Як аналіз вялікіх даных зменіць нашу эканоміку

У хуткім тэмпе свету, абумоўленым тэхналогіямі, дзе пакупнікі могуць заказваць усё - ад піцы да Porsche онлайн, адначасна абнаўляючы свае ўліковыя запісы ў Twitter, Facebook і Instagram адным рухам свайго смартфона, нядзіўна, што сума патэнцыйна карысных даных у свет расце не па днях, а па гадзінах.

Фактычна, па дадзеных IBM, кожны дзень людзі ствараюць 2.5 квінтыльёна байтаў дадзеных. Такія вялікія аб'ёмы даных цяжка апрацаваць з-за іх велізарнай колькасці і складанасці, што стварае тое, што вядома як "вялікія даныя".

Да 2009 года было ацэнена, што прадпрыемствы ва ўсіх сектарах эканомікі ЗША з 1,000 супрацоўнікамі і больш выраблялі каля 200 тэрабайт захаваных дадзеных, якія патэнцыйна могуць быць карыснымі.

Аналіз вялікіх даных для паляпшэння росту ў кожным сектары

Цяпер, калі існуе мноства дадзеных, прадпрыемствы і розныя іншыя карпарацыі і сектары могуць аб'ядноўваць розныя наборы даных, каб атрымаць любую карысную інфармацыю.

Уэйн Хансен, менеджэр студэнцкага тэхналагічнага цэнтра Універсітэта Нью-Брансвіка ў Сэнт-Джоне, тлумачыць вялікія даныя як «крылатая фраза, якая апісвае тое, што цяпер мы можам аналізаваць масіўныя наборы даных. У асноўным мы збіраем больш даных, асабістых, сацыяльных , навукі і гэтак далей, і цяпер вылічальная магутнасць дасягнула хуткасці, якая дазваляе нам больш старанна аналізаваць гэтыя даныя».

Галоўны тэхналагічны інтарэс Хансена - гэта ўзаемадзеянне паміж тэхналогіяй і культурай. Ён можа вывучыць гэты інтарэс праз вялікія дадзеныя. Напрыклад, інфармацыю з разумных гарадоў, такую ​​як злачыннасць і падатковыя стаўкі, насельніцтва і дэмаграфія, можна прааналізаваць, каб зрабіць агульныя назіранні аб гэтым горадзе і культуры.

Вялікія дадзеныя ствараюцца рознымі спосабамі. Вакол нас пастаянна ствараюцца і змяняюцца дадзеныя, пачынаючы ад сігналаў сотавых тэлефонаў і сацыяльных сетак і заканчваючы транзакцыямі пакупкі ў Інтэрнэце і ў крамах. Затым гэтыя даныя могуць быць захаваны для наступнага выкарыстання.

Ёсць тры важныя аспекты вялікіх дадзеных, якія робяць іх карыснымі на розных рынках, яны вядомыя як тры v; аб'ём, хуткасць і разнастайнасць. Аб'ём, адносіцца да колькасці даных, якія ствараюцца і могуць быць выкарыстаны, дасягаючы тэрабайт і петабайт. Хуткасць, што азначае хуткасць атрымання і апрацоўкі даных, перш чым яны стануць недарэчнымі ў пэўным сектары або ў параўнанні з іншымі наборамі даных. І разнастайнасць, што азначае, што чым больш разнастайнасці тыпаў выкарыстоўваных набораў даных, тым лепш і больш дакладна будуць вынікі і прагнозы.

Аналіз вялікіх даных мае вялікі патэнцыял на розных рынках. Ад надвор'я і тэхналогій да бізнесу і сацыяльных сетак, вялікія даныя даюць магчымасць павысіць продажы, прадукцыйнасць і прагназаваць будучыя вынікі прадуктаў, продажаў і паслуг. Магчымасці бязмежныя.

«Перадума заключаецца ў тым, што пры дастатковай колькасці даных практычна ўсё становіцца прадказальным», — кажа Хансен. Можна выявіць заканамернасці, усталяваць працэдуры і вывесці статыстыку. З такімі прагнозамі прыходзіць новая канкурэнтная перавага практычна ў кожным сектары. Аналіз вялікіх дадзеных становіцца ключавым кампанентам поспеху або няўдачы новага бізнесу і стварэння новых.

Уявіце сабе, што вы працуеце ў кампаніі, якая распрацоўвае адзенне для спажывецкай базы жанчын у падлеткавым узросце да дваццаці гадоў. Хіба не было б зручна і выгадна, калі б вы маглі хутка і дакладна прадбачыць патэнцыйныя продажы, скажам, чырвоных туфляў на высокім абцасе з бліскаўкамі?

Вось тут і ўваходзіць аналіз вялікіх даных. Калі б вы змаглі эфектыўна выкарыстаць усю рэлевантную статыстыку, напрыклад, колькі жанчын замовілі чырвоныя туфлі на высокім абцасе з бліскаўкамі ў інтэрнэце, колькі з іх напісалі пра іх твіты або размясцілі на Youtube відэа, якія згадваюць чырвоныя туфлі на высокім абцасе, тады вы можа дакладна прадказаць, наколькі добра будзе працаваць ваш прадукт, перш чым ён нават трапіць на паліцы. Такім чынам пазбаўляючы ад здагадак і павялічваючы патэнцыял поспеху.

Здольнасць рабіць такія прагнозы становіцца ўсё больш запатрабаванай і, такім чынам, расце развіццё аналізу вялікіх даных.

Pulse Group PLC, лічбавае даследчае агенцтва ў Азіі, з'яўляецца адной з кампаній, якія ўскочылі на падножку вялікіх дадзеных. У найбліжэйшай будучыні Pulse мае намер зрабіць буйныя інвестыцыі ў гэтую развіваючуюся сферу. Іх інвестыцыйны план уключае распрацоўку новага цэнтра аналізу вялікіх даных у Кіберджаі.

Такія цэнтры будуць адказваць за кампіляцыю ўсіх адпаведных патокаў дат кліента і іх хуткі і эфектыўны аналіз для выяўлення важнай інфармацыі, такой як заканамернасці і карэляцыі, якія патэнцыйна могуць быць карысныя для бізнесу або мэтаў кліента.

«Мы можам прымяняць аналіз вялікіх даных, — кажа Хансен, — і рабіць абагульненыя заявы». Гэтыя абагульненні дазваляюць палепшыць кожны сектар, уключаючы бізнес, адукацыю, сацыяльныя сеткі і тэхналогіі.

Многія кампаніі маюць дадзеныя, неабходныя для прагназавання, але яны не маюць магчымасці злучыць розныя кішэні дадзеных і разбіць іх такім чынам, каб зрабіць іх карыснымі.

Боб Чуа, галоўны выканаўчы дырэктар Pulse, прызнае, што іх новае прадпрыемства з вялікімі дадзенымі, вядомае як Pulsate, патэнцыйна можа стаць іх галоўным напрамкам. Разумны фінансавы крок, паколькі ў бліжэйшыя пяць гадоў рынак вялікіх даных вырасце больш чым на 50 мільярдаў долараў.

У наступныя тры гады Pulsate плануе дасягнуць прагрэсу ў аналізе вялікіх даных і стварыла 200 вакансій высокага ўзроўню для навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных. "Як для збору, так і для аналізу даных спатрэбяцца спецыяльныя навыкі, - адзначае Хансен, - што адкрывае новыя магчымасці".

Каб выконваць гэтыя новыя працоўныя месцы, супрацоўнікі павінны прайсці адпаведную падрыхтоўку. Pulse Group таксама мае намер заснаваць адну з першых у свеце навучальных акадэмій для навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных, якая будзе суправаджаць іх новы цэнтр аналізу даных і задаволіць растучую патрэбу ў аналітыках даных.

Вялікія даныя могуць аказваць іншыя пазітыўныя эфекты на адукацыйны свет, акрамя простага прадастаўлення новых магчымасцей і вопыту навучання. Хансен сцвярджае, што паводзіны студэнтаў можна прааналізаваць з дапамогай аналізу вялікіх даных, каб палепшыць адукацыйны сектар. «Канчатковая мэта складаецца ў тым, каб выкарыстаць такія сабраныя даныя для паляпшэння вопыту студэнтаў [і] павялічыць лік утрымання».

Паміж стварэннем новых працоўных месцаў і магчымасцямі для атрымання адукацыі, а таксама патэнцыйнымі прагнозамі і ростам бізнесу, вялікія дадзеныя, здаецца, у цэлым добрыя рэчы. Тым не менш, ёсць некаторыя недахопы і недахопы, якія існуюць з аналізам і выкарыстаннем такіх велізарных аб'ёмаў інфармацыі.

Адна з праблем, якую трэба вырашыць, заключаецца ў тым, якая інфармацыя з'яўляецца бясплатнай гульнёй для выкарыстання рознымі карпарацыямі ў якасці набораў даных. Неабходна вырашыць праблемы, звязаныя з прыватнасцю і бяспекай. Акрамя таго, хто валодае якой інфармацыяй - пытанне, на якое трэба будзе адказаць. Калі дадзеныя пастаянна адпраўляюцца і прымаюцца, мяжа паміж асабістай інтэлектуальнай уласнасцю і грамадскай сферай становіцца размытай.

Па-другое, не ўся інфармацыя карысная, або яна бескарысная, калі яе не прааналізаваць належным чынам. Некаторыя наборы дадзеных практычна нічога не будуць азначаць, калі іх не аб'яднаць з належнымі і адпаведнымі адпаведнымі дадзенымі. Гэта азначае, што калі кампанія не мае доступу да ўсіх неабходных даных і не мае ведаў аб тым, як правільна іх знаходзіць і аналізаваць, вялікія дадзеныя па сутнасці з'яўляюцца пустым марнаваннем часу.

Дадзеныя таксама растуць з пагрозлівай хуткасцю. Дзевяноста працэнтаў сусветных даных было створана толькі за апошнія два гады, і гэтая лічба няўхільна расце. Калі новыя адпаведныя даныя ствараюцца хутчэй, чым мы можам іх прааналізаваць, тады аналіз вялікіх даных становіцца неактуальным. У рэшце рэшт, вынікі настолькі добрыя, наколькі добрая інфармацыя, якая выкарыстоўваецца.