viên cứu hỏa 15 lần nhiều hơn so với những vụ cháy khác, vì
vậy các sở cứu hỏa cũng mê mẩn nghiên cứu này. Flowers và
những đứa trẻ của ông như những thầy pháp với một quả cầu
pha lê cho phép họ nhìn thấy tương lai và dự đoán những nơi
nào rủi ro nhất. Họ đã lấy những lượng lớn dữ liệu nằm rải rác
trong nhiều năm qua, phần lớn không được sử dụng sau khi thu
thập, và khai thác nó theo một cách thức mới mẻ để thu được
giá trị thực sự. Việc sử dụng một lượng lớn thông tin cho phép
họ phát hiện những mối liên hệ bị che giấu trong những lượng
nhỏ thông tin hơn. Đó là bản chất của dữ liệu lớn.
Kinh nghiệm của các nhà giả kim thuật phân tích của thành
New York làm nổi bật nhiều chủ đề của cuốn sách này. Họ đã sử
dụng một lượng khổng lồ của dữ liệu, và danh sách các tòa nhà
trong thành phố đã thể hiện đúng tiêu chí N = tất cả. Dữ liệu này
hỗn độn, chẳng hạn thông tin vị trí hoặc hồ sơ xe cứu thương,
nhưng điều đó không cản trở được họ. Thật ra, những lợi ích của
việc sử dụng nhiều dữ liệu đã vượt hẳn những hạn chế của việc
dùng ít thông tin như trước đây. Họ đã có thể đạt được những
thành tựu, bởi vì rất nhiều đặc tính của thành phố đã được dữ
liệu hóa (tuy không phải một cách nhất quán), cho phép họ xử
lý được thông tin.
Những nghi ngờ của các chuyên gia đã phải lùi một bước đối với
phương pháp tiếp cận theo định hướng dữ liệu. Đồng thời,
Flowers và “những đứa trẻ” của ông đã tiếp tục thử nghiệm hệ
thống của họ với các thanh tra viên kỳ cựu, dựa trên kinh
nghiệm của họ để làm cho hệ thống hoạt động tốt hơn. Tuy
nhiên, lý do quan trọng nhất cho sự thành công của chương
trình là nó được thực hiện với sự tin cậy phụ thuộc vào mối
tương quan thay vì quan hệ nhân quả.
