Talaan ng mga Nilalaman:
- Ang Big Data Hype
- Nakaraan ang Hype: Mga Pakinabang ng Malaking Data
- Ang Unang Batas ng Malalaking Data
- Isang Eksperimento sa Malaking Data
Ang paggamit ng teknolohiya upang matulungan sa proseso ng pagkuha, pag-aayos at pagsusuri ng data upang makagawa ng mas mahusay na mga pagpapasya ay walang bago, ngunit mayroon itong isang bagong pangalan, at ang pangalan ay malaking data. Ang pangalang iyon ay nakakakuha din ng maraming hype., pinaghiwalay namin ang hype ng buzzword mula sa katotohanan ng sitwasyon.
Nakausap ko si Gil Press, naisip na pinuno at pamamahala ng kasosyo sa gPress marketing, publish at research consultancy. Kaya bumalik tayo ng isang hakbang at tingnan kung bakit ang malaking buzzword ng data ay tumama sa mainstream, at kung ano ang potensyal na hawak nito para sa hinaharap. (Para sa ilang pagbabasa ng background, suriin ang Malalaking Data: Paano Ito Nakakuha, Pinutol at Ginamit upang Magpasya ng Mga Desisyon sa Negosyo.)
Ang Big Data Hype
Nais bang malaman ang totoong dahilan ang term na malaking data ay naging napakapopular? Si Gil Press, isang nangungunang pinuno ng pag-iisip sa larangan ay may ilang mga sagot. Ang pagkakaroon ng gaganapin sa senior posisyon ng pamamahala sa marketing at pananaliksik sa NORC, DEC at EMC. Karamihan sa mga kamakailan-lamang, siya ay kumilos bilang senior director ng pag-iisip sa pamumuno sa pag-iisip sa EMC, kung saan ang kanyang pag-aaral na "Gaano Karaming Impormasyon?" (2000 at 2003 kasama ang UC Berkeley) at Digital Universe (2007-2011 kasama ang IDC) ay tumulong sa paglulunsad ng pag-uusap tungkol sa malaking data.
"Ang Big Data ay isa sa mga label na lumilitaw paminsan-minsan at naging sikat bilang isang catch-all phrase upang ilarawan ang isang bagong hanay ng mga teknolohiya at proseso at ang kanilang potensyal o tunay na epekto sa buhay at trabaho, sinabi ni Press.
"Karaniwan, ang isang term na may kaugnayan sa teknolohiya ay nagiging popular, o nagiging isang buzzword, dahil ang isang bilang ng mga maliit at malalaking mga nagtitinda ng teknolohiya ay nagsimulang itaguyod ito nang husto. Sa paligid ng 2005, ang mga kumpanya na nakabase sa web tulad ng Google, Facebook at Yahoo ay nagsimulang bumuo at lumawak ng bago mga tool na sadyang dinisenyo para sa pagproseso at pagsusuri ng mga malakihang koleksyon ng mga hindi naka-istrukturang data.
"Kapag ang mga bagong tool at teknolohiya ay nabuo pa sa pamamagitan ng mga start-up - at nang sila ay ginamit ng maliliit na kumpanya na nagbebenta ng data mining, intelligence intelligence ng negosyo at mga produkto at serbisyo - lahat sila ay nagpatibay ng malaking data bilang isang paraan upang pag-iba-iba ang kanilang mga sarili mula sa mga kakumpitensya at guluhin ang umiiral na merkado, "sabi ni Press.
Kaya ano ang pangwakas na pagpapalakas na gumawa ng malaking data ng isang top tech buzzword?
"Ito ay nagmula sa mga malalaking nagtitinda ng teknolohiya na, sa ilang mga kaso, nakuha ang mga mas maliit na kumpanyang ito, at inilagay ang kanilang malaking badyet sa pagmemerkado at kapangyarihan ng merkado sa likod ng bagong term, " ayon sa Press.
Tulad ng para sa malaking data analytics, ang term na iyon ay natagpuan ang mga ugat nito sa marketing, din.
"Ito ay kagiliw-giliw na tandaan na bilang isang paraan upang tulay sa pagitan ng pinakabagong buzzword na may kaugnayan sa data na may kaugnayan, " analytics "(pinasasalamatan ni Tom Davenport noong 2006), at ang bago, " malaking data, "maraming mga kumpanya ng IT ang nagsusulong ang combo na "malaking data analytics, " Press sinabi.
Nakaraan ang Hype: Mga Pakinabang ng Malaking Data
Sa paglipas ng nakalimutan ang hype, ipinaliwanag ng Press na ang mga driver sa likod ng mga pisikal na katangian ng malalaking data ay maaaring maiugnay sa:- Ang pagtaas ng bilang ng mga aparato na nakakunan at lumilikha ng data
- Ang pagtaas ng magkakaugnay na data
- Murang kapasidad ng imbakan
- Makabagong software para sa pagproseso at pagsusuri ng impormasyon sa loob ng data
"Ang pagsisikap na gumawa ng mas mahusay na mga pagpapasya ay hindi bago, ngunit ang salitang" malaking data "ay tumuturo sa isang bagong halo ng mga teknolohiya, proseso at kasanayan na nag-aambag sa pagbuo ng isang bagong kakayahang makakuha ng halaga mula sa data, malaki man o maliit, " Press sabi.
Kapag tinanong kung ano ang magiging hitsura ng malalaking data sa loob ng 10 taon at kung posible na makakuha ng pagsusuri sa real-time ng lahat ng impormasyon sa mundo, sinabi ni Press na nag-aalangan siyang gumawa ng mga hula para sa hinaharap, ngunit nagbibigay ng karagdagang kaalaman sa ilang makatuwirang pagpapalagay.
"Sa palagay ko makatuwiran na isipin na magkakaroon ng mas maraming data at magkakaroon tayo ng mga bagong tool para sa paglilinis, pagproseso at pagsusuri ng data, " sabi niya. "Maraming mga data ang gagamitin, para sa mas mahusay o mas masahol pa, upang suportahan ang mga desisyon na ginawa ng mga organisasyon, pamahalaan at indibidwal." (tungkol sa lumalagong tumpok ng digital data sa mga infograpics, Gaano Karaming Data ang Nabuo Online Sa bawat Minuto?)
Bukod sa pagiging isang makapangyarihang paggawa ng pera, mekanismo ng pagbabawas ng panganib, ang tunay na halaga ng malaking data ay nakasalalay sa kakayahang maimpluwensyahan ang pamumuhay ng mga tao sa isang positibong paraan. Nagbibigay si G. Press ng mga puna sa kung paano maaaring matanto ang ilang tunay na halaga mula sa malaking kababalaghan ng data - na nagsisimula sa pagpapabuti ng kalusugan.
"Hindi ako sigurado ang mga buhay ay maaaring mapalawak salamat sa malaking data, ngunit kung ito ay posible o magiging posible, pagkatapos ay tiyak na makakaapekto ito sa mga indibidwal, " sabi niya. "Ang pananatili sa larangan ng pangangalaga sa kalusugan, ngunit may medyo hindi mapaghangad na mga layunin, ang malaking data ay maaaring makatulong sa amin na mabuhay nang mas malusog na buhay at pagbutihin ang aming mga desisyon na may kaugnayan sa kalusugan, " sabi ni Press, na binabanggit ang mga bagong apps sa pangangalaga sa kalusugan bilang isang pangunahing tool sa lugar na ito.
Ang Unang Batas ng Malalaking Data
Sa wakas, sinabi ni Press na hindi lamang hanggang sa mga siyentipiko na mapabuti at gumamit ng malaking data - ang isang average na tao ay maaaring makatulong din.
"Ang tinatawag kong Unang Batas ng Big Data ay nagsasabi na ang halaga ng data ay lumalaki sa paglaki ng bilang ng mga taong nagbabahagi ng magkatulad na data - o sa pagbigkas ng batas ng Metcalfe, ang halaga ng data ay proporsyonal sa parisukat ng bilang ng mga taong nagbabahagi ng mga katulad na data, "sabi ni Press. "Ang mas ibinabahagi namin ang aming personal na data, ang higit na halaga namin - at ang mundo - ay maaaring makalabas dito."
Isang Eksperimento sa Malaking Data
Huwag lamang paniwalaan ang hype, alamin kung ano ang ibig sabihin ng malaking kababalaghan ng data para sa iyo o sa iyong samahan sa pamamagitan ng simpleng eksperimentong pag-iisip na ito: Kilalanin ang isang malaking problema o pagkabigo sa iyong buhay o trabaho at tanungin ang iyong sarili kung ang malaking data ay maaaring maglaro ng isang bahagi sa solusyon. (Para sa higit pang pananaw sa kung paano nagbabago ang malaking data, basahin ang Ebolusyon ng Big Data.)
Suriin ang buong pakikipanayam sa Gil Press sa ibaba.
Troy Sadkowsky: Ano ang iyong kahulugan ng malaking data?
Gil Press: Ang malaking data ay isa sa mga label na ito na lumilitaw paminsan-minsan at naging tanyag bilang isang catch-all phrase upang ilarawan ang isang bagong hanay ng mga teknolohiya at proseso at ang kanilang potensyal o tunay na epekto sa buhay at trabaho. Para sa mga organisasyon, ahensya ng gobyerno at indibidwal, ang malaking data ay nangangahulugang isang bagong kasanayan na maaaring makatulong sa paggawa ng mas mahusay na mga pagpapasya. Ang pagsisikap na gumawa ng mas mahusay na mga pagpapasya ay hindi bago. Ngunit ang salitang malaking data ay tumuturo sa isang bagong halo ng mga teknolohiya, proseso at kasanayan na maaaring mag-ambag sa pagbuo ng isang bagong kakayahang makakuha ng halaga mula sa data, malaki man o maliit.
TS: Ano ang magiging hitsura ng malaking data sa 10 taon?
GP: May kaugnayan sa kahulugan sa itaas, ang malaking data ay nakakaapekto sa dami ng data, ang bilis kung saan ang kahulugan ay maaaring mabawas, at ang bilis kung saan ang isang pagkilos ay maaaring gawin. Posible bang makakuha ng pagsusuri sa real-time ng lahat ng impormasyon sa mundo sa anumang pag-usisa?
Nag-aalangan akong magsalita ng anumang bagay tungkol sa hinaharap. Ngunit sa palagay ko makatuwiran na isipin na mayroong mas maraming data, na magkakaroon tayo ng mga bagong tool para sa paglilinis, pagproseso at pagsusuri ng data na iyon, at mas maraming data ang gagamitin, para sa mas mabuti o mas masahol pa, upang suportahan ang mga desisyon na ginawa ng mga organisasyon, mga pamahalaan, at mga indibidwal.
TS: Susuntukin ba natin ang isang dami ng itaas na limitasyon sa mga katangian sa itaas? Ang batas ng Moore ay tumatagal ng totoo ngayon para sa mga transistor, hard disk storage, network kapasidad at mga piksel, ngunit gaano katagal sa palagay mo tatagal?
GP: Ang batas ng Moore ay tatagal hangga't ang pagiging talino ng tao ay magtatagal. Ito ay nagsilbi bilang isang layunin ng motivational para sa mga inhinyero at higit sa apat na dekada ay natagpuan nila ang mga paraan upang mapagtagumpayan ang anumang mga pinaghihinalaang mga limitasyon.
TS: Bakit naging tanyag ang malaking data kamakailan?
GP: Karaniwan, ang isang term na nauugnay sa teknolohiya ay nagiging popular, ibig sabihin, ito ay nagiging isang buzzword, dahil ang isang bilang ng mga maliit at malalaking mga nagtitinda ng teknolohiya ay nagsisimula upang maisulong ito. Ang salitang "malaking data" ay ginamit sa konteksto ng mga aplikasyon ng visualization ng data para sa agham sa huling bahagi ng 1990s. Sa paligid ng 2005, ang mga kumpanya na nakabase sa Web tulad ng Google, Facebook at Yahoo ay nagsimulang bumuo at mag-deploy ng mga bagong tool na sadyang dinisenyo para sa pagproseso at pagsusuri ng mga malakihang koleksyon ng mga hindi naka-istrukturang data. Kapag ang mga bagong tool at teknolohiya ay nabuo pa sa pamamagitan ng mga start-up, at kapag ginamit sila ng mga maliliit na kumpanya na nagbebenta ng data mining, negosyo intelligence at analytics na mga produkto at serbisyo, lahat sila ay nagpatibay ng malaking data bilang isang paraan upang pag-iba ang kanilang mga sarili mula sa mga kakumpitensya at " guluhin ang "umiiral na merkado. Ang pangwakas na pagpapalakas na gumawa ng malaking data ng isang buzzword ay nagmula sa mga malalaking nagtitinda ng teknolohiya na, sa ilang mga kaso, nakuha ang mga mas maliit na kumpanya, at inilagay ang kanilang malaking badyet sa pagmemerkado at kapangyarihan ng merkado sa likod ng bagong term.
Ito ay kagiliw-giliw na tandaan na bilang isang paraan upang maging tulay sa pagitan ng pinakabagong buzzword na nauugnay sa data na may kaugnayan, "analytics" (pinapasyal ni Tom Davenport noong 2006), at ang bago, "malaking data, " maraming mga kumpanya ng IT ang nagsusulong ng combo "malaking data analytics."
TS: Ano ang totoong halaga sa malaking data? Maaaring gawin ang pera, maaaring mapalawak ang buhay, maaaring mabawasan ang mga panganib at maaaring makamit ang prestihiyo, ngunit ano ang magagawa ng malaking data para sa average na tao?
GP: Hindi ako sigurado na ang buhay ay maaaring mapalawak salamat sa malaking data, ngunit kung ito ay posible, o magagawa, pagkatapos ay tiyak na makakaapekto ito sa mga indibidwal. Ang pananatili sa larangan ng pangangalaga sa kalusugan - ngunit may medyo hindi mapaghangad na mga layunin - ang malaking data ay maaaring makatulong sa amin na mabuhay nang mas malusog na buhay at pagbutihin ang aming mga desisyon na may kaugnayan sa kalusugan. Ito ay nakikita sa larangan ng burgeoning ng "personal na analytics, " na nagsisimula noong 2006 kasama ang Nike + na sapatos na nagkokonekta sa iPod.
Ngayon, ang mga app na ito ay lumilipat mula sa pagsubaybay at pagsusuri sa iyong ehersisyo sa pag-eehersisyo sa pagtulong sa iyong kalusugan, kayamanan at trabaho. Naniniwala ako na makikita namin ang mga app na ito na lumipat sa kung ano ang tatawagin kong "personal malaking data, " na nagpapahintulot sa iyo na ihambing ang iyong sarili sa iba, na nagbibigay ng mga indibidwal ng mga tool para sa pagsusuri ng may-katuturang data na may malalaking sukat.
TS: Anong aksyon ang dapat gawin ng average na tao pagdating sa malaking data? Mayroon bang isang bagay na maaari nating lahat upang makatulong?
GP: Ang tinatawag kong Unang Batas ng Big Data ay nagsasaad na ang halaga ng data ay lumalaki sa paglaki ng bilang ng mga taong nagbabahagi ng magkakatulad na data. O sa pagbigkas ng batas ng Metcalfe, ang halaga ng data ay proporsyonal sa parisukat ng bilang ng mga taong nagbabahagi ng magkatulad na data. Kung mas ibinabahagi namin ang aming personal na data, mas higit ang halaga namin - at ang mundo - ay maaaring makalabas dito.
Salamat kay Gil Press sa panayam. Maaari mong suriin siya - kasama ang isang mahabang listahan ng iba pang mga malalaking eksperto ng data - sa Big Data: Mga Eksperto na Sundin sa Twitter.
