ビッグデータ分析が私たちの経済をどう変えるか
ビッグデータ分析が私たちの経済をどう変えるか
買い物客がピザからポルシェまであらゆるものをオンラインで注文できると同時に、スマートフォンを 1 回スワイプするだけで Twitter、Facebook、Instagram のアカウントを更新できる、ペースの速いテクノロジー主導の世界では、潜在的に有用なデータの合計が、世界は飛躍的に成長しています。
実際、IBM によると、人間は毎日 2.5 京バイトのデータを作成しています。このような大量のデータは、その量が膨大で複雑であるため処理が難しく、いわゆる「ビッグデータ」が作成されます。
2009 年までに、従業員 1,000 人以上の米国経済のあらゆる部門の企業は、潜在的に役立つ可能性のある約 200 テラバイトの保存データを生成したと推定されています。
あらゆる分野の成長を促進するビッグデータ分析
現在、大量のデータが飛び交っているため、企業やその他のさまざまな企業、部門はさまざまなデータセットを組み合わせて、有用な情報を抽出できます。
ニューブランズウィック大学セントジョン校の学生テクノロジーセンターのマネージャーであるウェイン・ハンセン氏は、ビッグデータについて「大規模なデータセットを分析できるようになったという概念を表すキャッチフレーズです。基本的に、私たちは個人的、社会的など、より多くのデータを収集しています」と説明しています。 、科学など、そして今ではコンピューティング能力がこのデータをより徹底的に分析できる速度に達しています。」
ハンセンの主な技術的関心は、技術と文化の相互作用にあります。彼はビッグデータを通じてこの関心を探ることができます。たとえば、犯罪率、税率、人口、人口動態などのスマート シティからの情報を分析して、その都市と文化についての一般的な観察を行うことができます。
ビッグデータはさまざまな方法で生成されます。携帯電話の信号やソーシャル メディアから、オンラインや店舗での購入取引に至るまで、データは私たちの周囲で絶えず作成され、変更されています。このデータは、将来の使用に備えて保存できます。
ビッグ データには、さまざまな市場で役立つ 3 つの重要な側面があり、これらは 3 つの V として知られています。量、速度、多様性。ボリューム。作成および使用できるデータの量を指し、最大でテラバイトやペタバイトに達します。速度。特定のセクター内で、または他のデータ セットと比較して、データが無関係になる前にデータが取得および処理される速度を意味します。多様性とは、使用されるデータセットの種類が多様であるほど、結果と予測がより良く正確になることを意味します。
ビッグデータ分析はさまざまな市場で大きな可能性を秘めています。気象やテクノロジーからビジネスやソーシャルメディアに至るまで、ビッグデータは販売や生産性を向上させ、製品、販売、サービスの将来の成果を予測する可能性を秘めています。可能性は無限大。
「十分なデータがあれば、ほとんどすべてのことが予測可能になるという前提があります」とハンセン氏は言う。パターンが明らかになり、ルーチンが確立され、統計が明らかになります。このような予測により、ほぼすべての分野で新たな競争力が生まれます。ビッグデータ分析は、新規ビジネスの成否や新たなビジネスの創出において重要な要素となります。
10 代後半から 20 代前半の女性を対象とした衣料品をデザインする会社の従業員であると想像してみてください。たとえば赤いスパンコールのハイヒールの潜在的な売上を迅速かつ正確に予測できたら、便利で有益だと思いませんか?
そこでビッグデータ分析の出番です。オンラインで赤いスパンコールのハイヒールを注文した女性の数、それについてツイートした女性の数、または赤いハイヒールについて言及した YouTube 動画を投稿した女性の数など、関連するすべての統計を効率的に利用できれば、これにより、商品が店頭に並ぶ前に、製品がどの程度うまくいくかを正確に予測できます。これにより、推測作業が排除され、成功の可能性が高まります。
このような予測を行う能力に対する需要が高まっており、ビッグデータ分析の発展も同様です。
アジアのデジタル調査機関である Pulse Group PLC は、ビッグデータの流行に便乗した企業の 1 つです。パルスは、この成長分野に近い将来大規模な投資を行う予定です。彼らの投資計画には、サイバージャヤに新しいビッグデータ分析センターを開発することが含まれています。
このようなセンターは、クライアントの関連するデータ ストリームをすべて編集し、それを迅速かつ効率的な方法で分析して、クライアントのビジネスや目的に役立つ可能性のあるパターンや相関関係などの重要な情報を発見する責任を負います。
「ビッグデータ分析を適用して、一般化したステートメントを作成できます。」とハンセン氏は言います。これらの一般化は、ビジネス、教育、ソーシャルメディア、テクノロジーを含むあらゆる分野を改善する可能性を秘めています。
多くの企業は予測に必要なデータを持っていますが、さまざまなデータを結び付けて、それらを有用な方法で分析する能力を持っていません。
Pulse の最高経営責任者である Bob Chua 氏は、Pulsate として知られる新しいビッグデータ ベンチャーが潜在的に主要な焦点になる可能性があることを認めています。ビッグデータ市場は今後50年間でXNUMX億ドル以上成長すると予想されているため、賢明な財政的措置だ。
パルセートは今後 200 年間でビッグデータ分析を進歩させ、データ サイエンティスト向けの高レベルの職を XNUMX 件創出する予定です。 「データの収集と分析の両方に専門的なスキルセットが必要です。したがって、新たな機会が生まれます。」とハンセン氏は述べています。
これらの新しい仕事を遂行するには、従業員は適切な訓練を受ける必要があります。パルス グループはまた、新しいデータ分析センターに付随して、データ サイエンティスト向けの世界初のトレーニング アカデミーの 1 つを開始し、増大するデータ アナリストのニーズに応える予定です。
ビッグデータは、単に新しい機会や学習体験を提供するだけでなく、教育界にプラスの効果をもたらす可能性があります。ハンセン氏は、教育部門を改善するために分析されたビッグデータを通じて学生の行動を分析できると述べています。 「最終的な目標は、収集したデータを使用して学生のエクスペリエンスを向上させ、定着率を高めることです。」
新しい雇用や教育の機会の創出と、ビジネスの潜在的な予測と成長の間で、ビッグデータは総合的に良いものであるように思えます。ただし、このような大量の情報の分析と使用には、いくつかの欠点や欠陥が存在します。
対処する必要がある問題の 1 つは、さまざまな企業がデータ セットとして使用できる無料の情報とは何かということです。プライバシーとセキュリティに関わる問題に対処する必要があります。また、誰がどのような情報を所有しているのかという問題にも答える必要があります。データが継続的に送受信されると、個人の知的財産と公共の領域との境界があいまいになります。
第二に、すべての情報が役立つわけではなく、適切に分析されなければ役に立ちません。一部のデータセットは、適切で関連性のある対応するデータと組み合わせなければ、事実上何の意味も持ちません。つまり、企業が必要なすべてのデータにアクセスでき、データを適切に検索して分析する方法に関する知識がない限り、ビッグデータは本質的に時間の無駄です。
また、データは驚くべき速度で増加しています。世界のデータの 90% は過去 2 年間だけで作成されており、その数は着実に増加しています。新しい関連データが分析できるよりも早く作成される場合、ビッグ データ分析は無意味になります。結局のところ、結果は使用された情報に応じて決まります。
