SHE-Blogpicks

Besser nicht ganz so Big Data

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Daten sind das neue Öl und je mehr man davon hat und weiterhin sammelt, desto besser für das Business. Wer das feststellt, erntet meist Zustimmung. Widerspruch kommt dagegen von Anthony Scriffignano (links) und David Bray. In einem sehr ausführlichen CXO Talk mit Michael Krigsman (Video und Transkript in voller Länge) bezeichnen der Chief Data Scientist von Dun & Bradstreet (Scriffignano) und der Harvard-Forscher (Bray) es als „irrige Annahme“, Datensammlungen ohne klares Nutzungskonzept seien wertvoll, weil man ja nie wissen könne, wozu sie sich später einmal verwenden ließen. Die Empfehlung dagegen: zuerst eine Frage festlegen und dann erst anfangen, die passenden Daten – Smart Data – zu ihrer Beantwortung zu sammeln.

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Chaos ist das neue Normal

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Noch vor einigen Jahren erwartete man, dass Massendaten und ihre zunehmend intelligente Verarbeitung zu mehr Prognose-Präzision führen, künftige Entwicklungen daher mit größerer Sicherheit voraussagbar sein würden. New-York-Times-Autor Farhad Manjoo (Bild) nennt in seiner Kolumne als Beispiele Googles Voraussage von Grippewellen und die Performance des Wahlforschers Nate Silver, der vor der US-Präsidentschaftswahl 2012 die Gewinner in allen Staaten korrekt prognostizierte. Das Gegenteil sei jedoch in den letzten zwei Jahren eingetreten, schreibt der Tech-Autor nun und verweist unter anderem auf Brexit und Trump-Wahl. Wer nun glaubt, dass solche Überraschungen Ausnahmen gewesen seien und das bevorstehende Jahr eine Rückkehr zur Normalität bringen werde, sei auf dem Holzweg, warnt Manjoo. In immer mehr Daten, Inhalten und Kommunikationsvorgängen sieht er das Potential für eine anschwellende Welle an überraschenden Ereignissen mit tiefgreifender Wirkung. Unvorhersagbarkeit, Chaos, sei die neue Normalität.

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Big Data 100mal schneller analysieren

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Big-Data-Bestände weisen oft extrem viel Ballast auf, der analytische Berechnungen massiv bremst. Beispiel: eine Tabellenmatrix von Kunden und Produkten, in der eine 1 für ‚gekauft‘ und eine 0 für ‚nicht gekauft steht. Am Massachusetts Institute of Technology (MIT) wurde nun laut Eurekalert! ein System entwickelt, das Analysen solcher „Sparse Data“ um den Faktor 100 beschleunigen soll, ohne dass mit hohem Programmieraufwand Algorithmen an spezifische Datenstrukturen angepasst werden müssen. Mit dem mathematischen Ansatz der Tensoralgebra soll das System Taco (Tensor Algebra Compiler) außer im Big-Data-Umfeld auch im Bereich Maschinelles Lernen Verwendung finden, teilt MIT-Professor Saman Amarasinghe (Foto) mit, der die Forschungsgruppe leitet.

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Schritte zur Datenstrategie

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Daten gibt es reichlich, das Thema Big Data samt der daran hängenden Herausforderungen für IT-Verantwortliche ist deshalb allgegenwärtig, schreibt Benjamin Aunkofer im Data Science Blog. Was allerdings die wenigsten Unternehmen bisher vorweisen könnten, sei eine Datenstrategie. Wozu Unternehmen so eine benötigen, war bereits Gegenstand eines früheren Blogtexts. In seinem aktuellen Post erläutert Aunkofer, Vorstandsvorsitzender des Verbands Connected Industry und Lead Data Scientist beim Beratungsunternehmen Datanomiq, nun die Schritte zu einer Datenstrategie.

 

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Daten-Ökosystem für autonome Autos

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Damit autonome Systeme funktionieren, benötigen sie Daten. Autonome Mobilität (Foto: Steve Jurvetson) erfordert ein Daten-Ökosystem, das aus Fahrzeugen,  in Straßen eingebauten Sensoren, Auto-zu-Auto-Kommunikation, Wetterdiensten und anderen Quellen stammt, schreibt Michael Krigsman bei ZDnet. Für die aktuelle Ausgabe seines CXO-Talk haben drei einschlägige Fachleute dieses Thema und seine Weiterungen diskutiert: Paul Ballew, Chief Data Officer bei Ford, Evangelos Simoudis von der auf Big Data-Investments spezialisierten Risikokapitalfirma Synapse und David Bray von der Harvard University. Wie üblich gibt es vom CXO-Talk auch das Video in voller Länge.

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