Böyük məlumatların təhlili iqtisadiyyatımızı necə dəyişəcək

Alış-veriş edənlərin pizzadan Porsche-yə qədər hər şeyi onlayn sifariş edə bildiyi, eyni zamanda Twitter, Facebook və Instagram hesablarını ağıllı telefonlarının bircə sürüşməsi ilə yenilədiyi sürətlə inkişaf edən, texnologiyaya əsaslanan dünyada potensial faydalı məlumatların cəminin olması təəccüblü deyil. dünya sıçrayışlarla böyüyür.

Əslində, IBM-ə görə, insanlar hər gün 2.5 kvintilyon bayt məlumat yaradırlar. Belə böyük həcmli məlumatların çox böyük miqdarı və mürəkkəbliyi səbəbindən emal etmək çətindir və beləliklə, "böyük məlumat" kimi tanınan şey yaradır.

2009-cu ilə qədər ABŞ iqtisadiyyatının bütün sektorlarında 1,000 və ya daha çox işçisi olan bizneslərin potensial olaraq faydalı ola biləcək təxminən 200 terabayt saxlanmış məlumat istehsal etdiyi təxmin edilirdi.

Hər bir sektorda inkişafı yaxşılaşdırmaq üçün böyük məlumatların təhlili

İndi ətrafda çoxlu sayda məlumat var, müəssisələr və müxtəlif digər korporasiyalar və sektorlar istənilən faydalı məlumatı çıxarmaq üçün müxtəlif məlumat dəstlərini birləşdirə bilər.

Sent Condakı Nyu-Brunsvik Universitetinin Tələbə Texnologiyaları Mərkəzinin meneceri Ueyn Hansen böyük verilənləri "indi kütləvi məlumat dəstlərini təhlil edə biləcəyimiz anlayışını təsvir edən bir ifadədir. Əsasən biz daha çox şəxsi, sosial məlumat əldə edirik. , elmi və s. və indi hesablama gücü bizə bu məlumatları daha ətraflı təhlil etməyə imkan verən sürətlərə nail oldu."

Hansenin əsas texnoloji marağı texnologiya və mədəniyyətin qarşılıqlı əlaqəsidir. O, bu marağı böyük data vasitəsilə araşdıra bilir. Məsələn, cinayət və vergi dərəcələri, əhali və demoqrafik məlumatlar kimi ağıllı şəhərlərdən alınan məlumatlar həmin şəhər və mədəniyyət haqqında ümumi müşahidələr aparmaq üçün təhlil edilə bilər.

Böyük verilənlər müxtəlif yollarla istehsal olunur. Cib telefonu siqnallarından və sosial mediadan onlayn və mağazalarda alış əməliyyatlarına qədər ətrafımızda məlumatlar daim yaradılır və dəyişdirilir. Bu məlumatlar daha sonra gələcək istifadə üçün saxlanıla bilər.

Böyük verilənlərin onu müxtəlif bazarlarda faydalı edən üç mühüm aspekti var, onlar üç v kimi tanınır; həcmi, sürəti və müxtəlifliyi. Həcm, yaradılan və istifadə oluna bilən, terabayt və petabaytlara çatan məlumatların miqdarına istinad edir. Sürət, məlumatların müəyyən bir sektorda və ya digər məlumat dəstləri ilə müqayisədə əhəmiyyətsiz hala düşməzdən əvvəl əldə edildiyi və işləndiyi sürət deməkdir. Və müxtəliflik, yəni istifadə olunan məlumat dəstlərinin növləri arasında nə qədər çox müxtəliflik varsa, nəticələr və proqnozlar bir o qədər yaxşı və dəqiqdir.

Böyük məlumatların təhlili müxtəlif bazarlarda böyük potensiala malikdir. Hava və texnologiyadan tutmuş biznes və sosial mediaya qədər böyük data satışları, məhsuldarlığı inkişaf etdirmək və məhsul, satış və xidmətlərin gələcək nəticələrini proqnozlaşdırmaq imkanına malikdir. İmkanlar sonsuzdur.

Hansen deyir: "Müqəddəs odur ki, kifayət qədər məlumatla hər şey proqnozlaşdırıla bilər". Nümunələr açıqlana bilər, rutinlər qurula və statistik məlumatlar ortaya çıxa bilər. Bu cür proqnozlarla demək olar ki, hər bir sektorda yeni rəqabət üstünlüyü yaranır. Böyük verilənlərin təhlili daha sonra yeni biznesin uğurunda və ya uğursuzluğunda və yenilərinin yaradılmasında əsas komponentə çevrilir.

Təsəvvür edin ki, yeniyetmələrin sonlarından iyirmilərin əvvəllərinə qədər qadınların hədəf istehlakçı bazası üçün geyim dizaynı ilə məşğul olan bir şirkətdə işçisiniz. Qırmızı payetli hündürdaban ayaqqabıların potensial satışlarını tez və dəqiq proqnozlaşdıra bilsəniz, bu, rahat və sərfəli olmazdımı?

Böyük verilənlərin təhlili burada işə düşür. Əgər siz nə qədər qadının onlayn olaraq qırmızı payetli hündürdaban ayaqqabı sifariş etdiyi və neçə nəfərin onlar haqqında tweet atdığı və ya qırmızı dikdaban ayaqqabılara istinad edən Youtube videoları yerləşdirdiyi kimi bütün müvafiq statistikadan səmərəli şəkildə istifadə edə bilsəniz, o zaman siz məhsulunuzun rəflərə düşməzdən əvvəl nə qədər yaxşı nəticə göstərəcəyini dəqiq proqnozlaşdıra bilər. Beləliklə, təxmin edilən işləri aradan qaldırır və uğur potensialını artırır.

Bu cür proqnozlar vermək bacarığı getdikcə artan tələbat halına gəlir və beləliklə, böyük verilənlərin təhlilinin inkişafı da belədir.

Asiyada rəqəmsal tədqiqat agentliyi olan Pulse Group PLC, böyük verilənlər bazasına sıçramış şirkətlərdən biridir. Pulse bu böyüyən sahəyə yaxın gələcəkdə böyük investisiyalar yatırmaq niyyətindədir. Onların investisiya planına Cyberjaya-da yeni böyük məlumatların təhlili mərkəzinin yaradılması daxildir.

Bu cür mərkəzlər müştərinin biznesi və ya məqsədləri üçün potensial faydalı ola biləcək nümunələr və korrelyasiya kimi mühüm məlumatları aşkar etmək üçün müştərinin bütün müvafiq tarix axınlarını tərtib etmək və onu tez və səmərəli şəkildə təhlil etmək üçün məsuliyyət daşıyacaqlar.

Hansen deyir ki, "biz böyük verilənlərin təhlilini tətbiq edə və ümumiləşdirilmiş bəyanatlar verə bilərik." Bu ümumiləşdirmələr biznes, təhsil, sosial media və texnologiya daxil olmaqla, hər bir sektoru təkmilləşdirmək potensialına malikdir.

Bir çox şirkətlər proqnozlar vermək üçün lazım olan məlumatlara malikdirlər, lakin onların müxtəlif məlumat ciblərini birləşdirmək və onları faydalı etmək üçün onları parçalamaq imkanı yoxdur.

Pulse-nin baş icraçı direktoru Bob Chua etiraf edir ki, Pulsate kimi tanınan yeni böyük məlumat müəssisəsi potensial olaraq onların əsas diqqət mərkəzinə çevrilə bilər. Böyük məlumat bazarının növbəti beş ildə 50 milyard dollardan çox böyüməsi gözlənildiyi üçün müdrik maliyyə hərəkəti.

Növbəti üç il ərzində Pulsate böyük verilənlərin təhlilində irəliləyişlər etməyi planlaşdırır və məlumat alimləri üçün 200 yüksək səviyyəli iş yeri yaratmışdır. Hansen qeyd edir ki, "həm məlumatların toplanması, həm də təhlili xüsusi bacarıq dəstləri tələb edəcək, beləliklə, yeni imkanlar açılır."

Bu yeni işləri yerinə yetirmək üçün işçilər lazımi qaydada təlim keçməlidirlər. Pulse Group, həmçinin yeni məlumat təhlili mərkəzini müşayiət etmək və məlumat analitiklərinə artan ehtiyacı ödəmək üçün dünyada məlumat alimləri üçün ilk təlim akademiyalarından birinə başlamaq niyyətindədir.

Big data sadəcə olaraq yeni imkanlar və öyrənmə təcrübələri təklif etməkdən başqa təhsil dünyasına başqa müsbət təsirlər göstərə bilər. Hansen bildirir ki, təhsil sektorunu təkmilləşdirmək üçün təhlil edilən böyük verilənlər vasitəsilə tələbə davranışı təhlil edilə bilər. "Nəticədə məqsəd bu cür toplanmış məlumatlardan tələbələrin təcrübəsini yaxşılaşdırmaq [və] saxlama sayını artırmaq üçün istifadə etməkdir."

Yeni iş yerlərinin və təhsil imkanlarının yaradılması ilə biznesdəki potensial proqnozlar və artım arasında böyük data birlikdə yaxşı bir şey kimi görünür. Bununla belə, belə böyük miqdarda məlumatın təhlili və istifadəsi ilə bağlı bəzi çatışmazlıqlar və çatışmazlıqlar var.

Həll edilməli olan bir problem, müxtəlif korporasiyaların məlumat dəstləri kimi istifadə etmələri üçün hansı məlumatın pulsuz oyun olmasıdır. Məxfilik və təhlükəsizliklə bağlı məsələlər həll edilməlidir. Həmçinin, hansı məlumatın kimə məxsus olması cavablandırılmalı olan sualdır. Məlumat davamlı olaraq göndərildikdə və qəbul olunduqda şəxsi əqli mülkiyyət və ictimai sahə arasındakı xətt bulanıqlaşır.

İkincisi, bütün məlumatlar faydalı deyil və ya düzgün təhlil edilmədikcə faydasızdır. Bəzi məlumat dəstləri düzgün və müvafiq müvafiq məlumatlarla birləşdirilmədikcə, faktiki olaraq heç nə demək olmaz. Bu o deməkdir ki, bir şirkətin tələb etdiyi bütün məlumatlara çıxışı yoxdursa və onları düzgün tapmaq və təhlil etmək üçün biliyə malik deyilsə, böyük verilənlər əslində onların vaxt itkisidir.

Həmçinin məlumatlar həyəcan verici sürətlə artır. Dünyadakı məlumatların 90 faizi təkcə son iki ildə yaradılıb və bu rəqəm durmadan artır. Əgər yeni müvafiq məlumatlar təhlil edə bildiyimizdən daha sürətli yaradılırsa, böyük məlumatların təhlili əhəmiyyətsiz olur. Axı, nəticələr yalnız istifadə olunan məlumat qədər yaxşıdır.