大数据分析将如何改变我们的经济

在一个快节奏、技术驱动的世界中，购物者可以在线订购从披萨到保时捷的所有商品，同时只需轻扫一下智能手机即可更新他们的 Twitter、Facebook 和 Instagram 帐户，因此毫不奇怪，潜在有用的数据总和世界正在突飞猛进地发展。

事实上，根据 IBM 的数据，人类每天都会创建 2.5 万亿字节的数据。如此大量的数据由于数量巨大且复杂而难以处理，从而产生了所谓的“大数据”。

到 2009 年，据估计，美国经济各部门拥有 1,000 名或以上员工的企业产生了大约 200 TB 的可能有用的存储数据。

大数据分析促进各行业增长

现在有大量的数据，企业和其他各种公司和部门可以结合各种数据集来提取任何有用的信息。

圣约翰新不伦瑞克大学学生技术中心经理韦恩·汉森 (Wayne Hansen) 将大数据解释为“一个流行语，它描述了我们现在可以分析海量数据集的概念。基本上，我们正在捕获更多数据，包括个人数据、社交数据、科学等等，现在计算能力已经达到了使我们能够更彻底地分析这些数据的速度。”

汉森的主要技术兴趣是技术与文化之间的互动。他能够通过大数据来探索这种兴趣。例如，可以分析来自智慧城市的信息，例如犯罪率、税率、人口和人口统计数据，以对该城市和文化进行一般观察。

大数据的产生方式多种多样。从手机信号和社交媒体到在线和商店的购买交易，我们周围的数据不断被创建和更改。然后可以存储该数据以供将来使用。

大数据的三个重要方面使其在各种市场中发挥作用，被称为“三个V”；数量、速度和多样性。数据量，指创建并可使用的数据量，最高可达 TB 级和 PB 级。速度，是指数据在特定部门内或与其他数据集相比变得无关紧要之前获取和处理数据的速度。多样性，这意味着使用的数据集类型越多样化，结果和预测就越好、越准确。

大数据分析在各个市场都具有巨大潜力。从天气和技术，到商业和社交媒体，大数据有可能促进销售、生产力并预测产品、销售和服务的未来结果。可能性是无止境。

“前提是有了足够的数据，大多数事情都变得可以预测，”汉森说。模式可以被揭示，惯例可以被建立，统计数据可以被揭示。伴随着这样的预测，几乎每个领域都会出现新的竞争优势。大数据分析将成为新业务成败以及新业务创建的关键组成部分。

想象一下，你是一家公司的员工，该公司为十几岁到二十岁出头的女性目标消费群设计服装。如果您能够快速准确地预测红色亮片高跟鞋的潜在销量，这不是很方便而且有利可图吗？

这就是大数据分析的用武之地。如果您能够有效地利用所有相关统计数据，例如有多少女性在网上订购了红色亮片高跟鞋，有多少女性发布了有关它们的推文，或发布了提及红色高跟鞋的 Youtube 视频，那么您可以在产品上架之前准确预测产品的表现。从而消除猜测工作并增加成功的潜力。

做出此类预测的能力正在成为日益增长的需求，因此大数据分析的发展也在不断增长。

亚洲数字研究机构 Pulse Group PLC 是一家紧随大数据潮流的公司。 Pulse 打算在不久的将来在这个不断发展的领域进行重大投资。他们的投资计划包括在赛城开发一个新的大数据分析中心。

此类中心将负责编译客户的所有相关数据流并以快速有效的方式对其进行分析，以发现重要信息，例如可能对客户的业务或目标有用的模式和相关性。

“我们可以应用大数据分析，”汉森说，“并做出概括性的陈述。”这些概括具有改善各个领域的潜力，包括商业、教育、社交媒体和技术。

许多公司拥有进行预测所需的数据，但他们没有能力连接各个数据包并以某种方式分解它们以使其发挥作用。

Pulse 首席执行官 Bob Chua 承认，他们新的大数据企业 Pulsate 可能会成为他们的主要关注点。这是明智的财务举措，因为大数据市场预计在未来五年内增长超过 50 亿美元。

未来三年，Pulsate 计划在大数据分析领域取得进步，并为数据科学家创造 200 个高水平工作岗位。汉森指出：“收集和分析数据都需要专门的技能，从而开辟新的机会。”

为了完成这些新工作，员工必须接受适当的培训。 Pulse Group 还打算开设世界上首批数据科学家培训学院之一，以配合其新的数据分析中心，并满足对数据分析师不断增长的需求。

除了提供新的机会和学习体验之外，大数据还可以对教育界产生其他积极影响。汉森表示，可以通过大数据分析学生的行为，以改善教育部门。 “最终的目标是利用这些收集到的数据来改善学生的体验并增加保留人数。”

在创造新的就业机会和教育机会，以及潜在的预测和企业增长之间，大数据似乎是一件好事。然而，分析和使用如此大量的信息存在一些缺点和缺陷。

需要解决的一个问题是哪些信息是可供各个公司免费使用的数据集。需要解决涉及隐私和安全的问题。谁拥有哪些信息也是一个需要回答的问题。当数据不断发送和接收时，个人知识产权和公共领域之间的界限变得模糊。

其次，并非所有信息都是有用的，或者除非经过正确分析，否则都是无用的。有些数据集实际上没有任何意义，除非与适当且相关的相应数据相结合。这意味着，除非公司能够访问他们所需的所有数据以及如何正确查找和分析数据的知识，否则大数据本质上是在浪费他们的时间。

此外，数据正以惊人的速度增长。仅过去两年就创建了世界数据的百分之九十，并且这个数字正在稳步增长。如果新的相关数据的创建速度快于我们的分析速度，那么大数据分析就变得无关紧要。毕竟，结果取决于所使用的信息。