Innehållsförteckning:
Att använda teknik för att hjälpa till att skaffa, organisera och analysera data för att fatta bättre beslut är inget nytt, men det har ett nytt namn, och det namnet är big data. Det namnet får också mycket hype., vi skiljer hype från surrordet från verkligheten i situationen.
Jag pratade med Gil Press, tankeledare och ledande partner vid marknadsföring, publicering och forskningskonsultföretag gPress. Så låt oss ta ett steg tillbaka och titta på varför det stora datainsammanordet har drabbat mainstream och vilken potential det har för framtiden. (För lite bakgrundsläsning, kolla in Big Data: Hur det är fångat, krossat och används för att fatta affärsbeslut.)
Big Data Hype
Vill du veta det verkliga skälet till att termen big data har blivit så populär? Gil Press, en av de främsta tankarna i fältet har några svar. Har haft ledande befattningar inom marknadsföring och forskningsledning vid NORC, DEC och EMC. På senare tid agerade han som senior chef för tankeledarmarknadsföring vid EMC, där hans studier "Hur mycket information?" (2000 och 2003 med UC Berkeley) och Digital Universe (2007-2011 med IDC) hjälpte till att starta konversationen om big data.
"Big Data är en av dessa etiketter som dyker upp från tid till annan och har blivit populära som en fängslande fras för att beskriva en ny uppsättning teknologier och processer och deras potential eller verkliga påverkan på liv och arbete, sade Press.
"Typiskt blir en teknikrelaterad term populär eller blir ett surrord, eftersom ett antal små och stora teknologileverantörer börjar marknadsföra det kraftigt. Runt 2005 började webbaserade företag som Google, Facebook och Yahoo utveckla och distribuera nya verktyg utformade specifikt för bearbetning och analys av storskaliga samlingar av ostrukturerade data.
"När dessa nya verktyg och teknik senare utvecklades vidare av nystartade företag - och när de användes av små företag som säljer data mining, business intelligence och analysprodukter och tjänster - antog de alla big data som ett sätt att skilja sig från konkurrenter och störa den befintliga marknaden, sade Press.
Så vad var det sista uppsvinget som gjorde big data till ett topptekniskt surrord?
"Det kom från de stora teknologileverantörerna som i vissa fall förvärvade dessa mindre företag och satte sina stora marknadsföringsbudgetar och marknadsstyrka bakom den nya termen, " enligt Press.
När det gäller big data-analyser hittade den termen också sina rötter i marknadsföring.
"Det är intressant att notera att som ett sätt att brygga mellan det senaste dataanalysrelaterade surrordet" analys "(populariserat av Tom Davenport 2006) och det nya" big data "har många IT-företag främjat combo "big data analytics", sa Press.
Förbi Hype: Big Data fördelar
När man tittar förbi hype förklarar Press att drivrutinerna bakom stordata fysiska attribut kan tillskrivas:- Det ökande antalet enheter som fångar in och skapar data
- Datorns ökande sammankoppling
- Billig lagringskapacitet
- Innovativ mjukvara för bearbetning och analys av informationen inom data
"Att försöka fatta bättre beslut är inte nytt, men termen" big data "pekar på en ny blandning av teknologier, processer och praxis som bidrar till utvecklingen av en ny kompetens för att få värde från data, vare sig stora eller små, " Press sa.
På frågan hur stor data kommer att se ut om tio år och om det är möjligt att få realtidsanalys av all världens information, sa Press att han tvekade att göra förutsägelser för framtiden, men ger ytterligare inblick i vissa rimliga antaganden.
"Jag tror att det är rimligt att anta att det kommer att finnas mer data och att vi kommer att ha nya verktyg för rengöring, bearbetning och analys av uppgifterna, " säger han. "Mer data kommer att användas, för bättre eller sämre, för att stödja beslut som fattats av organisationer, regeringar och individer." (om den växande högen med digital data i infografiken, hur mycket data genereras online varje minut?)
Bortsett från att vara en kraftfull pengar, riskreducerande mekanism, ligger det verkliga värdet av big data i dess förmåga att påverka människors livsstil på ett positivt sätt. Mr Press ger kommentarer om hur ett visst värde kan realiseras genom big data-fenomenet - med början med förbättring av hälsan.
"Jag är inte säker på att liv kan förlängas tack vare big data, men om detta är möjligt eller kommer att vara möjligt kommer det säkert att påverka individer, " säger han. "Att stanna inom hälsoområdet, men med något mindre ambitiösa mål kan big data hjälpa oss att leva hälsosammare liv och förbättra våra hälsorelaterade beslut, " sade Press och citerade nya hälsoappar som ett viktigt verktyg på detta område.
Den första lagen om Big Data
Slutligen sa Press att det inte bara är upp till forskarna att förbättra och använda big data - en genomsnittlig person kan också hjälpa.
"Det jag kallar First Law of Big Data säger att värdet på data växer med ökningen i antalet personer som delar liknande data - eller i formuleringen av Metcalfe-lagen är datavärdet proportionellt mot kvadratet på antalet människor som delar liknande data, "sade Press. "Ju mer vi delar våra personuppgifter, desto mer värde får vi - och världen - ut ur dem."
Ett Big Data-experiment
Tror inte bara på hype, ta reda på vad big data-fenomenet betyder för dig eller din organisation genom detta enkla tankeexperiment: Identifiera ett stort problem eller frustration i ditt liv eller arbete och ställa dig själv en fråga om big data kan spela en roll i lösningen. (För mer insikt om hur stor data förändras, läs The Evolution of Big Data.)
Kolla in hela intervjun med Gil Press nedan.
Troy Sadkowsky: Vad är din definition av big data?
Gil Press: Big data är en av dessa etiketter som dyker upp från tid till annan och blir populära som en övergripande fras för att beskriva en ny uppsättning teknologier och processer och deras potential eller verkliga påverkan på liv och arbete. För organisationer, myndigheter och individer betyder big data en ny färdighet som kan hjälpa till att fatta bättre beslut. Att försöka fatta bättre beslut är inte nytt. Men termen big data pekar på en ny blandning av tekniker, processer och praxis som kan bidra till utvecklingen av en ny kompetens för att få värde från data, oavsett om de är stora eller små.
TS: Hur ser big data ut på tio år?
GP: I förhållande till ovanstående definition påverkar big data mängden data, hastigheten med vilken betydelse kan sluts och hur snabbt en åtgärd vidtas. Kommer det att vara möjligt att få realtidsanalys av all världens information om nyfikenhet?
Jag tvekar att säga något om framtiden. Men jag tror att det är rimligt att anta att det kommer att finnas mer data, att vi kommer att ha nya verktyg för rengöring, bearbetning och analys av dessa data, och att mer data kommer att användas, för bättre eller sämre, för att stödja beslut som fattas av organisationer, regeringar och individer.
TS: Kommer vi att träffa en kvantitativ övre gräns i ovanstående attribut? Moores lag är giltig nu för transistorer, hårddisklagring, nätverkskapacitet och pixlar, men hur länge tror du att det kommer att pågå?
GP: Moores lag kommer att pågå så länge människans uppfinningsrikedom kommer att pågå. Det har fungerat som ett motivationsmål för ingenjörer och i mer än fyra decennier har de hittat sätt att övervinna eventuella upplevda begränsningar.
TS: Varför har big data nyligen blivit så populära?
GP: Vanligtvis blir ett teknikrelaterat begrepp populärt, det vill säga det blir ett surrord, eftersom ett antal små och stora teknikleverantörer börjar marknadsföra det kraftigt. Begreppet "big data" användes i samband med datavisualiseringsapplikationer för vetenskap i slutet av 1990-talet. Runt 2005 började webbaserade företag som Google, Facebook och Yahoo utveckla och distribuera nya verktyg utformade specifikt för behandling och analys av storskaliga samlingar av ostrukturerad data. När dessa nya verktyg och teknik senare utvecklades vidare av nystartade företag, och när de användes av små företag som säljer data mining, business intelligence och analytics produkter och tjänster, antog de alla big data som ett sätt att skilja sig från konkurrenter och " störa den befintliga marknaden. Det sista uppsvinget som gjorde big data till ett sortsord kom från de stora teknologileverantörerna som i vissa fall förvärvade dessa mindre företag och lägger sina stora marknadsföringsbudgetar och marknadsstyrka bakom den nya termen.
Det är intressant att notera att som ett sätt att brygga mellan det senaste dataanalysrelaterade surrordet "analytics" (populariserat av Tom Davenport 2006) och det nya, "big data", har många IT-företag främjat combo "big data analytics."
TS: Vad är det verkliga värdet i big data? Pengar kan göras, liv kan förlängas, risker kan minskas och prestige kan uppnås, men vad kan big data göra för den genomsnittliga personen?
GP: Jag är inte säker på att liv kan förlängas tack vare big data, men om detta är möjligt, eller kommer att vara möjligt, kommer det säkert att påverka individer. Om vi stannar inom sjukvårdsområdet - men med något mindre ambitiösa mål - kan big data hjälpa oss att leva hälsosammare liv och förbättra våra hälsorelaterade beslut. Detta framgår i det växande fältet "personlig analys", som började 2006 med Nike + -skon som ansluter till iPod.
Idag går dessa appar från att övervaka och analysera din träningsrutin till hjälp med din hälsa, rikedom och arbete. Jag tror att vi kommer att se dessa appar gå vidare in i vad jag skulle kalla "personlig big data", så att du kan jämföra dig själv med andra och ge individer verktyg för analys av relevant storskalig information.
TS: Vilka åtgärder ska den genomsnittliga personen vidta när det gäller big data? Finns det något vi alla kan göra för att hjälpa till?
GP: Det jag kallar First Law of Big Data säger att värdet på data växer med ökningen av antalet personer som delar liknande data. Eller i formuleringen av Metcalfe lag är värdet på data proportionellt mot kvadratet för antalet personer som delar liknande data. Ju mer vi delar våra personuppgifter, desto mer värde får vi - och världen - ut ur det.
Tack till Gil Press för intervjun. Du kan kolla in honom - tillsammans med en lång lista med andra big data-experter - i Big Data: experter att följa på Twitter.
