大數據分析將如何改變我們的經濟

在一個快節奏、技術驅動的世界中，購物者可以在線訂購從披薩到保時捷的所有商品，同時只需輕掃一下智慧型手機即可更新他們的Twitter、Facebook 和Instagram 帳戶，因此毫不奇怪，潛在有用的數據總和世界正在突飛猛進地發展。

事實上，根據 IBM 的數據，人類每天都會創建 2.5 兆位元組的數據。如此大量的數據由於數量龐大且複雜而難以處理，產生了所謂的「大數據」。

到 2009 年，據估計，美國經濟各部門擁有 1,000 名或以上員工的企業產生了約 200 TB 的可能有用的儲存資料。

大數據分析促進各產業成長

現在有大量的數據，企業和其他各種公司和部門可以結合各種數據集來提取任何有用的信息。

聖約翰新不倫瑞克大學學生技術中心經理韋恩漢森(Wayne Hansen) 將大數據解釋為「一個流行語，它描述了我們現在可以分析海量資料集的概念。基本上，我們正​​在捕獲更多數據，包括個人數據、社交數據、科學等等，現在計算能力已經達到了使我們能夠更徹底地分析這些數據的速度。”

漢森的主要技術興趣是科技與文化之間的互動。他能夠透過大數據來探索這種興趣。例如，可以分析來自智慧城市的信息，例如犯罪率、稅率、人口和人口統計數據，以對該城市和文化進行一般觀察。

大數據的產生方式多種多樣。從手機訊號和社交媒體到線上和商店的購買交易，我們周圍的數據不斷被創建和更改。然後可以儲存該數據以供將來使用。

大數據的三個重要面向使其在各種市場中發揮作用，被稱為「三個V」；數量、速度和多樣性。資料量，指建立並可使用的資料量，最高可達 TB 級和 PB 級。速度，是指資料在特定部門內或與其他資料集相比變得無關緊要之前獲取和處理資料的速度。多樣性，這意味著使用的資料集類型越多樣化，結果和預測就越好、越準確。

大數據分析在各市場都具有巨大潛力。從天氣和技術，到商業和社交媒體，大數據有可能促進銷售、生產力並預測產品、銷售和服務的未來結果。可能性是無止境。

「前提是有了足夠的數據，大多數事情都變得可以預測，」漢森說。模式可以被揭示，慣例可以被建立，統計數據可以被揭示。伴隨著這樣的預測，幾乎每個領域都會出現新的競爭優勢。大數據分析將成為新業務成敗以及新業務創建的關鍵組成部分。

想像一下，你是一家公司的員工，該公司為十幾歲到二十歲出頭的女性目標消費群設計服裝。如果您能夠快速準確地預測紅色亮片高跟鞋的潛在銷量，這不是很方便而且有利可圖嗎？

這就是大數據分析的用武之地。如果您能夠有效地利用所有相關統計數據，例如有多少女性在網上​​訂購了紅色亮片高跟鞋，有多少女性發布了有關它們的推文，或發布了提及紅色高跟鞋的Youtube 視頻，那麼您可以在產品上架之前準確預測產品的表現。從而消除猜測工作並增加成功的潛力。

做出此類預測的能力正在成為日益增長的需求，因此大數據分析的發展也不斷增長。

亞洲數位研究機構 Pulse Group PLC 是一家緊跟著大數據潮流的公司。 Pulse 打算在不久的將來在這個不斷發展的領域進行重大投資。他們的投資計畫包括在賽城開發一個新的大數據分析中心。

此類中心將負責編譯客戶的所有相關資料流並以快速有效的方式對其進行分析，以發現重要信息，例如可能對客戶的業務或目標有用的模式和相關性。

“我們可以應用大數據分析，”漢森說，“並做出概括性的陳述。”這些概括具有改善各領域的潛力，包括商業、教育、社群媒體和科技。

許多公司擁有進行預測所需的數據，但他們沒有能力連接各個數據包並以某種方式將它們分解以使其發揮作用。

Pulse 執行長 Bob Chua 承認，他們新的大數據企業 Pulsate 可能會成為他們的主要關注點。這是明智的財務舉措，因為大數據市場預計在未來五年內將成長超過 50 億美元。

未來三年，Pulsate 計劃在大數據分析領域取得進步，並為資料科學家創造 200 個高水準工作。漢森指出：“收集和分析數據都需要專門的技能，從而開闢新的機會。”

為了完成這些新工作，員工必須接受適當的訓練。 Pulse Group 還打算開設世界上首批資料科學家培訓學院之一，以配合其新的資料分析中心，並滿足對資料分析師不斷增長的需求。

除了提供新的機會和學習體驗之外，大數據還可以對教育界產生其他正面影響。漢森表示，可以透過大數據分析學生的行為，以改善教育部門。 “最終的目標是利用這些收集到的數據來改善學生的體驗並增加保留人數。”

在創造新的就業機會和教育機會，以及潛在的預測和企業成長之間，大數據似乎是一件好事。然而，分析和使用如此大量的資訊存在一些缺點和缺陷。

需要解決的一個問題是哪些資訊是可供各公司免費使用的資料集。需要解決涉及隱私和安全的問題。誰擁有哪些資訊也是一個需要回答的問題。當資料不斷發送和接收時，個人智慧財產權和公共領域之間的界線變得模糊。

其次，並非所有資訊都是有用的，或者除非經過正確分析，否則都是無用的。有些資料集實際上沒有任何意義，除非與適當且相關的相應資料結合。這意味著，除非公司能夠存取所需的所有數據以及如何正確查找和分析數據的知識，否則大數據本質上是在浪費他們的時間。

此外，數據正以驚人的速度成長。光是過去兩年就創造了世界數據的百分之九十，而這個數字正在穩定成長。如果新的相關數據的創建速度快於我們的分析速度，那麼大數據分析就變得無關緊要。畢竟，結果取決於所使用的資訊。