Kā lielo datu analīze mainīs mūsu ekonomiku

Straujā, tehnoloģiju virzītā pasaulē, kurā pircēji var tiešsaistē pasūtīt visu, sākot no picas līdz Porsche, vienlaikus atjauninot savus Twitter, Facebook un Instagram kontus ar vienu viedtālruņa vilkšanu, nav pārsteigums, ka potenciāli noderīgo datu summa pasaule aug ar lēcieniem un robežām.

Patiesībā, saskaņā ar IBM datiem, cilvēki katru dienu izveido 2.5 kvintiljonus datu. Tik lielas datu summas ir grūti apstrādāt to lielā daudzuma un sarežģītības dēļ, tādējādi radot tā sauktos "lielos datus".

Līdz 2009. gadam tika lēsts, ka uzņēmumi visās ASV ekonomikas nozarēs ar 1,000 vai vairāk darbiniekiem saražoja aptuveni 200 terabaitus uzglabāto datu, kas varētu būt noderīgi.

Lielo datu analīze, lai uzlabotu izaugsmi katrā nozarē

Tagad, kad ir daudz datu, uzņēmumi un dažādas citas korporācijas un nozares var apvienot dažādas datu kopas, lai iegūtu jebkādu noderīgu informāciju.

Veins Hansens, Ņūbransvikas Universitātes Studentu tehnoloģiju centra vadītājs Sentdžonā, lielos datus skaidro kā "izteiksmīgu frāzi, kas raksturo domu, ka tagad varam analizēt lielas datu kopas. Būtībā mēs tveram vairāk datu, personisko un sociālo datu. , zinātniskā utt., un tagad skaitļošanas jauda ir sasniegusi ātrumu, kas ļauj mums rūpīgāk analizēt šos datus.

Hansena galvenā tehnoloģiskā interese ir tehnoloģiju un kultūras mijiedarbība. Viņš spēj izpētīt šo interesi, izmantojot lielos datus. Piemēram, informāciju no viedajām pilsētām, piemēram, noziedzības un nodokļu likmes, iedzīvotāju skaitu un demogrāfiskos datus, var analizēt, lai veiktu vispārīgus novērojumus par šo pilsētu un kultūru.

Lielie dati tiek ražoti dažādos veidos. No mobilā tālruņa signāliem un sociālajiem medijiem līdz pirkumiem tiešsaistē un veikalos dati tiek radīti un pastāvīgi mainīti ap mums. Pēc tam šos datus var saglabāt izmantošanai nākotnē.

Ir trīs svarīgi lielo datu aspekti, kas padara tos noderīgus dažādos tirgos, tie ir zināmi kā trīs v; apjoms, ātrums un dažādība. Apjoms, kas attiecas uz izveidoto un izmantojamo datu daudzumu, sasniedzot līdz terabaitiem un petabaitiem. Ātrums, kas nozīmē ātrumu, ar kādu dati tiek iegūti un apstrādāti, pirms tie kļūst nebūtiski noteiktā sektorā vai salīdzinājumā ar citām datu kopām. Un dažādība, kas nozīmē, ka jo lielāka ir izmantoto datu kopu veidu dažādība, jo labāki un precīzāki ir rezultāti un prognozes.

Lielo datu analīzei ir liels potenciāls dažādos tirgos. Sākot ar laikapstākļiem un tehnoloģijām, beidzot ar uzņēmējdarbību un sociālajiem medijiem, lielie dati sniedz iespēju veicināt pārdošanu, produktivitāti un prognozēt produktu, pārdošanas un pakalpojumu nākotnes rezultātus. Iespējas ir bezgalīgas.

"Priekšnoteikums ir tāds, ka ar pietiekamiem datiem viss kļūst paredzams," saka Hansens. Var atklāt modeļus, izveidot rutīnas un atklāt statistiku. Ar šādām prognozēm gandrīz katrā nozarē rodas jauna konkurences priekšrocība. Lielo datu analīze kļūst par galveno komponentu jauna biznesa veiksmei vai neveiksmei, kā arī jaunu uzņēmumu radīšanai.

Iedomājieties, ka esat darbinieks uzņēmumā, kas izstrādā apģērbu mērķtiecīgai sieviešu grupai vecumā no vēlīnās pusaudža vecuma līdz divdesmito gadu sākumam. Vai nebūtu ērti un izdevīgi, ja jūs varētu ātri un precīzi paredzēt potenciālos pārdošanas apjomus teiksim, sarkaniem fliteriem augstpapēžu kurpēm?

Šeit tiek izmantota lielo datu analīze. Ja jūs varētu efektīvi izmantot visu atbilstošo statistiku, piemēram, cik sievietes tiešsaistē ir pasūtījušas sarkanus augstpapēžu kurpes un cik daudzas par tām ir tvītojas vai ievietojušas Youtube videoklipus, kas attiecas uz sarkaniem augstpapēžu kurpēm, tad jūs varētu precīzi paredzēt, cik labi jūsu produkts darbosies, pirms tas pat nonāks plauktos. Tādējādi tiek novērsta minēšana un palielinās panākumu potenciāls.

Spēja izteikt šādas prognozes kļūst par arvien lielāku pieprasījumu, un līdz ar to arī lielo datu analīzes attīstība.

Pulse Group PLC, digitālo pētījumu aģentūra Āzijā, ir viens uzņēmums, kas ir uzlēcis uz lielo datu joslu. Pulse plāno tuvākajā nākotnē veikt lielas investīcijas šajā augošajā jomā. Viņu investīciju plānā ietilpst jauna liela datu analīzes centra izveide Kiberdžajā.

Šādi centri būtu atbildīgi par visu klienta attiecīgo datumu straumju apkopošanu un ātru un efektīvu to analīzi, lai atklātu svarīgu informāciju, piemēram, modeļus un korelācijas, kas varētu būt noderīgas klienta biznesam vai mērķiem.

"Mēs varam izmantot lielo datu analīzi," saka Hansens, "un sniegt vispārīgus paziņojumus." Šie vispārinājumi var uzlabot katru nozari, tostarp uzņēmējdarbību, izglītību, sociālos medijus un tehnoloģijas.

Daudziem uzņēmumiem ir dati, kas tiem nepieciešami, lai veiktu prognozes, taču tiem nav iespēju savienot dažādas datu kabatas un sadalīt tos tā, lai tie būtu noderīgi.

Bobs Čua, Pulse izpilddirektors, atzīst, ka viņu jaunais lielais datu uzņēmums, kas pazīstams kā Pulsate, varētu kļūt par viņu galveno uzmanību. Gudrs finanšu solis, jo paredzams, ka lielo datu tirgus nākamajos piecos gados pieaugs par vairāk nekā 50 miljardiem USD.

Nākamajos trīs gados Pulsate plāno progresēt lielo datu analīzē un radīja 200 augsta līmeņa darba vietas datu zinātniekiem. "Gan datu vākšanai, gan analīzei būs nepieciešamas specializētas prasmju kopas," atzīmē Hansens, "tādējādi paverot jaunas iespējas."

Lai veiktu šos jaunos darbus, darbiniekiem būtu jābūt atbilstoši apmācītiem. Pulse grupa arī plāno izveidot vienu no pirmajām datu zinātnieku apmācības akadēmijām pasaulē, kas pavada viņu jauno datu analīzes centru un apmierinātu pieaugošo vajadzību pēc datu analītiķiem.

Lielajiem datiem var būt arī cita pozitīva ietekme uz izglītības pasauli, nevis vienkārši jaunu iespēju un mācību pieredzes piedāvāšana. Hansens norāda, ka skolēnu uzvedību var analizēt, izmantojot lielos datus, kas tiek analizēti, lai uzlabotu izglītības nozari. "Galu galā mērķis ir izmantot šādus savāktos datus, lai uzlabotu studentu pieredzi [un] palielinātu saglabāšanas skaitu."

Starp jaunu darba vietu radīšanu un izglītības iespējām un potenciālajām prognozēm un uzņēmumu izaugsmi, šķiet, ka lielie dati kopumā ir laba lieta. Tomēr ir daži trūkumi un nepilnības, kas pastāv, analizējot un izmantojot tik lielu informācijas daudzumu.

Viena no problēmām, kas jārisina, ir tā, kāda informācija ir bezmaksas spēle dažādām korporācijām, ko izmantot kā datu kopas. Būs jārisina problēmas, kas saistītas ar privātumu un drošību. Arī tas, kam kāda informācija pieder, ir jautājums, uz kuru būs jāatbild. Kad dati tiek nepārtraukti sūtīti un saņemti, robeža starp personīgo intelektuālo īpašumu un publisko jomu kļūst neskaidra.

Otrkārt, ne visa informācija ir noderīga, vai arī tā ir bezjēdzīga, ja tā netiek pareizi analizēta. Dažas datu kopas praktiski neko nenozīmētu, ja tās netiktu apvienotas ar pareiziem un atbilstošiem atbilstošajiem datiem. Tas nozīmē, ka, ja uzņēmumam nav piekļuves visiem nepieciešamajiem datiem un zināšanām par to, kā tos pareizi atrast un analizēt, lielie dati būtībā ir viņu laika izšķiešana.

Arī dati pieaug satraucošā ātrumā. Deviņdesmit procenti pasaules datu ir izveidoti tikai pēdējo divu gadu laikā, un šis skaits nepārtraukti pieaug. Ja jauni būtiski dati tiek radīti ātrāk, nekā mēs spējam tos analizēt, tad lielo datu analīze kļūst nenozīmīga. Galu galā rezultāti ir tik labi, cik labi tiek izmantota informācija.