Malá data - Small data - Wikipedia

Knihu literatury faktu viz Malá data.

Malá data je data to je pro lidské porozumění dost „malé“.[1] Jedná se o data v objemu a formátu, která je činí přístupnými, informativními a použitelnými.[2] Na hlavu IsaacaNewtona spadne jen jedno jablko, ne deset, ne tisíc.[3]

Termín "velká data „je o strojích a„ malá data “je o lidech.[4] To znamená, že pozorování očitých svědků nebo pět souvisejících údajů mohou být malá data. Malá data jsou to, co jsme si dříve představovali jako data. Jediný způsob, jak to pochopit Velká data je zmenšit data na malé vizuálně přitažlivé objekty představující různé aspekty velkých datových sad (jako napřhistogram, grafy a bodové grafy). Big Data je především o hledání korelace, ale Small Data je především o hledání příčinná souvislost, důvod proč.[5]

Formální definici malých údajů navrhl Allen Bonde, bývalý viceprezident pro inovace v Ovládejte - nyní součástí OpenText: „Malá data spojují lidi s aktuálními a smysluplnými postřehy (odvozenými z velkých dat nebo„ místních “zdrojů), organizovanými a zabalenými - často vizuálně - tak, aby byly přístupné, srozumitelné a použitelné pro každodenní úkoly.“[6]

Další definice malých údajů je:

  • Malá sada konkrétních atributů vytvořená Internet věcí. Obvykle se jedná o malou sadu dat ze senzorů, jako je teplota, rychlost větru, vibrace a stav.[7]

Odhadovalo se, že „Pokud si člověk vezme 100 největších inovace naší doby je asi 60% až 65% procent skutečně založeno na malých datech. “[5] tak jako Martin Lindstrom říká to. Malá data zahrnují vše od Snapchatu po jednoduché objekty, jako je post-it note. Lindstrom věří, že se na Big-Data soustředíme natolik, že máme tendenci zapomínat na základní koncepty a kreativitu. Lindstrom definuje Small Data „jako zdánlivě bezvýznamná pozorování, která identifikujete v domácnostech spotřebitelů, je vše od toho, jak si obujete boty, jak visí vaše obrazy“. Domnívá se tedy, že by člověk měl dokonale zvládnout základní (malá data), aby mohl těžit a najít korelace.

Využití v podnikání

Marketing

Bonde o tématu napsal pro Forbes,[8] Novinky o přímém marketingu,[9] CMO.com[10] a další publikace.

Podle Martin Lindstrom, ve své knize, Malá data: "{V zákaznický průzkum, small data is} Zdánlivě nevýznamná pozorování chování obsahující velmi specifické atributy směřující k nesplněné potřebě zákazníka. Malá data jsou základem průlomových nápadů nebo zcela nových způsobů obměny značek. “[11]Jeho přístup je založen na kombinaci pozorování malých vzorků s intuicí.[12] Obchodníci mohou získat tržní poznatky ze shromažďování malých dat tím, že budou spolupracovat a pozorovat lidi v jejich vlastních prostředích.[12] Ve srovnání s Big Data má Small Data moc vyvolat emoce a poskytnout vhled do důvodů chování zákazníků.[13] Může odhalit podrobné informace o extroverzi nebo introverzi člověka, sebevědomí, o tom, zda má člověk problémy ve vztahu atd.[13] Podle Lindstrom jsou vztahy mezi lidmi a zákaznickými segmenty organizovány podle čtyř kritérií:

  1. Podnebí: Odhaluje například, jak životní prostředí člověka ovlivňuje jeho stravu.
  2. Vláda: Vládní moc nebo vláda
  3. Náboženství: Prevalence náboženství v zemi, v závislosti na jeho vlivu, naznačuje, zda jde o osobu rozhodování proces je ovlivněn jejich systém víry.
  4. Tradice: Kulturní normy ovlivňovat chování a interakce lidí.

Mnoho společností podceňuje sílu malých dat a používá vzorky milionů spotřebitelů místo toho, aby uznalo hodnotu pečlivého sledování malých vzorků v jejich průzkum trhu.[12] Lindstrom ve své knize definuje „7C“, které by společnosti měly zvážit při pokusu o odvození smysluplných informací o zákaznících a tržních trendů prostřednictvím malých údajů od jejich zákazníků:[13]

  1. Shromažďování: Porozumění způsobu, jakým jsou pozorování překládána uvnitř domu.
  2. Stopy: Odhalení dalších výrazných emočních odrazů, které lze pozorovat.
  3. Připojení: Identifikace důsledků emočního chování.
  4. Příčina: Pochopení toho, jaké emoce jsou vyvolávány.
  5. Korelace: Identifikace počátečního data vzhledu chování nebo emocí.
  6. Odškodnění: Identifikace nenaplněné nebo nesplněné touhy.
  7. Koncept: Definování kompenzace „velkého nápadu“ pro zjištěnou potřebu spotřebitele.

Někteří klienti Lindstromu jako např Lowes Foods podívali se na data jiným způsobem a ve skutečnosti se rozhodli žít se zákazníkem. "Když vstoupíte do jejich obchodu, vytvořili nyní úžasnou komunitu, kde každý zaměstnanec jedná v charakterové náladě, založené na malých datech."[5] Supermarket dělal vše pro to, aby se zákazník cítil jako doma. Veškeré chování zaměstnanců je inspirováno zpětnými vazbami zákazníků získanými z rozhovorů přímo u zákazníka.

Zdravotní péče

Výzkumní pracovníci v Cornell University zahájila vývoj aplikací pro monitorování zdravotních problémů u pacientů na základě malých údajů. Toto je iniciativa společnosti Cornell's Small Data Lab,[14] v úzké spolupráci s Weill Cornell Medicine College, vedené Deborah Estrin.

Laboratoř Small Data Lab vyvinula řadu aplikací zaměřených nejen na shromažďování údajů o bolestech pacientů, ale také na sledování návyků v oblastech, jako je nakupování. V případě pacientů s revmatoidní artritida například, který má světlice a remise které nesledují určitý cyklus, aplikace shromažďuje informace pasivně, což umožňuje předvídat, kdy může na základě malých změn v chování dojít k vzplanutí. Mezi další vyvinuté aplikace patří také sledování online nakupování potravin, použití těchto informací od každého uživatele k přizpůsobení jejich potravin doporučením odborníků na výživu nebo monitorování e-mailového jazyka k identifikaci vzorců, které by mohly naznačovat „výkyvy kognitivního výkonu, únavu, vedlejší účinky léků nebo špatný spánek a další podmínky a léčba, které jsou obvykle hlášeny a samoléčeny “.[15]

poštovní služby

The Poštovní služba Spojených států (USPS) použito optické rozpoznávání znaků (OCR) k automatickému čtení a zpracování 98% veškeré ručně adresované pošty a 99,5% strojově vytištěné pošty. Spojením této technologie s malým vzorkem dat PSČ USA může nyní USPS zpracovat více než 36 000 kusů pošty za hodinu[16].

Letectví a kosmonautika

V roce 2015 Boeing ve spolupráci s. založila analytickou laboratoř pro letecká data Univerzita Carnegie Mellon posílit vedení univerzity v strojové učení, jazykové technologie a analytika dat[17]. Jeden z projektů iniciativ si klade za cíl standardizovat protokoly údržby pomocí AI k dramatickému snížení nákladů.

V současné době neexistuje žádný standardizovaný postup pro dokumentování protokolů údržby, které by vedly k malému, ale velmi silnému nestrukturovaná data sady. Výsledkem je, že pro pracovníky údržby je velmi obtížné překládat tyto variace v protokolech údržby během krátké doby. Nicméně s AI a úzký datový soubor běžné terminologie údržby letadel je možné tyto protokoly dynamicky překládat v reálném čase. Pomocí AI ke zvýšení rychlosti a přesnosti pracovního postupu údržby leteckých společností mohou letecké společnosti ušetřit miliardy podle Harvardský obchodní přehled[18].

Reference

  1. ^ Rufus Pollock. „Zapomeňte na velká data, malá data jsou skutečnou revolucí | Novinky“. Opatrovník. Citováno 2016-10-02.
  2. ^ „Co jsou to malá data? - Definice z WhatIs.com“. Whatis.techtarget.com. 2016-08-18. Citováno 2016-10-02.
  3. ^ "Filozofie malých dat". 2018-12-12. Citováno 2018-12-12.
  4. ^ Eric Lundquist (10.09.2013). "'Analýza malých dat je další velká věc, tvrdí obhájci ". Eweek.com. Citováno 2016-10-02.
  5. ^ A b C „Proč jsou malá data nová velká data“. http://knowledge.wharton.upenn.edu. Citováno 2017-05-09. Externí odkaz v | web = (Pomoc)
  6. ^ „Definování malých dat“. Malá datová skupina. Citováno 2016-10-02.
  7. ^ „Zapomeňte na velká data - malá data pohánějí internet věcí“. Forbes.com. Citováno 2016-10-02.
  8. ^ „Tyto chytré sociální aplikace snižují objem velkých dat“. Forbes.com. Citováno 2016-10-02.
  9. ^ „Proč jsou malá data pro obchodníky další velkou věcí - DMN“. Dmnews.com. 2013-08-22. Citováno 2016-10-02.
  10. ^ Bonde, Allen (12. 12. 2013). „Think Small: Time for Marketers to move Beyond the Big Data Hype“. Cmo.com. Citováno 2016-10-02.
  11. ^ „Malá data - Martin Lindstrom - nejprodávanější autor“. Martin Lindstrom. Citováno 2016-10-02.
  12. ^ A b C Dooley, Roger (16. února 2016). „Malá data: další velká věc“. Forbes. Citováno 8. května 2017.
  13. ^ A b C Sarkar, Christian (1. května 2016). ""Malá data, velký dopad! "- Rozhovor s Martinem Lindstromem". Marketingový deník. Citováno 8. května 2017.
  14. ^ http://smalldata.io/
  15. ^ „Malá data a velké přínosy pro zdraví“. research.cornell.edu. Citováno 2017-05-15.
  16. ^ „Inovativní technologie - poštovní fakta“. about.usps.com. Citováno 2017-11-07.
  17. ^ University, Carnegie Mellon (říjen 2015). „Boeing zřizuje analytickou laboratoř pro letecká data na Carnegie Mellon - Novinky - Carnegie Mellon University“. Citováno 2017-11-07.
  18. ^ „Někdy„ malá data “stačí k vytvoření inteligentních produktů“. Harvardský obchodní přehled. Citováno 2017-11-07.