Определение взрыва данных

Самый простой способ понять концепцию «взрыва данных» — это знать, что этот термин относится к «быстрому увеличению объема данных в киберпространстве» (Zhu & Xiong, 2015, параграф 1). В последние годы объем данных в киберпространстве стремительно растет. Например, в период с 2016 по 2020 год эксперты предсказывают увеличение производства данных на 4300 процентов (Marr, 2016, пункт 6); и как Вилларс и др (2011), большая часть этого взрыва связана с быстрым увеличением количества устройств, способных подключаться к Интернету, «включая встроенные датчики, смартфоны и планшетные компьютеры» (стр. 1). Авторы (по понятным причинам) даже не упоминают о количестве умных домашних устройств, таких как лампочки, термостаты и «умные» приборы, или домашних помощников, таких как Alexa от Amazon, которые быстро стали «обычными» в домах по всему миру с момента публикации их статьи. — признак того, что взрыв данных продолжается и почти наверняка больше, чем можно было предсказать даже десять лет назад.

Действительно, по мере того, как все больше устройств подключаются к Интернету и все больше людей покупают больше этих устройств, становится все труднее увидеть замедление роста объемов данных. Взрыв данных уже достиг точки, когда с такого количества различных устройств собирается так много данных, что некоторые начали описывать усилия по управлению ими с помощью таких терминов, как «среда данных» (Yang & Wang, 2020), «природа данных» (Zhu et al., 2009) и «экология данных» (Hare, 2015), тем самым давая некоторое представление о том, насколько большими и сложными являются системы и виды собираемых данных.

Все это, как отмечает Марр (2016), ставит компании в интересное положение — положение, когда известно, что данные могут быть чрезвычайно ценными для создания конкурентного преимущества, но когда огромный объем данных угрожает сокрушить компании, надеющиеся просеять его и использовать для повышения производительности.

Аналитика как источник устойчивого конкурентного преимущества

Учитывая описанное выше положение дел, неудивительно, что те компании, которые, скорее всего, преуспеют во время взрыва данных, будут инвестировать в развитие способности эффективно собирать, управлять и анализировать данные, которые наиболее важны для их компании. Учитывая размер и характер задачи, это легче сказать, чем сделать. Как утверждает Давенпорт (2020), у компаний часто возникает рефлекторная реакция, когда они пытаются собрать и проанализировать все возможные данные, исходя из предположения, что чем больше данных, тем лучше. По его м, это неверное предположение, и лучше проанализировать виды данных, которые, скорее всего, будут полезны для компании, соответствующим образом адаптировать усилия по сбору данных и стратегически проанализировать собранные данные, то есть с конкретными целями и вопросами. Когда это будет сделано, утверждает он, и когда компании сделают надлежащие инвестиции в людей и инфраструктуру данных, у компаний появится «прекрасная возможность» получить конкурентное преимущество перед своими конкурентами (параграф 13).

В качестве примера Давенпорт (2020) обсуждает ProjectD Amazon и работу, проделанную DBS Bank. Другими компаниями, которые разбогатели на сборе и анализе данных, являются такие компании, как Facebook*, которые собирают данные об активности пользователей, чтобы более эффективно нацеливать рекламу и тем самым привлекать больше платящих рекламодателей.

Заключение

Данные, информация и знания необходимы для процветания бизнеса, особенно в эпоху цифровых технологий. По мере того, как все больше и больше устройств подключаются к Интернету и генерируется все больше и больше данных, те компании, которые лучше всего способны просеивать океан информации, чтобы получить то, что нужно, с наибольшей вероятностью преуспеют по сравнению со своими конкурентами. Однако получение этой возможности не произойдет без целенаправленных усилий и инвестиций. Предприятия должны инвестировать в управление данными и информационные системы, чтобы быть конкурентоспособными и создавать конкурентные преимущества.

Ссылки

Давенпорт, Т (2020, 5 октября). Серьезно относиться к данным и науке.

Заяц, Л (2015). Антропоценовая торговая зона: новая охрана, экология больших данных и оценка природы. Окружающая среда и общество, 6(1), 109-127.

Марр, Б (2016, 28 ). Перегрузка большими данными: почему большинство компаний не справляются со взрывным ростом данных. Форбс.

Вилларс, Р.Л., Олофсон, К.В., и Иствуд, М (2011). Большие данные: что это такое и почему вас это должно волновать. Белая книга, IDC, 14, 1-14.

Ян, Ф., и Ван, М (2020). Обзор систематической оценки и улучшения среды больших данных. Границы инженерного менеджмента, 7 (1), 27–46.

Чжу, Ю., и Сюн, Ю (2015). К науке о данных. Журнал науки о данных, 14.

Чжу, Ю., Чжун, Н., и Сюн, Ю (2009 октябрь). Взрыв данных, природа данных и датаология. На Международной конференции по информатике мозга (стр. 147-158). Шпрингер, Берлин, Гейдельберг.

*Запрещена в России