EMC Corporation 公佈了其主辦的兩項大數據競賽的結果，該競賽旨在分析摩托車賽車手 John McGuinness 又名莫克姆導彈，以了解他為何如此之快。 一場比賽側重於數據分析，另一場比賽側重於數據可視化。 共有 750 多名參賽者角逐價值 7,500 美元的獎品。
大數據提出瞭如何管理和分析它的問題，同時又有望提供可以在多個領域提供幫助的重要見解，從幫助企業做出更好的決策以提高運營效率、降低成本和風險，到幫助科學和醫學界更好地發展加速研究。 然而，數據可能如此之大，搜索、存儲或分析數據的方法有限。 出現的另一個問題是向大多數組織指出大數據的好處，因為它是一個如此復雜的想法。 在摩托車數學競賽中，EMC 將大數據應用於閱讀世界，以說明如何使用這些數據。 不僅如此，EMC 還向數百人開放了比賽，看他們將如何分析數據。
EMC 選擇分析的對像是 John McGuinness。 McGuinness 被認為是世界上最好的摩托車賽車手之一，他具有高度的多功能性，參加過各種類型和級別的摩托車比賽。 雖然 McGuinness 已經參加了 25 年的比賽，但他最出名的是他在馬恩島 TT 比賽中的勝利。 在馬恩島 TT，麥吉尼斯贏了 22 次。 他也是第一個在比賽中打破時速 130 英里大關的人。 當被問到他為什麼那麼好時，他如實回答：“我不知道。”
實驗在西班牙的 Circuit Monteblanco 進行。 EMC 為 McGuinness 和控制對象、摩托車賽車手記者 Adam “Chad” Child 在他們的賽車服和自行車上安裝了傳感器。 EMC 能夠捕獲超過 700,000 行性能、生物識別和機械數據。 在整個比賽過程中，從機器和車手那裡收集了幾個變量，以進行進一步分析。
在參加比賽的 750 名參賽者中，只有 28 人獲得了大獎，其中兩人獲得大獎。 數據分析比賽的獲勝者 Stefan Jol 發現，McGuinness 轉彎時剎車更用力，使他的線路更好，因此全程速度更快。 Stefan Jol 將曲目分成不同的元素，並研究每個元素如何影響另一個元素。 比賽可視化部分的獲勝者 Charlotte Wickham 讓非數據科學家更清楚地了解每位騎手的相對錶現。
EMC 對結果印象深刻，以至於他們今年在馬恩島 TT 重新進行了更深入的測試，現在正在分析數據。
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