Sadržaj:
- Big Data Hype
- Prošli Hype: Prednosti velikih podataka
- Prvi zakon velikih podataka
- Veliki eksperiment podataka
Korištenje tehnologije za pomoć u procesu prikupljanja, organiziranja i analize podataka u svrhu donošenja boljih odluka nije ništa novo, ali ima novo ime i to je ime velikih podataka. To ime također dobiva puno buke., razdvajamo hype riječi od stvarnosti situacije.
Razgovarao sam s Gil Pressom, voditeljem misli i upravljačkim partnerom na marketinškom, izdavačkom i istraživačkom savjetovanju gPress. Dakle, učinimo korak natrag i pogledamo zašto je buzzword velikih podataka dospio u glavni tok i koji potencijal ima za budućnost. (Da biste pročitali neke pozadinske podatke, pogledajte krupne podatke: kako su uhvaćeni, zdrobljeni i kako se koriste poslovne odluke.)
Big Data Hype
Želite li znati pravi razlog zašto je izraz veliki podaci postao toliko popularan? Gil Press, vrhunski mislilac na tom polju, ima neke odgovore. Nakon što je obnašao pozicije menadžmenta za marketing i istraživanje u NORC, DEC i EMC. Odnedavno je djelovao kao stariji direktor marketinga misaonog vodstva u EMC-u, gdje su studirali "Koliko informacija?" (2000. i 2003. s UC Berkeley) i Digital Universe (2007.-2011. S IDC-om) pomogli su u pokretanju razgovora o velikim podacima.
"Big Data je jedna od naljepnica koja se pojavljuju s vremena na vrijeme i postala je popularna kao sveobuhvatna fraza koja opisuje novi skup tehnologija i procesa te njihov potencijal ili stvarni utjecaj na život i rad", rekao je Press.
"Obično se izraz koji se odnosi na tehnologiju postaje popularan ili postaje buzzword, jer ga veliki broj malih i velikih proizvođača tehnologije počinje snažno promovirati. Oko 2005. godine, web tvrtke poput Googlea, Facebooka i Yahooa počele su razvijati i implementirati nove alate dizajnirani posebno za obradu i analizu velikih zbirki nestrukturiranih podataka.
"Kada su ta nova alata i tehnologije kasnije razvijali daljnji start-up poduzeća - i kad su ih koristile male tvrtke koje prodaju proizvode i usluge za analizu podataka, poslovnu inteligenciju i analitiku - svi su prihvatili velike podatke kao način da se razlikuju od konkurencije i poremetiti postojeće tržište ”, rekao je Press.
Pa koji je konačni poticaj učinio velike podatke vrhunskim tehnološkim jezikom?
"Dolazilo je od velikih proizvođača tehnologije koji su, u nekim slučajevima, stekli te manje tvrtke i stavili svoje velike marketinške proračune i tržišnu snagu iza novog mandata", piše Press.
Što se tiče analitike velikih podataka, taj je pojam svoje korijene pronašao i u marketingu.
"Zanimljivo je napomenuti da su mnoge IT tvrtke kao način prelaska između najnovije jezične veze u vezi s analizom podataka, " analitike "(popularizirao je Tom Davenport 2006.) i nove, " velikih podataka ". kombinacija "analitike velikih podataka", rekao je Press.
Prošli Hype: Prednosti velikih podataka
Gledajući prošlost hype-a, Press objašnjava da se pokretači koji stoje iza fizičkih atributa velikih podataka mogu pripisati:- Sve veći broj uređaja koji snimaju i stvaraju podatke
- Sve veća povezanost podataka
- Jeftin kapacitet za pohranu
- Inovativni softver za obradu i analizu podataka unutar podataka
"Pokušaj donošenja boljih odluka nije novost, ali izraz" veliki podaci "ukazuje na novi spoj tehnologija, procesa i praksi koji doprinose razvoju nove kompetencije u dobivanju vrijednosti iz podataka, bilo velikih ili malih, " Press rekao je.
Upitan kako će izgledati veliki podaci za deset godina i hoće li biti moguće dobiti analizu svih informacija u svijetu u stvarnom vremenu, Press je rekao da oklijeva da predvidi budućnost, ali pruža daljnji uvid u neke razumne pretpostavke.
"Mislim da je razumno pretpostaviti da će biti više podataka i da ćemo imati nove alate za čišćenje, obradu i analizu podataka", kaže on. "Više podataka upotrijebit će se za bolje ili gore za podršku odlukama koje donose organizacije, vlade i pojedinci." (o rastućoj gomili digitalnih podataka u infografici, koliko podataka se generira na mreži svakog minuta?)
Osim što je moćan mehanizam za smanjenje novca, smanjenje rizika, prava vrijednost velikih podataka leži u njegovoj sposobnosti da utječu na stil života ljudi na pozitivan način. Gospodin Press daje komentare kako se stvarna vrijednost može ostvariti iz fenomena velikih podataka - počevši od poboljšanja zdravlja.
"Nisam siguran da se životi mogu produžiti zahvaljujući velikim podacima, ali ako je to moguće ili će biti moguće, to će sigurno utjecati na pojedince", navodi. "Boravak na polju zdravstva, ali s nešto manje ambicioznim ciljevima, veliki podaci mogu nam pomoći zdravijem životu i poboljšati naše odluke vezane za zdravlje", rekao je Press, navodeći nove zdravstvene programe kao ključno sredstvo u ovom području.
Prvi zakon velikih podataka
Konačno, Press je rekao da poboljšavanje i korištenje velikih podataka nije samo na znanstvenicima - može pomoći i prosječna osoba.
"Ono što ja zovem Prvim zakonom o velikim podacima kaže da vrijednost podataka raste s porastom broja ljudi koji dijele slične podatke - ili u frazaciji Metcalfeovog zakona, vrijednost podataka je proporcionalna kvadratu broja broja ljudi dijele slične podatke ", rekao je Press. "Što više dijelimo svoje osobne podatke, više nas vrijednosti i svijeta mogu izvući iz njih."
Veliki eksperiment podataka
Nemojte samo vjerovati hipi, saznajte što fenomen velikih podataka znači za vas ili vašu organizaciju kroz ovaj jednostavan eksperimentalni eksperiment: prepoznajte glavni problem ili frustraciju u svom životu ili poslu i postavite sebi pitanje mogu li veliki podaci igrati ulogu u otopini. (Za više uvida u promjenu velikih podataka, pročitajte članak Evolucija velikih podataka.)
U nastavku pogledajte cijeli intervju sa Gil Pressom.
Troy Sadkowsky: Kakva je tvoja definicija velikih podataka?
Gil Press: Veliki podaci jedna su od tih oznaka koje se s vremena na vrijeme pojavljuju i postaju popularne kao sveobuhvatna fraza koja opisuje novi skup tehnologija i procesa te njihov potencijal ili stvarni utjecaj na život i rad. Za organizacije, vladine agencije i pojedince, veliki podaci znače novu vještinu koja bi mogla pomoći u donošenju boljih odluka. Pokušaj donošenja boljih odluka nije novost. No, pojam velikih podataka ukazuje na novi spoj tehnologija, procesa i praksi koji bi mogli pridonijeti razvoju nove kompetencije u dobivanju vrijednosti iz podataka, bilo velikih ili malih.
TS: Kako će izgledati veliki podaci za 10 godina?
GP: U vezi s gornjom definicijom, veliki podaci utječu na količinu podataka, brzinu kojom se može zaključiti značenje i brzinu kojom se treba poduzeti. Hoće li biti moguće dobiti analizu svih svjetskih podataka u stvarnom vremenu o bilo kakvoj znatiželji?
Oklijevam što bih mogao reći o budućnosti. Ali mislim da je razumno pretpostaviti da će biti više podataka, da ćemo imati nove alate za čišćenje, obradu i analizu tih podataka i da će se više podataka koristiti za bolje ili gore za podršku odlukama koje donose organizacije, vlade i pojedinci.
TS: Hoćemo li dosegnuti kvantitativnu gornju granicu u gornjim atributima? Mooreov zakon sada vrijedi za tranzistore, pohranu tvrdog diska, kapacitet mreže i piksele, ali koliko mislite koliko će trajati?
GP: Mooreov zakon trajat će koliko će trajati ljudska genijalnost. On je inženjerima služio kao motivacijski cilj i više od četiri desetljeća oni su pronašli načine za prevazilaženje bilo kojih uočenih ograničenja.
TS: Zašto su veliki podaci postali toliko popularni u posljednje vrijeme?
GP: Obično se izraz koji se odnosi na tehnologiju postaje popularan, tj. Postaje buzzword, jer ga brojni mali i veliki dobavljači tehnologije počinju žestoko promovirati. Izraz "veliki podaci" korišten je u kontekstu aplikacija za vizualizaciju podataka u znanosti krajem 1990-ih. Oko 2005. godine internetske tvrtke poput Googlea, Facebooka i Yahooa počele su razvijati i implementirati nove alate dizajnirane posebno za obradu i analizu velikih zbirki nestrukturiranih podataka. Kada su ta nova sredstva i tehnologije kasnije razvijala nova poduzeća, a kada su ih koristile male tvrtke koje prodaju proizvode i usluge za rudarjenje podataka, poslovnu inteligenciju i analitiku, svi su prihvatili velike podatke kao način da se razlikuju od konkurencije i " poremetiti "postojeće tržište. Posljednji poticaj koji je velike podatke učinio jezivom stigao je od velikih proizvođača tehnologije koji su, u nekim slučajevima, stekli ove manje tvrtke, a svoj veliki marketinški proračun i tržišnu snagu stavili iza novog mandata.
Zanimljivo je napomenuti da su mnoge IT tvrtke kao način prelaska između najnovije jezične veze u vezi s analizom podataka, "analitike" (popularizirao je Tom Davenport 2006.), i nove, "velikih podataka", promovirale kombinirana "analitika velikih podataka".
TS: Koja je prava vrijednost u velikim podacima? Novac se može zaraditi, životi se mogu produžavati, riskirati i smanjiti prestiž, ali što veliki podaci mogu učiniti za prosječnu osobu?
GP: Nisam siguran da se životi mogu produžiti zahvaljujući velikim podacima, ali ako je to moguće ili će biti moguće, to će sigurno utjecati na pojedince. Boravak u području zdravstvene zaštite - ali s nešto manje ambicioznim ciljevima - veliki podaci mogu nam pomoći zdravijem životu i poboljšati naše odluke vezane za zdravlje. To je očigledno u rastućem polju "osobne analitike", počevši 2006. kada se Nike + cipela povezala s iPodom.
Danas se te aplikacije kreću od praćenja i analiziranja vaše rutinske vježbe do pomaganja u vašem zdravlju, bogatstvu i radu. Vjerujem da ćemo vidjeti kako se te aplikacije šire dalje u ono što bih nazvao "osobni veliki podaci", omogućujući vam da se uspoređujete s drugima, pružajući pojedincima alate za analizu relevantnih podataka velikih razmjera.
TS: Koju prosječnu osobu treba poduzeti kada su u pitanju veliki podaci? Postoji li nešto što bismo svi mogli učiniti da pomognemo?
GP: Ono što ja nazivam Prvim zakonom o velikim podacima kaže da vrijednost podataka raste s porastom broja ljudi koji dijele slične podatke. Ili u fraziranju Metcalfeovog zakona, vrijednost podataka je proporcionalna kvadratu broja ljudi koji dijele slične podatke. Što više dijelimo svoje osobne podatke, više nas vrijednosti i svijeta mogu izvući iz njih.
Hvala Gil Pressu na intervjuu. Možete ga provjeriti - zajedno s dugačkim popisom ostalih stručnjaka za velike podatke - u Big Data: Stručnjaci koje pratite na Twitteru.
