Як аналіз великих даних змінить нашу економіку

У швидкому темпі світу, що розвивається технологіями, де покупці можуть замовляти все, від піци до Porsche онлайн, водночас оновлюючи свої облікові записи Twitter, Facebook та Instagram одним рухом свого смартфона, не дивно, що сума потенційно корисних даних у світ росте семимильними кроками.

Насправді, за даними IBM, кожен день люди створюють 2.5 квінтильйона байтів даних. Такі великі обсяги даних важко обробити через їх величезну кількість і складність, що створює так звані «великі дані».

До 2009 року було підраховано, що компанії в усіх секторах економіки США з 1,000 співробітниками або більше створили приблизно 200 терабайт збережених даних, які потенційно можуть бути корисними.

Аналіз великих даних для покращення зростання в кожному секторі

Тепер, коли існує велика кількість даних, які ширяться навколо, підприємства та інші корпорації та сектори можуть комбінувати різні набори даних, щоб отримати будь-яку корисну інформацію.

Вейн Хансен, керівник Студентського технологічного центру Університету Нью-Брансвіка в Сент-Джоні, пояснює великі дані як «крилату фразу, яка описує те, що тепер ми можемо аналізувати масивні набори даних. В основному ми збираємо більше даних, особистих, соціальних , наука тощо, і тепер обчислювальна потужність досягла швидкості, яка дозволяє нам аналізувати ці дані більш ретельно».

Основний технологічний інтерес Хансена полягає у взаємодії між технологією та культурою. Він може досліджувати цей інтерес через великі дані. Наприклад, інформацію з розумних міст, таку як рівень злочинності та податки, чисельність населення та демографічні показники, можна проаналізувати, щоб зробити загальні спостереження про це місто та культуру.

Великі дані створюються різними способами. Навколо нас постійно створюються та змінюються дані, починаючи від сигналів мобільного телефону та соціальних мереж і закінчуючи транзакціями покупок в Інтернеті та в магазинах. Потім ці дані можна зберегти для подальшого використання.

Є три важливі аспекти великих даних, які роблять їх корисними на різних ринках, вони відомі як три v; обсяг, швидкість і різноманітність. Обсяг, що стосується кількості даних, які створюються та можуть бути використані, досягаючи терабайт і петабайт. Швидкість, тобто швидкість, з якою дані збираються й обробляються, перш ніж вони стають нерелевантними в певному секторі або порівняно з іншими наборами даних. І різноманітність, що означає, що чим більше різноманітності серед типів використовуваних наборів даних, тим кращими та точнішими будуть результати та прогнози.

Аналіз великих даних має великий потенціал на різних ринках. Від погоди та технологій до бізнесу та соціальних медіа великі дані дозволяють підвищити продажі, продуктивність і передбачити майбутні результати продуктів, продажів і послуг. Можливості безмежні.

«Предпосылка полягає в тому, що з достатньою кількістю даних майже все стає передбачуваним», — говорить Хансен. Можна розкрити шаблони, встановити рутини та вивести статистичні дані. З такими прогнозами приходить нова конкурентна перевага майже в кожному секторі. Тоді аналіз великих даних стає ключовим компонентом успіху чи провалу нового бізнесу та створення нових.

Уявіть собі, що ви працівниця компанії, яка розробляє одяг для цільової групи споживачів, а саме жінок у віці від підліткового до двадцяти років. Хіба не було б зручно та вигідно, якби ви могли швидко й точно передбачити потенційні продажі, скажімо, червоних високих підборів із блискітками?

Саме тут на допомогу приходить аналіз великих даних. Якби ви могли ефективно використовувати всі відповідні статистичні дані, наприклад, скільки жінок замовили червоні туфлі на високих підборах в Інтернеті, скільки з них написали про них у Твіттері чи опублікували відео на Youtube, у яких згадуються червоні високі підбори, тоді ви можна точно передбачити, наскільки добре буде працювати ваш продукт, ще до того, як він навіть потрапить на полиці. Таким чином уникає здогадок і підвищується потенціал успіху.

Здатність робити такі прогнози стає все більш попитом, а отже, і розвиток аналізу великих даних.

Pulse Group PLC, цифрове дослідницьке агентство в Азії, є однією з компаній, яка стрибнула на перемогу над великими даними. Найближчим часом Pulse має намір здійснити великі інвестиції в цю розвиваючу сферу. Їхній інвестиційний план включає розробку нового центру аналізу великих даних у Кіберджаї.

Такі центри будуть відповідати за збір усіх відповідних потоків даних клієнта та їх швидкий і ефективний аналіз, щоб виявити важливу інформацію, таку як шаблони та кореляції, які потенційно можуть бути корисними для бізнесу або цілей клієнта.

«Ми можемо застосувати аналіз великих даних, — каже Хансен, — і робити узагальнені твердження». Ці узагальнення містять потенціал для покращення кожного сектора, включаючи бізнес, освіту, соціальні мережі та технології.

Багато компаній мають дані, необхідні для прогнозування, але вони не мають можливості зв’язати різні кишені даних і розбити їх таким чином, щоб зробити їх корисними.

Боб Чуа, головний виконавчий директор Pulse, визнає, що їхнє нове підприємство з великими даними, відоме як Pulsate, потенційно може стати їхнім головним напрямком. Розумний фінансовий крок, оскільки очікується, що ринок великих даних зросте понад 50 мільярдів доларів у наступні п’ять років.

У наступні три роки Pulsate планує досягти прогресу в аналізі великих даних і створив 200 вакансій високого рівня для спеціалістів із обробки даних. «Як збір, так і аналіз даних вимагатимуть спеціальних навичок, — зазначає Гансен, — що відкриває нові можливості».

Щоб виконувати ці нові роботи, співробітники повинні пройти відповідну підготовку. Pulse Group також має намір створити одну з перших навчальних академій для науковців у світі, яка супроводжуватиме їхній новий центр аналізу даних і задовольнити зростаючу потребу в аналітиках даних.

Великі дані можуть мати інші позитивні наслідки для освітнього світу, окрім простого надання нових можливостей і досвіду навчання. Гансен стверджує, що поведінку студентів можна проаналізувати за допомогою аналізу великих даних, щоб покращити сектор освіти. «Зрештою, мета полягає в тому, щоб використати такі зібрані дані для покращення досвіду студентів [і] збільшити показники утримання».

Не дивлячись на створення нових робочих місць і можливостей для отримання освіти, а також потенційні прогнози та зростання бізнесу, великі дані, здається, все разом добре. Однак аналіз і використання такої величезної кількості інформації має певні недоліки та вади.

Одна з проблем, яку необхідно вирішити, полягає в тому, яка інформація є безкоштовною грою для різних корпорацій, щоб використовувати її як набори даних. Необхідно вирішити питання, пов’язані з конфіденційністю та безпекою. Крім того, хто володіє якою інформацією, це питання, на яке потрібно буде знайти відповідь. Коли дані постійно надсилаються та отримуються, межа між особистою інтелектуальною власністю та публічною сферою стає розмитою.

По-друге, не вся інформація є корисною або марною, якщо її не проаналізувати належним чином. Деякі набори даних практично нічого не означатимуть, якщо їх не поєднати з належними та відповідними відповідними даними. Це означає, що якщо компанія не має доступу до всіх необхідних даних і не має знання про те, як правильно їх знайти й проаналізувати, тоді великі дані, по суті, є марною тратою часу.

Крім того, дані зростають із загрозливою швидкістю. Дев’яносто відсотків світових даних було створено лише за останні два роки, і це число невпинно зростає. Якщо нові відповідні дані створюються швидше, ніж ми можемо їх проаналізувати, тоді аналіз великих даних стає неактуальним. Зрештою, результати настільки хороші, наскільки хороша інформація, яка використовується.