Дані – не сміття: як компанії використовують інформацію, яку ви вважали за непотріб

270
torange.biz
Хедж-фонди аналізують ринок, а супермаркети підвищують прибуток

Цифрові сліди користувача містять так звані «сміттєві» дані, які можуть здатися марними. Однак для компаній вони містять цінну інформацію, стверджує FastCompany.

Сміттєві дані поділяють на кілька категорій: тимчасові, мережеві, геопросторові та вибіркові дані. До них належать дані про маршрути пересувань, про витрати споживачів, біометріка, супутникові та інші дані.

Ось приклад: інформація про торги втрачає свою актуальність, щойно сторони дійшли згоди. Тимчасові дані про ціну акцій та інших цінних паперів зазвичай цікаві лише регуляторам, але тепер ними активно цікавляться великі банки й хедж-фонди.

Замість покладатися на трейдерів та інвесторів, вони використовують алгоритми AI, щоб на основі проміжних даних прогнозувати цінність активу і ринкові ризики. Такий вид інвестування називають Quantamental, його практикують, наприклад, Two Sigma та Winton Capital.

Особиста справа: що робити, якщо ви «наслідили» в мережі

Дані про піші маршрути покупців допомагають визначити сезонні піки продажів у супермаркетах, хоча ходьба безпосередньо не пов’язана з прибутком.

Провідний хедж-фонд BlackRock використовує дані супутникових знімків Китаю, які виконуються кожні п’ять хвилин, щоб зрозуміти промислову активність.

Стартап Microburbs з Австралії на основі масиву даних показує детальну інформацію про різні куточки країни. Користувачі можуть порівняти школи, ресторани й іншу соціальну інфраструктуру в будь-яких житлових кварталах і селищах, щоб вибрати найкраще оточення для життя.

Метадослідження в журналі Американської медичної асоціації стверджує, що швидкість ходьби у літніх людей є показником довголіття. Такого висновку вони дійшли, об’єднавши дев’ять інших досліджень.

«Фрікономіка» Стівен Дабнер і Стівен Левітт (2005)
www.the-village.com.ua

У книзі «Фрікономіка» Стівен Дабнер і Стівен Левітт (2005) роблять несподівані висновки на основі «сміттєвих» даних.

Наприклад, люди найчастіше крадуть печиво із загальної коробки в офісі в свята, ймовірно, через стрес або фінансових проблем.

Дані про бухгалтерію наркодилерів дозволили зрозуміти, чому більшість пушерів живуть з батьками: просто не вистачає грошей зняти окреме житло.
Шкільна статистика в Чикаго довела, що успішність учня залежить від батьківської уваги.

Однак багато прикладів «Фрікономіки» викликали сумніви в експертів, тому що засновані на малій вибірці даних. Вчені впевнені, що зібраних даних недостатньо для надійності вибірки через ризик помилок і фальсифікації даних.

Було ваше, стало нашим: як дані ДНК потрапляють до чужих рук після тестів.

У Вермонті вперше зарегулювали брокерів даними.

Поділитися: