하다! 그래서, 마스터가 말한 것은 금과옥율입니까? 꼭 그렇지는 않습니다. 너는 숙제를 좀 하고 대사의 작품을 알아야 그와 사상적인 대화를 할 수 있다.

쇤버그는 사고 변화, 비즈니스 변화, 경영 변화 등 세 부분으로 큰 데이터를 논술한다. 첫 번째 부분인' 빅 데이터 시대의 사고 변화' 에서 쇤버그는 자신의 세 가지 견해를 분명히 밝혔다.

첫째, 더: 무작위 샘플이 아니라 모든 데이터입니다.

둘째, 더 잡다한다: 정확하지는 않지만 잡다한다.

셋째, 더 좋습니다: 인과 관계가 아니라 관련성입니다.

나는 첫 번째 요점에 동의하지 않는다.

한편으로는, 기술과 장비에서 모든 데이터를 처리하는 것은 매우 어렵다. 반면에, 모든 사람이 필요로 하는 것은 아닐까요? 간단한 사실을 판단하는 데이터 분석이 모든 데이터를 수집할 필요가 있습니까?

나는 홍콩 시티대학의 축건화 교수와 이 문제를 토론한 적이 있다. 주 교수는 전파학 연구 방법과 데이터 분석의 전문가이다. 그는 수학 통계 방법을 찾아 분석할 수 있다고 생각하는데, 반드시 모든 데이터가 필요한 것은 아니다. 쇤버그의 두 번째 관점에 언급 된 관련성에 관해서, 나는 그가 말한 총 데이터가 숫자가 아니라 범위를 의미한다는 것을 이해합니다. 즉, 큰 데이터의 무작위 샘플은 목표 데이터뿐만 아니라 목표를 제외한 모든 데이터를 포함합니다. 빅 데이터 분석은 무작위 샘플링을 배제할 수 없고 샘플링만 할 수 있다고 생각합니다. 방법과 범위를 넓혀야 한다.

나는 쇤버그의 두 번째 견해에 동의한다. 나는 그의 첫 번째 관점에 대한 좋은 보완이자 정밀 전파와 정밀 마케팅에 대한 반성이라고 생각한다. 큰 데이터의 간단한 알고리즘은 작은 데이터의 복잡한 알고리즘보다 더 효과적입니다. "더 거시적인 시각과 동양의 철학적 사고. 나는 쇤버그의 세 번째 견해에 완전히 동의할 수 없다. 클릭합니다 인과관계가 아니라 상관관계입니다. 왜 그런지 알 필요가 없습니다. 무엇이 무엇인지 알기만 하면 됩니다. 소통은 데이터이고, 데이터는 관계이다. 소데이터 시대에는 인과관계에만 관심이 있었지만 상관관계에 대해서는 충분히 알지 못했다. 빅데이터 시대에는 상관관계의 역할이 매우 중요하기 때문에 아무리 강조해도 지나치지 않지만 완전히 배제해서는 안 된다. 큰 데이터는 어디에서 오는가? 그것은 무엇을 하는 데 쓰이는 것입니까? 인과관계를 완전히 소홀히 한다면, 큰 데이터의 전과후를 모르고, 큰 데이터의 인문적 가치도 해소할 수 있다. 오늘날 많은 학자들은 자신의 관점을 설명하고 전파하기 위해 종종 놀라울 정도로 오래된 관념을 완전히 부정한다.

빅토르 마이어 쇤버그의' 빅 데이터 시대' 를 읽으면서, 글부터 전자로의 비약 이후 또 다른 중대한 변화를 맞이하게 될 것이라는 것을 깨달았다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 글명언)

이 책은 빅 데이터 시대가 도래한 후 이어지는 세 가지 주요 변화인 비즈니스 변화, 관리 변화, 사고 변화에 대해 설명합니다.

사실 이런 변화는 이미 시작되었다. 상업 분야는 빅 데이터 시대의 도래로 혁신적이다. 몇 년 전, Farecast 라는 회사가 더 할인된 항공권 가격을 예약하는 것은 더 이상 꿈이 아니었다. 이 회사는 항공권 판매 데이터를 이용하여 항공권 가격의 미래 추세를 예측했다. 현재 이 도구를 사용하는 승객들은 티켓당 평균 50 달러 정도를 절약할 수 있는데, 이것이 바로 큰 데이터의 편리함이다.

여러분은 인플루엔자 H 1N 1 이 2009 년에 나타났다는 것을 알아야 합니다. 미국을 예로 들다. CDC 는 일주일에 한 번만 데이터 통계를 실시합니다. 환자는 보통 통증으로 병원에 갈 수 없기 때문에 정보의 지연도 초래합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 건강명언) 하지만 빠르게 퍼지는 질병에 대해 구글은 제때에 판단하여 독감 발병의 위치를 확인할 수 있다. 이것은 방대한 데이터 자원을 바탕으로 한 것으로, 빅 데이터 시대가 공중 보건에도 큰 영향을 미쳤음을 보여준다!

제 생각에는 빅데이터 시대를 마음껏 유람하려면 분석뿐만 아니라 과감한 의사결정도 배워야 합니다.

미국에서는 매년 7, 8 월에 태풍이 기승을 부릴 때 홍수 방지 물자도 선반에 오른다. 월마트는 이때 에그타르트의 판매량이 다른 달보다 눈에 띄게 증가했다는 것을 알아차렸다. 그 결과 상인들은 과감한 추측을 했는데, 이 결과는 두 물건의 연관에서 유래한 것으로, 그는 이 에그타르트를 홍수 방지용품 옆에 놓았다. 이런 움직임은 이윤을 크게 증가시켰는데, 이것은 세계 1 위 소매상들의 큰 데이터 두뇌이다!

빅데이터 시대가 도래하면 우리의 생활이 더욱 편리해질 수 있다. 그러나 큰 데이터가 모든 것을 주도한다면, 어느 정도 위험이 있다.

누구나 전자지도를 알고 있어야 하며, 사람들에게 길을 가르쳐 줄 수 있다. 하지만 당신은 알 수 없을 것입니다. 그것은 묵묵히 사람들의 여행 데이터를 축적하고, 지능 분석을 통해 당신의 집이 어디에 있는지, 직장이 어디에 있는지를 추론합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가족명언) 이런 식으로, 우리의 프라이버시는 알려지지 않은 상태에서 수집되었다.

빅데이터 시대가 도래하면서 우리의 생활은 더욱 안전하고 편리해졌지만, 동시에 우리의 프라이버시는 더 이상 프라이버시가 아니며, 데이터 수집은 모든 것을 포괄하고 빈틈이 없게 되었다. 세계는 빅데이터 시대를 향해 작은 걸음을 내딛었고, 새로운 시대가 우리에게 다가오고 있다. 지식으로 뇌를 무장시키고 새로운 시대를 준비하자!

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