Wszyscy wiemy, że w naszych światach jest o wiele więcej informacji niż kiedyś. Co do tego, o ile więcej, no cóż, większość z nas jest dość nieświadoma.
powiązana zawartość
- Infografika przez wieki Podkreśl wizualne piękno nauki
- Dlaczego Google Flu Trends nie może śledzić grypy (jeszcze)
Oto bezcenny samorodek o wszystkich tych informacjach, komplementy Dave Turek, odpowiedzialny za rozwój superkomputerów w IBM: Od 2003 roku i pracując wstecz do początku historii ludzkości, według obliczeń IBM, wygenerowaliśmy pięć eksabajtów - to jest pięć miliardów gigabajtów informacji. Do zeszłego roku gromadziliśmy tyle danych co dwa dni. Do przyszłego roku, przewiduje Turek, będziemy to robić co 10 minut.
Ale jak to możliwe? Jak dane stały się tak cyfrowym kudzu? Mówiąc najprościej, za każdym razem, gdy telefon komórkowy wysyła swoją lokalizację GPS, za każdym razem, gdy kupujesz coś online, za każdym razem, gdy klikniesz przycisk Lubię to na Facebooku, wkładasz do butelki kolejną cyfrową wiadomość. A teraz oceany są nimi prawie całkowicie pokryte.
I to tylko część historii. Wiadomości tekstowe, dane klientów, transakcje bankomatów, obrazy z kamer bezpieczeństwa ... lista jest długa. Hasłem opisującym to jest „Big Data”, choć nie oddaje to w pełni skali stworzonego przez nas potwora.
To najnowszy przykład technologii przewyższającej naszą zdolność do korzystania z niej. W tym przypadku nie zaczęliśmy nadrabiać zaległości w pozyskiwaniu informacji, dlatego ulubioną cechą ekspertów w dziedzinie zarządzania jest to, że przyszłość należy do firm i rządów, które mogą zrozumieć wszystkie dane, które są zbieranie, najlepiej w czasie rzeczywistym.
Firmy, które potrafią interpretować każde cyfrowe okruchy pozostawione przez swoich klientów, będą miały przewagę, myślenie - nie tylko o tym, kto kupił to, gdzie w ciągu ostatniej godziny - ale czy napisał o tym na Twitterze lub zamieścił zdjęcie gdzieś w kręgu sieci społecznościowych. To samo dotyczy miast, które mogą gromadzić dane z tysięcy czujników, które teraz kropkują miejskie krajobrazy i zamieniają kaprysy życia miejskiego, takie jak ruch uliczny, w naukę.
Nic dziwnego, że kampanie polityczne już teraz się zanurzają, wściekle wydobywając dane w ramach koncentrowania się na wyborcach „nanotargetujących”, aby dokładnie wiedzieli, jak zdobyć ich głosy i pieniądze. Według dziennikarza New York Timesa Thomasa Edsalla wśród wniosków wyciągniętych przez analityków jest to, że republikanie preferują restauracje „The Office” i Cracker Barrel, podczas gdy Demokraci chętniej oglądają „Late Night With David Letterman” i jedzą w Chucku E. . Ser.
Pęd do interpretacji cyfrowego flotsam wyjaśnia, dlaczego Google ogłosił w zeszłym tygodniu, że zacznie sprzedawać produkt o nazwie BigQuery, oprogramowanie, które może skanować terabajty informacji w kilka sekund. I dlaczego startup o nazwie Splunk, który ma technologię, która może analizować ogromne ilości danych klientów i transakcji, zobaczył, że wartość jego akcji wzrosła prawie 90 procent w dniu, w którym opublikowano go w zeszłym miesiącu. To dla firmy, która straciła w zeszłym roku 11 milionów dolarów.
Powstanie naukowca danych
Ale nawet dostęp do najlepszych narzędzi do odszyfrowywania danych nie gwarantuje wielkiej mądrości. Bardzo niewiele firm zatrudnia pracowników przeszkolonych nie tylko do oceny gór danych - w tym mnóstwa nieustrukturyzowanych ciekawostek z milionów stron na Facebooku i smartfonów - ale także do faktycznego zrobienia czegoś z tym.
W ubiegłym roku McKinsey Global Insitute opublikował raport opisujący „Big Data” jako „kolejną granicę innowacji”, ale przewidujący również, że do 2018 r. Firmy w USA będą miały poważny niedobór talentów, jeśli chodzi o niezbędne umiejętności analityczne - aż 190 000 osób. I twierdzi, że kolejne 1, 5 miliona menedżerów będzie musiało zostać przeszkolonych, aby podejmować strategiczne decyzje z nadchodzącym strumieniem danych.
Nie wszyscy jednak wierzą w magię Big Data. Peter Fader, profesor marketingu w Penn's Wharton School of Business, nie jest przekonany, że więcej danych jest lepsze. Nie dlatego, że uważa, że firma nie powinna próbować dowiedzieć się jak najwięcej o swoich klientach. Po prostu tyle koncentruje się teraz na gromadzeniu każdego kawałka danych, że jego zdaniem objętość jest ceniona w porównaniu z prawdziwą analizą.
Oto ujęcie Fadera z niedawnego wywiadu z MIT's Technology Review: „Nawet przy nieskończonej wiedzy o zachowaniach w przeszłości często nie mamy wystarczającej ilości informacji, aby dokonać sensownych prognoz na temat przyszłości. W rzeczywistości, im więcej danych mamy, tym więcej fałszywej pewności będziemy mieli… Ważną częścią jest zrozumienie naszych ograniczeń i wykorzystanie najlepszych możliwych danych naukowych, aby wypełnić luki. Wszystkie dane na świecie nigdy nie osiągną dla nas tego celu. ”
Kim są twoje dane?
Oto przykład wykorzystania Big Data do rozwiązywania dużych problemów:
- Wiedzą, kiedy byli źli lub dobrzy: podczas gdy większość firm koncentruje się na analizie swoich klientów, Amazon zdobywa punkty za pomocą Big Data, aby im pomóc.
- Badanie stadnin: Chcesz wiedzieć, które byki składają najbardziej wydajne krowy mleczne? Przemysł mleczarski opracował sposób na zmniejszenie liczby.
- Diagnoza na podstawie danych: Naukowcy z SUNY Buffalo analizują ogromne zbiory danych, starając się ustalić, czy istnieje związek między stwardnieniem rozsianym a czynnikami środowiskowymi, takimi jak niewystarczająca ekspozycja na światło słoneczne.
- Szukając problemów: firma o nazwie Recorded Future wyszukuje informacje z sieci społecznościowych oraz stron rządowych i finansowych, aby prognozować, w jaki sposób wzrost liczby ludności, niedobory wody i ekstremalne warunki pogodowe mogą prowadzić do niepokojów politycznych i terroryzmu w przyszłości.
Bonus wideo: Przechwytywanie danych to jedno. Sprawienie, by wyglądało atrakcyjnie i zrozumiale, jest zupełnie innym wyzwaniem. David McCandless opowiada o potędze „map informacyjnych” w tym przemówieniu TED.
