Москва, 2014, Манн, Иванов и Фербер, 221 с.
С появлением новой науки открылась удивительная возможность с
точностью предсказывать, что произойдет в будущем в самых разных
областях жизни. Большие данные — это наша растущая способность
обрабатывать огромные массивы информации, мгновенно их
анализировать и получать порой совершенно неожиданные выводы.
По какому цвету покраски можно судить, что подержанный автомобиль находится в отличном состоянии? Как чиновники Нью-Йорка определяют наиболее опасные люки, прежде чем они взорвутся? И как с помощью поисковой системы Google удалось предсказать распространение вспышки гриппа H1N1?
Ключ к ответу на эти и многие другие вопросы лежит в больших данных, которые в ближайшие годы в корне изменят наше представление о бизнесе, здоровье, политике, образовании и инновациях. Оглавление: От партнера издания
Гл а в а
1. Наше время
Данные говорят сами за себя
Количество, точность, причинность
Гл а в а
2. Больше данных
От малого к большему
Гл а в а
3. Беспорядочность
Больше данных — лучше результат
Беспорядочность в действии
Гл а в а
4. Корреляция
Прогнозы и предрасположенности
Иллюзии и иллюминации
Задача с канализационными люками
Конец теории?
Гл а в а
5. Датификация
Мир, выраженный в количественных категориях
Когда слова становятся данными
Когда местоположение становится данными
Когда взаимодействия становятся данными
Повсеместная датификация
Гл а в а
6. Ценность
«Альтернативная ценность» данных
Ценность выбросов данных
Ценность открытых данных
Оценить то, что бесценно
Гл а в а
7. Последствия
Цепочка создания ценности больших данных
Новые посредники данных
Обесценивание экспертов
Вопрос полезности
Гл а в а
8. Риски
Парализующая конфиденциальность
Вероятность и наказание
Диктатура данных
Темная сторона больших данных
Гл а в а
9. Контроль
От безопасности к отчетности
Люди и прогнозирование
Вскрытие «черного ящика»
Бароны данных
Глава
10. Что дальше?
Когда данные говорят
Больше чем большие данные
Примечания
По какому цвету покраски можно судить, что подержанный автомобиль находится в отличном состоянии? Как чиновники Нью-Йорка определяют наиболее опасные люки, прежде чем они взорвутся? И как с помощью поисковой системы Google удалось предсказать распространение вспышки гриппа H1N1?
Ключ к ответу на эти и многие другие вопросы лежит в больших данных, которые в ближайшие годы в корне изменят наше представление о бизнесе, здоровье, политике, образовании и инновациях. Оглавление: От партнера издания
Гл а в а
1. Наше время
Данные говорят сами за себя
Количество, точность, причинность
Гл а в а
2. Больше данных
От малого к большему
Гл а в а
3. Беспорядочность
Больше данных — лучше результат
Беспорядочность в действии
Гл а в а
4. Корреляция
Прогнозы и предрасположенности
Иллюзии и иллюминации
Задача с канализационными люками
Конец теории?
Гл а в а
5. Датификация
Мир, выраженный в количественных категориях
Когда слова становятся данными
Когда местоположение становится данными
Когда взаимодействия становятся данными
Повсеместная датификация
Гл а в а
6. Ценность
«Альтернативная ценность» данных
Ценность выбросов данных
Ценность открытых данных
Оценить то, что бесценно
Гл а в а
7. Последствия
Цепочка создания ценности больших данных
Новые посредники данных
Обесценивание экспертов
Вопрос полезности
Гл а в а
8. Риски
Парализующая конфиденциальность
Вероятность и наказание
Диктатура данных
Темная сторона больших данных
Гл а в а
9. Контроль
От безопасности к отчетности
Люди и прогнозирование
Вскрытие «черного ящика»
Бароны данных
Глава
10. Что дальше?
Когда данные говорят
Больше чем большие данные
Примечания