Com l'anàlisi de big data canviarà la nostra economia

En un món de ritme ràpid i impulsat per la tecnologia on els compradors poden demanar tot, des de pizza fins a Porsche en línia, alhora que actualitzen els seus comptes de Twitter, Facebook i Instagram amb un sol cop del seu telèfon intel·ligent, no és d'estranyar que la suma de dades potencialment útils en el món està creixent a passos de gegant.

De fet, segons IBM, cada dia els éssers humans creen 2.5 quintilions de bytes de dades. Sumes de dades tan grans són difícils de processar a causa de la seva gran quantitat i complexitat, creant així el que es coneix com a "big data".

El 2009, es va estimar que les empreses de tots els sectors de l'economia dels EUA amb 1,000 empleats o més produïen aproximadament 200 terabytes de dades emmagatzemades que podrien ser útils.

Anàlisi de big data per millorar el creixement en tots els sectors

Ara que hi ha una gran quantitat de dades flotant, les empreses i altres corporacions i sectors poden combinar diversos conjunts de dades per extreure qualsevol informació útil.

Wayne Hansen, el gerent del Student Technology Center de la Universitat de New Brunswick a Saint John explica el big data com "un eslogan que descriu la idea que ara podem analitzar conjunts de dades massius. Bàsicament estem capturant més dades, personals, socials. , científics, etcètera, i ara la potència de càlcul ha aconseguit velocitats que ens permeten analitzar aquestes dades amb més profunditat".

El principal interès tecnològic de Hansen està en la interacció entre tecnologia i cultura. És capaç d'explorar aquest interès a través de big data. Per exemple, es pot analitzar informació de ciutats intel·ligents, com ara taxes de criminalitat i impostos, població i dades demogràfiques per fer observacions generals sobre aquesta ciutat i cultura.

El big data es produeix de diverses maneres. Des de senyals de telèfon mòbil i xarxes socials fins a transaccions de compra en línia i a les botigues, les dades es creen i canvien constantment al nostre voltant. Aquestes dades es poden emmagatzemar per a un ús futur.

Hi ha tres aspectes importants del big data que la fan útil en diversos mercats, es coneixen com les tres v; volum, velocitat i varietat. Volum, referit a la quantitat de dades que es creen i es poden utilitzar, arribant fins als terabytes i petabytes. Velocitat, és a dir, la velocitat a la qual s'adquireixen i es processen les dades abans que siguin irrellevants dins d'un sector determinat o en comparació amb altres conjunts de dades. I varietat, el que significa que com més diversitat entre els tipus de conjunts de dades utilitzats, millors i més precises són els resultats i les prediccions.

L'anàlisi de big data té un gran potencial en diversos mercats. Des del temps i la tecnologia, fins als negocis i les xarxes socials, les grans dades ofereixen la possibilitat d'avançar en les vendes, la productivitat i predir els resultats futurs de productes, vendes i serveis. Les possibilitats són infinites.

"La premissa és que amb dades suficients la majoria de tot esdevé previsible", diu Hansen. Es poden revelar patrons, establir rutines i treure a la llum les estadístiques. Amb aquestes prediccions ve un nou avantatge competitiu en gairebé tots els sectors. L'anàlisi de big data es converteix llavors en un component clau per a l'èxit o el fracàs de nous negocis i la creació de nous.

Imagineu ser un empleat d'una empresa que dissenya roba per a una base de consumidors objectiu de dones d'entre la seva adolescència i els primers anys vint. No seria convenient i rendible si pogués predir amb rapidesa i precisió les vendes potencials de talons alts de lluentons vermells, per exemple?

Aquí és on entra en joc l'anàlisi de dades massives. Si podríeu aprofitar de manera eficient totes les estadístiques rellevants, com ara quantes dones han demanat talons alts de lluentons vermells en línia i quantes han piulat sobre ells o han publicat vídeos de Youtube que fan referència a talons vermells, llavors podria predir amb precisió el rendiment del vostre producte abans que arribi a les prestatgeries. D'aquesta manera, s'eliminen les conjectures i augmenten el potencial d'èxit.

La capacitat de fer aquestes prediccions s'està convertint en una demanda creixent i, per tant, també ho és el desenvolupament de l'anàlisi de big data.

Pulse Group PLC, una agència d'investigació digital a Àsia, és una empresa que s'ha incorporat al carro de les grans dades. Pulse té la intenció de fer grans inversions en un futur proper en aquest camp en creixement. El seu pla d'inversió inclou el desenvolupament d'un nou centre d'anàlisi de big data a Cyberjaya.

Aquests centres serien els responsables de recopilar tots els fluxos de dates rellevants del client i analitzar-los d'una manera ràpida i eficient per tal de descobrir informació important, com ara patrons i correlacions que podrien ser útils per al negoci o els objectius del client.

"Podem aplicar l'anàlisi de grans dades", diu Hansen, "i fer declaracions generalitzades". Aquestes generalitzacions tenen el potencial de millorar tots els sectors, inclosos els negocis, l'educació, les xarxes socials i la tecnologia.

Moltes empreses tenen les dades necessàries per fer prediccions, però no tenen la capacitat de connectar les diferents butxaques de dades i desglossar-les de manera que siguin útils.

Bob Chua, conseller delegat de Pulse, admet que la seva nova empresa de big data, coneguda com Pulsate, podria convertir-se en el seu focus principal. S'espera que el mercat de grans dades creixi més de 50 milions de dòlars en els propers cinc anys.

En els propers tres anys, Pulsate té previst fer avenços en l'anàlisi de big data i crear 200 llocs de treball d'alt nivell per als científics de dades. "Tant la recollida com l'anàlisi de dades requeriran conjunts d'habilitats especialitzades", assenyala Hansen, "obrint així noves oportunitats".

Per desenvolupar aquestes noves feines, els empleats haurien d'estar degudament formats. El Pulse Group també té la intenció d'iniciar una de les primeres acadèmies de formació per a científics de dades del món per acompanyar el seu nou centre d'anàlisi de dades i satisfer la creixent necessitat d'analistes de dades.

El big data pot tenir altres efectes positius en el món educatiu, a part d'oferir noves oportunitats i experiències d'aprenentatge. Hansen afirma que el comportament dels estudiants es pot analitzar mitjançant l'anàlisi de big data per millorar el sector educatiu. "En última instància, l'objectiu és utilitzar aquestes dades recopilades per millorar l'experiència dels estudiants [i] augmentar el nombre de retenció".

Entre la creació de nous llocs de treball i oportunitats d'educació, i les prediccions potencials i el creixement de les empreses, el big data sembla ser una bona cosa. Tanmateix, hi ha alguns desavantatges i defectes que existeixen amb l'anàlisi i l'ús d'aquestes quantitats massives d'informació.

Un problema que s'ha d'abordar és quina informació és un joc gratuït per a diverses corporacions per utilitzar com a conjunt de dades. S'hauran d'abordar els problemes relacionats amb la privadesa i la seguretat. També qui és el propietari de quina informació és una pregunta que caldrà respondre. Quan les dades s'envien i reben contínuament, la línia entre la propietat intel·lectual personal i l'àmbit públic es torna borrosa.

En segon lloc, no tota la informació és útil, o és inútil si no s'analitza correctament. Alguns conjunts de dades pràcticament no significarien res tret que es combinen amb les dades corresponents adequades i rellevants. Això vol dir que, tret que una empresa tingui accés a totes les dades que necessita i els coneixements sobre com trobar-les i analitzar-les correctament, el big data és essencialment una pèrdua de temps.

També les dades creixen a un ritme alarmant. El noranta per cent de les dades del món s'han creat només en els darrers dos anys, i aquest nombre està creixent constantment. Si s'estan creant noves dades rellevants més ràpid del que podem analitzar-les, llavors l'anàlisi de big data esdevé irrellevant. Després de tot, els resultats només són tan bons com la informació que s'utilitza.