Maand: juni 2021

Theorieën over vertrouwen

Vertrouwen ligt ten grondslag aan veel aspecten van ons leven en is noodzakelijk voor enkele van de meest fundamentele relaties in het menselijk leven. We vertrouwen erop dat onze partners trouw zijn, dat onze vrienden onze geheimen zullen bewaren en dat onze familieleden ons bijstaan ​​in moeilijke tijden en situaties. Vertrouwen is misschien wel een van de meest fundamentele houdingen of activiteiten binnen menselijke interactie en zonder vertrouwen, zouden veel belangrijke sociale banden in gevaar komen. 

Zonder op zijn minst een minimale hoeveelheid vertrouwen, zouden we paranoïde en isolationistisch worden uit angst voor bedrog en worden gekwetst door anderen.

Het plaatsen van vertrouwen in iemand vereist vaak een overtuiging over hun betrouwbaarheid, maar de twee zijn niet synoniem: ‘Vertrouwen in mensen die het niet verdienen zodat deze misplaatst is, of degenen die dat wel verdienen niet vertrouwen’. Iemand vertrouwen is vertrouwen in hen stellen om een ​​bepaalde handeling uit te voeren. ‘Betrouwbaar zijn helpt om vertrouwen te winnen, maar is niet nodig en ook niet voldoende.

Bedriegers kunnen het vertrouwen van anderen aantrekken, dus misplaatst vertrouwen is normaal genoeg. De betrouwbare kan het vertrouwen van anderen worden ontzegd, dus misplaatst wantrouwen komt ook vaak voor. Om het vertrouwen waard te zijn, moet men echter in staat zijn om vertrouwd te worden.

Om te beginnen beweren sommigen dat we vertrouwen niet met zulke sterke morele connotaties moeten zien en dat we veel dingen kunnen vertrouwen in onze dagelijkse activiteiten. Ook al voldoet het niet aan de specifieke criteria voor vertrouwen, kunnen we het vertrouwen omdat ‘het toch zou kunnen bijdragen aan ‘virtueel vertrouwen’ of ‘ quasi vertrouwen’.

Het is niet relevant of we het vermogen hebben om te vertrouwen, het hangt er gewoon van af of we iets geloven. Je zou kunnen zeggen dat we, vertrouwen, maar dit soort ‘quasi-vertrouwen’ is eigenlijk misplaatst vertrouwen. Dit soort misplaatst vertrouwen heeft het potentieel om individuen te misleiden en beweegredenen te verdoezelen.

Het gebrek aan bezorgdheid over de motivatie om te handelen.

De rationele verklaring van vertrouwen stelt dat er een logische keuze wordt maakt en de voor- en nadelen worden afgewogen bij het bepalen of vertrouwen rechtmatig is. Er is een rationele overweging die bepaald of iemand het in hem gestelde vertrouwen niet zal beschamen. Vertrouwen is gewoon een kwestie van voorspellen, in plaats van zich zorgen te maken over de motivatie.

Gegevensanalyse is een snel evoluerend manier van informatie verzamelen om ons te helpen bij het ontwikkelen van weloverwogen beslissingen en strategieën. Het is een groeiende discipline die in elke branche kan worden gebruikt, van financiën tot gezondheidszorg, detailhandel en horeca. Daarbij is de primaire uitdaging niet alleen om informatie te begrijpen, maar ook om manieren te bedenken om de kwantitatieve en kwalitatieve informatie zo snel te analyseren en gebruiken vanaf het moment dat deze is verzameld.

Naarmate het vermogen om informatie te verzamelen en de hoeveelheid ervan toeneemt, wordt wat je met data doet steeds waardevoller. Dankzij verkregen inzichten kunnen bedrijven betere beslissingen nemen over hun bedrijf en consumenten. En omdat informatie zo’n essentiële rol speelt in ons leven, zal het hebben van de vaardigheden en kennis om potentieel enorme hoeveelheden gegevens te begrijpen en te gebruiken, ons helpen slagen op  data gebied.

Waarbij we ons  richten op het verzamelen, inspecteren, opschonen, samenvatten en interpreteren van verzamelingen van gerelateerde informatie. Omdat de manieren waarop informatie wordt verzameld en opgeslagen snel veranderen, moeten we op de hoogte zijn van de meest actuele methoden om met informatie om te gaan en oog hebben voor toekomstige behoeften. Organisaties verzamelen, analyseren en gebruiken steeds meer informatie dan ooit tevoren om ervoor te zorgen dat beslissingen datagedreven zijn.

De toename van informatie leidt tot big data, wat verwijst naar de enorme hoeveelheid verzamelde data. Het tijdperk van big data is aangebroken en heeft de rol van analyse in elk aspect van ons leven veranderd. Hierdoor ontstaat de noodzaak om traditionele tools en opslag voor gegevensverwerking (uit te breiden) om de gegevens te verwerken en op te slaan op basis van volume, snelheid, structuur, nauwkeurigheid en waarde.

Er zijn vier soorten data analyses beschrijvend, voorspellend, diagnostisch en prescriptief, elk met een ander doel:

Het eerste type analyse de Beschrijvende analyses ontgint gegevens op betekenis en patronen.

Het tweede type analyse is de voorspellende analyse anticipeert op toekomstige trends en strategieën door de huidige gegevens te onderzoeken.

Het derde type analyse de Diagnostische analyses beoordelen van gegevens om te bepalen waarom een ​​bepaalde gebeurtenis plaats vindt .

Het vierde type analyse een Prescriptieve analyse maakt gebruik van gegevens om aanbevolen paden voorwaarts te ontwikkelen.

Aangezien alle vier de soorten analyses verschillende doelen en resultaten hebben, moeten we ze benaderen met verschillende tools en denkwijzen.

Er is een verscheidenheid aan informatie die moet worden verwerkt om een ​​beslissing te nemen, in het geval vandaag heeft een beslissing grote impact op decadent van morgen.

Bevindingen helpen ook bij het ontwikkelen van plannen en hebben inzicht gegeven in de lokale, regionale, nationale en wereldwijde impact.

Informatieve heeft een rol in alle sectoren van vandaag en draagt ​​bij aan effectieve beslissingen en operaties. Het doel is, om informatie te ontdekken ter ondersteuning van de besluitvorming, en uiteindelijk om weloverwogen conclusies te trekken.

Vaak moeten we gegevens uitleggen “Het gaat erom de gegevens die je hebt te transformeren, op te schonen, te verduidelijken en om te zetten in iets dat begrijpelijk is”.

De edge brengt data verwerking terug bij de gegevensbron. Zo verbindt de edge alle bedrijfsonderdelen die worden gebruikt en verwerkt die gegevens lokaal. Door minder processen in cloud- en standalone systemen uit te voeren en ze dichter bij de data bron te brengen die gegevens genereren, verandert de manier waarop gegevens worden verwerkt, wat zorgt voor voordelen die niet eerder beschikbaar waren

Veel bedrijven hebben gekozen voor een cloud-first benadering van digitale transformatie, echter is het belang van de edge daarbij niet altijd goed overwogen . De datavolumes zullen de komende jaren alleen maar groeien en grotere hoeveelheden data die in de cloud moeten worden opgeslagen en worden verwerkt, zorgen voor meer latentie en hogere kosten. De edge vormt niet alleen een aanvulling op de cloud, maar creëert ook belangrijke use-cases en applicaties die beter in de eigen bedrijfsomgeving kunnen worden gedraaid.

Snellere inzichten inplaats van langetermijnanalyse, waarbij de waarde ligt in het gebruik van de gegevens op de plek, waar deze de grootste impact hebben.

Met de edge kunnen we gegevens verzamelen, analyseren en vervolgens onmiddellijk actie ondernemen om problemen op te lossen, de efficiëntie te verhogen, processen verbeteren en meer.

Netwerken en infrastructuur zullen de data-explosie alleen overleven, als we  gebruik maken van de edge, om zo alleen de data die nodig is naar de cloud te sturen en niet alle gegenereerde data, bespaart tijd en geld.

Waarbij de cloud logisch is voor machine learning en andere langetermijn- of big data-analyse, maar de edge wordt geactiveerd voor realtime analyses en sturing van processen.

Connectiviteit is de mogelijkheid om verbinding te maken met systemen, gegevens te verzamelen en te normaliseren voor onmiddellijk gebruik.Intelligentie concentreert gegevensverwerkings- en analysefuncties op lokatie om actie te ondernemen en waarde te ontlenen aan de gegevensbron. Orkestratie is er om edge-applicaties te maken, implementeren, beheren en bijwerken.

De Edge is snel volwassen geworden en heeft met 5g een bepaald niveau van connectiviteit bereikt. De ideale strategie houdt echter rekening met connectiviteit, gegevensverzameling, realtime analyse, integratie met cloud- en standalone systemen voor het uitvoeren van machine learning-modellen. Een modern platform overbrugt de kloof tussen apparaten en geavanceerde analyses.

Het enorme belang van de edge begint naar boven te drijven naarmate meer use-cases worden gevonden, zoals kunstmatige intelligentie en machine learning.

Veel bedrijven sturen al hun gegevens naar de cloud of houden ze binnen de organisatie, ze weten niet hoe ze beide effectiever kunnen doen. Edge- en cloudtechnologieën kunnen samenwerken aan een effectieve oplossing. Naarmate de digitale transformatie vordert, zullen we het belang inzien van een harmonieuze samenwerking tussen de edge en de cloud om intelligente beslissingen te nemen.

GAIA-X cloud computing op Europees niveau als een hybride dataplatform.

Met GAIA-X is een ambitieus project om een ​​Europese data-infrastructuur te bouwen. Een data-ecosysteem bedoeld om de technologische afhankelijkheid van internationale hyperscalers te verminderen en tegelijkertijd de waardeketens in de digitale interne markt van de EU te versterken.

In de toekomst zal GAIA-X zich richten op de Industrie 4.0: slim wonen, financiën, geo-informatie, gezondheidszorg, de publieke sector, mobiliteit, landbouw en energie. Een dataplatform voor duurzame financiering op basis van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning. Of een raamwerk voor veilige uitwisseling van zorggegevens om de patiëntenzorg te verbeteren. In de transportsector kan het onder meer geoptimaliseerde onderhoudsoplossingen mogelijk maken op basis van voorspellend onderhoud. Intelligente algoritmen berekenen wanneer en waar onderhoudswerkzaamheden aan de transportinfrastructuur moeten worden uitgevoerd wanneer dat nodig is. Voor deze en vele andere toepassingsgebieden biedt een open dataplatform op basis van Europese standaarden enorme voordelen.

GAIA-X en te verwachte doelen:

1. Actief vormgeven aan vooruitgang & innovatie in de cloud

De GAIA-X technologie stelt bedrijven in staat om gegevens en diensten in realtime aan miljoenen gebruikers te leveren. Samenwerken aan documenten, in videoconferenties, online bankieren en zelfs het streamen van muziek en films. De belangrijkste argumenten voor de technologie de hoge schaalbaarheid, mobiele toegang tot operationele middelen en het vermogen om te innoveren door middel van technologieën zoals AI en big data-analyse.

Met de gestage digitalisering in de gezondheidszorg, kritieke nutsbedrijven en vele andere industrieën, verhuizen steeds meer processen naar de cloud – en dat creëert afhankelijkheden.

2. Doorbreken van eenzijdige marktdominantie

De cloudmarkt wordt gedomineerd door wereldwijde hyperscalers, digitale soevereiniteit en autonomie cruciale factoren om de crisis te boven te komen. Alternatieven die voldoen aan de vereisten worden te vaak genegeerd vanwege bestaande vendor lock-in-effecten en minder wijdverbreide naamsbekendheid. Deze strategie kan een gebruikelijke benadering zijn om operationele storingen in uitzonderlijke situaties te voorkomen. Bedrijven die voortdurend de vereisten van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en andere wettelijke vereisten schenden, moeten echter consequenties verwachten voor het gebruik van buitenlandse cloud providers.

3. Gegevensbescherming en IT-beveiliging.

De AVG biedt Europa een unieke tool om gevoelige gegevens te beschermen. Internationaal is de regelgeving een symbool geworden van consistente gegevensbescherming en gegevensintegriteit, waar veel landen naar op zoek zijn als model. EU-bedrijven gebruiken de AVG ook als kwaliteitskeurmerk om te voldoen aan de strengste eisen op het gebied van gegevensbescherming. Daarnaast definieert de EU-richtlijn beveiliging van netwerk- en informatiesystemen (de NIS-richtlijn) de eisen voor een uniform niveau van IT-beveiliging op Europees niveau. De richtlijn heeft met name tot doel de kritieke infrastructuur te beschermen tegen cyberincidenten. GAIA-X bouwt precies voort op deze enorme basis voor gegevensbescherming en IT-beveiliging.

4. Versterk de interne markt, promoot lokale spelers

EU-conforme gegevensbescherming is een van de belangrijkste selectiecriteria bij de aanschaf van nieuwe clouddiensten. Bovendien mogen cloudgebaseerde diensten uitsluitend worden geleverd vanuit lokale datacenters in de EU.

5. Verhoog de prestaties en het gemak

Door te focussen op open en modulaire standaarden, wil GAIA-X ook de interoperabiliteit in cloud computing vergroten. Het platform wil data zo vrij mogelijk toegankelijk maken, zodat het bedrijfsleven, de wetenschap en de samenleving er direct van kunnen profiteren. Gedeelde datapools stimuleren bijvoorbeeld het werken aan machine learning en AI. Dit bevordert op zijn beurt de implementatie van innovatieve technologieën in bestaande clouddiensten. Voor de betrokken bedrijven en organisaties betekent dit extra voordelen op het gebied van prestaties en gemak – zonder concessies te doen op het gebied van gegevensbescherming en beveiliging.

Wat is data-analyse is de systematische toepassing van statistische en logische technieken om de gegevens te beschrijven, te moduleren, te condenseren, te illustreren, te evalueren en zinvolle conclusies af te leiden die bekend staan ​​als gegevensanalyse. Deze analyse stelt ons in staat om uit gegevens gevolgtrekking te induceren door de onnodige chaos die door de rest van de gegevens wordt veroorzaakt, te elimineren. Datageneratie is een continu proces; dit maakt data-analyse tot een continu, iteratief proces waarbij het verzamelen en uitvoeren van data-analyse gelijktijdig plaatsvindt. Het waarborgen van de gegevensintegriteit is een van de essentiële componenten van gegevensanalyse.

Er zijn verschillende voorbeelden waarin data-analyse wordt gebruikt, variërend van transport, risico- en fraudedetectie, klantinteractie, stadsplanning, gezondheidszorg, zoeken op internet, advertenties en meer.

Methoden voor gegevensanalyse

Er zijn twee hoofdmethoden voor gegevensanalyse:

1. Kwalitatieve analyse

Beantwoordt voornamelijk de vragen ‘waarom’, ‘wat’ of ‘hoe’.

2. Kwantitatieve analyse

Deze analyse meer in termen van aantallen.

De andere technieken zijn:

3. Tekstanalyse

Tekstanalyse is een techniek om teksten te analyseren om machineleesbare feiten te extraheren. Het is bedoeld om gestructureerde gegevens te creëren uit vrije en ongestructureerde inhoud.

4. Statistische analyse

Statistiek omvat het verzamelen, interpreteren en valideren van gegevens. Statistische analyse is de techniek van het uitvoeren van verschillende statistische bewerkingen om de gegevens te kwantificeren en statistische analyse toe te passen.

5. Diagnostische analyse

Diagnostische analyse is een stap verder naar statistische analyse om een ​​meer diepgaande analyse te bieden om de vragen te beantwoorden. Het wordt ook wel root cause analysis genoemd, omdat het processen omvat zoals data discovery, mining en drill-down en drill-through.

6. Voorspellende analyse

Voorspellende analyse maakt gebruik van historische gegevens en voert deze in het machine learning-model in om kritieke patronen en trends te vinden.

7. Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyse suggereert verschillende acties en schetst de mogelijke implicaties die kunnen worden bereikt na voorspellende analyse.

Zodra u gegevens gaat verzamelen voor analyse, wordt u overweldigd door de hoeveelheid informatie die u vindt om een ​​duidelijke, beknopte beslissing te nemen. De volgende eenvoudige stappen helpen u bij het identificeren en sorteren van uw gegevens voor analyse.

1. Specificatie – definieer uw bereik:

Definieer korte en duidelijke vragen, de antwoorden waarop u uiteindelijk een beslissing moet nemen.

2. Gegevensverzameling

Verzamel uw gegevens op basis van uw meetparameters.

Verzamel gegevens uit databases, websites en vele andere bronnen. Deze gegevens zijn mogelijk niet gestructureerd of uniform.

3. Gegevensverwerking

Organiseer uw gegevens en zorg ervoor dat u eventuele kanttekeningen toevoegt.

Controleer gegevens met betrouwbare bronnen.

Converteer de gegevens volgens de meetschaal die u eerder hebt gedefinieerd.

4. Gegevensanalyse

Nadat u uw gegevens hebt verzameld, kunt u de correlaties sorteren, plotten en identificeren.

5. Resultaten afleiden en interpreteren

Controleer of het resultaat uw eerste vragen beantwoordt

Als je eenmaal een gevolgtrekking hebt gemaakt, onthoud dan altijd dat het slechts een hypothese is. In Data-analyse zijn er een paar gerelateerde terminologieën die overeenkomen met verschillende fasen van het proces.

1. Datamining

Dit proces omvat methoden voor het vinden van patronen in de gegevenssteekproef.

2. Gegevensmodellering

Verwijst naar hoe een organisatie haar gegevens organiseert en beheert.

Er zijn verschillende technieken voor gegevensanalyse, afhankelijk van de vraag, het type gegevens en de hoeveelheid verzamelde gegevens. Elk richt zich op het overnemen van de nieuwe gegevens, het ontginnen van inzichten en het doorboren van de informatie om feiten en cijfers om te zetten in besluitvormingsparameters.