Thasos将手机中的实时位置数据转换为“可操作的信息”

Thasos专注于将手机中的实时位置数据转换为“可操作的信息”这家初创公司已经花了六年的隐形时间 - 其中一家在现场投资100亿美元以上的对冲基金在Thasos之前,其创始人Greg Skibiski是另一家位置数据分析公司Sense Networks的首席执行官,被“彭博商业周刊”评为“全球最具吸引力的25家新企业”,并在新闻周刊的封面上被命名为“The Next Google”,因为Thasos网站上线了三个几个月前,它也开始获得奖项Skibiski是大数据方面的专家,尤其是当谈到位置数据时,他对“这是一个可怕的数据集,因为它真的很难工作”有一些爱/恨的关系

但它也是一个令人惊叹的数据集,因为它具有如此高度的维度,并且与许多重要事物有关,“他说新闻周刊将在纽约市资本市场会议上主持人工智能和数据科学,12月6日至7月oto:新闻周刊媒体小组Thasos花了好几年的时间才建立评估框架,对数据来源​​的质量进行评级,并了解这些资源是否具有预测能力

好的数据集将在数年内涉及数百万用户

高质量的数据源正在进入生产平台,总有上游错误使得它们中的一部分在任何给定时间都不可用过度依赖一个上游数据源意味着如果出现问题,信号可能不正确没有人意识到这可能花费数百万美元所以拥有多个独立的数据流与位置是很重要的,Skibiski指出 - 不像分析信用卡数据,例如,可能只有一个信用卡数据提供商,数据正在进行对于任何给定的股票代码,或多或少都是相同的准确度Skibiski讲述了如何确定这样的错误是多么困难ors起源“有一次,我们把所有这些错误的数据流入,并且在我们最终跟踪数据提供者的错误之前我们无法弄清楚发生了什么,并且花了我们一个多月记住这是数据在许多情况下排气,所以他们[供应商]没有将它用于任何事情,而不是非常仔细地查看“他提供的示例涉及处理来自电话的传入位置数据的服务器,其中服务器上的计时器将获取数据每天在特定的时间,然后它会发送这个发生了什么事情是其中一个服务器太忙了,并且在所有数据完成写入之前抓取文件并发送它“这意味着我们看到更少的位置ping地方,这让我们认为那里的人数较少,这对特定零售商的人流量产生了不好的解读

我们和消息来源花了很长时间来弄清楚它是一个古怪的单个机器上的服务器错误ne,深入他们的基础设施,“Skibiski说道

”我们现在有许多不同的来源并将它们组合在一起,以便它们相互交叉验证,因此我们知道我们有一个稳定的信号,我们可以量化预期的误差对我们追踪的基本事实的评分“一旦检测到某些异常,将违规数据源旋转出主要进料,那么必须追踪,修复问题,并更正历史数据

主要供应通常是另一个被破坏这是正常的日常业务,Skibiski说“此外,对于每个位置数据的馈送,数据是使用一些独特的方法,以不同的频率,由具有不同频率的人群生成的不同的偏见:一个是老年人;一个是年轻人;一个是地铁人;一个是乡村人,驾驶汽车“每个来源都有许多不同的偏见和噪音或错误模式,因此所有这些必须分别纠正和规范化,并独立监控地面真相,以确保所有来源或多或少都是正确的,并且相互交叉验证只有在所有这些工作可靠地完成之后,您甚至可以使用投资者作为主要来源的实时投放的开头“真正的测试不在于找到高质量的数据,尽管鉴于涉及的法律合同和谈判数量确实需要这样做 这是错误纠正,降噪和规范化过程 - 这就是我们的博士多年来一直在开发的东西,这是使其发挥作用的关键IP而且解决这些复杂问题的时间无可替代每个月我们都会通过观看Bloomberg并看到我们已经从样本错误率中减少了几个基点“另一个挑战来自云的方向,回想起Skibiski当时,他的公司处理了亚马逊AWS上的所有内容,但是他的大数据源在Azure上做了一切事实证明,数据非常庞大,无法从Azure的数据中心转移到同一城市的AWS数据中心,并且在同一天内也进行了处理“我们不得不重写所有内容以便运行在Azure中,因为我们别无选择,“他说”所以这是对位置数据的巨大努力我们花了几年的时间才能弄清楚如何做到这一切,以便将所有这些做得足以卖给金融服务部门

dustry请记住,这是我刚刚开始的第二家公司,它只是分析位置数据,因此我深入了解“如果您获得原始信用卡数据,那么它非常有价值且不太难以使用 - 它是替代数据的典型代表位置数据,然而,可用于分析更多的东西,而不仅仅是消费者支出

例如,在公司的工厂工作的小时数,在木材厂购买建筑用品的承包商,或跨不同部门的就业不要忘记我们的数据是国际化的,这是一个全新的实时经济测量世界“当然,如果位置数据与其他类型的数据一样容易使用,那么你就不需要像Thasos这样的公司,所以我想我们“必须感激”披露:Thasos的创始人Greg Skibiski将在纽约时报的人工智能和数据科学会议上谈论大数据分析

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