Kako bo analiza velikih podatkov spremenila naše gospodarstvo

V hitrem svetu, ki ga poganja tehnologija, kjer lahko kupci prek spleta naročijo vse, od pice do porschejev, hkrati pa posodabljajo svoje račune na Twitterju, Facebooku in Instagramu z enim samim potegom pametnega telefona, ni presenetljivo, da je vsota potencialno uporabnih podatkov v svet skokovito raste.

Dejansko po podatkih IBM-a ljudje vsak dan ustvarijo 2.5 kvintilijona bajtov podatkov. Tako velike količine podatkov je težko obdelati zaradi njihove izjemne količine in zapletenosti, kar ustvarja tisto, kar je znano kot "veliki podatki".

Do leta 2009 je bilo ocenjeno, da so podjetja v vseh sektorjih ameriškega gospodarstva s 1,000 zaposlenimi ali več proizvedla približno 200 terabajtov shranjenih podatkov, ki bi lahko bili koristni.

Analiza velikih podatkov za izboljšanje rasti v vsakem sektorju

Zdaj, ko naokoli kroži ogromno podatkov, lahko podjetja in različne druge korporacije ter sektorji združijo različne nize podatkov, da izvlečejo kakršne koli koristne informacije.

Wayne Hansen, vodja študentskega tehnološkega centra na Univerzi v New Brunswicku v Saint Johnu, pojasnjuje velike podatke kot "ključno besedno zvezo, ki opisuje idejo, da lahko zdaj analiziramo ogromne nize podatkov. V bistvu zajemamo več podatkov, osebnih, družbenih , znanstvena itd., zdaj pa je računalniška moč dosegla hitrost, ki nam omogoča temeljitejšo analizo teh podatkov."

Hansenov glavni tehnološki interes je interakcija med tehnologijo in kulturo. To zanimanje zna raziskati prek velikih podatkov. Na primer, informacije iz pametnih mest, kot so stopnja kriminala in davki, prebivalstvo in demografija, je mogoče analizirati, da bi dobili splošna opažanja o tem mestu in kulturi.

Veliki podatki se proizvajajo na različne načine. Od signalov mobilnih telefonov in družbenih omrežij do nakupnih transakcij na spletu in v trgovinah, podatki okoli nas nenehno nastajajo in se spreminjajo. Te podatke je nato mogoče shraniti za prihodnjo uporabo.

Obstajajo trije pomembni vidiki velikih podatkov, zaradi katerih so uporabni na različnih trgih, znani so kot trije v; glasnost, hitrost in raznolikost. Količina, ki se nanaša na količino podatkov, ki so ustvarjeni in jih je mogoče uporabiti, dosega pa do terabajtov in petabajtov. Hitrost, kar pomeni hitrost, s katero se podatki pridobijo in obdelajo, preden postanejo nepomembni v določenem sektorju ali v primerjavi z drugimi nizi podatkov. In raznolikost, kar pomeni, da več kot je raznolikost med vrstami uporabljenih nizov podatkov, boljši in natančnejši so rezultati in napovedi.

Analiza velikih podatkov ima velik potencial na različnih trgih. Od vremena in tehnologije do poslovnih in družbenih medijev imajo veliki podatki možnost za pospeševanje prodaje, produktivnosti in napovedovanje prihodnjih rezultatov izdelkov, prodaje in storitev. Možnosti so neskončne.

"Predpostavka je, da z dovolj podatkov skoraj vse postane predvidljivo," pravi Hansen. Vzorce je mogoče razkriti, vzpostaviti rutine in razkriti statistike. S takšnimi napovedmi prihaja nova konkurenčna prednost v skoraj vsakem sektorju. Analiza velikih podatkov nato postane ključna komponenta pri uspehu ali neuspehu novih poslov in ustvarjanju novih.

Predstavljajte si, da ste zaposleni v podjetju, ki oblikuje oblačila za ciljno potrošniško bazo žensk v poznih najstniških letih do zgodnjih dvajsetih. Ali ne bi bilo priročno in donosno, če bi lahko hitro in natančno predvideli potencialno prodajo recimo rdečih visokih pet z bleščicami?

Tukaj nastopi analiza velikih podatkov. Če bi lahko učinkovito izkoristili vse relevantne statistične podatke, na primer, koliko žensk je prek spleta naročilo visoke pete z rdečimi bleščicami in koliko jih je o njih tvitalo ali objavilo videoposnetke na Youtube, ki se nanašajo na rdeče visoke pete, potem bi lahko natančno predvidel, kako uspešen bo vaš izdelek, še preden pride na prodajne police. Tako se odpravi ugibanje in poveča možnost za uspeh.

Povpraševanje po zmožnosti takšnih napovedi postaja vse večje, s tem pa tudi razvoj analize velikih podatkov.

Pulse Group PLC, agencija za digitalne raziskave v Aziji, je eno od podjetij, ki je skočilo na pas velikih podatkov. Pulse namerava v bližnji prihodnosti izvesti velike naložbe v to rastoče področje. Njihov naložbeni načrt vključuje razvoj novega centra za analizo velikih podatkov v Cyberjayi.

Takšni centri bi bili odgovorni za zbiranje vseh relevantnih podatkovnih tokov stranke in njihovo analizo na hiter in učinkovit način, da bi odkrili pomembne informacije, kot so vzorci in korelacije, ki bi lahko bile koristne za poslovanje ali cilje stranke.

"Uporabimo lahko analizo velikih podatkov," pravi Hansen, "in podamo splošne izjave." Te posplošitve imajo potencial za izboljšanje vsakega sektorja, vključno s podjetji, izobraževanjem, družbenimi mediji in tehnologijo.

Mnoga podjetja imajo podatke, ki jih potrebujejo za napovedovanje, vendar nimajo možnosti povezati različnih žepov podatkov in jih razčleniti na tak način, da bi bili uporabni.

Bob Chua, glavni izvršni direktor podjetja Pulse, priznava, da bi njihov novi podvig z velikimi podatki, znan kot Pulsate, lahko postal njihov glavni fokus. Modra finančna poteza, saj naj bi trg velikih podatkov v naslednjih petih letih zrasel za več kot 50 milijard dolarjev.

V naslednjih treh letih Pulsate načrtuje napredek pri analizi velikih podatkov in ustvaril 200 delovnih mest na visoki ravni za podatkovne znanstvenike. "Tako zbiranje kot analiziranje podatkov bo zahtevalo specializirane sklope spretnosti," ugotavlja Hansen, "kar bo odprlo nove priložnosti."

Za opravljanje teh novih del bi morali biti zaposleni ustrezno usposobljeni. Skupina Pulse namerava ustanoviti tudi eno prvih akademij za usposabljanje podatkovnih znanstvenikov na svetu, ki bo spremljala njihov novi center za analizo podatkov in zadostila vse večjim potrebam po podatkovnih analitikih.

Veliki podatki imajo lahko druge pozitivne učinke na izobraževalni svet, razen zgolj ponujanja novih priložnosti in učnih izkušenj. Hansen navaja, da je vedenje študentov mogoče analizirati z analizo velikih podatkov za izboljšanje izobraževalnega sektorja. "Končno je cilj uporabiti tako zbrane podatke za izboljšanje izkušenj študentov [in] povečati število zadrževanja."

Med ustvarjanjem novih delovnih mest in priložnostmi za izobraževanje ter potencialnimi napovedmi in rastjo podjetij se zdi, da so veliki podatki skupaj dobra stvar. Vendar pa obstajajo nekatere slabosti in pomanjkljivosti, ki obstajajo pri analizi in uporabi tako velikih količin informacij.

Ena težava, ki jo je treba obravnavati, je, katere informacije so brezplačne igre za različne korporacije, ki jih uporabljajo kot svoje podatkovne nize. Treba bo obravnavati vprašanja, ki vključujejo zasebnost in varnost. Tudi kdo ima v lasti katere podatke je vprašanje, na katerega bo treba odgovoriti. Ko se podatki nenehno pošiljajo in prejemajo, postane meja med osebno intelektualno lastnino in javno sfero zabrisana.

Drugič, vse informacije niso uporabne ali pa so neuporabne, če niso ustrezno analizirane. Nekateri podatkovni nizi ne bi pomenili skoraj nič, razen če bi bili združeni s pravimi in ustreznimi ustreznimi podatki. To pomeni, da če podjetje nima dostopa do vseh podatkov, ki jih potrebuje, in znanja o tem, kako jih pravilno najti in analizirati, so veliki podatki v bistvu izguba časa.

Tudi podatki naraščajo z alarmantno hitrostjo. Devetdeset odstotkov svetovnih podatkov je bilo ustvarjenih samo v zadnjih dveh letih in ta številka vztrajno narašča. Če novi relevantni podatki nastajajo hitreje, kot jih lahko analiziramo, postane analiza velikih podatkov nepomembna. Navsezadnje so rezultati tako dobri, kolikor so dobri uporabljeni podatki.