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The whole title:
Big Data, Big Dupe – A little book about a big bunch of nonsense

It was and is much written, talked about big data in recent years. For high hopes and vague opportunities even more money flows. Here comes this little book – published in February 2018 – by Stephen Few just right. Fluid to read, it admits with the errors that are so popular today in connection with large amounts of data:

  • Large amounts of data lead to more information only due to the quantity.
  • It counts the correlation, causality is negligible.
  • Statistical samples are obsolete due to the large amount of data.
  • We should measure everything, because we have data from everything. And a few more mistakes …

The exciting part of this text lies in the way these errors are revealed. Few refers his arguments to original statements by experts, quotes scientists and questions an entire industry based on concrete statements.

 

ConclusionCover: Big Data, Big Dupe - a little book of a big bunch of nonsense von Stephen Few
In short: Worth reading!!!

Slightly longer: It is not a clearly structured textbook, which one must work through. On the contrary, it entertains and provides interesting food for thought through many cross-references, links tips and hints. For those who are deep in the matter, it may be not detailed enough, leaving too many questions unanswered. But it helps to stay awake for the topic, it cleans up in a fun way with big data nonsense. The hope of Stephen Few is that if it´s telling the truth, something small can expose and unmask something great. In this sense, this small format serves the purpose.

 

 

For those Interested:

TitleBig Data, Big Dupe
SubtitlesA little book about a big bunch of nonsense
AuthorStephen Few
EditionPublished February 01, 2018 (available in English)
Pages96
PublisherAnalytics Press, New Jersey
Priceabout 10 $ depending on the provider
ISBNPrint: 978-1-938377-10-5 (Hardcover); E-Book: 978-1-118-85841-7

 

If you want to read more about the author: https://www.perceptualedge.com/blog/

 

Im letzten Blogartikel habe ich es angekündigt. Hier also mein Eindruck der druckfrischen Ausgabe von Stephen Fews neuem Buch:

„Bessere Entscheidungen können nur durch besseres Verständnis kommen. Informationstechnologien sind nicht der Schlüssel zu besseren Entscheidungen, das sind wir. Technologien können unser Denken erweitern, aber nicht ersetzen.
Computer haben ein neues „Datenzeitalter“ eingeläutet. Das „Informationszeitalter“ wird erst noch kommen. Wichtiger als das Sammeln von Daten ist es, das wir lernen Signale vom Rauschen zu unterscheiden.“ (Auszug) So fasst der Autor selbst den Inhalt des Buches auf der Rückseite zusammen.

Nach seinem letzten Buch „Information Dashboard Design“ beschäftigt sich Stephen Few jetzt mit der Grundlage guter Visualisierung, den Inhalten. Wie kommen wir zu guten Inhalten? Wie erkennen wir aus einer Fülle von Daten jene, die Entscheidungsrelevant sind?

Warum wäre eine „Slow data-Bewegung“ ganz nützlich?

Stephen Few teilt diesen Weg im Buch in zwei Hauptteile. Im ersten Teil geht es um Grundlagenwissen über Daten und Korrelationen. In einzelnen Kapiteln verbindet er bekannte statistische Aussagen mit betriebswirtschaftlichem Denken: Korrelationen von Kategorien, Maßnahmen; zeitliche Veränderungen; Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen und Perspektiven. Die Darstellungen und ergänzenden Beispiele sind gewohnt einprägsam.

Als Begründung für das ausführliche Grundlagenkapitel nutzt Few ein Zitat von A. Lincoln: „Give me six hours to chop down a tree and I will spend the first four sharpening the axe.” Und fügt an:

„This is unpopular but sage advice.”

Der zweite, kürzere Teil des Buches liefert Ideen zum Installieren von Signalgebern, beschreibt wie durch Dokumentation eine nachhaltige Filterung des „Datenrausches“ nach Signale aussehen kann. Ergänzend hierzu finden sich am Ende des Buches zwei Praxisbeispiele.

Fazit

Edward Tufte fasste bereits 2006 die Erfahrung vieler in den Satz: „Design cannot rescue failed content.“ Das vorliegende Buch von Stephen Few beschäftigt sich auf gelungene Weise mit den Wurzeln guter Visualisierung.

Auf unterhaltsame, nicht aufdringliche Art vermittelt Stephen Few mit anschaulichen Beispielen eigentlich trockenes Statistikwissen. Inhaltlich sollte denjenigen, die sich täglich mit Datenanalyse beschäftigen, alles bekannt sein. Doch die gezogenen Vergleiche, Darstellungen und Fragen sind gut geeignet, das unternehmerische Denken zu schulen.

Nicht für jede statistische Korrelation besteht auch ein handlungsrelevanter, kausaler Zusammenhang. Um dies nicht zu vergessen, empfehle ich dieses Buch.

Für Interessierte

TitelSignal
UntertitelUnderstanding What Matters in a World of Noise
HerausgeberStephen Few
Auflageerschienen Juni 2015
Seiten209
VerlagAnalytics Press, www.analyticspress.com
Preis43,15 €
ISBN978-1-938377-05-1