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より良い意思決定を行うためにデータを取得、整理、および分析するプロセスを支援するテクノロジーを使用することは新しいことではありませんが、新しい名前があり、その名前はビッグデータです。 その名前には多くの誇大広告もあります。 、流行語の誇大宣伝を状況の現実から切り離します。
マーケティング、出版、研究コンサルタント業gPressの思想的リーダーであり、マネージングパートナーであるGil Pressと話をしました。 それでは、一歩後退して、ビッグデータの流行語が主流になった理由と、将来の可能性を見てみましょう。 （バックグラウンドの読み物については、「ビッグデータ：キャプチャ、クランチ、およびビジネス上の意思決定の使用方法」を参照してください。）
ビッグデータの誇大広告
ビッグデータという用語がとても人気になった本当の理由を知りたいですか？ この分野のトップソートリーダーであるギルプレスにはいくつかの答えがあります。 NORC、DEC、EMCでマーケティングおよび研究管理の上級職を歴任。 最近では、EMCでソートリーダーシップマーケティングのシニアディレクターを務め、「How Much Information？」を研究していました。 （2000年と2003年にUC Berkeley）とDigital Universe（2007年から2011年にIDC）がビッグデータに関する会話の開始に貢献しました。
「ビッグデータは時々登場するラベルの1つであり、新しいテクノロジーとプロセスのセットと、それらが人生と仕事に与える潜在的または実際の影響を説明するキャッチフレーズとして人気が高まっています。
「多くの小規模および大規模なテクノロジーベンダーが頻繁に宣伝を開始するため、テクノロジー関連の用語が一般的になり、流行語になります。2005年頃、Google、Facebook、YahooなどのWebベース企業が新しい開発と展開を開始しました非構造化データの大規模コレクションの処理と分析のために特別に設計されたツール。
「これらの新しいツールとテクノロジーが後に新興企業によってさらに開発され、データマイニング、ビジネスインテリジェンス、分析製品およびサービスを販売する小規模企業で使用されると、競合他社と差別化する方法としてビッグデータを採用し、既存の市場を混乱させる」とプレスは述べた。
それでは、ビッグデータをトップ技術の流行語にした最終的な後押しは何でしたか？
「一部のケースでは、これらの中小企業を買収し、大きなマーケティング予算と市場の力を新しい用語の背後に置いた大規模なテクノロジーベンダーからもたらされました」とプレスは述べています。
ビッグデータ分析に関しては、その用語はマーケティングにもそのルーツを見出しました。
「興味深いのは、最新のデータ分析関連の流行語である「アナリティクス」（2006年にトムダベンポートが人気）と新しい「ビッグデータ」を橋渡しする方法として、多くのIT企業が推進していることです。 「ビッグデータ分析」というコンボ。
誇大広告の過去：ビッグデータの利点
誇大広告を過ぎて見て、プレスは、ビッグデータの物理的属性の背後にあるドライバーは次の要因に起因すると説明しています。- データをキャプチャおよび作成するデバイスの増加
- データの相互接続性の増加
- 安価なストレージ容量
- データ内の情報を処理および分析するための革新的なソフトウェア
「より良い意思決定を試みることは新しいことではありませんが、「ビッグデータ」という用語は、大小を問わず、データから価値を引き出す新しいコンピテンシーの開発に貢献するテクノロジー、プロセス、およびプラクティスの新しい組み合わせを指します」前記。
ビッグデータが10年後にどのようなものになるのか、そして世界中のすべての情報をリアルタイムで分析することが可能になるのかと尋ねられたとき、プレスは将来の予測をするのをためらっていたが、合理的な仮定。
「より多くのデータがあり、データのクリーニング、処理、分析のための新しいツールがあると想定するのは合理的だと思います」と彼は言います。 「良くも悪くも、組織、政府、個人が下した決定をサポートするためにより多くのデータが使用されます。」 （インフォグラフィックで増え続けるデジタルデータの山について、毎分オンラインで生成されるデータの量は？）
強力な金powerfulけ、リスク削減メカニズムであることに加えて、ビッグデータの真の価値は、人々のライフスタイルにポジティブな影響を与える能力にあります。 プレス氏は、ビッグデータ現象から真の価値をどのように実現できるかについてのコメントを提供しています-健康改善から始めます。
「ビッグデータのおかげで寿命が延びるかどうかはわかりませんが、これが可能または可能であれば、個人に確実に影響を与えるでしょう」と彼は述べています。 「ヘルスケア分野に留まるが、野心的な目標はいくぶん少なくなるため、ビッグデータは私たちがより健康な生活を送り、健康関連の意思決定を改善するのに役立つ可能性がある」とプレスは述べました。
ビッグデータの第一法則
最後に、プレスは、ビッグデータを改善して活用するのは科学者だけではない、と言っています-平均的な人も同様に助けることができます。
「私がビッグデータの第一法則と呼ぶものは、同様のデータを共有する人々の数の増加とともにデータの価値が増大すると述べています-または、メトカーフの法則の言い回しでは、データの価値は数の二乗に比例します同様のデータを共有する人々」と記者は述べた。 「個人データを共有すればするほど、私たち、そして世界はより多くの価値を得ることができます。」
ビッグデータ実験
誇大宣伝を信じるだけでなく、ビッグデータ現象があなたやあなたの組織にとって何を意味するのかをこの単純な思考実験で調べましょう：あなたの人生や仕事における大きな問題やフラストレーションを特定し、ビッグデータが役割を果たすことができるかどうか自問してソリューションで。 （ビッグデータがどのように変化しているかについての詳細は、「ビッグデータの進化」をご覧ください。）
以下のギルプレスとの完全なインタビューをご覧ください。
Troy Sadkowsky：ビッグデータの定義は何ですか？
Gil Press：ビッグデータは、これらのラベルの1つであり、新しいテクノロジーとプロセスのセット、およびそれらが人生と仕事に与える潜在的または実際の影響を説明するキャッチフレーズとして人気が出ています。 組織、政府機関、および個人にとって、ビッグデータとは、より良い意思決定を支援する新しいスキルを意味します。 より良い意思決定を試みることは新しいことではありません。 しかし、ビッグデータという用語は、大小を問わず、データから価値を引き出す新しいコンピテンシーの開発に貢献する可能性のある、テクノロジー、プロセス、およびプラクティスの新しい組み合わせを指します。
TS：10年後のビッグデータはどのようなものになりますか？
GP：上記の定義に関連して、ビッグデータはデータの量、意味を推測できる速度、アクションが取られる速度に影響を与えています。 好奇心に関する世界のすべての情報のリアルタイム分析を取得することは可能でしょうか？
私は将来について何かを言うのをためらいます。 しかし、より多くのデータがあり、そのデータをクリーニング、処理、分析するための新しいツールがあり、組織が行った意思決定をサポートするために、より多くのデータが使用されると仮定するのは合理的だと思います。政府、および個人。
TS：上記の属性で定量的な上限に達するのでしょうか？ ムーアの法則は現在、トランジスタ、ハードディスクストレージ、ネットワーク容量、およびピクセルに当てはまりますが、どのくらい続くと思いますか？
GP：ムーアの法則は、人間の創意工夫が続く限り続きます。 それはエンジニアの動機付けの目標として機能し、40年以上にわたり、認識された制限を克服する方法を見つけてきました。
TS：ビッグデータが最近それほど人気になったのはなぜですか？
GP：通常、テクノロジー関連の用語は一般的になります。つまり、多くの大小のテクノロジーベンダーが頻繁に宣伝を開始するため、流行語になります。 「ビッグデータ」という用語は、1990年代後半に科学用のデータ視覚化アプリケーションのコンテキストで使用されました。 2005年頃、Google、Facebook、YahooなどのWebベースの企業は、非構造化データの大規模コレクションの処理と分析専用に設計された新しいツールの開発と展開を開始しました。 これらの新しいツールと技術が後に新興企業によってさらに開発され、データマイニング、ビジネスインテリジェンス、および分析製品とサービスを販売する小規模企業が使用する際、競合他社と差別化する方法としてビッグデータを採用し、既存の市場を混乱させます。 ビッグデータを流行語にした最終的な後押しは、場合によってはこれらの中小企業を買収し、大きなマーケティング予算と市場力を新しい用語の背後に置いたビッグテクノロジーベンダーから来ました。
最新のデータ分析関連の流行語である「アナリティクス」（2006年にトムダベンポートが人気）と新しい「ビッグデータ」を橋渡しする方法として、多くのIT企業が、コンボ「ビッグデータ分析」。
TS：ビッグデータの真の価値は何ですか？ お金を稼ぐことができ、寿命を延ばすことができ、リスクを軽減し、名声を得ることができますが、平均的な人にとってビッグデータは何ができますか？
GP：ビッグデータのおかげで人生を延ばせるかどうかはわかりませんが、それが可能だとしたら、あるいは可能になるとしたら、それは確かに個人に影響を与えるでしょう。 ヘルスケア分野にとどまること-しかし、やや野心的ではない目標があります-ビッグデータは、私たちがより健康な生活を送り、健康関連の意思決定を改善するのに役立ちます。 これは、iPodに接続するNike +シューズから2006年に始まった「パーソナルアナリティクス」の急成長分野で明らかです。
今日、これらのアプリは、運動ルーチンの監視と分析から、健康、富、仕事の支援に移行しています。 これらのアプリは、私が「個人用ビッグデータ」と呼ぶものにさらに移行し、関連する大規模データを分析するためのツールを個人に提供できるようになると信じています。
TS：ビッグデータに関しては、平均的な人はどのような行動を取るべきですか？ 私たち全員が助けるためにできることはありますか？
GP：私がビッグデータの第一法則と呼ぶものは、データの価値は同様のデータを共有する人々の数の増加とともに増加することを述べています。 または、メトカーフの法則の言い回しでは、データの価値は、同様のデータを共有する人々の数の二乗に比例します。 個人データを共有すればするほど、私たちと世界はより多くの価値を得ることができます。
インタビューをしてくれたGil Pressに感謝します。 他のビッグデータの専門家の長いリストと一緒に、彼をチェックできます-ビッグデータ：Twitterでフォローする専門家。
