Creo que el mercado será muy significativo. El análisis predictivo de datos no es una ciencia bien entendida por la mayoría de las empresas, aunque muchas podrían beneficiarse de ella. Ya es una industria de muchos miles de millones de dólares a pesar de estar restringida principalmente a las empresas más grandes.
Y con la cantidad de datos creados en el mundo, estos problemas y oportunidades solo crecerán a una tasa de crecimiento increíble.
Creo que el crowdsourcing de esta industria tiene mucho sentido por varias razones simples:
- ¿Qué ideas aprendiste al pasar de ser un científico de datos a un gerente de ciencia de datos?
- ¿Quiénes son los principales expertos mundiales en ciudades inteligentes y planificación urbana basada en datos?
- ¿Los Sistemas de aprendizaje natural, como Watson Analytics de IBM, alguna vez reemplazarán la necesidad de aprender código para un científico de datos?
- ¿En cuál debo inscribirme, Udacity data science nanodegree o diploma actualizado de PG en análisis de datos?
- ¿Cuáles son los algoritmos de agrupamiento o clasificación para datos de series temporales? ¿Es posible usar estos algoritmos para detectar valores atípicos en datos de series temporales?
- Más rápido : las empresas obtendrán respuestas / algoritmos más rápido que en la empresa
- Mejor : Kaggle ya ha demostrado que su red puede vencer a los algoritmos establecidos que han estado vigentes durante más de 10 años.
- Más barato : no puede competir con el costo del crowdsourcing.
Entonces, preguntas si es solo un pasatiempo para los participantes y no pueden ganar dinero real. Creo que este es un problema temporal. El hecho es que las empresas pagarán MUCHO dinero por modelos predictivos precisos (piense en los seguros). Descubrir el modelo de pago correcto para los participantes es todo lo que queda, y pagar solo al ganador $ 10k pero no recompensar a todos los demás participantes definitivamente no es el modelo correcto. Esto es solo cuestión de tiempo para resolverlo. El dinero está ahí: los expertos recibirán un pago generoso.
Y el comentario final, la belleza del crowdsourcing es que tiendes a obtener contribuciones de las personas y lugares más improbables, podría ser un profesor en Moscú, un ingeniero químico en la selva amazónica o un genio de 14 años en la escuela secundaria. Y esa es la belleza: no sabemos quién será el próximo en descifrar algún código y tener una idea brillante. ¡Viva #crowdsourcing!
