Kung gaano kalaki ang data analysis na magbabago sa ating ekonomiya

Sa isang mabilis na bilis, mundo na hinimok ng teknolohiya kung saan maaaring mag-order ang mga mamimili ng lahat mula sa pizza hanggang sa Porsches online, habang sabay-sabay na ina-update ang kanilang mga Twitter, Facebook, at Instagram account sa isang solong pag-swipe ng kanilang smart phone, hindi nakakagulat na ang kabuuan ng potensyal na kapaki-pakinabang na data sa ang mundo ay lumalaki nang mabilis.

Sa katunayan, ayon sa IBM, bawat araw ang mga tao ay lumilikha ng 2.5 quintillion bytes ng data. Ang ganitong malalaking kabuuan ng data ay mahirap iproseso dahil sa kanilang natitirang halaga at pagiging kumplikado, kaya lumilikha ng tinatawag na "malaking data."

Noong 2009, tinatantya na ang mga negosyo sa lahat ng sektor ng ekonomiya ng US na may 1,000 empleyado o higit pa ay gumawa ng humigit-kumulang 200 terabytes ng nakaimbak na data na maaaring maging kapaki-pakinabang.

Big data analysis upang mapabuti ang paglago sa bawat sektor

Ngayong mayroong maraming data na lumulutang sa paligid, ang mga negosyo at iba't ibang mga korporasyon, at mga sektor ay maaaring pagsamahin ang iba't ibang set ng data upang kunin ang anumang kapaki-pakinabang na impormasyon.

Ipinaliwanag ni Wayne Hansen, ang tagapamahala ng Student Technology Center sa University of New Brunswick sa Saint John ang malaking data bilang "isang catch phrase na naglalarawan sa paniwala na maaari na nating pag-aralan ang napakalaking set ng data. Karaniwang kumukuha tayo ng mas maraming data, personal, panlipunan. , siyentipiko, at iba pa, at ngayon ay nakamit ng kapangyarihan sa pag-compute ang mga bilis na nagbibigay-daan sa amin na pag-aralan ang data na ito nang mas lubusan."

Ang pangunahing teknolohikal na interes ni Hansen ay sa pakikipag-ugnayan sa pagitan ng teknolohiya at kultura. Nagagawa niyang tuklasin ang interes na ito sa pamamagitan ng malaking data. Halimbawa, maaaring suriin ang impormasyon mula sa mga matalinong lungsod, gaya ng krimen at mga rate ng buwis, populasyon, at demograpiko upang makagawa ng mga pangkalahatang obserbasyon tungkol sa lungsod at kulturang iyon.

Ang malaking data ay ginawa sa iba't ibang paraan. Mula sa mga signal ng cell phone at social media hanggang sa pagbili ng mga transaksyon online at sa mga tindahan, ang data ay ginagawa at patuloy na nagbabago sa paligid natin. Ang data na ito ay maaaring maiimbak para magamit sa hinaharap.

Mayroong tatlong mahahalagang aspeto ng malaking data na ginagawa itong kapaki-pakinabang sa iba't ibang mga merkado, ang mga ito ay kilala bilang ang tatlong v's; dami, bilis, at pagkakaiba-iba. Dami, na tumutukoy sa dami ng data na nilikha at magagamit, na umaabot hanggang terabytes at petabytes. Bilis, ibig sabihin ang bilis kung saan nakuha at naproseso ang data bago ito maging walang katuturan sa loob ng isang partikular na sektor o kung ihahambing sa iba pang mga set ng data. At iba't-ibang, na nangangahulugang mas maraming pagkakaiba-iba sa mga uri ng data set na ginamit, mas mahusay at mas tumpak ang mga resulta at hula.

Malaki ang potensyal ng malaking data analysis sa iba't ibang market. Mula sa lagay ng panahon at teknolohiya, hanggang sa negosyo at social media, ang malaking data ay may posibilidad na isulong ang mga benta, pagiging produktibo, at hulaan ang mga hinaharap na resulta ng mga produkto, benta at serbisyo. Ang mga posibilidad ay walang hanggan.

"Ang saligan ay na may sapat na data karamihan sa lahat ay nagiging predictable," sabi ni Hansen. Maaaring ilantad ang mga pattern, maitatag ang mga gawain, at maipakita ang mga istatistika. Sa ganitong mga hula ay nagmumula ang isang bagong competitive edge sa halos bawat sektor. Ang pagsusuri ng malaking data ay nagiging pangunahing bahagi sa tagumpay o kabiguan ng bagong negosyo, at ang paglikha ng mga bago.

Isipin ang pagiging isang empleyado sa isang kumpanya na nagdidisenyo ng damit para sa isang target na consumer base ng mga kababaihan sa kanilang huling bahagi ng tinedyer hanggang unang bahagi ng twenties. Hindi ba't magiging maginhawa, at kumikita, kung mahuhulaan mo nang mabilis at tumpak ang mga potensyal na benta para sa sabihing red sequin high heels?

Doon pumapasok ang malaking pagsusuri ng data. Kung mahusay mong magagamit ang lahat ng nauugnay na istatistika, gaya ng kung ilang babae ang nag-order ng red sequin high heels online, at ilan ang nag-tweet tungkol sa mga ito, o nag-post ng mga video sa Youtube na tumutukoy sa mga pulang high heels, kung gayon ikaw maaaring tumpak na mahulaan kung gaano kahusay ang gagawin ng iyong produkto bago pa man ito mapunta sa mga istante.

Ang kakayahang gumawa ng mga naturang hula ay nagiging isang lumalagong pangangailangan at sa gayon ay ang pagbuo ng malaking data analysis.

Ang Pulse Group PLC, isang digital research agency sa Asia, ay isang kumpanya na tumalon sa big data bandwagon. Ang Pulse ay nagnanais na gumawa ng malalaking pamumuhunan sa malapit na hinaharap sa lumalagong larangan na ito. Kasama sa kanilang investment plan ang pagbuo ng isang bagong malaking data analysis center sa Cyberjaya.

Ang nasabing mga center ay magiging responsable para sa pag-compile ng lahat ng nauugnay na stream ng petsa ng kliyente at pagsusuri nito sa mabilis at mahusay na paraan upang matuklasan ang mahalagang impormasyon, tulad ng mga pattern at ugnayan na maaaring maging kapaki-pakinabang sa negosyo o mga layunin ng kliyente.

"Maaari naming ilapat ang malaking pagsusuri ng data," sabi ni Hansen, "at gumawa ng mga pangkalahatang pahayag." Ang mga paglalahat na ito ay may potensyal na mapabuti ang bawat sektor, kabilang ang negosyo, edukasyon, social media, at teknolohiya.

Maraming mga kumpanya ang may data na kailangan nila upang makagawa ng mga hula, ngunit wala silang kakayahang ikonekta ang iba't ibang mga bulsa ng data at hatiin ang mga ito sa paraang gawing kapaki-pakinabang ang mga ito.

Si Bob Chua, ang punong ehekutibong opisyal ng Pulse, ay umamin na ang kanilang bagong big data venture, na kilala bilang Pulsate, ay posibleng maging kanilang pangunahing pokus. Ang isang matalinong hakbang sa pananalapi dahil ang malaking merkado ng data ay inaasahang lalago ng higit sa $50 bilyon sa susunod na limang taon.

Sa susunod na tatlong taon, plano ng Pulsate na gumawa ng mga pagsulong sa pagsusuri ng malaking data at lumikha ng 200 mataas na antas ng trabaho para sa mga data scientist. "Ang parehong pagkolekta at pagsusuri ng data ay mangangailangan ng mga espesyal na hanay ng kasanayan," sabi ni Hansen, "sa gayon ay nagbubukas ng mga bagong pagkakataon."

Upang maisagawa ang mga bagong trabahong ito, ang mga empleyado ay kailangang sanayin nang maayos. Nilalayon din ng Pulse Group na simulan ang isa sa mga unang akademya ng pagsasanay para sa mga data scientist sa mundo upang samahan ang kanilang bagong data analysis center, at matugunan ang lumalaking pangangailangan para sa mga data analyst.

Ang malaking data ay maaaring magkaroon ng iba pang positibong epekto sa mundo ng edukasyon maliban sa simpleng pag-aalok ng mga bagong pagkakataon at mga karanasan sa pag-aaral. Sinabi ni Hansen na ang pag-uugali ng mag-aaral ay maaaring masuri sa pamamagitan ng malaking data na nasuri upang mapabuti ang sektor ng edukasyon. "Sa huli ang layunin ay gamitin ang naturang nakolektang data upang mapabuti ang karanasan ng mga mag-aaral [at] pataasin ang mga bilang ng pagpapanatili."

Sa pagitan ng paglikha ng mga bagong trabaho at pagkakataon sa edukasyon, at ang mga potensyal na hula at paglago sa mga negosyo, ang malaking data ay tila isang magandang bagay. Gayunpaman, may ilang mga disadvantages at flaws na umiiral sa pagsusuri at paggamit ng napakalaking dami ng impormasyon.

Ang isang problema na kailangang matugunan ay kung anong impormasyon ang libreng laro para sa iba't ibang mga korporasyon na gagamitin bilang kanilang mga set ng data. Ang mga isyu na kinasasangkutan ng privacy at seguridad ay kailangang matugunan. Sino rin ang nagmamay-ari ng kung anong impormasyon ang isang tanong na kailangang sagutin. Kapag ang data ay patuloy na ipinadala at natatanggap ang linya sa pagitan ng personal na intelektwal na ari-arian at ang pampublikong kaharian ay nagiging malabo.

Pangalawa hindi lahat ng impormasyon ay kapaki-pakinabang, o ito ay walang silbi maliban kung susuriing mabuti. Ang ilang set ng data ay halos walang ibig sabihin maliban kung isasama sa wasto at may-katuturang kaukulang data. Ibig sabihin, maliban kung ang isang kumpanya ay may access sa lahat ng data na kailangan nila at ang kaalaman sa kung paano hanapin at pag-aralan ito nang maayos, kung gayon ang malaking data ay mahalagang pag-aaksaya ng kanilang oras.

Gayundin ang data ay lumalaki sa isang nakababahala na rate. Siyamnapung porsyento ng data ng mundo ay nilikha sa huling dalawang taon lamang, at ang bilang na iyon ay patuloy na lumalaki. Kung ang bagong may-katuturang data ay ginagawa nang mas mabilis kaysa sa maaari naming pag-aralan ito, kung gayon ang malaking data analysis ay magiging walang kaugnayan. Pagkatapos ng lahat, ang mga resulta ay kasing ganda lamang ng impormasyong ginagamit.