איך ניתוח ביג דאטה ישנה את הכלכלה שלנו

בעולם מהיר, מונע טכנולוגיה שבו קונים יכולים להזמין כל דבר, החל מפיצה ועד פורשה באינטרנט, ובו זמנית לעדכן את חשבונות הטוויטר, הפייסבוק והאינסטגרם שלהם עם החלקה אחת של הטלפון החכם שלהם, אין זה מפתיע שסכום הנתונים הפוטנציאליים השימושיים ב העולם גדל בצעדי ענק.

למעשה, לפי IBM, כל יום בני אדם יוצרים 2.5 קווינטיליון בתים של נתונים. סכומי נתונים גדולים כל כך קשים לעיבוד בשל הכמות והמורכבות העצומה שלהם, וכך נוצר מה שמכונה "ביג דאטה".

עד 2009, ההערכה הייתה שעסקים בכל מגזרי הכלכלה האמריקאית עם 1,000 עובדים או יותר הפיקו כ-200 טרה-בייט של נתונים מאוחסנים שיכולים להיות שימושיים.

ניתוח ביג דאטה לשיפור הצמיחה בכל מגזר

כעת, כשיש שפע של נתונים שמסתובבים, עסקים ותאגידים שונים אחרים ומגזרים יכולים לשלב מערכי נתונים שונים כדי לחלץ כל מידע שימושי.

וויין הנסן, מנהל המרכז הטכנולוגי לסטודנטים באוניברסיטת ניו ברונסוויק בסנט ג'ון מסביר ביג דאטה כ"משפט תפס המתאר את הרעיון שאנחנו יכולים כעת לנתח מערכי נתונים מסיביים. בעצם אנחנו לוכדים יותר נתונים, אישיים, חברתיים , מדעי וכו', וכעת כוח המחשוב השיג מהירויות המאפשרות לנו לנתח את הנתונים הללו בצורה יסודית יותר".

העניין הטכנולוגי העיקרי של הנסן הוא באינטראקציה בין טכנולוגיה לתרבות. הוא מסוגל לחקור את העניין הזה באמצעות נתונים גדולים. לדוגמה, ניתן לנתח מידע מערים חכמות, כגון שיעורי פשע ומסים, אוכלוסיה ודמוגרפיה כדי לבצע תצפיות כלליות על אותה עיר ותרבות.

ביג דאטה מיוצר במגוון דרכים. מאותות טלפון סלולרי ומדיה חברתית ועד רכישת עסקאות באינטרנט ובחנויות, נתונים נוצרים ומשתנים כל הזמן סביבנו. לאחר מכן ניתן לאחסן נתונים אלה לשימוש עתידי.

ישנם שלושה היבטים חשובים של ביג דאטה שהופכים אותו לשימושי בשווקים שונים, הם ידועים כשלושת ה-V; נפח, מהירות ומגוון. נפח, המתייחס לכמות הנתונים שנוצרת וניתנת לשימוש, ומגיעה עד טרה-בייט ופטה-בייט. מהירות, כלומר המהירות שבה נתונים נרכשים ומעובדים לפני שהם הופכים ללא רלוונטיים בתוך מגזר מסוים או בהשוואה לקבוצות נתונים אחרות. ומגוון, כלומר ככל שיש יותר גיוון בין סוגי מערכי הנתונים המשמשים כך התוצאות והתחזיות טובות ומדויקות יותר.

לניתוח ביג דאטה יש פוטנציאל גדול בשווקים שונים. ממזג אוויר וטכנולוגיה, לרשתות עסקיות וחברתיות, ביג דאטה יש את האפשרות לקדם מכירות, פרודוקטיביות ולחזות תוצאות עתידיות של מוצרים, מכירות ושירותים. האפשרויות אינסופיות.

"הנחת היסוד היא שעם מספיק נתונים רוב הכל הופך להיות צפוי", אומר הנסן. ניתן לחשוף דפוסים, לקבוע שגרות ולהעלות נתונים סטטיסטיים. עם תחזיות כאלה מגיע יתרון תחרותי חדש כמעט בכל מגזר. ניתוח ביג דאטה הופך אז למרכיב מפתח בהצלחתם או הכישלון של עסקים חדשים, וביצירת עסקים חדשים.

תאר לעצמך שאתה עובד בחברה שמעצבת בגדים עבור קהל צרכנים של נשים בסוף שנות העשרה עד תחילת שנות העשרים. האם זה לא יהיה נוח, ורווחי, אם תוכל לחזות במהירות ובדייקנות את המכירות הפוטנציאליות של נעלי עקב נצנצים אדומים למשל?

כאן נכנס לתמונה ניתוח ביג דאטה. אם תוכל לרתום ביעילות את כל הנתונים הסטטיסטיים הרלוונטיים, כגון כמה נשים הזמינו נעלי עקב עם נצנצים אדומים באינטרנט, וכמה צייצו עליהן בטוויטר, או פרסמו סרטוני YouTube המתייחסים לנעלי עקב אדומות, אז אתה יכול לחזות במדויק עד כמה המוצר שלך יצליח עוד לפני שהוא מגיע למדפים. ובכך לבטל את עבודת הניחוש ולהגדיל את פוטנציאל ההצלחה.

היכולת לבצע תחזיות כאלה הופכת לביקוש הולך וגובר וכך גם הפיתוח של ניתוח ביג דאטה.

Pulse Group PLC, סוכנות מחקר דיגיטלית באסיה, היא חברה שקפצה על עגלת הביג דאטה. Pulse מתכוונת לבצע השקעות גדולות בעתיד הקרוב בתחום צומח זה. תוכנית ההשקעות שלהם כוללת פיתוח מרכז ניתוח ביג דאטה חדש ב-Cyberjaya.

מרכזים כאלה יהיו אחראים לרכז את כל זרמי התאריכים הרלוונטיים של הלקוח ולנתח אותם בצורה מהירה ויעילה על מנת לגלות מידע חשוב, כגון דפוסים ומתאמים שיכולים להיות שימושיים לעסק או למטרותיו של הלקוח.

"אנחנו יכולים ליישם ניתוח ביג דאטה", אומר הנסן, "ולצאת הצהרות כלליות". הכללות אלו טומן בחובו את הפוטנציאל לשפר כל מגזר, כולל עסקים, חינוך, מדיה חברתית וטכנולוגיה.

לחברות רבות יש את הנתונים הדרושים לביצוע תחזיות, אך אין להן את היכולת לחבר בין כיסי הנתונים השונים ולפרק אותם בצורה כזו כדי להפוך אותם לשימושיים.

בוב צ'ואה, המנכ"ל של Pulse, מודה שמיזם הביג דאטה החדש שלהם, הידוע בשם Pulsate, עשוי להפוך למוקד העיקרי שלהם. מהלך פיננסי נבון שכן שוק הביג דאטה צפוי לצמוח ביותר מ-50 מיליארד דולר בחמש השנים הקרובות.

בשלוש השנים הקרובות Pulsate מתכננת להתקדם בניתוח ביג דאטה ויצרה 200 משרות ברמה גבוהה עבור מדעני נתונים. "גם איסוף וגם ניתוח נתונים ידרשו מערכי מיומנויות מיוחדות", מציין הנסן, "ובכך יפתח הזדמנויות חדשות".

על מנת לבצע את העבודות החדשות הללו, העובדים יצטרכו לקבל הכשרה מתאימה. קבוצת Pulse מתכוונת גם להקים את אחת מאקדמיות ההכשרה הראשונות של מדעני נתונים בעולם שתלווה את מרכז ניתוח הנתונים החדש שלה, ותענה על הצורך הגובר של מנתחי נתונים.

לנתונים גדולים יכולים להיות השפעות חיוביות אחרות על עולם החינוך מלבד להציע הזדמנויות חדשות וחוויות למידה. הנסן קובע כי ניתן לנתח את התנהגות התלמידים באמצעות נתונים גדולים לניתוח כדי לשפר את מגזר החינוך. "בסופו של דבר המטרה היא להשתמש בנתונים שנאספו כאלה כדי לשפר את חווית התלמידים [ו]להגדיל את מספרי השמירה."

בין יצירת מקומות עבודה חדשים והזדמנויות השכלה, לבין התחזיות הפוטנציאליות והצמיחה בעסקים, נראה כי נתונים גדולים הם דבר טוב ביחד. עם זאת, ישנם כמה חסרונות ופגמים שקיימים בניתוח ושימוש בכמויות כה מסיביות של מידע.

בעיה אחת שצריך לטפל בה היא איזה מידע הוא משחק חינמי עבור תאגידים שונים להשתמש בהם בתור מערכי הנתונים שלהם. יש לטפל בבעיות הקשורות לפרטיות ואבטחה. כמו כן מי הבעלים של איזה מידע זו שאלה שתצטרך לענות עליה. כאשר נתונים נשלחים ומתקבלים ללא הרף, הגבול בין קניין רוחני אישי לתחום הציבורי מטושטש.

שנית, לא כל המידע שימושי, או שהוא חסר תועלת אלא אם כן הוא מנותח כראוי. קבוצות נתונים מסוימות לא אומרות כמעט כלום, אלא אם הן משולבות עם הנתונים המתאימים והרלוונטיים. כלומר, אלא אם לחברה יש גישה לכל הנתונים שהם דורשים והידע כיצד למצוא ולנתח אותם כראוי, אז ביג דאטה הוא בעצם בזבוז זמן.

כמו כן הנתונים גדלים בקצב מדאיג. תשעים אחוז מהנתונים בעולם נוצרו בשנתיים האחרונות בלבד, והמספר הזה גדל בהתמדה. אם נתונים רלוונטיים חדשים נוצרים מהר יותר ממה שאנחנו יכולים לנתח אותם, אז ניתוח ביג דאטה הופך ללא רלוונטי. אחרי הכל, התוצאות טובות רק כמו המידע שבו נעשה שימוש.