Skrämmande och fascinerande: Framtiden för stora uppgifter

Det är rimligt att se big data som en revolutionerande utveckling inom IT och verksamhet i allmänhet – men dess konsekvenser bör göra oss en tankeställare.

webbplatsen talade nyligen med Bernard Marr, författare till boken, Big Data: Använda smarta stora datamängder och mätmetoder för att fatta bättre beslut och nå bättre resultat, för att se vad som kommer härnäst för tekniken.

F: Vad är din bakgrund?

Min bakgrund är att jag avslutat min examen i Cambridge, alltid när det gäller uppgifter och i synnerhet på den punkten, performance management. Och sedan flyttade jag genom performance management in business intelligence och analys. Så jag har sett hela detta område från de första grunderna.

Fråga: Vad tror du är den viktigaste fördelen att vinna stora data?

Fördelarna är så gränslös att vi nu har uppgifter om allt och det kan hjälpa oss att få nya insikter om allt. Jag ser hela spektrumet av stora data från NASA att använda den för att analysera data i realtid på Mars – och jag tycker att det är särskilt häpnadsväckande hur stor data används inom sjukvården för att förutsäga behandlingsplaner och förutse sjukdomar.

Det öppnar upp helt nya möjligheter när det gäller att kombinera data med andra saker såsom robotteknik där du har smarta, intelligenta maskiner som kan göra en hel del av de jobb som för närvarande görs av människor. Maskiner kommer att göra dem mycket bättre.

Fråga: Men är inte kvaliteten och användbarheten av data ett problem? Till exempel när du gör en beställning med, säg, Amazon, är det första det ger dig möjlighet att köpa alla typer av olika versioner av den produkt du precis köpt. Det är inte intelligent.

Med Amazon måste man komma ihåg att det fortfarande är tidiga dagar så att de använder brute force-analys. Systemet tror att folk har köpt denna så att de kommer att köpa det igen. Det finns mycket lite sann intelligens i en hel del av sina förutsägelser.

Men jag tror att detta kommer att förändras när de använder nya former av data och särskilt uppgifter från nya sociala medier flöden och annat. Så jag tror att det kommer att bli mycket mer exakt.

Ibland betyder bara att samla in data på olika sätt. Till exempel när du köper något och du tillfrågas om du köper detta för din fru eller någon annan.

Marr: “Jag tror att fördelarna är så gränslös att vi nu har uppgifter om allt.”

Jag minns att min fru köpte något för en vän som var gravid och under de närmaste 12 månaderna hon bombarderades med graviditetsrelaterade uppgifter. Det är därför de kommer att fråga om du vill inslagning.

Det finns en hel del utmaningar där, men det finns andra intressanta frågor. Ärlighet är en. Förr i tiden förlitat vi mycket mer på människor berätta saker så att du skulle gå till GP och han ber dig hur många enheter av alkohol du drack en vecka och alla ljög.

Nu, med en hel del av teknik, kan du samla in informationen automatiskt. Det finns sensorer som kan upptäcka alkoholnivåer i kroppen. Jag ser detta som ett steg framåt för att du inte längre behöver förlita sig på människor som berättar något. Hur ofta de använde något, vilken typ av filmer de vill och så vidare, eftersom uppgifterna är redan där.

Fråga: Hur får man förbi rädslan?

Weelytics kan du spåra alla dina användares webbplats åtgärder utan kodning, big data, analyser förväntas vara $ 187.000.000.000 marknaden 2019, IBM använder superdatorkraft för Zika forskning

För mig är detta en av de största utmaningarna som vi står inför just nu. Jag kampanj för mer öppenhet. Med de företag jag arbetar med, vad jag råda dem att göra är att vara 100 procent ärlig med sina kunder. De bör tala om för dem vilka data de samlar, hur de använder den och sedan, förhoppningsvis, ge dem vissa fördelar som att använda fitness trackers eller något liknande. Jag är glad att ge denna information om det ger mig några fantastiska insikt och så jag inte har något emot att ge denna data som ska analyseras för forskningsändamål.

Det är därför det var så mycket oväsen om NHS sjukhus dela information med Google. Folk trodde att om Google är att dela allt detta sjukhus informationen sedan Google kommer att veta för mycket om mig. De gjorde inte det klart att det var bara en liten underavdelning av Google och det med hjälp av olika algoritmer och det förvarades en bit bort från Google självt.

Så jag tror att många företag blir det dåligt fel genom att inte göra det tydligt vad de samlar och vad de använder det för. De allra flesta människor som jag vet är inte medvetna om att de har undertecknat något och gick med på detta.

Jag tror att detta kommer delvis åtgärdas genom nya sekretesslagstiftning som kommer in nästa år, reglerna blir att företagen måste vara tydligare. De måste få tillstånd från människor så att människor kan vara medvetna om vad som samlas in och hur den används. Om du börjar använda det för ett annat ändamål, då du kommer att behöva be om tillstånd igen.

Socialt företagande, Linkedin avslöjar sin nya blogging plattform, stora datamängder, är detta en ålder av Big OLAP,? Big Data Analytics, DataRobot syftar till att automatisera lågt hängande frukt uppgifter vetenskap, stora datamängder, MapR grundare John Schroeder steg ner, COO för att ersätta

Och människor kommer att ha rätt att glömmas bort, vilket är nytt också.

F: Vad är det mest fantasifulla sak du har sett stora uppgifterna används för?

Det som fascinerar mig är att kombinera stora data med maskininlärning och särskilt naturligt språk, där datorer gör analysen genom själva för att hitta saker som nya sjukdomsmönster, för att hitta dem i data.

Jag tycker alla att fascinerande men ett annat område är förmågan hos datorer att läsa känslor – att kombinera sensorerna med maskininlärning och med data algoritmer för att göra vad vi trodde alltid var mycket mänskliga färdigheter.

stora uppgifter

Oavsett om du är entusiastisk över begreppet big data eller tycker att det innehåller lite nytt, det är onekligen ett område mogen för missförstånd.

Fråga: Vad gör stora data, ett intressant område för dig?

Jag har aldrig sett något i mitt liv så här. Detta kommer att förvandla varenda jobbet i världen. Jag tror att stora data, tillsammans med alla andra egenskaper som vi ser, gör just detta. Jag är rädd och det fascinerar mig allt på samma gång.

Jag tror att om man tittar på varje jobb, och du kan bryta ner de flesta arbeten i enskilda uppgifter, mellan 50 och 80 procent av alla jobb kan delas upp i uppgifter som datorer kan göra bättre än människor.

Och det är skrämmande. Betyder det att vi kommer att förlora mellan 50 och 80 procent av jobben? Jag tror hela vägen genom den industriella revolutionen, har vi alltid varit bra på att hitta andra [jobb för människor att göra].

Det kommer att finnas störningar men mellan de närmaste 15 eller 20 år kommer det att finnas en hel del jobb som fortfarande finns tillgängliga så länge vi koncentrera oss på det vi människor gör väl.

Jag är inte riktigt säker på hur detta påverkar hela företagsmarknaden. Nu alla måste arbeta för att tjäna pengar, så om plötsligt en massa människor inte kommer att kunna göra det vi måste ompröva vårt samhälle.

F: Betyder det ojämlikhet?

Många av dessa stora företag – företag som Google, Amazon, och så vidare – de människor som kör dessa företag blir rikare och rikare och de flesta av de andra kommer inte att kunna delta i välstånd. Så vi måste hitta olika sätt att fördela pengar.

Linkedin avslöjar sin nya blogging plattform

Är detta en ålder av Big OLAP?

DataRobot syftar till att automatisera lågt hängande frukt uppgifter vetenskap

MapR grundare John Schroeder steg ner, COO för att ersätta