Jak analiza dużych zbiorów danych zmieni naszą gospodarkę

W szybko rozwijającym się, napędzanym technologią świecie, w którym kupujący mogą zamówić online wszystko, od pizzy po Porsche, jednocześnie aktualizując swoje konta na Twitterze, Facebooku i Instagramie jednym ruchem smartfona, nie jest zaskoczeniem, że suma potencjalnie użytecznych danych w świat rośnie w zawrotnym tempie.

W rzeczywistości, według IBM, każdego dnia ludzie tworzą 2.5 tryliona bajtów danych. Tak duże sumy danych są trudne do przetworzenia ze względu na ich ogromną ilość i złożoność, tworząc w ten sposób tak zwane „duże zbiory danych”.

Oszacowano, że do 2009 roku firmy ze wszystkich sektorów gospodarki USA, zatrudniające co najmniej 1,000 pracowników, wytworzyły około 200 terabajtów przechowywanych danych, które mogą być potencjalnie przydatne.

Analiza dużych zbiorów danych w celu poprawy wzrostu w każdym sektorze

Teraz, gdy krąży mnóstwo danych, firmy i różne inne korporacje oraz sektory mogą łączyć różne zestawy danych w celu wyodrębnienia przydatnych informacji.

Wayne Hansen, kierownik Studenckiego Centrum Technologicznego na Uniwersytecie New Brunswick w Saint John, wyjaśnia big data jako „chwytliwe hasło, które opisuje pogląd, że możemy teraz analizować ogromne zbiory danych. Zasadniczo przechwytujemy więcej danych, osobistych, społecznych , naukowe itp., a teraz moc obliczeniowa osiągnęła prędkości, które pozwalają nam dokładniej analizować te dane”.

Głównym zainteresowaniem technologicznym Hansena jest interakcja między technologią a kulturą. Jest w stanie zbadać to zainteresowanie za pomocą dużych zbiorów danych. Na przykład informacje z inteligentnych miast, takie jak wskaźniki przestępczości i podatków, populacja i demografia, mogą być analizowane w celu dokonania ogólnych obserwacji na temat tego miasta i kultury.

Big data są tworzone na różne sposoby. Od sygnałów telefonii komórkowej i mediów społecznościowych po transakcje zakupu online i w sklepach, dane są nieustannie tworzone i zmieniane wokół nas. Dane te mogą być następnie przechowywane do wykorzystania w przyszłości.

Istnieją trzy ważne aspekty dużych zbiorów danych, które sprawiają, że są one przydatne na różnych rynkach, znane są jako trzy v; głośność, prędkość i różnorodność. Wolumen, odnoszący się do ilości danych, które są tworzone i mogą być wykorzystywane, sięgający terabajtów i petabajtów. Szybkość, oznaczająca szybkość, z jaką dane są pozyskiwane i przetwarzane, zanim staną się nieistotne w danym sektorze lub w porównaniu z innymi zbiorami danych. I różnorodność, co oznacza, że ​​im większa różnorodność typów wykorzystywanych zestawów danych, tym lepsze i dokładniejsze wyniki i prognozy.

Analiza dużych zbiorów danych ma duży potencjał na różnych rynkach. Od pogody i technologii po biznes i media społecznościowe, duże zbiory danych dają możliwość zwiększenia sprzedaży, produktywności i przewidywania przyszłych wyników produktów, sprzedaży i usług. Możliwości są nieskończone.

„Założenie jest takie, że przy wystarczającej ilości danych prawie wszystko staje się przewidywalne” – mówi Hansen. Można odkryć wzorce, ustalić procedury i wydobyć statystyki. Z takimi przewidywaniami wiąże się nowa przewaga konkurencyjna w prawie każdym sektorze. Analiza dużych zbiorów danych staje się wówczas kluczowym elementem sukcesu lub porażki nowego biznesu i tworzenia nowych.

Wyobraź sobie, że jesteś pracownikiem firmy, która projektuje ubrania dla docelowej grupy konsumentów, kobiet w wieku od późnych lat dwudziestych do dwudziestych. Czy nie byłoby wygodne i opłacalne, gdybyś mógł szybko i dokładnie przewidzieć potencjalną sprzedaż, powiedzmy, szpilek z czerwonymi cekinami?

I tu właśnie pojawia się analiza dużych zbiorów danych. Gdybyś mógł skutecznie wykorzystać wszystkie istotne statystyki, takie jak liczba kobiet, które zamówiły w Internecie czerwone cekinowe szpilki i ile napisało o nich na Twitterze lub opublikowało filmy na YouTube odnoszące się do czerwonych szpilek, to może dokładnie przewidzieć, jak dobrze poradzi sobie Twój produkt, zanim jeszcze trafi na półki. Eliminując w ten sposób zgadywanie i zwiększając potencjał sukcesu.

Możliwość dokonywania takich prognoz staje się coraz bardziej pożądana, podobnie jak rozwój analizy dużych zbiorów danych.

Pulse Group PLC, cyfrowa agencja badawcza w Azji, to jedna firma, która wskoczyła na modę big data. Pulse zamierza w najbliższej przyszłości dokonać znacznych inwestycji w tej rozwijającej się dziedzinie. Ich plan inwestycyjny obejmuje stworzenie nowego centrum analizy dużych zbiorów danych w Cyberjaya.

Takie centra byłyby odpowiedzialne za kompilację wszystkich istotnych strumieni danych klienta oraz ich analizę w szybki i efektywny sposób w celu odkrycia ważnych informacji, takich jak wzorce i korelacje, które mogłyby być potencjalnie przydatne dla działalności lub celów klienta.

„Możemy zastosować analizę dużych zbiorów danych” — mówi Hansen — „i formułować uogólnione stwierdzenia”. Te uogólnienia mogą ulepszyć każdy sektor, w tym biznes, edukację, media społecznościowe i technologię.

Wiele firm dysponuje danymi potrzebnymi do prognozowania, ale nie ma możliwości połączenia różnych grup danych i podzielenia ich w taki sposób, aby były użyteczne.

Bob Chua, dyrektor generalny Pulse, przyznaje, że ich nowe przedsięwzięcie związane z dużymi danymi, znane jako Pulsate, może potencjalnie stać się ich głównym celem. Mądry ruch finansowy, ponieważ oczekuje się, że rynek dużych zbiorów danych wzrośnie o ponad 50 miliardów dolarów w ciągu najbliższych pięciu lat.

W ciągu najbliższych trzech lat Pulsate planuje dokonać postępów w analizie dużych zbiorów danych i stworzyć 200 miejsc pracy wysokiego szczebla dla analityków danych. „Zarówno zbieranie, jak i analizowanie danych będzie wymagało specjalistycznych umiejętności”, zauważa Hansen, „otwierając w ten sposób nowe możliwości”.

Aby wykonywać te nowe prace, pracownicy musieliby zostać odpowiednio przeszkoleni. Grupa Pulse zamierza również uruchomić jedną z pierwszych na świecie akademii szkoleniowych dla analityków danych, która będzie towarzyszyć ich nowemu centrum analizy danych i zaspokoić rosnące zapotrzebowanie na analityków danych.

Duże zbiory danych mogą mieć inne pozytywne skutki dla świata edukacji niż zwykłe oferowanie nowych możliwości i doświadczeń edukacyjnych. Hansen twierdzi, że zachowanie uczniów można analizować za pomocą analizy dużych zbiorów danych w celu ulepszenia sektora edukacji. „Ostatecznym celem jest wykorzystanie takich zebranych danych do poprawy doświadczenia uczniów [i] zwiększenia liczby retencji”.

Pomiędzy tworzeniem nowych miejsc pracy i możliwościami edukacyjnymi, a potencjalnymi prognozami i rozwojem przedsiębiorstw, duże zbiory danych wydają się być dobrą rzeczą. Istnieją jednak pewne wady i wady związane z analizą i wykorzystaniem tak ogromnych ilości informacji.

Jednym z problemów, którym należy się zająć, jest to, jakie informacje są darmową grą dla różnych korporacji do wykorzystania jako zbiory danych. Konieczne będzie rozwiązanie kwestii związanych z prywatnością i bezpieczeństwem. Również kto jest właścicielem jakich informacji jest pytaniem, na które trzeba będzie odpowiedzieć. Gdy dane są nieustannie wysyłane i odbierane, granica między osobistą własnością intelektualną a sferą publiczną zaciera się.

Po drugie, nie wszystkie informacje są przydatne lub są bezużyteczne, jeśli nie zostaną odpowiednio przeanalizowane. Niektóre zbiory danych praktycznie nic by nie znaczyły, gdyby nie zostały połączone z odpowiednimi i odpowiednimi danymi. Oznacza to, że jeśli firma nie ma dostępu do wszystkich potrzebnych danych oraz wiedzy, jak je znaleźć i odpowiednio przeanalizować, to duże zbiory danych są zasadniczo stratą czasu.

Również dane rosną w zastraszającym tempie. Tylko w ciągu ostatnich dwóch lat powstało dziewięćdziesiąt procent światowych danych, a liczba ta stale rośnie. Jeśli nowe istotne dane są tworzone szybciej, niż jesteśmy w stanie je przeanalizować, analiza dużych zbiorów danych staje się nieistotna. W końcu wyniki są tak dobre, jak użyte informacje.