Saturs
- Lielo datu hipe
- Iepriekšējā hype: lielo datu ieguvumi
- Pirmais lielo datu likums
- Liels datu eksperiments
Izņemšana: Tehnoloģijas izmantošana, lai palīdzētu datu iegūšanā, organizēšanā un analizēšanā, lai pieņemtu labākus lēmumus, nav nekas jauns, taču tam ir jauns vārds, un tas ir lieli dati. Šis nosaukums arī iegūst daudz hipe. Šajā rakstā mēs nošķiram buzzword hype no situācijas realitātes.
Es runāju ar Gil Press, domu vadītāju un vadošo partneri mārketinga, izdevējdarbības un pētījumu konsultāciju vietnē gPress.Tātad ļaujiet spert soli atpakaļ un izpētīt, kāpēc lielo datu buzzword ir sasniedzis galveno virzienu, un kāds ir tā potenciāls nākotnē. (Lai iegūtu papildinformāciju par šo materiālu, skatiet Big Data: Kā tā tiek notverta, saspiesta un izmantota biznesa lēmumu pieņemšanai.)
Lielo datu hipe
Vai vēlaties uzzināt patieso iemeslu, kāpēc termins lielie dati ir kļuvis tik populārs? Gil Press, nozares labāko domu līderim, ir dažas atbildes. Ieņēmusi vadošus mārketinga un pētījumu vadības amatus NORC, DEC un EMC. Pavisam nesen viņš darbojās kā EMC domu vadības mārketinga vecākais direktors, kur studijas "Cik daudz informācijas?" (2000 un 2003 ar UC Berkeley) un Digital Universe (2007-2011 ar IDC) palīdzēja uzsākt sarunu par lielajiem datiem."Big Data ir viena no tām etiķetēm, kas parādās laiku pa laikam un ir kļuvusi populāra kā visaptveroša frāze, lai aprakstītu jaunu tehnoloģiju un procesu kopumu un to potenciālo vai reālo ietekmi uz dzīvi un darbu, sacīja Press.
"Parasti ar tehnoloģiju saistīts termins kļūst populārs vai kļūst par uzvārdu, jo daudzi mazi un lieli tehnoloģiju pārdevēji to sāk intensīvi reklamēt. Ap 2005. gadu tīmeklī balstīti uzņēmumi, piemēram, Google, un Yahoo, sāka attīstīt un izvietot jaunus rīkus. kas īpaši izstrādāts liela apjoma nestrukturētu datu kolekciju apstrādei un analīzei.
"Kad jaunuzņēmumi vēlāk izstrādāja šos jaunos rīkus un tehnoloģijas un kad tos izmantoja mazie uzņēmumi, kas pārdod datu ieguvi, biznesa informācijas un analītikas produktus un pakalpojumus, viņi visi izmantoja lielos datus kā veidu, kā atšķirties no konkurentiem un izjaukt esošo tirgu, "sacīja Press.
Kāds bija pēdējais stimuls, kas lielos datus padarīja par populārāko tehnoloģiju buzzword?
"Tas nāca no lielajiem tehnoloģiju pārdevējiem, kuri dažos gadījumos iegādājās šos mazākos uzņēmumus un atlika savus lielos mārketinga budžetus un tirgus varu aiz jaunā termiņa," norāda Press.
Runājot par lielo datu analītiku, arī šī vārda saknes meklējamas mārketingā.
"Interesanti atzīmēt, ka kā veids, kā izveidot savienojumu starp visjaunāko ar datu analīzi saistīto buzzword" analytics "(2006. gadā popularizēja Toms Davenports) un jauno," big data ", daudzi IT uzņēmumi ir reklamējuši. combo "lielo datu analītika", sacīja Press.
Iepriekšējā hype: lielo datu ieguvumi
Raugoties garām hipejai, Press paskaidro, ka lielos datu fiziskos atribūtus izraisošos faktorus var attiecināt uz:- Pieaugošais ierīču skaits, kas uztver un veido datus
- Pieaugošā datu savstarpēja savienojamība
- Lēta atmiņas ietilpība
- Inovatīva programmatūra datu apstrādei un analīzei
"Mēģinājums pieņemt labākus lēmumus nav jauns, taču termins" lielie dati "norāda uz jaunu tehnoloģiju, procesu un prakses sajaukumu, kas veicina jaunas kompetences attīstību, iegūstot vērtību no lieliem vai maziem datiem," Press teica.
Vaicāts, kādi lielie dati izskatīsies pēc 10 gadiem un vai būs iespējams iegūt visas pasaules informācijas reāllaika analīzi, Press sacīja, ka vilcinās izteikt prognozes nākotnei, taču sniedz papildu ieskatu dažos pamatotos pieņēmumi.
"Es domāju, ka ir pamatoti pieņemt, ka būs vairāk datu un ka mums būs jauni rīki datu tīrīšanai, apstrādei un analīzei," viņš saka. "Vairāk datu, labāk vai sliktāk, tiks izmantots, lai atbalstītu organizāciju, valdību un indivīdu pieņemtus lēmumus." (Uzziniet vairāk par pieaugošo digitālo datu kaudzi infografikā. Cik datu tiek ģenerēts tiešsaistē katru minūti?)
Liela datu patiesā vērtība ir ne tikai spēcīgs naudas pelnīšanas, risku mazinošs mehānisms, bet arī spēja pozitīvā veidā ietekmēt cilvēku dzīvesveidu. Preses kungs sniedz komentārus par to, kā no lielās datu parādības var iegūt patiesu vērtību - sākot ar veselības uzlabošanu.
"Es neesmu pārliecināts, ka dzīvi var pagarināt, pateicoties lielajiem datiem, taču, ja tas ir iespējams vai būs iespējams, tad tas noteikti atstās iespaidu uz indivīdiem," viņš norāda. "Uzturēšanās veselības aprūpes jomā, taču ar nedaudz mazāk vērienīgiem mērķiem lieli dati var mums palīdzēt dzīvot veselīgāku dzīvi un uzlabot lēmumus, kas saistīti ar veselību," sacīja Press, atsaucoties uz jaunām veselības aprūpes lietotnēm kā galveno instrumentu šajā jomā.
Pirmais lielo datu likums
Visbeidzot, Press sacīja, ka ne tikai zinātnieku uzdevums ir uzlabot un izmantot lielos datus - arī vidusmēra cilvēks var palīdzēt."Tas, ko es saucu par lielo datu pirmo likumu, nosaka, ka datu vērtība pieaug, pieaugot to cilvēku skaitam, kuri dalās ar līdzīgiem datiem - vai arī Metkalfe likuma formulējumā, datu vērtība ir proporcionāla kvadrātam, kurā skaitlis cilvēki, kas apmainās ar līdzīgiem datiem, "sacīja Press. "Jo vairāk mēs dalīsimies ar saviem personas datiem, jo lielāku vērtību mēs - un pasaule - varam no tā izkļūt."
Liels datu eksperiments
Neticiet tikai hipejai, uzziniet, ko lielo datu parādība nozīmē jums vai jūsu organizācijai, izmantojot šo vienkāršo domu eksperimentu: Nosakiet dzīves vai darba galveno problēmu vai neapmierinātību un uzdodiet sev jautājumu, vai lielajiem datiem var būt nozīme. risinājumā. (Plašāku ieskatu par to, kā mainās lielie dati, lasiet rakstā Lielo datu evolūcija.)Skatiet pilnu interviju ar Gil Press zemāk.
Trojs Sadkovskis: Kāda ir jūsu definīcija lielajiem datiem?
Gil Press: lielie dati ir viena no šīm etiķetēm, kas laiku pa laikam parādās un kļūst populāra kā visaptveroša frāze, lai aprakstītu jaunu tehnoloģiju un procesu kopumu un to potenciālo vai reālo ietekmi uz dzīvi un darbu. Organizācijām, valdības aģentūrām un privātpersonām lielie dati nozīmē jaunu prasmi, kas varētu palīdzēt pieņemt labākus lēmumus. Centieni pieņemt labākus lēmumus nav nekas jauns. Bet termins lielie dati norāda uz jaunu tehnoloģiju, procesu un prakses apvienojumu, kas varētu palīdzēt attīstīt jaunu kompetenci iegūt vērtību no lieliem vai maziem datiem.
TS: Kā lielie dati izskatīsies pēc 10 gadiem?
ĢP: Saistībā ar iepriekšminēto definīciju lielie dati ietekmē datu daudzumu, ātrumu, ar kuru var secināt nozīmi, un ātrumu, kādā jāveic darbība. Vai būs iespējams iegūt reāllaika visas pasaules informācijas analīzi par jebkuru ziņkārību?
Es vilcinos teikt kaut ko par nākotni. Bet es domāju, ka ir pamatoti uzskatīt, ka būs vairāk datu, ka mums būs jauni rīki šo datu tīrīšanai, apstrādei un analīzei un ka vairāk vai vairāk datu tiks izmantoti labāk vai sliktāk, lai atbalstītu organizāciju lēmumus, valdības un indivīdi.
TS: Vai mēs sasniegsim kvantitatīvo augšējo robežu iepriekšminētajos atribūtos? Mūra likums tagad attiecas uz tranzistoriem, cietā diska krātuvi, tīkla ietilpību un pikseļiem, bet cik ilgi, jūsuprāt, tas ilgs?
Ģimenes ārsts: Mūra likumi būs spēkā tik ilgi, cik ilgs būs cilvēku atjautība. Tas ir kalpojis kā inženieru motivācijas mērķis, un vairāk nekā četras desmitgades viņi ir atraduši veidus, kā pārvarēt visus uztvertos ierobežojumus.
TS: Kāpēc lielie dati pēdējā laikā ir kļuvuši tik populāri?
GP: Parasti ar tehnoloģiju saistīts termins kļūst populārs, t.i., tas kļūst par uzvārdu, jo daudzi mazi un lieli tehnoloģiju pārdevēji to sāk intensīvi reklamēt. Termins "lielie dati" tika izmantots datu vizualizācijas lietojumprogrammās zinātnei 1990. gadu beigās. Ap 2005. gadu tādi tīmekļa uzņēmumi kā Google un Yahoo sāka izstrādāt un izvietot jaunus rīkus, kas īpaši izstrādāti nestrukturētu datu liela mēroga kolekciju apstrādei un analīzei. Kad šos jaunos rīkus un tehnoloģijas vēlāk izstrādāja jaunizveidoti uzņēmumi un kad tos izmantoja mazie uzņēmumi, kas pārdod datu ieguves, biznesa informācijas un analītikas produktus un pakalpojumus, viņi visi izmantoja lielos datus kā veidu, kā atšķirties no konkurentiem un " izjaukt esošo tirgu. Galīgais stimuls, kas lielos datus padarīja par vārdiem, nāca no lielajiem tehnoloģiju pārdevējiem, kuri dažos gadījumos iegādājās šos mazākos uzņēmumus, un lielo mārketinga budžetu un tirgus varu atlika jaunajam termiņam.
Interesanti atzīmēt, ka kā veids, kā izveidot savienojumu starp visjaunāko ar datu analīzi saistīto buzzword, “analytics” (2006. gadā to popularizēja Toms Davenports), un jauno, “big data”, daudzi IT uzņēmumi ir reklamējuši combo "lielo datu analītika".
TS: Kāda ir lielo datu patiesā vērtība? Var nopelnīt naudu, pagarināt dzīvi, samazināt risku un sasniegt prestižu, bet ko vidusmēra cilvēkam var dot lielie dati?
Ģimenes ārsts: Es neesmu pārliecināts, ka lielu datu dēļ dzīvi var pagarināt, taču, ja tas ir iespējams vai būs iespējams, tas noteikti ietekmēs cilvēkus. Uzturēšanās veselības aprūpes jomā - taču ar nedaudz mazāk vērienīgiem mērķiem - lieli dati var mums palīdzēt dzīvot veselīgāku dzīvi un uzlabot lēmumus, kas saistīti ar veselību. Tas ir redzams strauji augošajā “personiskās analīzes” jomā, sākot ar 2006. gadu, kad Nike + apavi tiek savienoti ar iPod.
Mūsdienās šīs lietotnes pāriet no jūsu vingrinājumu uzraudzības un analīzes uz palīdzību jūsu veselībai, bagātībai un darbam. Es uzskatu, ka mēs redzēsim, kā šīs lietotnes virzās tālāk uz to, ko es saucu par “personiskajiem lielajiem datiem”, ļaujot jums salīdzināt sevi ar citiem, nodrošinot indivīdus ar rīkiem attiecīgā liela mēroga datu analīzei.
TS: Kā rīkoties vidusmēra cilvēks, kad runa ir par lielajiem datiem? Vai ir kaut kas, ko mēs visi varam darīt, lai palīdzētu?
Ģimenes ārsts: Tas, ko es saucu par lielo datu pirmo likumu, nosaka, ka datu vērtība pieaug, pieaugot to cilvēku skaitam, kuri dalās ar līdzīgiem datiem. Vai arī, formulējot Metkalfe likumu, datu vērtība ir proporcionāla to cilvēku skaita kvadrātam, kuri dalās ar līdzīgiem datiem. Jo vairāk mēs dalīsimies ar saviem personas datiem, jo lielāku vērtību mēs - un pasaule - varam no tā izkļūt.
Paldies Gil Press par interviju. Jūs varat viņu pārbaudīt - kopā ar garu citu lielo datu ekspertu sarakstu - sadaļā Big Data: Eksperti, kam sekot.