Big Data vs. Crowdsourcing Ventures - Revolucionando Processos de Negócios

Big Data vs. Crowdsourcing Ventures - Revolucionando Processos de Negócios

Big data é muitas coisas: é grande , profundamente necessário na sociedade de hoje com tantos dados de consumidores e cidadãos para armazenar e avaliar, e é uma tendência no gerenciamento de dados que é dito ser o futuro. Dito isto, também é propenso a erro, estéril e difícil de gerenciar sem influências externas.

De certa forma, o crowdsourcing é o oposto, pois oferece um elemento humano para a coleta e o gerenciamento de dados, mas também está sendo anunciado como o futuro. Então, qual é? A análise de big data é muito problemática, ou seja, os dados de crowdsourcing serão ultrapassados ​​ou podem coexistir para criar uma forma ainda mais eficaz de gerenciamento de dados ?

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Big Data vs empreendimentos Crowdsourcing :

Durante anos, o big data tem sido o sistema a ser considerado pelos especialistas da indústria como o futuro da coleta e gerenciamento de dados. As empresas podem criar bancos de dados massivos de informações sobre tendências e clientes, a fim de localizar problemas e soluções e melhorar os negócios, o que, supostamente, torna tudo mais fácil e gerenciável. Essa abordagem de agilização automatizada parece ideal na superfície, mas as falhas estão começando a aparecer na regulamentação de dados corrompidos e os efeitos dos administradores.

Em comparação, o conceito de dados de crowdsourcing é aquele que realmente decolou nos últimos anos e é visto por muitos como tendo as pernas para realmente ter sucesso e se tornar o futuro indiscutível da coleta de dados. O conceito de buscar ajuda para outros, de tornar um projeto um efeito comunitário, pode estar na moda agora - crowdsourcing instantaneamente fazendo as pessoas pensarem em crowdfunding - mas parece que esse uso de inúmeros coletores de dados de diferentes níveis de vida também pode ser altamente benéfico para coletar grandes quantidades de informação e regular os dados.

Como o crowdsourcing realmente se compara ao big data ao analisar os resultados?

Com tanto interesse nas duas formas, e tantas perguntas sendo feitas sobre seu futuro, é importante colocá-las lado a lado sempre que possível e tem havido alguns estudos interessantes examinando as funções e os benefícios de ambos. Embora o Big Data seja criticado por sua potencial falta de objetividade e resultados alterados, os projetos de crowdsourcing mostraram o potencial de usar um amplo grupo de pessoas reais para coletar dados úteis e precisos. Um desses estudos foi realizado pela Universidade do Colorado em Boulder, onde os dados de milhares de amadores contando crateras através do CosmoQuest foram comparados com os resultados de oito cientistas da NASA. Os resultados foram estatisticamente iguais.

Projetos de coleta de dados usando não-profissionais e o homem comum na rua têm muito mais potencial do que podemos supor porque parece que o desejo de coletar e enviar os dados efetivamente é muito mais importante para resultados úteis do que uma educação universitária sobre o assunto. . A cidade de Boston mostrou esse poder dos cidadãos comuns por meio de um novo aplicativo que permite que os usuários relatem problemas e danos à cidade como buracos. Dar a essas pessoas andando pelas ruas uma ferramenta para dar sua opinião - e potencialmente ajudar a resolver problemas de vizinhança - parece ser um grande incentivo e uma ferramenta útil à medida que a cidade tomou conhecimento de problemas mais rapidamente, realizou mais reparos do que antes do lançamento do aplicativo. dinheiro poupado.

O crowdsourcing é a melhor opção, é simplesmente uma parte necessária para tornar o big data um sucesso?

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Crowdsourcing

Muitos se inclinariam para o crowdsourcing como o futuro da coleta de dados por causa desses inúmeros sucessos e da simplicidade dos esquemas; no entanto, há outros que argumentam que os dados de crowdsourcing são realmente uma ferramenta necessária dentro da coleta de dados grandes e não podemos realmente ter um sem o outro.

Para começar, não pode haver gerenciamento confiável de dados sem alguma intervenção humana para verificar erros e o minúsculo grupo de administradores atualmente em funcionamento pode facilmente cometer seus próprios erros e colocar sua própria inclinação subjetiva no arquivamento de informações. Empresas de big data precisam de crowdsourcing em suas operações para garantir objetividade e diversidade, evitar erros de forma mais eficaz e permitir que tendências sociais realistas tenham um papel na análise de dados. Exemplos de crowdsourcing que auxiliam a coleta de grandes volumes de dados estão em toda parte. A CrowdFlower paga 5 milhões de organizadores de dados para ajudar a limpar o sistema, fazendo crowdsourcing deles pela Internet de uma forma muito descontraída. Da mesma forma, Kaggle publica problemas de trabalho on-line para que eles possam alcançar as pessoas certas para os dados mais confiáveis ​​- um ato que pode causar grande concorrência entre os cientistas.

Essa combinação de big data e crowdsourcing leva a outro aspecto importante da coleta de dados moderna - a ciência da multidão.

Dados científicos objetivos e frios são uma parte valiosa da análise de big data devido ao armazenamento de mãos livres e à compreensão dos dados por tipo de cliente e outros fatores concretos, mas há mais a compreender tendências modernas e processos atuais de big data lado das tendências de consumo e da influência da moda e de outras pessoas. A ciência da multidão usa mineração de dados, estatísticas e algoritmos, mas permite que esse lado humano e comportamental dos dados do consumidor também apresente e analise informações com influências sociais e mídias sociais. A ciência da multidão pode soar como um novo termo que se apega a essas idéias estabelecidas, mas é uma forma de coleta de dados que já é amplamente utilizada, desde as recomendações de varejistas on-line como a Amazon até a análise de tendências sociais e políticas através de hash tags no Twitter.

Big data vs. empreendimentos de crowdsourcing - revolucionando os processos de negócios:

Colocar big data e crowdsourcing entre si para determinar qual é o melhor caminho a seguir é compreensível quando eles são tão diferentes em suas abordagens e muitos desejam ver o lado mais amigável e divertido do crowdsourcing vencer a batalha; no entanto, não há nenhuma razão real para que eles sejam colocados um contra o outro quando realmente parecem confiar um no outro. As empresas precisam de crowdsourcing para regular seus dados e receber mais informações úteis, e esses coletores de dados humanos precisam de empresas de big data para fornecer ferramentas e oportunidades. Juntos, podem tornar o armazenamento de grandes quantidades de informação mais valioso, autêntico e gerenciável.

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