Большим данным не достаёт данных от людей. Tricia Wang - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Большим данным не достаёт данных от людей".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2768 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
Почему так много компаний принимают неверные решения, даже несмотря на доступ к безграничному объёму данных? Рассказывая истории от случаев с Nokia и Netflix, до легенд об оракулах Древней Греции, Триша Уонг ответит на этот вопрос и укажет на опасность «больши́х данных». Чтобы принимать правильные бизнес-решения и преуспевать в будущем, она предлагает нам сосредоточиться на «плотных данных» — ценнейшей, неисчисляемой цифрами информации от самих людей.
страница 1 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:00:00
In ancient Greece,
В Древней Греции,
when anyone from slaves to soldiers,
poets and politicians,
когда кому-либо — от рабов
до воинов, поэтов и политиков —
needed to make a big decision
on life's most important questions,
нужно было принять ключевое решение
в самых важных жизненных вопросах,
like, "Should I get married?"
вроде: «Стоит ли мне жениться?»,
or "Should we embark on this voyage?"
или «Стоит ли отправляться в путь?»,
00:00:14
or "Should our army
advance into this territory?"
или «Стоит ли нашим войскам
наступать на эти земли?»,
they all consulted the oracle.
они всегда спрашивали совета
у оракула, провидицы.
So this is how it worked:
Вот как это было:
you would bring her a question
and you would get on your knees,
придя к ней с вопросом,
люди вставали на одно колено,
and then she would go into this trance.
после чего она впадала в транс.
00:00:27
It would take a couple of days,
На это могло уйти два дня,
and then eventually
she would come out of it,
и вот, наконец, она выходила из транса,
giving you her predictions as your answer.
и её ответом было предсказание.
From the oracle bones of ancient China
Начиная с гадальных костей Древнего Китая,
to ancient Greece to Mayan calendars,
оракулов Древней Греции
и календарей Майя
00:00:39
people have craved for prophecy
люди нуждались в пророчествах,
in order to find out
what's going to happen next.
чтобы узнать, что произойдёт дальше.
And that's because we all want
to make the right decision.
И всё из-за того, что все мы хотим
принять правильное решение.
We don't want to miss something.
Мы не хотим ничего упускать.
The future is scary,
Будущее пугает,
00:00:53
so it's much nicer
knowing that we can make a decision
поэтому намного приятнее знать,
что можно принять решение
with some assurance of the outcome.
с некой долей уверенности в результате.
Well, we have a new oracle,
И у нас появилась своя провидица,
and it's name is big data,
и имя её — «большие данные» [Big data],
or we call it "Watson"
or "deep learning" or "neural net."
которую мы также называем Watson,
«глубокое изучение» или «нейронная сеть».
00:01:07
And these are the kinds of questions
we ask of our oracle now,
И вот какие вопросы мы задаём
нашей провидице сегодня:
like, "What's the most efficient way
to ship these phones
«Как наиболее эффективно
переправить эти телефоны
from China to Sweden?"
из Китая в Швецию?»,
Or, "What are the odds
или «Каковы шансы родить
of my child being born
with a genetic disorder?"
ребёнка с генетическим заболеванием?»,
00:01:22
Or, "What are the sales volume
we can predict for this product?"
или «Каков прогноз по объёмам
продаж для этого продукта?».
I have a dog. Her name is Elle,
and she hates the rain.
У меня есть собака. Её зовут Эл,
она терпеть не может дождь.
And I have tried everything
to untrain her.
Я всё перепробовала, чтобы это исправить.
But because I have failed at this,
Но у меня ничего не вышло,
I also have to consult
an oracle, called Dark Sky,
поэтому мне приходится обращаться
к пророку по имени «прогноз погоды»
00:01:41
every time before we go on a walk,
перед каждым выходом на прогулку,
for very accurate weather predictions
in the next 10 minutes.
чтобы получить самый точный прогноз
на следующие 10 минут.
She's so sweet.
Она просто прелесть.
So because of all of this,
our oracle is a $122 billion industry.
Из-за всего этого наша провидица
стала 122-миллиардной индустрией.
Now, despite the size of this industry,
Сейчас, несмотря на размер индустрии,
00:02:01
the returns are surprisingly low.
её доходы поразительно малы.
Investing in big data is easy,
Инвестировать в большие данные легко,
but using it is hard.
но использовать их непросто.
Over 73 percent of big data projects
aren't even profitable,
Более 73% проектов с большими
данными совсем не приносят дохода.
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь
←предыдущая следующая→ ...