Le gros problème avec le Big Data n'est pas (seulement) les données

Fourni par Apprentissage expérimental du MIT en collaboration avec GetSmarter

D'ici 2020, chacune des 7,7 millions de personnes dans le monde devrait produire 1,7 mégaoctet de nouvelles informations chaque seconde de chaque jour, et actuellement seulement 0,5 % de toutes les données sont analysées et utilisées, selon une firme de recherche. IDC . Mais les chiffres à eux seuls ne disent pas pourquoi le Big Data est un gros problème.

Sans aucun doute : l'ampleur de l'impact que les entreprises pourraient avoir en intégrant ces informations dans leurs processus décisionnels est énorme. Mais il y a aussi autre chose en jeu.

Alex Sandy Pentland, directeur de la faculté fondatrice de MIT Connection Science et instructeur du nouveau cours de certificat MIT EXperimental Learning (XL) en Big Data et analyse sociale , l'appelle science sociale ou analyse sociale.

L'approche implique non seulement la Quel , mais le Pourquoi .

Voici un bref extrait du module 1 du cours, dans lequel Pentland parle de l'importance de prêter attention au contexte social. Comprendre ces systèmes homme-machine est ce qui rendra nos futurs systèmes sociaux stables et sûrs, dit-il. Nous allons au-delà de la complexité, de la science des données et de la science du Web, car nous incluons les personnes comme un élément clé de ces systèmes.

C'est une offre attrayante, mais quelque peu perturbante aussi.

L'une des principales préoccupations concernant les mégadonnées est le potentiel de menaces accrues pour la vie privée grâce à un meilleur accès à l'information. Dans un monde post-Snowden, l'éthique des données occupe une place centrale. La demande de conservation de la vie privée a donné lieu à des solutions telles que L'énigme inspirée du bitcoin du MIT , qui promet, grâce à une combinaison de mathématiques et de code, de permettre à quiconque de partager des données dans le cloud tout en les gardant privées.

De grandes entreprises telles que Citi ont utilisé le big data pour réduire les coûts grâce à des analyses basées sur le cloud. D'autres, comme la principale société de jeux, Caesars, ont bénéficié d'une prise de décision plus rapide et plus éclairée. Verizon Wireless, d'autre part, a utilisé ses ressources approfondies dans les données des appareils mobiles pour proposer de nouveaux produits et services via une unité commerciale appelée Aperçu du marché de précision . L'unité vend des informations sur la fréquence à laquelle les utilisateurs visitent les lieux, les activités dans lesquelles ils sont impliqués, ainsi que des informations générales.

Pentland, qui a récemment été inclus dans Forbes ' liste des sept scientifiques de données les plus puissants au monde, précise : C'est la promesse du big data - pour vraiment comprendre les systèmes qui font notre société technologique. Au fur et à mesure que vous commencez à les comprendre, vous pouvez construire des systèmes qui sont meilleurs.

Par exemple : « Un type d'analyse des données volumineuses et des connexions concerne les données financières, pas seulement le crash éclair ou la Grande Récession, mais également toutes les autres sortes de bulles qui se produisent », déclare Pentland. «Ce sont des systèmes de personnes, de communications et de décisions qui tournent mal. Les mégadonnées nous montrent les connexions qui causent ces événements. Le big data nous donne la possibilité de comprendre comment ces systèmes de personnes et de machines fonctionnent, et s'ils sont stables.

Le MIT fait grand cas du Big Data

Le mandat du MIT est de faire progresser les connaissances dans des domaines répondant aux grands défis du 21e siècle en éduquant les étudiants en sciences, en technologie et dans d'autres domaines d'érudition qui serviront le mieux le monde.

À cette fin, l'Institut collabore avec la société d'éducation en ligne GetSmarter pour offrir un cours en ligne de huit semaines conçu pour doter les professionnels de la théorie fondamentale et de l'analyse des mégadonnées. Cela, à son tour, les aidera à mieux comprendre et prédire les réseaux humains et les comportements dans les structures sociales en étudiant et en utilisant les outils techniques, les ensembles de données et les scripts de code associés à l'analyse du Big Data.

Il y a clairement un besoin pour de telles connaissances. D'ici deux ans, les États-Unis pourraient connaître une pénurie de jusqu'à 190 000 travailleurs dotés de compétences analytiques approfondies, selon McKinsey & Cie . La recherche a également prévu un besoin de 1,5 million de gestionnaires et d'analystes qui comprennent comment utiliser l'analyse des mégadonnées pour prendre des décisions efficaces.

Il existe une énorme demande de compétences en matière de mégadonnées et d'analyse approfondie, non seulement au niveau local, mais mondial », déclare Dave Shrier, directeur général de MIT Connection Science et instructeur de cours aux côtés de Pentland et d'autres experts en science des données du MIT. 'L'accès à ces connaissances est appelé à devenir la base sur laquelle repose la prise de décision intelligente.'

Avec la confidentialité en tête, le cours met un point d'honneur à prêter attention à l'éthique des données. Les considérations relatives à l'identité, à la sécurité et à la confidentialité sont étudiées pour s'assurer que les étudiants apprennent à utiliser consciencieusement les données.

L'avantage que ce cours présente est immense. Vous aurez l'occasion de découvrir des outils innovants, comme Funf et Bandicoot, par les personnes mêmes qui les ont inventés, et c'est puissant », déclare Shrier. Les étudiants recevront également des conseils pour travailler avec l'ensemble de données Reality Commons, une collection unique de données détaillées sur le comportement humain développée par l'équipe de Pentland.

Le modèle d'apprentissage en ligne utilisé dans les cours du MIT XL repose sur une approche principalement constructiviste et orientée vers l'action. Les étudiants sont considérés comme des participants actifs, collaborant avec leurs pairs pour créer des connaissances. Les activités d'apprentissage et les devoirs se concentrent sur l'engagement plutôt que sur l'instruction.

En d'autres termes : apprendre en ligne ne signifie plus apprendre seul.

Notre approche unique et soutenue de l'éducation en ligne a conduit à un taux d'achèvement des cours de plus de 90 %, avec plus de 40 000 professionnels formés à ce jour, note Amy Johnson, responsable de l'éducation chez GetSmarter. Nous pensons avoir fait de grands progrès dans la compréhension des stratégies de motivation et de rétention des étudiants qui placent les relations de coaching individuelles et l'apprentissage en petit groupe dirigé par un tuteur au centre de l'attention. Ce ne sont là que deux des indicateurs de qualité qui comptent vraiment pour nous alors que nous nous efforçons d'offrir une meilleure éducation en ligne.

Et ce n'est pas seulement quoi, comment et de qui vous apprenez. C'est qui tu apprends avec également. 'La réponse à ce cours a été exceptionnellement positive en raison de la pertinence quasi universelle de ce qu'il promet d'offrir aux étudiants', déclare Ryan O'Mahoney, directeur marketing de GetSmarter, notant que le cours a suscité un intérêt mondial. La session actuelle dessert plus de 850 étudiants de 50 pays, dont les États-Unis, le Canada, le Brésil, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la Suisse, la République tchèque, la Pologne, la Russie, Hong Kong, Singapour, la Thaïlande et ailleurs.

L'intérêt que nous recevons s'étend à tous les secteurs, des géants mondiaux de la technologie et des sociétés d'investissement aux institutions de services financiers et même aux spécialistes du big data », déclare O'Mahoney. 'La richesse des connaissances que l'on trouve chez ces seuls étudiants est énorme.'

Bottom line: Le cours offre un accès inégalé aux leaders d'opinion en matière de mégadonnées et d'analyse sociale dans un environnement dynamique et appliqué garantissant que les étudiants repartent avec non seulement des connaissances théoriques, mais également des compétences pratiques en analyse.

Pour en savoir plus sur le nouveau cours de certificat en ligne de MIT EXperimental Learning sur le Big Data et l'analyse sociale, veuillez visiter la page d'accueil du cours .

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