Adatbányászat Blog

Az Adatbányász Blogon a dmlab szakértőinek írásait olvashatod a big data és data science területéről.

dmlab.hu - Big data és data science tanácsadás
"Ha örülsz, hogy fejedre nőttek az adatok."

Keress minket bátran:
- Nagy-Rácz István +36704595669
- Gáspár Csaba +36208234154
- info@dmlab.hu

Hírlevél

Iratkozz fel hírlevelünkre, hogy mindig naprakészen tudjunk tájékoztatni.
Feliratkozás
Leiratkozás

Címkék

10éves (1) 2007 (1) 2010 (23) 2011 (27) 2012 (13) 2013 (23) 2014 (5) 2015 (6) 2016 (10) 2017 (4) adaptív (1) adat- és médiainformatika (1) adatárusítás (1) adatbányászat (10) adatbányászati algoritmusok (1) adatbányászati alkalmazások (2) adatbányászati meetup (1) adatbányászati oktatás (1) adatbányászati technológiák (4) adatelemzés (1) adatelemzési platformok (1) adattárház (5) adattárház fórum (6) adattárolás (1) adattisztítás (1) adatvédelem (2) advise (2) aegon (1) aglitás (1) agy (2) ajánló (11) ajánlórendszerek (1) aktivitás felismerés (1) algoritmus (1) alkalmazás (3) állásajánlat (1) amazon ec2 (1) ambiens (1) ami (1) analitika (1) analytics (1) andego (3) apache (1) api (2) Arató Bence (3) bank (1) Barabási (2) barabási (2) beharangazó (1) beharangozó (18) bejelentés (2) belami (1) best practice (9) beszámoló (14) Bi (1) BI (3) bi (13) bi-trek (1) biconsulting (7) bigdata (22) Big Data (2) big data (5) biopen (1) biztosító (1) BI Akadémia (1) bi consulting (1) bi start (1) blog (5) bme (2) BME (14) bootcamp (1) brainstorming (1) bsp (1) budapest (1) business analytics (1) business analytics szakirány (1) churn (2) ci (1) címkefelhő (2) CIO (1) clementine (1) Clementine Consulting (1) cloud computing (2) cognos (1) credit scoring (1) crisp-dm (1) crm (2) csalásdetektálás (1) DataExpert (1) dataexplorer (1) datapest (1) datascience (1) data mining (1) data science (5) diplomamunka (1) dmla1o (1) dmlab (12) döntési fák (1) drill (1) e-commerce (1) előadás (21) előrejelzés (1) élő közvetítés (1) Enbrite.ly (1) energetika (1) esemény (2) esettanulmány (3) etikus (1) etl (2) évforduló (2) fejlesztés (2) felmérés (5) felsőoktatás (1) felület (1) felvásárlás (3) film (1) fizetés (1) forecasting (1) forgalomelőrejelzés (2) foursquare (1) fraud detection (1) freebase (1) gartner (2) gazdasagi informatikus (2) gépi tanulás (4) google (8) google analytics (1) graphlab (1) gravity (3) greenplum (1) gyakorlat (1) hadoop (10) hallgatók (2) hálózatelemzés (3) hálózatkutatás (2) hálózatok (3) hazai (2) hiba (4) hírlevél (2) hive (1) honlap (1) HR (1) HVG (1) i5 (1) ibm (6) ibm modeler (1) ibm spss (3) icdm (1) idc (2) idősor (1) idősorok (1) ieee (1) iir (1) infobright (1) információbróker (1) innováció (5) innovatívBI (1) innovativ bi (4) inspiráció (1) intelligencia (2) Internet Hungary (1) iqsymposium (19) iqsys (16) iroda (4) jelentkezés (2) jmp (2) kaggle (2) kampánymenedzsment (1) kapcsolati hálók (1) karrier (1) kdd (3) kdnuggets (2) képzés (4) kérdés (1) kérdőív (1) kerekasztal (1) keresés (1) kereső (1) keresztvalidáció (4) klaszterezés (2) knime (1) kockázati tőke (1) kollaboratív munka (1) kompetencia (1) konferencia (70) könyv (6) környezet (1) közlekedés (1) közösség (2) közösségi hálózatok (4) közvetítés (6) kritika (1) küldetés (1) kürt akadémia (1) kutatás (2) lemorzsolódás (1) licensz (1) live (1) logisztika (1) magyar telekom (2) mahout (1) mapreduce (1) marketplace (1) média (2) meetup (11) mellékspecializáció (1) mém (3) memóriacentrikus (1) menedzsment (3) metaadat (1) metodika (1) microsoft (1) mobil (5) mobil bi (4) modeler (2) modell (3) morgan stanley (1) motion chart (1) munkaerő (1) mysql (1) mytraffic (4) nemzetközi (5) nemzetközi összehasonlítás (1) netflix prize (1) networking (1) next big thing (1) nips (1) nosql (1) nyílt forráskód (4) nyomkövetés (1) offline áruházak (1) okostelefon (1) oktatás (23) olvasók (1) online áruházak (1) online kutatás (1) open source (19) open source bi (3) operatorfa (1) osbi (12) összehasonlítás (1) ötletek (2) pandas (2) paradoxon (1) pascal (1) pentaho (1) personal data mining (1) phd (2) philips (1) piac (3) pikk (1) pilot (1) PISA-felmérés (1) pmml (1) politika (2) powerpivot (1) prága (1) praktiker (1) prediktív analitika (2) prediktív analitka (1) prediktiv modellezés (5) prediktív modellezés (1) prezi (15) privacy (1) privacy preserving data mining (1) projekt (1) projektmenedzsment (4) publikáció (1) python (9) radoop (12) random forest (1) rapid-i (2) rapidanalytics (7) RapidMiner (2) rapidminer (40) rcomm (7) refine (1) Rexer Analytics (1) rsctc (1) R nyelv (7) saas (1) sap (1) SAS (20) sas enterprise miner (2) sas enterpris guide (1) sas entprise miner (1) sas fórum (1) sas forum (3) siker (3) simptech (1) sixtep (2) smarthabits (1) spike sorting (1) sportanalitika (1) spss (13) SPSS (3) spss clementine (3) spss hungary (5) spss modeler (6) ssd (1) starschema (2) startup (9) statisztika (1) survey (1) svm (1) szabad szoftver (1) szakmai (1) szavazó eljárások (2) szélenergia (1) szélerőmű (1) szervezetfejlesztés (1) szociális hálók (1) szoftver (5) szöveg (1) szövegbányászat (2) sztaki (2) tableau (1) talend (2) támogatás (1) tanulmány (1) tanulság (1) távolság (1) technológia (1) tedx (1) telekommunikáció (2) teradata (2) teszt (1) text mining (1) tmit (6) toborzás (1) tőzsdei előrejelzés (1) tracking (1) trendek (8) tudományos (1) tunedit (1) twitter (17) ügyfél (1) üzleti intelligencia (3) üzleti modell (3) üzleti reggeli (3) választható tárgy (1) validáció (4) válogatás (1) válság (1) változás (1) vélemény (1) véleméy (1) verseny (20) vezetői képzés (1) videó (3) vizualizáció (5) web (4) web2 (2) webanalitika (3) webshop (1) weka (2) wikipedia (2) workshop (1) yahoo (2) Címkefelhő

TWitter a csapat tagjaitól

2014.06.13. 16:48 Gáspár Csaba

Az adat, mint társadalmi erőforrás

Címkék: data science

Az adatok értékével kapcsolatban sok frappáns megfogalmazást olvastam már: az adat az új olaj, ma már nem “az idő pénz”, hanem “az adat pénz”. De csak mostanában gondolkodtam el mélyebben az adatról, mint egy ország, egy társadalom erőforrásáról.

Kétségtelen, hogy napjaink digitális technológiájával átszőtt világában egyre több adat kerül rögzítésre. Az adatokat a legritkább esetben rögzítik adatelemzés céljából, általában a szolgáltatások operatív biztosítása, vagy azok számlázása, elszámolása kapcsán rögzítik őket (vagy azokat). Ugyanakkor minden rögzített adattag lényegében érték, gyakran kincs, ha adatelemzési, adatbányászati szempontból nézünk rá. Ez az érték tehát elsődlegesen magától keletkezik és kiaknázható.

bigdata_megujuloeroforras.pngUgyanakkor a kiaknázás kapcsán felmerül a kérdés, hogy ezen adatok újrahasznosítása ténylegesen érdeke-e a társadalomnak. Az egyén oldaláról gyakran a privacy védelme, féltése ad korlátot ennek, üzleti oldalról pedig gyakran a valós üzleti mechanizmusok felfedésének az akadályozása gátolja ezt a kiaknázási folyamatot. Ez utóbbira erős példa, hogy az adatok tételes feltárásából a egyes korrupcióval érintett vagy hibás üzleti döntéseire is fény derülhet. 

Az adatok gyűjtésével és feldolgozásával kapcsolatban végül is háromfajta kérdésre kell választ adnia egy-egy szervezetnek, társadalmi csoportnak:

(1) El tudjuk-e fogadni az adatokban látható, valós tényeken alapuló igazságot, vagy ragaszkodunk a tényeket kisebb részben tartalmazó, de számunkra gyakran rövid távon előnyösebb, általunk generált magyarázatokhoz?

(2) Az adatokban rejlő tények elfogadása után képesek vagyunk-e változtatni, hogy az adatok ismételt elemzésével láthatóvá váljanak erőfeszítéseink hatásai

(3) Képesek vagyunk-e megálljt parancsolni akkor, mikor az adatokban rejlő összefüggések etikus felhasználásának határához érünk. 

Mindhárom kérdés jellemzője, hogy nem technológiai korlátokról szól. Az üzleti életnek, a társadalomnak kell megadnia az egyes kérdésekre a választ, az első ponttól eljutni a harmadik pontig. Hogy egy szervezet számára melyik téma okoz nagy nehézséget, jól leírja, hol tart az adatelemzés területén. A nagy, nemzetközi webáruházaknál inkább a harmadik kérdésre adott válasz körül vannak gyakran problémák, míg tipikusan a közigazgatási, állami rendszerekben az első pont környékén akadnak gondok.

Talán a fenti gondolatmenet után nem meglepő, hogy az adatokhoz való viszonyt inkább társadalmi, mint technológiai kérdésnek gondolom, az adatot társadalmi erőforrásnak tekintem. Ez azt is jelenti, hogy nem annyira technológiai kérdés mennyire fogjuk felhasználni kihasználni az adatok mélyén rejlő értékeket, sokkal inkább ez a kérdés az emberek témához való viszonyán múlik. Ezért érezzük mi is a Dmlabban kiemelkedően fontosnak az oktatást, a hazai szakmai közélet fejlesztését, az adatok értékének képviseletét a társadalom felé. Ez több, mint üzleti érdekünk, ez az identitásunkat meghatározó missziónk kiemelkedő része.

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

http://adatbanyaszat.blog.hu/api/trackback/id/tr916299502

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben.

Nincsenek hozzászólások.