Цитаты из книги «BIG DATA. Вся технология в одной книге»

По мере того как мобильные телефоны обрастают все большим количеством датчиков и приложений, отслеживающих ваше поведение дома, в магазине и на работе, становится все менее возможным контролировать распространение информации не только о своем обычном образе жизни, но и о своих сокровенных желаниях.

Сегодня собирать данные стало намного проще. Вспомним лишь несколько из наиболее известных примеров. После многомесячных протестов и судебных разбирательств борцам за тайну личной жизни удалось одержать небольшую и неполную победу в деле об упрощенном порядке предоставления Агентству национальной безопасности (АНБ) информации о частных телефонных разговорах .

Информация как таковая становится самой значительной отраслью экономики, и базы данных знают о каждом конкретном человеке больше, чем известно ему самому

Во многих случаях вам надо предоставить данные, чтобы получить услугу, например информацию о своем местоположении для приложения Uber. Решив, что впредь вы отказываетесь делиться своей информацией бесплатно, вы тем самым лишите себя возможности пользоваться бесплатными продуктами и услугами многих информационно-технологических компаний.

Информационная грамотность подразумевает также понимание того, как может быть удалена ваша информация: нужно ли для этого совершать конкретное действие, или же она сама собой растворится в общей массе данных всех пользователей.

Алгоритмы выявляют закономерности, которые люди не могут увидеть без помощи компьютеров. Эти закономерности могут помогать нам в принятии решений.

Поскольку объем социальных данных, доступных для инфопереработки, нарастает в геометрической прогрессии, сегодня можно надеяться на получение ответов на многие из вопросов, которые считались прежде не разрешимыми в принципе. Возможно даже, что это заставит задать ряд новых важных вопросов, которые раньше просто не приходили в голову.

Этот анализ был полезен и для определения необходимого объема информации, которую посетитель должен предоставлять в ходе выбора покупок. Мы обнаружили, что на основе истории прошлых покупок можно с большей точностью прогнозировать вероятность покупок похожих видов продукции, а не одного конкретного продукта. Ассортиментные позиции связаны друг с другом по-разному, и просчитать эти связи можно различными способами.

итоге мы с командой определили пятьсот существенных признаков для каждого пользователя. А начиналась эта работа с того, что мы задались целым рядом вопросов, например: влияет ли расстояние между адресом доставки и ближайшим книжным магазином на то, как часто данный покупатель делает заказы в Amazon или на стоимость заказа? Можно ли прогнозировать покупательское поведение на основе типа его

Преуспевающий магазин обязан знать, какие товары, интересующие потенциальных покупателей, должны быть в наличии, а для этого нужно отслеживать данные о товарообороте, ценах, рекламе и потребительских предпочтениях своей целевой аудитории.