Buchtipp: Big Data, Big Dupe
Der ganze Titel des Buches von Stephen Few lautet:
Big Data, Big Dupe – A little book about a big bunch of nonsense
Es wurde und wird viel geschrieben, geredet über Big Data in den letzten Jahren. Und es fließt noch mehr Geld für große Hoffnungen und vage formulierte Möglichkeiten. Da kommt dieses kleine Buch – erschienen im Februar 2018 – von Stephen Few gerade recht. Flüssig zu lesen, räumt es mit Irrtümern auf die heute im Zusammenhang mit großen Datenmengen so gern gebraucht werden:
- Große Datenmengen führen nur aufgrund ihrer Menge zu mehr Information.
- Es zählt die Korrelation, Kausalitäten sind zu vernachlässigen.
- Statistische Stichproben sind durch die große Datenmenge hinfällig.
- Wir sollten alles messen, denn wir haben von allem Daten und noch einige Irrtümer mehr …
Das Spannende dieses Textes liegt in der Art und Weise, wie diese Irrtümer aufgedeckt werden. Few bezieht seine Argumente auf Originalaussagen von Experten, zitiert Wissenschaftler und hinterfragt eine ganze Branche anhand konkreter Aussagen.
Fazit
Kurz: Lesenswert!!!
Etwas länger: Es ist kein klar strukturiertes Fachbuch, welches man durcharbeiten muss. Im Gegenteil es unterhält und liefert durch viele Querverweise, Linktipps und Hinweise interessante Denkanstöße. Für jene, die tief in der Materie stecken, ist es vielleicht zu wenig detailliert, bleiben zu viele Fragen offen. Aber es hilft beim Wachbleiben für das Thema. Es räumt auf unterhaltsame Art mit Big Data Nonsens auf. Die Hoffnung von Stephen Few ist, dass etwas Kleines, wenn es die Wahrheit sagt, etwas Großes entlarven und enttarnen kann. In diesem Sinne erfüllt dieses kleine Format seinen Zweck und ist empfehlenswert.
Für Interessierte
Titel | Big Data, Big Dupe |
Untertitel | A little book about a big bunch of nonsense |
Herausgeber | Stephen Few |
Auflage | erschienen 01. Februar 2018 (erhältlich in englischer Sprache) |
Seiten | 96 |
Verlag | Analytics Press, New Jersey |
Preis | ca. 10 $ je nach Anbieter |
ISBN | Print: 978-1-938377-10-5 (Hardcover); E-Book: 978-1-118-85841-7 |
Wer noch mehr von dem Autoren lesen möchte: https://www.perceptualedge.com/blog/