Hoe groot data-ontleding ons ekonomie sal verander

In 'n vinnige, tegnologiegedrewe wêreld waar kopers alles van pizza tot Porsche's aanlyn kan bestel, terwyl hulle terselfdertyd hul Twitter-, Facebook- en Instagram-rekeninge bywerk met 'n enkele swiep van hul slimfoon, is dit geen verrassing dat die som van potensieel nuttige data in die wêreld groei met rasse skrede.

Trouens, volgens IBM skep mense elke dag 2.5 kwintiljoen grepe data. Sulke groot bedrae data is moeilik om te verwerk as gevolg van hul uitstaande hoeveelheid en kompleksiteit, en skep dus wat bekend staan ​​as "groot data."

Teen 2009 is beraam dat besighede in alle sektore van die Amerikaanse ekonomie met 1,000 200 werknemers of meer ongeveer XNUMX teragrepe gestoorde data geproduseer het wat moontlik nuttig kan wees.

Groot data-analise om groei in elke sektor te verbeter

Noudat daar 'n oorvloed data is wat ronddryf, kan besighede en verskeie ander korporasies en sektore verskeie datastelle kombineer om enige nuttige inligting te onttrek.

Wayne Hansen, die bestuurder van die Studentetegnologiesentrum by die Universiteit van New Brunswick in Saint John, verduidelik groot data as "'n vangfrase wat die idee beskryf dat ons nou massiewe datastelle kan ontleed. Basies is ons besig om meer data vas te lê, persoonlik, sosiaal , wetenskaplik, ensovoorts, en nou het rekenaarkrag spoed bereik wat ons in staat stel om hierdie data meer deeglik te ontleed."

Hansen se vernaamste tegnologiese belangstelling is in die interaksie tussen tegnologie en kultuur. Hy is in staat om hierdie belangstelling deur groot data te verken. Byvoorbeeld, inligting van slim stede, soos misdaad en belastingkoerse, bevolking en demografie kan ontleed word om algemene waarnemings oor daardie stad en kultuur te maak.

Groot data word op 'n verskeidenheid maniere geproduseer. Van selfoonseine en sosiale media tot aankooptransaksies aanlyn en in winkels, data word voortdurend rondom ons geskep en verander. Hierdie data kan dan gestoor word vir toekomstige gebruik.

Daar is drie belangrike aspekte van groot data wat dit nuttig maak in verskeie markte, hulle staan ​​bekend as die drie v's; volume, snelheid en verskeidenheid. Volume, wat verwys na die hoeveelheid data wat geskep en gebruik kan word, wat tot teragrepe en petagrepe bereik. Snelheid, wat beteken die spoed waarteen data verkry en verwerk word voordat dit irrelevant word binne 'n spesifieke sektor of in vergelyking met ander datastelle. En verskeidenheid, wat beteken hoe meer diversiteit tussen die tipes datastelle wat gebruik word, hoe beter en meer akkuraat is die resultate en voorspellings.

Groot data-analise het groot potensiaal in verskeie markte. Van weer en tegnologie, tot besigheid en sosiale media, groot data hou die moontlikheid in om verkope, produktiwiteit te bevorder en toekomstige uitkomste van produkte, verkope en dienste te voorspel. Die moontlikhede is eindeloos.

“Die uitgangspunt is dat met genoeg data byna alles voorspelbaar word,” sê Hansen. Patrone kan onthul word, roetines vasgestel en statistieke aan die lig gebring word. Met sulke voorspellings kom 'n nuwe mededingende voordeel in byna elke sektor. Grootdata-analise word dan 'n sleutelkomponent in die sukses of mislukking van nuwe besigheid, en die skepping van nuwes.

Stel jou voor dat jy 'n werknemer by 'n maatskappy is wat klere ontwerp vir 'n teikenverbruikersbasis van vroue in hul laat tienerjare tot vroeë twintigs. Sal dit nie gerieflik en winsgewend wees as jy vinnig en akkuraat die potensiële verkope vir byvoorbeeld rooi paillette hoëhakskoene kan voorspel nie?

Dit is waar groot data-analise inkom. As jy alle relevante statistieke doeltreffend kan benut, soos hoeveel vroue rooi paillette hoëhakskoene aanlyn bestel het, en hoeveel daaroor getwiet het, of Youtube-video's geplaas het wat na rooi hoëhakskoene verwys, dan kon akkuraat voorspel hoe goed jou produk sal vaar voordat dit selfs die rakke tref. Sodoende elimineer jy die raaiwerk en verhoog die potensiaal vir sukses.

Die vermoë om sulke voorspellings te maak word 'n groeiende vraag en so ook die ontwikkeling van grootdata-analise.

Pulse Group PLC, 'n digitale navorsingsagentskap in Asië, is een maatskappy wat op die groot datawa gespring het. Pulse beoog om in die nabye toekoms groot beleggings in hierdie groeiende veld te maak. Hul beleggingsplan sluit in die ontwikkeling van 'n nuwe groot data-ontledingsentrum in Cyberjaya.

Sulke sentrums sal daarvoor verantwoordelik wees om al die kliënt se relevante datumstrome saam te stel en dit op 'n vinnige en doeltreffende wyse te ontleed ten einde belangrike inligting te ontdek, soos patrone en korrelasies wat moontlik nuttig kan wees vir die kliënt se besigheid of doelwitte.

"Ons kan groot data-analise toepas," sê Hansen, "en algemene stellings maak." Hierdie veralgemenings hou die potensiaal in om elke sektor te verbeter, insluitend besigheid, onderwys, sosiale media en tegnologie.

Baie maatskappye het die data wat hulle nodig het om voorspellings te maak, maar hulle het nie die vermoë om die verskillende sakke data te verbind en op so 'n manier af te breek om dit bruikbaar te maak nie.

Bob Chua, Pulse se hoof uitvoerende beampte, erken dat hul nuwe groot data-onderneming, bekend as Pulsate, moontlik hul hooffokus kan word. ’n Wyse finansiële stap aangesien die grootdatamark na verwagting in die volgende vyf jaar meer as $50 miljard sal groei.

In die volgende drie jaar beplan Pulsate om vooruitgang te maak in grootdata-analise en het 200 hoëvlak-poste vir datawetenskaplikes geskep. "Beide die insameling en ontleding van data sal gespesialiseerde vaardighede vereis," merk Hansen op, "wat nuwe geleenthede oopmaak."

Om hierdie nuwe werk te kan verrig, sal werknemers behoorlik opgelei moet word. Die Pulse Group beoog ook om een ​​van die eerste opleidingsakademies vir datawetenskaplikes in die wêreld te begin om hul nuwe data-ontledingsentrum te vergesel, en in die groeiende behoefte aan data-ontleders te voorsien.

Groot data kan ander positiewe uitwerking op die onderwyswêreld hê behalwe om bloot nuwe geleenthede en leerervarings te bied. Hansen verklaar dat studentegedrag ontleed kan word deur groot data wat ontleed word om die onderwyssektor te verbeter. "Uiteindelik is die doelwit om sulke versamelde data te gebruik om die studente se ervaring te verbeter [en] retensiegetalle te verhoog."

Tussen die skepping van nuwe werksgeleenthede en onderwysgeleenthede, en die potensiële voorspellings en groei in besighede, blyk groot data 'n alles goeie ding te wees. Daar is egter 'n paar nadele en foute wat bestaan ​​met die ontleding en gebruik van sulke massiewe hoeveelhede inligting.

Een probleem wat aangespreek moet word, is watter inligting gratis spel is vir verskeie korporasies om as hul datastelle te gebruik. Kwessies wat privaatheid en sekuriteit behels, sal aangespreek moet word. Ook wie besit watter inligting is 'n vraag wat beantwoord sal moet word. Wanneer data voortdurend gestuur en ontvang word, word die lyn tussen persoonlike intellektuele eiendom en die openbare ryk vervaag.

Tweedens is nie alle inligting nuttig nie, of dit is nutteloos tensy dit behoorlik ontleed word. Sommige datastelle sal feitlik niks beteken nie, tensy dit gekombineer word met die regte en relevante ooreenstemmende data. Dit beteken dat tensy 'n maatskappy toegang het tot al die data wat hulle benodig en die kennis oor hoe om dit behoorlik te vind en te ontleed, dan is groot data in wese 'n mors van hul tyd.

Data groei ook teen 'n kommerwekkende tempo. Negentig persent van die wêreld se data is in die afgelope twee jaar alleen geskep, en daardie getal groei voortdurend. As nuwe relevante data vinniger geskep word as wat ons dit kan ontleed, word grootdata-analise irrelevant. Die resultate is immers net so goed soos die inligting wat gebruik word.