Kuidas suurandmete analüüs meie majandust muudab

Kiire tempoga tehnoloogiapõhises maailmas, kus ostjad saavad veebist tellida kõike alates pitsast kuni Porschedeni, värskendades samal ajal oma Twitteri, Facebooki ja Instagrami kontosid ühe nutitelefoni libistamisega, pole üllatav, et potentsiaalselt kasulike andmete summa maailm kasvab hüppeliselt.

Tegelikult loovad IBMi andmetel inimesed iga päev 2.5 kvintiljonit baiti andmeid. Selliseid suuri andmesummasid on raske töödelda nende erakordse hulga ja keerukuse tõttu, luues nii nn suurandmed.

2009. aastaks prognoositi, et ettevõtted kõigis USA majandussektorites, kus töötab 1,000 või rohkem töötajat, tootsid ligikaudu 200 terabaiti salvestatud andmeid, mis võivad olla kasulikud.

Suurandmete analüüs, et parandada kasvu igas sektoris

Nüüd, kus on palju andmeid, saavad ettevõtted ja mitmed muud ettevõtted ja sektorid kombineerida erinevaid andmekogumeid, et saada kasulikku teavet.

Wayne Hansen, Saint Johni New Brunswicki ülikooli üliõpilaste tehnoloogiakeskuse juht, selgitab suurandmeid kui "lõpulauset, mis kirjeldab arusaama, et saame nüüd analüüsida tohutuid andmekogumeid. Põhimõtteliselt kogume rohkem andmeid, nii isiklikke kui sotsiaalseid andmeid. , teaduslikud jne, ja nüüd on arvutusvõimsus saavutanud kiirused, mis võimaldavad meil neid andmeid põhjalikumalt analüüsida.

Hanseni peamine tehnoloogiline huvi on tehnoloogia ja kultuuri koosmõju. Ta suudab seda huvi uurida suurandmete kaudu. Näiteks arukate linnade teavet, nagu kuritegevus ja maksumäärad, rahvaarv ja demograafia, saab analüüsida, et teha üldisi tähelepanekuid selle linna ja kultuuri kohta.

Suurandmeid toodetakse mitmel viisil. Alates mobiiltelefoni signaalidest ja sotsiaalmeediast kuni ostutehinguteni veebis ja kauplustes – meie ümber luuakse ja muudetakse pidevalt andmeid. Neid andmeid saab seejärel edaspidiseks kasutamiseks salvestada.

Suurandmetel on kolm olulist aspekti, mis muudavad selle erinevatel turgudel kasulikuks, neid tuntakse kolme v-na; maht, kiirus ja mitmekesisus. Maht, mis viitab loodavale ja kasutatavale andmehulgale, ulatudes kuni terabaiti ja petabaitini. Kiirus, mis tähendab andmete kogumise ja töötlemise kiirust, enne kui need muutuvad konkreetses sektoris või teiste andmekogumitega võrreldes ebaoluliseks. Ja mitmekesisus, mis tähendab, et mida suurem on kasutatud andmekogumitüüpide mitmekesisus, seda paremad ja täpsemad on tulemused ja prognoosid.

Suurandmete analüüsil on suur potentsiaal erinevatel turgudel. Alates ilmast ja tehnoloogiast kuni äri ja sotsiaalmeediani on suurandmetel võimalus edendada müüki, tootlikkust ning ennustada toodete, müügi ja teenuste tulevasi tulemusi. Võimalusi on lõputult.

"Eeldus on, et piisava hulga andmete korral muutub enamik kõik ennustatavaks, " ütleb Hansen. Mustrid saab paljastada, rutiinid paika panna ja statistika päevavalgele tuua. Selliste ennustustega kaasneb peaaegu igas sektoris uus konkurentsieelis. Suurandmete analüüsist saab siis uue ettevõtte edu või ebaõnnestumise ning uute ettevõtete loomise võtmekomponent.

Kujutage ette, et olete töötaja ettevõttes, mis disainib rõivaid hilisteismeliste kuni kahekümnendate naiste sihttarbijatele. Kas poleks mugav ja kasumlik, kui saaksite kiiresti ja täpselt ennustada näiteks punaste litritega kõrgete kontsade potentsiaalset müüki?

Siin tulebki appi suurandmete analüüs. Kui saaksite tõhusalt kasutada kogu asjakohast statistikat, näiteks seda, kui paljud naised on tellinud veebist punaseid litritega kõrgeid kontsi ja kui paljud on nende kohta säutsunud või postitanud Youtube'i videoid, mis viitavad punastele kõrgetele kontsadele, siis suudavad täpselt ennustada, kui hästi teie toode läheb, enne kui see isegi riiulitele jõuab. See välistab arvamise ja suurendab edu potentsiaali.

Selliste prognooside tegemise võimalus on muutumas kasvavaks nõudluseks ja seega ka suurandmete analüüsi arendamine.

Pulse Group PLC, Aasia digitaaluuringute agentuur, on üks ettevõte, mis on hüpanud suure andmeside vagunisse. Sellesse kasvavasse valdkonda kavatseb Pulse lähiajal suuri investeeringuid teha. Nende investeerimiskava hõlmab uue suurandmete analüüsikeskuse arendamist Cyberjayas.

Sellised keskused vastutaksid kõigi kliendi asjakohaste kuupäevavoogude koostamise ning nende kiire ja tõhusa analüüsimise eest, et leida olulist teavet, näiteks mustreid ja seoseid, mis võivad olla kasulikud kliendi äritegevusele või eesmärkidele.

"Saame rakendada suurandmete analüüsi, " ütleb Hansen, "ja teha üldistavaid avaldusi." Nendel üldistustel on potentsiaali täiustada kõiki sektoreid, sealhulgas äri, haridust, sotsiaalmeediat ja tehnoloogiat.

Paljudel ettevõtetel on ennustuste tegemiseks vajalikud andmed, kuid neil pole võimalust erinevaid andmetaskuid ühendada ja neid kasulikuks muutmiseks jagada.

Pulse'i tegevjuht Bob Chua tunnistab, et nende uus suur andmeettevõte, mida tuntakse kui Pulsate, võib potentsiaalselt saada nende peamiseks fookuseks. Tark rahaline samm, kuna suur andmeturg peaks järgmise viie aasta jooksul kasvama üle 50 miljardi dollari.

Järgmise kolme aasta jooksul plaanib Pulsate teha edusamme suurandmete analüüsis ja luua 200 kõrgetasemelist töökohta andmeteadlastele. "Nii andmete kogumine kui ka analüüsimine nõuab spetsiaalseid oskusi," märgib Hansen, "mis avab uusi võimalusi."

Nende uute töökohtade täitmiseks peavad töötajad olema korralikult koolitatud. Pulse Group kavatseb luua ka ühe maailma esimestest andmeteadlaste koolitusakadeemiatest, mis on kaasas nende uue andmeanalüüsi keskusega ja rahuldab kasvavat vajadust andmeanalüütikute järele.

Suurandmetel võib olla haridusmaailmale ka muid positiivseid mõjusid peale uute võimaluste ja õppimiskogemuste pakkumise. Hansen nendib, et õpilaste käitumist saab analüüsida läbi suurandmete, mida analüüsitakse haridussektori parandamiseks. "Lõppkokkuvõttes on eesmärk kasutada selliseid kogutud andmeid õpilaste kogemuste parandamiseks [ja] säilitamisnumbrite suurendamiseks."

Uute töökohtade ja haridusvõimaluste loomise ning potentsiaalsete prognooside ja ettevõtete kasvu vahel tundub, et suurandmed on kokkuvõttes hea asi. Siiski on nii suurte teabekoguste analüüsil ja kasutamisel mõned puudused ja vead.

Üks probleem, millega tuleb tegeleda, on see, milline teave on tasuta mäng, mida erinevad ettevõtted saavad kasutada oma andmekogumitena. Tuleb lahendada privaatsuse ja turvalisusega seotud probleemid. Samuti tuleb vastata sellele, kes millist teavet omab. Kui andmeid pidevalt saadetakse ja vastu võetakse, muutub piir isikliku intellektuaalomandi ja avaliku valdkonna vahel häguseks.

Teiseks ei ole kogu teave kasulik või on see kasutu, kui seda õigesti ei analüüsita. Mõned andmekogumid ei tähenda praktiliselt midagi, kui neid pole kombineeritud õigete ja asjakohaste vastavate andmetega. See tähendab, et kui ettevõttel pole juurdepääsu kõigile vajalikele andmetele ja teadmisi, kuidas neid õigesti leida ja analüüsida, on suurandmed sisuliselt nende aja raiskamine.

Samuti kasvavad andmed murettekitava kiirusega. Üheksakümmend protsenti maailma andmetest on loodud ainuüksi viimase kahe aasta jooksul ja see arv kasvab pidevalt. Kui uusi asjakohaseid andmeid luuakse kiiremini, kui suudame neid analüüsida, muutub suurandmete analüüs ebaoluliseks. Lõppude lõpuks on tulemused ainult nii head, kui palju on kasutatud teavet.