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                        專家分享大數據的分析與挑戰

                        這個世界必須去思考,我們想怎樣過濾這些數據?這會對傳統線上數據庫帶來哪些改變?既有的數據世界是否會開始失序,甚至面臨崩解而后再建設的局面?
                        發布時間:2015-05-23 12:40        來源:        作者:

                        英特爾人類學家Genevieve Bell分享了她針對大數據(big data)所做的研究,她深刻思考了大數據對未來可能激起的改變,并探討了在許多不同情境下,這些大數據現象實際上所蘊涵的意義。 

                        Bell在英特爾公司的正式頭銜是英特爾實驗室互動暨體驗研究總監,她負責的工作與英特爾其他科學家和工程師截然不同,涉及的層面涵蓋了所有最近在業界掀起熱烈討論的數據海嘯(data tsunami)、云計算、設備擴散(device proliferation),以及更強大的服務器在內。“大數據”,正是Bell的下一個主要研究專案。

                        “問題是該從何處著手?對于我們想要討論的主題,我們仍處在試著想像這個主題的輪廓及其規模的階段,”Bell在稍早前英特爾的倫敦Xeon E5處理器發布會上表示。“而今天,所有已達爆滿邊緣的數據庫,只不過是個開端而已。” 

                        接下來,Bell表示,這個世界必須去思考,我們想怎樣過濾這些數據?這會對傳統線上數據庫帶來哪些改變?既有的數據世界是否會開始失序,甚至面臨崩解而后再建設的局面?

                        而在這一切的轉變過程中,Bell表示,至少我們已經開始明白,所有的一切都會朝著建立一種數據追蹤法則的方向發展,包括模擬和數字數據在內,而且,我們還必須有能力管理所有數據。

                        英特爾專家分享云計算時代大數據的分析與挑戰(電子工程專輯)

                         

                        “對我來說,在這份工作中,數據本身并不是讓我最感興趣的地方,因為所有的一切事物都會產生數據,真正有趣之處在于如何開發更能善加運用這些數據的算法之類,”她解釋道。

                         

                        今天,我們使用數據的方法,并非都能直觀地展現出數據本身的意義,Bell說,特別是演算法──要讓所有的數據都能善加運用,就必須深入了解數據本身的正確性,而這又和最初的數據填寫者有著密切關聯。

                         

                        “所有我們試圖用來讓數據使用更加合理的想法,都會在一開始被就放在最優先的位置,”她說。事實上,她也點出了當我們開始在單一一種數據模式內找尋數據間的固定模式、因果關系和關聯時,實際上都早已落入固有的偏見之中。

                        “對我而言,大數據分析最迷人之處不僅在于匯聚了來自各個領域的廣泛數據,更重要的是你可以拿它們來做些什么,”Bell表示,我們愈來愈依賴數據分析,某種層面來說,這也代表著文化腳本(cultural script)正在跨入嶄新的水平。

                        這類有關數據分析的想法,也推動數據朝“擬人化”(anthropomorphizing)的方向發展。Bell指出,在開始討論到“數據的秘密生活”(the secret life of data)之際,所有這些數據都將是必要的。而這些討論也將進一步推動大數據和云計算等應用的擴展。 

                        Bell表示,所有的數據實際上都擁有它自己的特性,這正是使它與其他所有數據有所差異化之處,因此,在分析數據以前,最好先厘清所有數據的特性。

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