Manusia, Kita Punya Masalah – Data Besar

Saat ini, kami dibanjiri dalam Big Data, di mana-mana, benar-benar meresap dan terus terang sedikit sombong ketika perusahaan dan pemerintah mengumpulkan SEMUA pengukuran orang dan statistik vital kami. Lebih buruk lagi, kita memiliki orang-orang yang tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan itu semua, tetapi entah bagaimana di masa depan semua data yang mereka kumpulkan akan bernilai sesuatu? Akankah – dalam bentuk apa? Dalam format saat ini atau format masa depan lainnya yang tidak dapat diimpor? Banyak jaringan toko kelontong mengumpulkan data pembelian kami dan selama satu dekade atau lebih, dan semua data lama itu tidak relevan dengan pembelian kami hari ini, dan sebagian besar data lama itu dalam format yang tidak dapat digunakan.

Tentu saja, itulah yang paling dikhawatirkan dengan Big Data hari ini. Masalah paling mendesak yang saya temukan adalah bahwa kita memiliki manusia bodoh yang salah menafsirkan data, terus-menerus muncul dengan kesalahan positif. Misalnya, saya telah menerima iklan bertarget yang menyarankan bra dukungan olah raga, apa buang-buang uang, karena saya laki-laki. Bahkan ketika iklan yang ditargetkan berjalan setelah individu yang aktif secara fisik dan bugar, dalam hal ini 50% + dari iklan tersebut kehilangan tanda mereka. Perusahaan mungkin berpikir itu berjalan baik dan perusahaan iklan analitik Big Data berpikir penjualannya untuk kliennya, tapi itu 50% tidak efisien. Bagaimana Big Data dengan begitu banyak janji membuat Kesalahan Besar seperti itu? Memang, ini adalah kesalahan yang relatif kecil (dalam contoh terakhir saya) dalam skema keseluruhan hal.

Perusahaan Data Mining Besar memberikan data kepada pemimpin perusahaan yang 'berasumsi' bahwa data berarti satu hal, dan kemudian keputusan yang buruk dengannya. Keputusan-keputusan buruk ini mengarah ke keuntungan yang lebih rendah, dan bukannya memperbaiki kesalahan, mereka melihat kembali data dengan bias persepsi dan kemudian menggandakan kesalahan-kesalahan sebelumnya. Dalam pemerintahan hal yang sama dilakukan, sering karena kesalahan dalam penentuan kausalitas, dan kemudian lebih buruk ketika kita melempar sedikit manipulasi data untuk melayani agenda politik mereka – selalu menunjuk ke data untuk meyakinkan kita bahwa mereka melakukan apa yang terbaik di masyarakat bunga.

Jika manusia tidak bisa melakukan lebih baik dari ini, mungkin mereka harus berhenti mengumpulkan data di tempat pertama karena Big Data akan semakin besar dengan Internet of Things dan rantai pasokan yang terhubung sampai ke lantai pabrik robot. Jika Anda pikir Anda, sebagai konsumen, hanya angka sebelum sekarang, Anda memiliki banyak angka yang tergabung menjadi satu dan pembuat keputusan data telah menentukan segalanya tentang Anda berdasarkan algoritma yang ditulis oleh masukan bias informasi – ingat meskipun kita mengambil tentang data yang lebih besar kita masih memiliki masalah GIGO – Sampah Di – Sampah.

Penulis Think Tank ini karena itu cukup terbebani oleh janji-janji luhur Big AI Data dalam kaitannya dengan apa yang sedang disampaikan sekarang dan percaya bahwa lebih banyak data tidak akan memperbaiki masalah yang lebih besar.

– Bacaan yang Disarankan Lebih Lanjut:

1.) NASA Tech Briefs News, Sept. 2017, artikel: "Digitalisasi – Faktor Sukses Kritis Baru" oleh Arun Jain dari Siemens, Alisa Coffey dari Aerospace Automotive dan Bernd Heuchemer, VP Marketing Siemens.

2.) Majalah ARS Technica Magazine: "Jangankan perkiraan Elon-the tidak menyeramkan untuk AI dalam bisnis – Jangan takut mesin-mesin – teknologi AI hampir tidak siap untuk berpikir sendiri," oleh Alan Zeicheck 9 / 25/2017.

3.) Majalah Forbes, 25 September 2017 artikel berjudul: "The Amazing Ways Burberry Is Using Artificial Intelligence dan Big Data To Drive Success," oleh Bernard Marr.