गिल प्रेस के साथ एक साक्षात्कार: बड़े डेटा प्रचार से परे

बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा प्राप्त करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया में सहायता के लिए तकनीक का उपयोग करना कोई नई बात नहीं है, लेकिन इसका एक नया नाम है, और वह नाम है बड़ा डेटा। उस नाम को भी बहुत प्रचार मिलता है।, हम स्थिति की वास्तविकता से गूंज के प्रचार को अलग करते हैं।

मैंने गिल प्रेस से बात की, विपणन, प्रकाशन और अनुसंधान परामर्श gPress में नेता और प्रबंध भागीदार के रूप में सोचा। तो चलिए एक कदम पीछे लेते हैं और देखते हैं कि बिग डाटा बज़ट ने मुख्यधारा को क्यों मारा है, और यह भविष्य के लिए क्या क्षमता रखता है। (कुछ बैकग्राउंड रीडिंग के लिए, बिग डेटा देखें: हाउ इट कैप्चर, क्रंच्ड एंड यूज़ टू बिज़नेस डिसीज़न्स।)

बिग डेटा प्रचार

वास्तविक कारण जानना चाहते हैं शब्द बड़ा डेटा इतना लोकप्रिय हो गया है? गिल प्रेस, क्षेत्र के एक शीर्ष विचार नेता के पास कुछ उत्तर हैं। NORC, DEC और EMC में वरिष्ठ विपणन और अनुसंधान प्रबंधन पदों पर रहने के बाद। हाल ही में, उन्होंने EMC में विचार नेतृत्व विपणन के वरिष्ठ निदेशक के रूप में काम किया, जहां उनकी पढ़ाई "कितनी जानकारी?" (2000 और 2003 यूसी बर्कले के साथ) और डिजिटल यूनिवर्स (2007-2011 आईडीसी के साथ) ने बड़े डेटा के बारे में बातचीत शुरू करने में मदद की।

"बिग डेटा उन लेबलों में से एक है जो समय-समय पर उभरता है और प्रौद्योगिकियों और प्रक्रियाओं के एक नए सेट और जीवन और कार्य पर उनके संभावित या वास्तविक प्रभाव का वर्णन करने के लिए कैच-ऑल वाक्यांश के रूप में लोकप्रिय हो गया है, प्रेस ने कहा।

"आमतौर पर, एक प्रौद्योगिकी-संबंधित शब्द लोकप्रिय हो जाता है, या एक चर्चा बन जाता है, क्योंकि कई छोटे और बड़े प्रौद्योगिकी विक्रेताओं ने इसे जोरदार बढ़ावा दे रहे हैं। 2005 के आसपास, Google, फेसबुक और याहू जैसी वेब-आधारित कंपनियों ने नए विकास और तैनाती शुरू की। खासतौर पर अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के बड़े पैमाने पर संग्रह के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरण।

"जब ये नए उपकरण और प्रौद्योगिकियां बाद में स्टार्ट-अप द्वारा आगे विकसित की गईं - और जब उनका उपयोग डेटा माइनिंग, व्यावसायिक खुफिया और एनालिटिक्स उत्पादों और सेवाओं को बेचने वाली छोटी कंपनियों द्वारा किया गया - तो उन्होंने सभी बड़े डेटा को प्रतियोगियों से खुद को अलग करने के तरीके के रूप में अपनाया और मौजूदा बाजार को बाधित करें, "प्रेस ने कहा।

तो अंतिम बढ़ावा क्या था जिसने बड़े डेटा को एक उच्च तकनीक का मूलमंत्र बना दिया?

प्रेस के अनुसार, "यह बड़े प्रौद्योगिकी विक्रेताओं से आया, जिन्होंने कुछ मामलों में, इन छोटी कंपनियों का अधिग्रहण किया और अपने बड़े विपणन बजट और बाजार की ताकत को नए कार्यकाल के पीछे रखा।"

बड़े डेटा एनालिटिक्स के रूप में, उस शब्द को मार्केटिंग में भी अपनी जड़ें मिलीं।

"यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि सबसे हालिया डेटा विश्लेषण-संबंधित buzzword के बीच पुल का एक तरीका है, " एनालिटिक्स "(2006 में टॉम डेवनपोर्ट द्वारा लोकप्रिय), और नया एक, " बड़ा डेटा, "कई आईटी कंपनियां प्रचार कर रही हैं कॉम्बो "बड़े डेटा एनालिटिक्स, " प्रेस ने कहा।

पास्ट द हाइप: बिग डेटा के लाभ

प्रचार को देखते हुए, प्रेस बताते हैं कि बड़े डेटा की भौतिक विशेषताओं के पीछे ड्राइवरों को जिम्मेदार ठहराया जा सकता है:

• डेटा कैप्चर करने और बनाने वाले उपकरणों की बढ़ती संख्या
• आंकड़ों की बढ़ती परस्पर संबद्धता
• सस्ती भंडारण क्षमता
• डेटा के भीतर सूचना के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए नवीन सॉफ्टवेयर

"संगठनों, सरकारी एजेंसियों और व्यक्तियों के लिए, बड़े डेटा का मतलब एक नया कौशल है जो बेहतर निर्णय लेने में सहायता कर सकता है।

"बेहतर निर्णय लेने की कोशिश करना नया नहीं है, लेकिन" बड़ा डेटा "शब्द प्रौद्योगिकियों, प्रक्रियाओं और प्रथाओं के एक नए मिश्रण की ओर इशारा करता है जो डेटा से मूल्य प्राप्त करने में एक नई क्षमता के विकास में योगदान करते हैं, चाहे बड़े या छोटे, " प्रेस। कहा हुआ।

यह पूछे जाने पर कि 10 वर्षों के समय में कौन सा बड़ा डेटा दिखाई देगा और क्या यह दुनिया की सभी जानकारी का वास्तविक समय विश्लेषण प्राप्त करना संभव होगा, प्रेस ने कहा कि वह भविष्य के लिए भविष्यवाणियां करने में संकोच कर रहा था, लेकिन कुछ और जानकारी प्रदान करता है उचित धारणाएँ।

"मुझे लगता है कि यह मानना ​​उचित है कि अधिक डेटा होगा और डेटा की सफाई, प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए हमारे पास नए उपकरण होंगे।" "अधिक डेटा का उपयोग संगठनों, सरकारों और व्यक्तियों द्वारा किए गए निर्णयों का समर्थन करने के लिए बेहतर या बदतर के लिए किया जाएगा।" (इन्फोग्राफिक्स में डिजिटल डेटा के बढ़ते ढेर के बारे में, कितना डेटा ऑनलाइन हर मिनट उत्पन्न होता है?)

एक शक्तिशाली पैसा बनाने, जोखिम को कम करने वाले तंत्र के अलावा, बड़े डेटा का सही मूल्य लोगों की जीवनशैली को सकारात्मक तरीके से प्रभावित करने की क्षमता में निहित है। श्री प्रेस टिप्पणी देता है कि बड़े डेटा घटना से कुछ सच्चे मूल्य कैसे महसूस किए जा सकते हैं - स्वास्थ्य सुधार के साथ शुरू।

"मुझे यकीन नहीं है कि बड़े डेटा के लिए जीवन को बढ़ाया जा सकता है, लेकिन अगर यह संभव है या संभव होगा, तो यह निश्चित रूप से व्यक्तियों पर प्रभाव डालेगा, " वे कहते हैं। "स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में बने रहना, लेकिन कुछ कम महत्वाकांक्षी लक्ष्यों के साथ, बड़ा डेटा हमें स्वस्थ जीवन जीने और हमारे स्वास्थ्य संबंधी निर्णयों को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है, " प्रेस ने कहा, इस क्षेत्र में एक प्रमुख उपकरण के रूप में नए स्वास्थ्य देखभाल ऐप का हवाला देते हुए।

बिग डेटा का पहला नियम

अंत में, प्रेस ने कहा कि वैज्ञानिकों को सुधारना और बड़े डेटा का उपयोग करना सिर्फ इतना ही नहीं है - एक औसत व्यक्ति भी मदद कर सकता है।

"मैं बिग डेटा के पहले कानून को कहता हूं कि डेटा का मूल्य समान डेटा साझा करने वाले लोगों की संख्या में वृद्धि के साथ बढ़ता है - या मेटकाफ के नियम के पुन: प्रकाशन में, डेटा का मूल्य वर्ग की संख्या के वर्ग के लिए आनुपातिक है लोग समान डेटा साझा कर रहे हैं, "प्रेस ने कहा। "जितना अधिक हम अपने व्यक्तिगत डेटा को साझा करते हैं, उतना ही अधिक मूल्य - हम और दुनिया - इससे बाहर निकल सकते हैं।"

एक बड़ा डेटा प्रयोग

केवल प्रचार पर विश्वास न करें, यह पता लगाएं कि इस सरल विचार प्रयोग के माध्यम से आपके या आपके संगठन के लिए बड़ी डेटा घटना का क्या अर्थ है: अपने जीवन या काम में एक बड़ी समस्या या निराशा को पहचानें और अपने आप से एक सवाल पूछें कि क्या बड़ा डेटा एक भूमिका निभा सकता है समाधान में। (कैसे बड़ा डेटा बदल रहा है, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए बिग डेटा का विकास पढ़ें।)

नीचे गिल प्रेस के साथ पूरा साक्षात्कार देखें।

ट्रॉय सडकोव्स्की: बड़े डेटा की आपकी परिभाषा क्या है?

गिल प्रेस: ​​बड़ा डेटा इन लेबलों में से एक है जो समय-समय पर उभरता है और प्रौद्योगिकियों और प्रक्रियाओं के एक नए सेट और जीवन और काम पर उनके संभावित या वास्तविक प्रभाव का वर्णन करने के लिए कैच-ऑल वाक्यांश के रूप में लोकप्रिय हो जाता है। संगठनों, सरकारी एजेंसियों और व्यक्तियों के लिए, बड़े डेटा का मतलब एक नया कौशल है जो बेहतर निर्णय लेने में सहायता कर सकता है। बेहतर निर्णय लेने की कोशिश करना कोई नई बात नहीं है। लेकिन बड़े डेटा शब्द प्रौद्योगिकियों, प्रक्रियाओं और प्रथाओं के एक नए मिश्रण की ओर इशारा करते हैं जो डेटा से मूल्य प्राप्त करने में एक नई क्षमता के विकास में योगदान कर सकते हैं, चाहे वह बड़ा हो या छोटा।

TS: 10 वर्षों में बड़ा डेटा कैसा दिखेगा?

जीपी: उपरोक्त परिभाषा के संबंध में, बड़ा डेटा डेटा की मात्रा को प्रभावित कर रहा है, जिस गति से अर्थ का अनुमान लगाया जा सकता है, और जिस गति से कार्रवाई की जानी चाहिए। क्या किसी भी जिज्ञासा पर दुनिया की सभी जानकारी का वास्तविक समय विश्लेषण प्राप्त करना संभव होगा?

भविष्य के बारे में कुछ भी कहने में मुझे संकोच हो रहा है। लेकिन मुझे लगता है कि यह मान लेना उचित है कि अधिक डेटा होगा, कि हमारे पास उस डेटा की सफाई, प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए नए उपकरण होंगे, और संगठनों द्वारा किए गए फैसलों का समर्थन करने के लिए और अधिक डेटा का उपयोग बेहतर या बदतर के लिए किया जाएगा, सरकारें और व्यक्ति।

टीएस: क्या हम उपरोक्त विशेषताओं में एक मात्रात्मक ऊपरी सीमा को मारने जा रहे हैं? ट्रांजिस्टर, हार्ड डिस्क स्टोरेज, नेटवर्क क्षमता और पिक्सल के लिए मूर का नियम अब सही है, लेकिन आपको लगता है कि यह कब तक चलेगा?

GP: मूर का कानून तब तक चलेगा जब तक मानव सरलता चलेगी। इसने इंजीनियरों के लिए एक प्रेरक लक्ष्य के रूप में कार्य किया है और चार दशकों से अधिक समय तक उन्होंने किसी भी कथित सीमा को पार करने के तरीके खोजे हैं।

TS: हाल ही में बड़ा डेटा इतना लोकप्रिय क्यों हो गया है?

जीपी: आमतौर पर, एक प्रौद्योगिकी-संबंधित शब्द लोकप्रिय हो जाता है, अर्थात, यह एक मूलमंत्र बन जाता है, क्योंकि कई छोटे और बड़े प्रौद्योगिकी विक्रेता इसे भारी बढ़ावा देने के लिए शुरू करते हैं। शब्द "बिग डेटा" का उपयोग 1990 के दशक के अंत में विज्ञान के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन अनुप्रयोगों के संदर्भ में किया गया था। 2005 के आसपास, Google, फेसबुक और याहू जैसी वेब-आधारित कंपनियों ने विशेष रूप से तैयार किए गए नए उपकरणों के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए नए उपकरणों को विकसित और तैनात करना शुरू कर दिया। जब इन नए उपकरणों और तकनीकों को बाद में स्टार्ट-अप्स द्वारा और अधिक विकसित किया गया, और जब उनका उपयोग डेटा माइनिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स उत्पादों और सेवाओं को बेचने वाली छोटी कंपनियों द्वारा किया गया, तो उन्होंने सभी बड़े डेटा को प्रतियोगियों से खुद को अलग करने के तरीके के रूप में अपनाया और " बाधित "मौजूदा बाजार। अंतिम वृद्धि जिसने बड़े डेटा को एक बड़ा बदलाव बना दिया, बड़े प्रौद्योगिकी विक्रेताओं से आया, जिन्होंने कुछ मामलों में, इन छोटी कंपनियों का अधिग्रहण किया, और अपने बड़े विपणन बजट और बाजार की ताकत को नए कार्यकाल के पीछे रखा।

यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि सबसे हालिया डेटा विश्लेषण-संबंधित buzzword, "विश्लेषिकी" (2006 में टॉम डेवनपोर्ट द्वारा लोकप्रिय) और नए, "बड़े डेटा, " कई आईटी कंपनियों को बढ़ावा देने के बीच पुल बनाने के तरीके के रूप में। कॉम्बो "बड़े डेटा एनालिटिक्स।"

टीएस: बड़े डेटा में सही मूल्य क्या है? पैसा बनाया जा सकता है, जीवन बढ़ाया जा सकता है, जोखिम कम किए जा सकते हैं और प्रतिष्ठा हासिल की जा सकती है, लेकिन औसत व्यक्ति के लिए बड़ा डेटा क्या कर सकता है?

जीपी: मुझे यकीन नहीं है कि बड़े डेटा के लिए जीवन को बढ़ाया जा सकता है, लेकिन अगर यह संभव है, या संभव होगा, तो यह निश्चित रूप से व्यक्तियों पर प्रभाव डालेगा। स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में रहना - लेकिन कुछ हद तक कम महत्वाकांक्षी लक्ष्यों के साथ - बड़ा डेटा हमें स्वस्थ जीवन जीने और हमारे स्वास्थ्य संबंधी निर्णयों को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। यह "व्यक्तिगत विश्लेषिकी" के बोझिल क्षेत्र में स्पष्ट है, 2006 में आइपॉड से कनेक्ट होने वाले नाइके + जूते के साथ शुरू हुआ।

आज, ये ऐप आपके स्वास्थ्य, धन और काम में सहायता करने के लिए आपके व्यायाम दिनचर्या की निगरानी और विश्लेषण से आगे बढ़ रहे हैं। मेरा मानना ​​है कि हम इन ऐप्स को आगे देखेंगे कि मैं "व्यक्तिगत बड़े डेटा" को क्या कहूँगा, जिससे आप दूसरों से अपनी तुलना कर सकें, संबंधित बड़े पैमाने के डेटा के विश्लेषण के लिए व्यक्तियों को उपकरण प्रदान कर सकें।

TS: बड़ा डेटा आने पर औसत व्यक्ति को क्या कार्रवाई करनी चाहिए? क्या कोई ऐसी चीज है जिसकी मदद हम सब कर सकते हैं?

जीपी: मैं बिग डेटा के पहले कानून को क्या कहता हूं कि डेटा का मूल्य समान डेटा साझा करने वाले लोगों की संख्या में वृद्धि के साथ बढ़ता है। या मेटकाफ के नियम के वाक्यांशांकन में, डेटा का मूल्य समान डेटा साझा करने वाले लोगों की संख्या के वर्ग के लिए आनुपातिक है। जितना अधिक हम अपने व्यक्तिगत डेटा को साझा करते हैं, उतना ही हम - और दुनिया - इससे बाहर निकल सकते हैं।

साक्षात्कार के लिए गिल प्रेस का धन्यवाद। आप उसकी जाँच कर सकते हैं - अन्य बड़े डेटा विशेषज्ञों की लंबी सूची के साथ - बिग डेटा में: ट्विटर पर विशेषज्ञों का अनुसरण करने के लिए।