Чоң маалыматтарды анализдөө экономикабызды кандайча өзгөртөт

Тез өнүккөн, технологияга негизделген дүйнөдө сатып алуучулар пиццадан Porscheге чейин онлайн режиминде заказ кыла алышат, ошол эле учурда Twitter, Facebook жана Instagram аккаунттарын смартфондорун бир серпүү менен жаңыртышат. дүйнө секирик жана чек менен өсүп жатат.

Чынында, IBMдин маалыматы боюнча, адамдар күн сайын 2.5 квинтиллион байт маалымат жаратышат. Мындай чоң көлөмдөгү маалыматтардын өтө чоң көлөмүнөн жана татаалдыгынан улам иштетүү кыйынга турат, ошентип "чоң маалыматтар" деп аталат.

2009-жылга карата АКШ экономикасынын бардык секторлорунда 1,000 же андан көп кызматкерлери бар ишканалар пайдалуу болушу мүмкүн болгон болжол менен 200 терабайт сакталган маалыматтарды өндүрүшкөн.

Ар бир сектордо өсүштү жакшыртуу үчүн чоң маалыматтарды талдоо

Азыр айланасында көптөгөн маалыматтар бар, ишканалар жана башка ар кандай корпорациялар жана секторлор ар кандай пайдалуу маалыматты алуу үчүн ар кандай маалымат топтомдорун бириктире алышат.

Сент-Джондогу Нью-Брансуик университетинин Студенттик технология борборунун менеджери Уэйн Хансен чоң маалыматтарды "биз азыр массалык маалымат топтомун анализдей алабыз деген түшүнүктү сүрөттөгөн түшүнүктүү сөз айкашы" деп түшүндүрөт. Негизинен биз жеке, социалдык көбүрөөк маалыматтарды тартып жатабыз. , илимий, ж.б.у.с. жана азыр эсептөө күчү бул маалыматтарды кылдат талдап чыгууга мүмкүндүк берген ылдамдыкка жетишти."

Хансендин негизги технологиялык кызыкчылыгы технология менен маданияттын өз ара аракетинде. Ал чоң маалыматтар аркылуу бул кызыгууну изилдей алат. Мисалы, акылдуу шаарлардан алынган маалымат, мисалы, кылмыштуулук жана салык ставкалары, калктын саны жана демографиясы ошол шаар жана маданият жөнүндө жалпы байкоо жүргүзүү үчүн талданышы мүмкүн.

Чоң маалыматтар ар кандай жолдор менен өндүрүлөт. Уюлдук телефон сигналдарынан жана социалдык медиадан онлайн жана дүкөндөрдө транзакцияларды сатып алууга чейин биздин айланабызда маалыматтар түзүлүп, дайыма өзгөрүп турат. Бул маалыматтар андан кийин келечекте колдонуу үчүн сакталышы мүмкүн.

Чоң маалыматтардын үч маанилүү аспектиси бар, алар аны ар кандай рыноктордо пайдалуу кылат, алар үч v катары белгилүү; көлөмү, ылдамдыгы жана ар түрдүүлүгү. Көлөм, терабайт жана петабайтка чейин жеткен жана колдонула турган маалыматтардын санына карата түзүлөт. Ылдамдык, бул белгилүү бир сектордо же башка маалымат топтомдору менен салыштырганда, маалымат алуу жана кайра иштетүү ылдамдыгын билдирет. Жана ар түрдүүлүк, бул колдонулган маалымат топтомдорунун түрлөрүнүн ар түрдүүлүгү канчалык көп болсо, натыйжалар жана божомолдор ошончолук жакшыраак жана так.

Чоң маалыматтарды талдоо ар кандай рыноктордо чоң потенциалга ээ. Аба ырайынан жана технологиядан бизнеске жана социалдык медиага чейин чоң маалыматтар сатууну, өндүрүмдүүлүктү алдыга жылдырууга жана өнүмдөрдүн, сатуулардын жана кызматтардын келечектеги натыйжаларын болжолдоого мүмкүнчүлүк берет. Мүмкүнчүлүктөр чексиз.

"Алдын ала маалыматтар жетиштүү болсо, бардыгын алдын ала айтууга болот" дейт Хансен. Үлгүлөрдү ачып, күн тартибин түзүп, статистиканы жарыкка чыгарса болот. Мындай божомолдор менен дээрлик ар бир сектордо жаңы атаандаштык пайда болот. Чоң маалыматтарды талдоо андан кийин жаңы бизнестин ийгилигинин же ийгиликсиздигинин жана жаңыларын түзүүнүн негизги компоненти болуп калат.

Өспүрүм курагынан жыйырмага чейинки аялдардын максаттуу керектөөчү базасы үчүн кийимдерди иштеп чыккан компаниянын кызматкери экениңизди элестетиңиз. Эгерде сиз кызыл түстөгү бийик такалуу бут кийимдердин потенциалдуу сатуусун тез жана так алдын ала айта алсаңыз, бул ыңгайлуу жана пайдалуу эмес беле?

Бул жерде чоң маалыматтарды талдоо ишке ашат. Эгер сиз бардык тиешелүү статистиканы эффективдүү колдоно алсаңыз, мисалы, канча аял интернетте кызыл пайеткалуу бийик такалуу бут кийимдерге заказ бергени жана канчасы алар жөнүндө твиттерге жазганы же кызыл бийик такалуу туфлилерге шилтеме жасаган Youtube видеолорун жайгаштырган, анда сиз Продуктуңуз текчелерге түшө электе эле канчалык жакшы болорун так алдын ала айта алат. Ошентип, болжолдуу иштерди жокко чыгарып, ийгиликке жетүү потенциалын жогорулатат.

Мындай болжолдоолорду жасоо жөндөмү өсүп жаткан суроо-талапка айланып баратат, ошондуктан чоң маалыматтарды талдоону өнүктүрүү.

Pulse Group PLC, Азиядагы санариптик изилдөө агенттиги, чоң маалымат чөйрөсүнө секирген компаниялардын бири. Pulse жакынкы келечекте бул өсүп жаткан тармакка ири инвестицияларды салууга ниеттенүүдө. Алардын инвестициялык планы Кибержайяда жаңы чоң маалыматтарды талдоо борборун иштеп чыгууну камтыйт.

Мындай борборлор кардардын бизнесине же максаттарына пайдалуу болушу мүмкүн болгон моделдер жана корреляциялар сыяктуу маанилүү маалыматтарды табуу үчүн кардардын бардык тиешелүү дата агымдарын түзүүгө жана аны тез жана эффективдүү талдап чыгууга жооптуу болушат.

"Биз чоң маалыматтарды талдоону колдоно алабыз," дейт Хансен, "жана жалпыланган билдирүүлөрдү жасай алабыз." Бул жалпылоо ар бир секторду, анын ичинде бизнести, билим берүүнү, социалдык медианы жана технологияны өркүндөтүүгө мүмкүнчүлүк берет.

Көптөгөн компаниялар болжолдоо үчүн керектүү маалыматтарга ээ, бирок алардын ар кандай чөнтөктөрүн туташтыруу жана аларды пайдалуу кылуу үчүн аларды майдалоо мүмкүнчүлүгү жок.

Pulse компаниясынын башкы аткаруучу директору Боб Чуа алардын Pulsate деп аталган жаңы чоң маалымат ишканасы алардын негизги багыты болуп калышы мүмкүн экенин мойнуна алат. Акылдуу каржылык кадам, анткени чоң маалымат рыногу кийинки беш жылда 50 миллиард доллардан ашат.

Жакынкы үч жылда Pulsate чоң маалыматтарды талдоодо ийгиликтерди жасоону пландаштырууда жана маалымат таануучулар үчүн 200 жогорку деңгээлдеги жумуш орундарын түздү. "Маалыматтарды чогултуу да, талдоо да адистештирилген көндүмдөрдү талап кылат" деп белгилейт Хансен, "ушуну менен жаңы мүмкүнчүлүктөрдү ачат."

Бул жаңы жумуштарды аткаруу үчүн кызматкерлер тийиштүү түрдө окутулушу керек. Pulse Group ошондой эле жаңы маалыматтарды талдоо борборун коштоп, маалымат аналитиктерине болгон муктаждыкты канааттандыруу үчүн дүйнөдөгү маалымат илимпоздору үчүн биринчи окуу академияларынын бирин ачууну көздөөдө.

Чоң маалыматтар билим берүү дүйнөсүнө жөн гана жаңы мүмкүнчүлүктөрдү жана окуу тажрыйбаларын сунуш кылуудан башка оң таасирин тийгизиши мүмкүн. Хансен окуучулардын жүрүм-туруму билим берүү секторун жакшыртуу үчүн талданган чоң маалыматтар аркылуу талданса болот деп айтылат. "Акыр-аягы, максат студенттердин тажрыйбасын жакшыртуу үчүн чогултулган маалыматтарды колдонуу [жана] сактоо санын көбөйтүү."

Жаңы жумуш орундарын түзүү жана билим берүү мүмкүнчүлүктөрү менен бизнестеги потенциалдуу божомолдор менен өсүштүн ортосунда чоң маалыматтар бардыгы чогуу жакшы нерсе болуп көрүнөт. Бирок, мындай чоң көлөмдөгү маалыматты талдоо жана колдонууда кээ бир кемчиликтер жана кемчиликтер бар.

Чечилиши керек болгон көйгөйлөрдүн бири - бул ар кандай корпорациялар үчүн маалымат топтому катары колдонуу үчүн кандай маалымат бекер оюн. Купуялыкка жана коопсуздукка байланыштуу маселелер чечилиши керек. Ошондой эле кимге кандай маалымат таандык деген суроо жоопту талап кылат. Маалыматтар үзгүлтүксүз жөнөтүлүп жана кабыл алынганда жеке интеллектуалдык менчик менен коомдук чөйрөнүн ортосундагы сызык бүдөмүк болуп калат.

Экинчиден, бардык маалымат пайдалуу эмес, же туура талданмайынча пайдасыз. Кээ бир маалымат топтому туура жана тиешелүү тиешелүү маалыматтар менен айкалыштырылбаса, дээрлик эч нерсени билдирбейт. Демек, компания талап кылынган бардык маалыматтарга жана аны кантип туура табуу жана талдоо боюнча билимге ээ болбосо, анда чоң маалыматтар алардын убактысын текке кетирет.

Ошондой эле маалыматтар коркунучтуу ылдамдыкта өсүүдө. Дүйнөдөгү маалыматтардын токсон пайызы акыркы эки жылда гана түзүлдү жана бул сан тынымсыз өсүүдө. Эгерде жаңы тиешелүү маалыматтар биз талдай алгандан тезирээк түзүлүп жатса, анда чоң маалыматтарды талдоо маанисиз болуп калат. Анткени, натыйжалар колдонулган маалыматка жараша гана жакшы болот.