Martin Lindstrom Big Data korelasyonlar çizmek ile ilgiliyken, Small Data nedeni tespit etmek ile ilgili. Yıllar içinde belirgin hale gelen şey, veri ile nedensellik arasında paralel çizmenin her zaman Small Data hipotezini doğrulamasıdır. Katıldığım her iş toplantısında bir oyun oynuyorum: Big Data Bingo. Oyun şöyle oynanıyor. Ne zaman biri Big Data’ya atıfta bulunsa hemen not alıyorum. Üç yıldır bu konuda not almadığım tek bir toplantı bile olmadı. Kimsenin ağzından düşürmediği Big Data, bir süre sonra herhangi bir soruyu Big Data ile cevaplayabileceğiniz bir noktaya doğru gelişiyor. Ya da hepimiz buna inanmaya başladık. Çoğunlukla yaşanan durum bu. Yeryüzündeki en mutlu ülkede, Danimarka’da doğdum ve dünyanın en mutlu ülkelerinden biri olan İsviçre’de yarı zamanlı olarak yaşıyorum. Fakat ne zaman bir vatandaşa bunun doğru olup olmadığını sorsam çok az kişi bu iddiayı doğrulayabiliyor. Aslında birçok insan bunun gerçek olamayacağını söylüyor. Beni yanlış anlamayın, iki ülkeyi de seviyorum. Fakat aşırı miktarda büyük verilere dayanarak birbiri ardına yapılan çalışmaların tamamen yanlış olduğu göze çarpıyor, özellikle de orada vakit geçirdikten sonra. Peki, neden bu kadar büyük bir fark var? Bunu en iyi 1980’de ülke çapında bir TV reklamı yayınlayan The Guardian aracılığı ile örneklendirebiliriz. Bu reklamda, genç bir adam yaya kaldırımında hızla koşuyor. Dış ses ise şöyle diyor: “Tek bir bakış açısından görüldüğünüzde tek bir izlenim bırakırsınız.” Açı değiştirildiğinde, şüpheli genç adamın önündeki yaşlı bir adama yaklaştığı görülüyor. Dış ses şöyle diyor: “Başka bir bakış açısından görülmek oldukça farklı bir izlenim bırakır.” Bir kez daha açı değişiyor. Bu sefer genç adam yaşlı adamı düşen tuğlalardan kurtarmaya çalışıyor. “Yalnızca resmin bütününe baktığınızda neler olup bittiğini tam olarak anlayabilirsiniz.”

The Guardian: 1986 ‘Points of view’ reklamı

https://www.youtube.com/watch?v=_SsccRkLLzU Bir Birleşik Devletler bankası, geçtiğimiz günlerde müşteri kaybına (parayı hareket ettiren, ipoteklerini finanse eden veya genellikle bankayı terk etme eşiğinde olduklarına dair emareler gösteren müşteriler ile ilgili bir terim) yönelik kanıt tespit etti. Analitik model sayesinde, banka derhal müşterilerden bu konuyu tekrar gözden geçirmelerini isteyen mektuplar hazırladı. Bu mektupları göndermeden önce de banka yöneticisi şaşırtıcı bir şey keşfetti. Evet, müşteri kaybına yönelik kanıtı Big Data su yüzüne çıkarmıştı. Fakat müşteri kaybının sebebi müşterilerin bankadan ya da müşteri hizmetlerinden memnun olmaması değildi. Hayır. Çoğu boşanıyordu, bu da neden varlıklarını değiştirdiklerini açıklıyordu. Paralel bir küçük veri çalışması bunu bir günde ortaya çıkarırdı. Big Data korelasyonlar çizmek ile ilgiliyken, Small Data nedeni tespit etmek ile ilgili. Yıllar içinde belirgin hale gelen şey, veri ile nedensellik arasında paralel çizmenin her zaman Small Data hipotezini doğrulamasıdır. Neticenin hiçbir zaman girdiden daha iyi olmaması ve girdilerin insan gözlemlerine tam olarak imkân tanımaması nedeniyle, veri madenciliğinin duvara tosladığı kısım bu olabilir. Small Data’nın sunulması ile birlikte, veri madenciliği ve araştırma dünyasının sadakat kartları, arama algoritmaları, işlem verileri veya niceliksel çalışmalar yoluyla yakalanmayan, insan ipuçlarını sistematik bir şekilde topladığı, deyim yerindeyse bir karşı denge olan Big Data’nın yeni jenerasyonu ile karşılaşıyoruz. Daha doğrusu, ilk olarak insanlar arasındaki etkileşimlerden elde edilen gözlemlere dayalı fikirler bize ihtiyacımız olan tüm bilgileri veriyor. Görünürde önemsiz olan bu gözlemler, incelemek ve doğrulamak için Big Data’ya ilişkin hipoteze dikkat çekiyor. Beni yanlış anlamayın; bu, bir ikilem meselesi değil, her iki dünyanın mükemmel bir kombinasyonu. Söylemeye gerek yok ama bu kolay değil. Tıpkı mimarların, yenilikçilerin, reklam ajanslarının, tasarımcıların ve diğer tüm disiplinlerin beynin sol ve sağ tarafındaki dengeleyici hareketle idare etmek için mücadele etmesi gibi, küçük ve büyük veriler arasındaki ilişki de benzer zorlukları paylaşır. Ancak veri geliştikçe birden fazla bakış açısına ihtiyaç duyulduğu açıktır. Böylelikle, işletmelere ve markalara etraflarındaki dünyada neler olup bittiğini tam olarak anlamalarına yardımcı olan resmin bütünü sunulur.