บทสัมภาษณ์กับสื่อมวลชน: ผจญภัยเกินกว่า hype ข้อมูลขนาดใหญ่

การใช้เทคโนโลยีเพื่อช่วยในกระบวนการรับจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้นนั้นไม่มีอะไรใหม่ แต่มีชื่อใหม่และชื่อนั้นเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ ชื่อนั้นยังมีโฆษณาอีกมาก เราแยกข้อความโฆษณาที่เป็นคำพูดออกจากความเป็นจริงของสถานการณ์

ฉันได้พูดคุยกับ Gil Press ผู้นำทางความคิดและหุ้นส่วนด้านการตลาดสำนักพิมพ์และที่ปรึกษาด้านการวิจัย gPress ลองย้อนกลับไปดูว่าทำไม buzzword ของข้อมูลขนาดใหญ่ถึงกระแสหลักและอะไรที่มีศักยภาพสำหรับอนาคต (สำหรับการอ่านพื้นหลังให้ตรวจสอบข้อมูลขนาดใหญ่: มันเป็นวิธีการที่ถูกจับ crunched และใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ)

Hype ข้อมูลขนาดใหญ่

ต้องการทราบเหตุผลที่แท้จริงว่าทำไมข้อมูลขนาดใหญ่จึงเป็นที่นิยม Gil Press ผู้นำทางความคิดอันดับต้น ๆ ในสนามมีคำตอบบางอย่าง ดำรงตำแหน่งผู้บริหารการตลาดและการวิจัยอาวุโสที่ NORC, DEC และ EMC ไม่นานมานี้เขาดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายการตลาดภาวะผู้นำทางความคิดที่ EMC ที่ซึ่งการศึกษาของเขา "ข้อมูลเท่าไหร่?" (2000 และ 2003 กับ UC Berkeley) และ Digital Universe (2007-2011 with IDC) ช่วยเปิดการสนทนาเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่

"บิ๊กดาต้าเป็นหนึ่งในฉลากที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวและได้รับความนิยมในฐานะที่เป็นวลีที่จับได้เพื่ออธิบายชุดเทคโนโลยีและกระบวนการใหม่รวมถึงศักยภาพหรือผลกระทบที่แท้จริงต่อชีวิตและการทำงาน"

"โดยทั่วไปแล้วคำที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีจะกลายเป็นที่นิยมหรือกลายเป็นคำศัพท์เนื่องจากผู้ค้าเทคโนโลยีรายเล็กและรายใหญ่จำนวนมากเริ่มโปรโมตอย่างหนักประมาณปี 2548 บริษัท บนเว็บเช่น Google, Facebook และ Yahoo เริ่มพัฒนาและปรับใช้ใหม่ เครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์คอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

"เมื่อเครื่องมือและเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้ได้รับการพัฒนาในภายหลังโดยการเริ่มต้น - และเมื่อพวกเขาถูกใช้โดย บริษัท ขนาดเล็กที่ขายการทำเหมืองข้อมูลข่าวกรองธุรกิจและผลิตภัณฑ์และบริการการวิเคราะห์ - พวกเขาทั้งหมดนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้เพื่อสร้างความแตกต่างจากคู่แข่ง ทำลายตลาดที่มีอยู่ "กดกล่าว

ดังนั้นสิ่งที่เพิ่มขึ้นครั้งสุดท้ายที่ทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำศัพท์ทางเทคนิคชั้นนำ?

"มันมาจากผู้ค้าเทคโนโลยีรายใหญ่ที่ในบางกรณีได้ซื้อ บริษัท เล็ก ๆ เหล่านี้และวางงบประมาณการตลาดขนาดใหญ่และอำนาจการตลาดที่อยู่เบื้องหลังเทอมใหม่"

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นั้นคำนั้นก็มีรากฐานทางการตลาดเช่นกัน

"เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าเป็นวิธีการเชื่อมโยงระหว่าง buzzword ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลล่าสุด" การวิเคราะห์ "(นิยมโดย Tom Davenport ในปี 2549) และใหม่" big data "บริษัท ไอทีจำนวนมากได้รับการส่งเสริม คำสั่งผสม "การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่" กดกล่าว

Past Hype: ประโยชน์ของ Big Data

เมื่อมองผ่าน hype กดอธิบายว่าไดรเวอร์ที่อยู่เบื้องหลังคุณสมบัติทางกายภาพของข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาประกอบไปด้วย:

• จำนวนอุปกรณ์ที่เพิ่มขึ้นในการจับและสร้างข้อมูล
• การเชื่อมต่อระหว่างกันที่เพิ่มขึ้นของข้อมูล
• ความจุที่ไม่แพง
• ซอฟต์แวร์นวัตกรรมใหม่สำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลภายในข้อมูล

"สำหรับองค์กรหน่วยงานภาครัฐและบุคคลข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงทักษะใหม่ที่สามารถช่วยในการตัดสินใจที่ดีขึ้น

"การพยายามทำการตัดสินใจที่ดีขึ้นไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่คำว่า" ข้อมูลขนาดใหญ่ "ชี้ไปที่เทคโนโลยีกระบวนการและแนวทางปฏิบัติใหม่ ๆ ที่มีส่วนร่วมในการพัฒนาความสามารถใหม่ในการรับค่าจากข้อมูลไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่" กด กล่าวว่า.

เมื่อถามว่าข้อมูลขนาดใหญ่จะมีลักษณะอย่างไรในเวลา 10 ปีและจะเป็นไปได้หรือไม่ที่จะได้รับการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วโลกแบบเรียลไทม์สื่อกล่าวว่าเขาลังเลที่จะคาดการณ์อนาคต แต่จะให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม สมมติฐานที่สมเหตุสมผล

“ ฉันคิดว่ามันสมเหตุสมผลที่จะสมมติว่าจะมีข้อมูลมากขึ้นและเราจะมีเครื่องมือใหม่สำหรับทำความสะอาดประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล” เขากล่าว "ข้อมูลเพิ่มเติมจะถูกนำไปใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจขององค์กรรัฐบาลและบุคคลที่ดีขึ้นหรือแย่ลง" (เกี่ยวกับกองข้อมูลดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในอินโฟกราฟิกจำนวนข้อมูลที่ถูกสร้างออนไลน์ทุกนาที?)

นอกเหนือจากการเป็นกลไกสร้างรายได้ที่ทรงพลังและลดความเสี่ยงแล้วคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลขนาดใหญ่ยังอยู่ในความสามารถในการมีอิทธิพลต่อวิถีชีวิตของผู้คนในทางที่ดี Mr Press ให้ความเห็นเกี่ยวกับวิธีการรับรู้คุณค่าที่แท้จริงจากปรากฏการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยเริ่มจากการพัฒนาสุขภาพ

“ ฉันไม่แน่ใจว่าชีวิตจะขยายออกไปได้ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ถ้าเป็นไปได้หรือเป็นไปได้มันจะส่งผลกระทบต่อบุคคลอย่างแน่นอน” เขากล่าว "การอยู่ในแวดวงการดูแลสุขภาพ แต่ด้วยเป้าหมายที่ค่อนข้างทะเยอทะยานน้อยข้อมูลขนาดใหญ่อาจช่วยให้เรามีชีวิตที่มีสุขภาพดีขึ้นและปรับปรุงการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพของเรา" กดกล่าวโดยอ้างแอปดูแลสุขภาพใหม่เป็นเครื่องมือสำคัญในพื้นที่นี้

กฎข้อที่หนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่

ในที่สุดสื่อมวลชนบอกว่ามันไม่ใช่แค่ขึ้นอยู่กับนักวิทยาศาสตร์ในการปรับปรุงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ - คนทั่วไปสามารถช่วยได้เช่นกัน

"สิ่งที่ฉันเรียกว่ากฎข้อที่หนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่ระบุว่ามูลค่าของข้อมูลเพิ่มขึ้นตามการเติบโตของจำนวนคนที่แบ่งปันข้อมูลที่คล้ายกัน - หรือในการใช้ถ้อยคำของกฎของเมตคาล์ฟมูลค่าของข้อมูลนั้นแปรผันตามจำนวนของ ผู้คนแบ่งปันข้อมูลที่คล้ายกัน "กดกล่าว "ยิ่งเราแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลของเรามากเท่าไหร่เราก็ยิ่งมีมูลค่ามากขึ้นและโลกก็จะหลุดพ้นไป"

การทดสอบข้อมูลขนาดใหญ่

อย่าเพิ่งเชื่อโฆษณาเกินจริงค้นหาความหมายของปรากฏการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับคุณหรือองค์กรของคุณผ่านการทดสอบความคิดง่ายๆนี้: ระบุปัญหาที่สำคัญหรือความยุ่งยากในชีวิตหรืองานของคุณและถามตัวเองว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถมีส่วนร่วมได้หรือไม่ ในการแก้ปัญหา (สำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลขนาดใหญ่โปรดอ่าน The Evolution of Big Data)

ดูบทสัมภาษณ์เต็มรูปแบบกับ Gil Press ด้านล่าง

Troy Sadkowsky: อะไรคือคำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่?

Gil Press: ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในป้ายกำกับเหล่านี้ที่ปรากฏขึ้นเป็นครั้งคราวและเป็นที่นิยมในฐานะวลีที่จับได้เพื่ออธิบายชุดของเทคโนโลยีและกระบวนการใหม่และศักยภาพหรือผลกระทบที่แท้จริงต่อชีวิตและการทำงาน สำหรับองค์กรหน่วยงานภาครัฐและบุคคลข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงทักษะใหม่ที่สามารถช่วยในการตัดสินใจที่ดีขึ้น การพยายามตัดสินใจให้ดีขึ้นไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่คำว่าข้อมูลขนาดใหญ่ชี้ไปที่การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีกระบวนการและการปฏิบัติที่สามารถนำไปสู่การพัฒนาความสามารถใหม่ในการรับค่าจากข้อมูลไม่ว่าเล็กหรือใหญ่

TS: ข้อมูลขนาดใหญ่จะมีลักษณะอย่างไรใน 10 ปี?

GP: ในความสัมพันธ์กับคำนิยามข้างต้นข้อมูลขนาดใหญ่ส่งผลกระทบต่อปริมาณข้อมูลความเร็วที่สามารถสรุปความหมายและความเร็วในการดำเนินการ เป็นไปได้ไหมที่จะได้รับการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วโลกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความอยากรู้อยากเห็น?

ฉันลังเลที่จะพูดอะไรเกี่ยวกับอนาคต แต่ฉันคิดว่ามันสมเหตุสมผลที่จะสมมติว่าจะมีข้อมูลมากขึ้นว่าเราจะมีเครื่องมือใหม่สำหรับทำความสะอาดประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลนั้นและจะมีการใช้ข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจขององค์กร รัฐบาลและบุคคลทั่วไป

TS: เราจะไปถึงขีด จำกัด บนเชิงปริมาณในคุณลักษณะข้างต้นหรือไม่ กฎของมัวร์ถือเป็นจริงในขณะนี้สำหรับทรานซิสเตอร์ที่เก็บฮาร์ดดิสก์ความจุเครือข่ายและพิกเซล แต่คุณคิดว่ามันจะอยู่ได้นานเท่าไหร่?

GP: กฎของมัวร์จะคงอยู่ตราบใดที่ความฉลาดของมนุษย์จะคงอยู่ มันทำหน้าที่เป็นเป้าหมายในการสร้างแรงบันดาลใจให้กับวิศวกรและเป็นเวลากว่าสี่ทศวรรษที่พวกเขาพบวิธีที่จะเอาชนะข้อ จำกัด ที่รับรู้

TS: ทำไมข้อมูลขนาดใหญ่ถึงได้รับความนิยมเมื่อเร็ว ๆ นี้?

GP: โดยทั่วไปแล้วคำที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีจะได้รับความนิยมเช่นกลายเป็นคำที่เป็นที่นิยมเพราะผู้ค้าเทคโนโลยีรายเล็กและรายใหญ่จำนวนมากเริ่มส่งเสริมอย่างหนัก คำว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" ถูกนำมาใช้ในบริบทของการประยุกต์ใช้การสร้างภาพข้อมูลสำหรับวิทยาศาสตร์ในปลายปี 1990 ในปี 2548 บริษัท บนเว็บเช่น Google, Facebook และ Yahoo เริ่มพัฒนาและปรับใช้เครื่องมือใหม่ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์คอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เมื่อเครื่องมือและเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้ได้รับการพัฒนาเพิ่มเติมในภายหลังโดยการเริ่มต้นและเมื่อพวกเขาถูกนำมาใช้โดย บริษัท ขนาดเล็กที่ขายการทำเหมืองข้อมูลข่าวกรองธุรกิจและผลิตภัณฑ์และบริการการวิเคราะห์พวกเขาทั้งหมดนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ รบกวน "ตลาดที่มีอยู่ การส่งเสริมขั้นสุดท้ายที่ทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำที่มาจากผู้ค้าเทคโนโลยีรายใหญ่ซึ่งในบางกรณีได้ซื้อ บริษัท เล็ก ๆ เหล่านี้และวางงบประมาณการตลาดขนาดใหญ่และอำนาจการตลาดที่อยู่เบื้องหลังเทอมใหม่

เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าเป็นวิธีการเชื่อมโยงระหว่าง buzzword ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลล่าสุด "การวิเคราะห์" (นิยมโดย Tom Davenport ในปี 2549) และใหม่ "บิ๊กดาต้า" บริษัท ไอทีจำนวนมากได้รับการส่งเสริม คำสั่งผสม "การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่"

TS: มูลค่าที่แท้จริงของข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร? สามารถทำเงินสามารถยืดอายุความเสี่ยงได้และศักดิ์ศรีสามารถทำได้ แต่ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำอะไรให้คนทั่วไปได้บ้าง

GP: ฉันไม่แน่ใจว่าชีวิตจะสามารถขยายได้ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ถ้าเป็นไปได้หรือเป็นไปได้นั่นจะส่งผลกระทบต่อบุคคลอย่างแน่นอน การอยู่ในแวดวงการดูแลสุขภาพ - แต่มีเป้าหมายที่ทะเยอทะยานค่อนข้างน้อยข้อมูลขนาดใหญ่อาจช่วยให้เรามีชีวิตที่มีสุขภาพดีขึ้นและปรับปรุงการตัดสินใจด้านสุขภาพ เรื่องนี้เห็นได้ชัดในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลซึ่งเริ่มต้นในปี 2549 ด้วยรองเท้า Nike + ที่เชื่อมต่อกับ iPod

วันนี้แอพเหล่านี้เปลี่ยนจากการตรวจสอบและวิเคราะห์กิจวัตรการออกกำลังกายของคุณไปจนถึงการช่วยเหลือสุขภาพความมั่งคั่งและการทำงานของคุณ ฉันเชื่อว่าเราจะเห็นแอพเหล่านี้เคลื่อนที่ต่อไปในสิ่งที่ฉันเรียกว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่ส่วนบุคคล" ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบตัวเองกับคนอื่น ๆ ได้โดยมอบเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องให้กับบุคคล

TS: คนทั่วไปควรจะดำเนินการอย่างไรเมื่อมันมาถึงข้อมูลขนาดใหญ่? มีบางอย่างที่เราทุกคนสามารถช่วยได้หรือไม่?

GP: สิ่งที่ฉันเรียกว่ากฎข้อที่หนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่ระบุว่ามูลค่าของข้อมูลเติบโตขึ้นตามการเติบโตของจำนวนผู้ที่แบ่งปันข้อมูลที่คล้ายกัน หรือในถ้อยคำของกฎหมายของ Metcalfe ค่าของข้อมูลเป็นสัดส่วนกับกำลังสองของจำนวนคนที่แบ่งปันข้อมูลที่คล้ายกัน ยิ่งเราแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลของเรามากเท่าไหร่เราก็ยิ่งมีคุณค่ามากขึ้นและโลกก็จะยิ่งหลุดออกไป

ขอบคุณ Gil Press สำหรับการสัมภาษณ์ คุณสามารถตรวจสอบเขาพร้อมกับรายชื่อผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่อื่น ๆ ใน Big Data: ผู้เชี่ยวชาญที่จะติดตามบน Twitter