Home » Articole » RO » Calculatoare » Internet » Big Data » Oportunități în utilizarea metadatelor (big data)

Oportunități în utilizarea metadatelor (big data)

postat în: Big Data 0

Media socială

Aspectele pozitive ale Big Data și potențialul său de a aduce îmbunătățiri în viața de zi cu zi în viitorul apropiat au fost discutate pe scară largă. Exemple care acoperă serviciile de sănătate, siguranța rutieră, agricultura, comerțul cu amănuntul, educația și atenuarea schimbărilor climatice, se bazează pe utilizarea directă / colectarea de metadate sau pe inferențe bazate pe acestea.

Colectarea simplă a datelor mari este discutată într-un studiu recent în care serviciile de sănătate furnizate prin intermediul internetului sunt discutate în profunzime, în special servicii care au ca scop influențarea comportamentului unui individ și schimbarea obiceiurilor celor mai sănătoase, iar autorii consideră că aceste servicii vor înflori în viitorul apropiat îmbunătățirea condițiilor generale de sănătate ale populației.

„Nowcasting” se află la limita dintre colectare și inferențe și se referă la posibilitatea generării de rapoarte și analize în timp real în scopuri de alertare, așa cum este detaliat într-un studiu al Centrului de Cercetare Pew despre crizele de mediu.

Inferențele de la Big Data generează noi cunoștințe și perspective, cum ar fi în cazul siguranței rutiere care a fost citată într-un studiu care acoperă și alte subiecte, în care autori vorbesc despre implicații foarte practice pe care Big Data le-ar putea avea, cum ar fi utilizarea poziționării prin GPS să comparăm accidentele auto și potențialele accidente și să trimitem mesaje de alertă șoferilor și cereri de asistență. Inferențele sunt nucleul unei alte aplicații discutate în același studiu, care implică utilizarea datelor meteorologice și a altor variabile de mediu pentru a produce rezultate utile pentru a determina cantitatea de asigurări meteorologice de care au nevoie fermierii și plățile pe care ar trebui să le facă. Utilizarea inferențelor produse de analizele Big Data a devenit din ce în ce mai răspândită (și controversată) în domeniul comerțului cu amănuntul, un caz celebru fiind raportat de cofondatorul companiei cosmetice 100% Pure, care, după utilizarea un algoritm predictiv de către Freshplum, a reușit să sporească vânzările online ale companiei cu 13% în 3 luni, evidențiind potențialul Big Data pentru generarea creșterii economice. Acest caz a devenit faimos, deoarece a declanșat o discuție mai largă asupra utilizării unor algoritmi similari de către companii mult mai mari, cum ar fi Amazon.

Colecția Big Data, nowcasting și inferențe, ca o sursă de creștere economică și de generare de valoare, au fost discutate pe scară largă din punct de vedere al afacerilor, adesea că Big Data este un factor de producție. Acest punct de vedere provine din considerarea faptului că o utilizare pragmatică a Big Data stimulează productivitatea companiilor și, prin urmare, creșterea pe mai multe niveluri, de la societatea unică la comunități și în societate în general. Datele mari creează valori în mai multe moduri, cum ar fi făcând datele mai accesibile și ușor de împărțit între compartimente (transparență); permițând experimentelor să descopere nevoile, să expună variabilitatea și să îmbunătățească performanțele; prin segmentarea populațiilor pentru a personaliza acțiunile; prin înlocuirea și susținerea luării deciziilor umane cu algoritmi automați (descriși ca fiind pozitivi în intențiile autorului); prin introducerea de modele, produse și servicii inovatoare pentru noi afaceri. De exemplu, autorii acestui studiu „estimează că un comerciant cu amănuntul care cuprinde Big Data are potențialul de a-și majora marja operațională cu mai mult de 60%”.

Această nouă paradigmă care urmează utilizării Big Data într-un context economic va genera noi oportunități de angajare care vor fi caracterizate de incertitudini cu privire la etica și condițiile de lucru ale acestei noi categorii de lucrători, care acum sunt definiți la nivel global ca oameni de știință. Un motiv de îngrijorare majoră a venit din considerația că oamenii de știință de date tind să lucreze la date despre subiectele pe care nu le cunosc și nu au fost niciodată în contact și sunt deseori înstrăinați de produsul final al activității lor (adică aplicarea analizelor). Ambele sunt factori de risc în perspectiva alienării lucrătorilor. Un studiu recent a abordat însă această problemă afirmând că alienarea digitală este foarte diferită de înstrăinarea în sensul marxist, deoarece lucrătorii Big Data sunt implicați în analizele de date și folosesc procesul și acoperă un rol creativ, în care deciziile autonome iar noi abordări sunt în mod constant necesare.

Referitor la Big Data și la „Revoluția digitală” în general, dintr-un alt punct de vedere, unii autori subliniază faptul că efectele inovațiilor digitale ar putea să nu fie la fel de puternice ca cele ale revoluției industriale. Ideea este că efectul de creștere a creșterii economice al digitalizării în societățile noastre a venit deja, iar creșterea economică conexă sa oprit în multe țări occidentale. Aceasta este cu siguranță o opinie controversată care ar trebui luată în considerare.

Big Data ar putea avea (și a avut deja, în unele cazuri) influențe mai largi la nivel guvernamental, afectând astfel pozitiv câteva aspecte ale vieții cetățenilor. O astfel de cantitate mare de informații ar putea fi difuzată eficient de către instituțiile publice și accesată liber de un număr din ce în ce mai mare de cetățeni. Acest lucru ar putea fi realizat prin aplicarea politicilor de transparență și de guvernare deschisă, cum ar fi Open Data. Legile, actele și reglementările naționale și internaționale (de ex. Europene) adoptă astfel de politici ca aspecte importante pentru dezvoltarea unor societăți mai democratice și participative. În plus, au fost discutate 48 despre modul în care utilizarea corectă a Big Datele din sectoare precum sănătatea publică și administrația publică, în general, ar putea îmbunătăți eficiența, cu o economie de aproximativ 100 de miliarde de euro pentru economiile europene dezvoltate.

Un alt exemplu este legat de utilizarea metadatelor în domeniul îngrijirii sănătății și al prevenirii bolilor, în special în detectarea focarelor precoce. Sa demonstrat că este posibil să se genereze alerte privind apariția bolii care ar putea progresa în epidemii prin utilizarea algoritmilor predictivi bazați pe alte date decât sănătatea. De exemplu, s-a constatat că cuvintele cheie utilizate în interogările Google au fost corelate puternic cu apariția focarului Ebola 2014 din Africa de Vest, iar alți autori au propus să folosească în viitor o abordare similară, numită Detectare digitală a bolilor.

O abordare clară integrată a colectării Big Data, utilizarea nowcasting și a previziunilor, este cea raportată de un studiu american privind educația și modul în care datele elevilor pot fi folosite pentru a monitoriza performanța acestora. După elaborarea modelelor predictive privind comportamentul acestora, ele pot fi utilizate pentru a genera avertizări timpurii privind potențialele abandonări, care vor fi ulterior abordate cu intervenții de recuperare. Autorii raportează feedback pozitiv între cercetare și practică, cu descoperiri preluate de practică, reducând astfel numărul de studenți care renunță la școală și îmbunătățind performanțele școlare generale.

Abordările integrate sunt, de asemenea, raportate în literatura de specialitate în cazul site-urilor web care, prin autoaprovizionarea datelor de către utilizatorii înregistrați, utilizează algoritmi pentru a asigura potrivirea diferitelor tipuri. Un exemplu important este dating online, care poate include utilizarea de algoritmi pentru a ajuta utilizatorii să găsească potențiali parteneri. Acest fenomen a devenit din ce în ce mai acceptat în societatea americană, reprezentând o explozie secundară a exploatării Big Data. Un alt domeniu în care Big Data ar putea reprezenta o sursă potențială de valoare este campaniile politice în contextul SUA, în care datele personale ale cetățenilor și donațiile lor anterioare părților se află la baza unei gestionări eficiente a campaniilor.

Sursa: European Economic and Social Committee, Big Data: Balancing economic benefits and ethical questions of Big Data in the EU policy context

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *