de comercializacao e usado no contexto de exploracao contra confirmacao . Como ilustrado acima, isso pode ser retratado como um continuum, com atividades de dados diferentes que caem em algum lugar ao longo dessa linha.Um exemplo de exploracao com dados seria historicos de transacoes de varejo de dezenas de milhares de clientes - um tipico "Big Data" set - que um comerciante quer mina de padroes interessantes de comportamento, talvez para campanhas de energia direcionadas ou para prever inventario ideal para mistura diferentes epocas e locais.O exemplo perfeito de confirmacao com os dados e resultados financeiros: a receita deste trimestre e despesas, tanto no total e divididas por periodo produto, local e hora, em comparacao com os trimestres anteriores. Esses dados agregados e mais quantificada e tipicamente "dados pequenos" - muitas vezes representadas em uma planilha.Sim, eu sei, os mesmos atomos de alimentacao de dados ambos os exemplos, mas o contexto e bem diferente.Em exploracao, o comerciante trabalha diretamente com o enorme numero de atomos individuais de dados, buscando relacoes de uma forma aberta. Na confirmacao, o comerciante olha para os dados de uma forma mais agregada, onde as massas de atomos individuais de dados sao acumulados de acordo com relacoes pre-determinadas e altamente estruturado.Zooms em exploracao na granularidade dos dados. Zooms confirmacao fora para a foto maior.Exploracao e geralmente de cerca de responder "por que?" Por que os clientes estao motivados para agir (ou nao agir como o caso)? A confirmacao e mais sobre a resposta "o que?" O que aconteceu em nossos esforcos para motivar os clientes a agir?A viagem de exploracao para confirmacaoO lado exploracao deste continuum e onde os dados grandes normalmente vive. Atomos individuais de dados aqui podem ser estruturados (como o registro de uma operacao de compra individual) ou mais estruturados (como o texto a partir de um tweet individual).Mas, para o comerciante que esta olhando para ele em sua forma bruta, este mar de dados nao inerentemente revelar um sentido maior.Isto e tanto uma caracteristica e um problema.E uma caracteristica, pois apresenta uma poderosa oportunidade para a descoberta de novos significados . Atribuir significado aos dados exige pressupostos e escolhas na maneira como os dados sao interpretados. Os dados sao filtrados, transformados e agregados de acordo com essas opcoes para que Winnow mar incontrolavel em algo concreto que um ser humano pode compreender, usar e entender.Este e o processo pelo qual os dados transforma-se em informacao e conhecimento.Infelizmente, o problema e que esses mesmos pressupostos e escolhas tambem fechou um grande numero de outros possiveis significados . O mesmo conjunto de dados subjacentes primas pode suportar um numero quase infinito de diferentes interpretacoes. Se voce tem alguma duvida sobre isso, considerar a forma como os politicos usam dados para apoiar a sua retorica. Mas quando voce esta usando essas interpretacoes para tomar decisoes de negocios, tendo a interpretacao correta pode determinar o sucesso ou fracasso.Portanto, a pergunta de US $ 1 milhao e: como e que voce sabe que voce tem o direito deinterpretacao?A boa noticia e que nao e necessariamente apenas uma interpretacao correta.