Daftar Isi:
Menggunakan teknologi untuk membantu dalam proses memperoleh, mengatur, dan menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik bukanlah hal yang baru, tetapi memang memiliki nama baru, dan nama itu adalah data besar. Nama itu juga mendapat banyak hype., kami memisahkan hype dari kata kunci dari realitas situasi.
Saya berbicara dengan Gil Press, pemimpin pemikiran dan mitra pengelola di pemasaran, penerbitan dan konsultasi penelitian gPress. Jadi mari kita mundur dan melihat mengapa kata kunci big data telah mencapai arus utama, dan apa potensi yang dimilikinya untuk masa depan. (Untuk beberapa bacaan latar belakang, lihat Big Data: Bagaimana Ini Ditangkap, Diringkas dan Digunakan untuk Membuat Keputusan Bisnis.)
The Big Data Hype
Ingin tahu alasan sebenarnya istilah big data telah menjadi begitu populer? Gil Press, seorang pemimpin pemikiran top di lapangan memiliki beberapa jawaban. Setelah memegang posisi manajemen pemasaran dan penelitian senior di NORC, DEC dan EMC. Baru-baru ini, ia bertindak sebagai direktur senior pemasaran kepemimpinan pemikiran di EMC, di mana studinya "Berapa Banyak Informasi?" (2000 dan 2003 dengan UC Berkeley) dan Digital Universe (2007-2011 dengan IDC) membantu meluncurkan percakapan tentang data besar.
"Big Data adalah salah satu label yang muncul dari waktu ke waktu dan telah menjadi populer sebagai ungkapan umum untuk menggambarkan serangkaian teknologi dan proses baru dan potensi atau dampak nyata pada kehidupan dan pekerjaan, " kata Press.
"Biasanya, istilah yang berhubungan dengan teknologi menjadi populer, atau menjadi kata kunci, karena sejumlah vendor teknologi kecil dan besar mulai mempromosikannya secara besar-besaran. Sekitar 2005, perusahaan berbasis web seperti Google, Facebook dan Yahoo mulai mengembangkan dan menyebarkan baru alat yang dirancang khusus untuk pemrosesan dan analisis koleksi besar-besaran dari data yang tidak terstruktur.
"Ketika alat dan teknologi baru ini kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh para pemula - dan ketika mereka digunakan oleh perusahaan kecil yang menjual data mining, intelijen bisnis dan produk dan layanan analitik - mereka semua mengadopsi data besar sebagai cara untuk membedakan diri dari pesaing dan mengganggu pasar yang ada, "kata Pers.
Jadi, apa dorongan terakhir yang menjadikan data besar sebagai kata kunci berteknologi tinggi?
"Itu datang dari vendor teknologi besar yang, dalam beberapa kasus, mengakuisisi perusahaan-perusahaan kecil ini, dan menempatkan anggaran pemasaran besar dan kekuatan pasar di belakang istilah baru, " menurut Press.
Sedangkan untuk analitik data besar, istilah itu juga berakar pada pemasaran.
"Sangat menarik untuk dicatat bahwa sebagai cara untuk menjembatani antara kata kunci yang terkait dengan analisis data terbaru, " analytics "(dipopulerkan oleh Tom Davenport pada 2006), dan yang baru, " big data, "banyak perusahaan IT telah mempromosikan kombo "analitik data besar, " kata Pers.
Melewati Hype: Manfaat Big Data
Melihat masa lalu hype, Press menjelaskan bahwa driver di balik atribut fisik big data dapat dikaitkan dengan:- Meningkatnya jumlah perangkat yang menangkap dan membuat data
- Meningkatnya keterkaitan data
- Kapasitas penyimpanan murah
- Perangkat lunak inovatif untuk memproses dan menganalisis informasi dalam data
"Berusaha membuat keputusan yang lebih baik bukanlah hal baru, tetapi istilah" data besar "menunjuk pada perpaduan baru teknologi, proses dan praktik yang berkontribusi pada pengembangan kompetensi baru dalam mendapatkan nilai dari data, baik besar maupun kecil, " Tekan kata.
Ketika ditanya seperti apa data besar dalam 10 tahun mendatang dan apakah mungkin untuk mendapatkan analisis real-time dari semua informasi di dunia, Press mengatakan dia ragu untuk membuat prediksi untuk masa depan, tetapi tidak memberikan wawasan lebih lanjut ke beberapa asumsi yang masuk akal.
"Saya pikir masuk akal untuk mengasumsikan bahwa akan ada lebih banyak data dan bahwa kita akan memiliki alat baru untuk membersihkan, memproses dan menganalisis data, " katanya. "Lebih banyak data akan digunakan, baik atau buruk, untuk mendukung keputusan yang dibuat oleh organisasi, pemerintah dan individu." (tentang tumpukan data digital dalam infografis, Berapa Banyak Data Yang Dihasilkan Online Setiap Menit?)
Selain sebagai penghasil uang yang kuat, mekanisme pengurangan risiko, nilai sebenarnya dari big data terletak pada kemampuannya untuk mempengaruhi gaya hidup masyarakat secara positif. Mr Press memberikan komentar tentang bagaimana beberapa nilai sejati dapat diwujudkan dari fenomena big data - dimulai dengan peningkatan kesehatan.
"Saya tidak yakin kehidupan dapat diperpanjang berkat data besar, tetapi jika ini mungkin atau akan mungkin, maka itu pasti akan berdampak pada individu, " katanya. "Tetap di bidang perawatan kesehatan, tetapi dengan tujuan yang kurang ambisius, data besar dapat membantu kita menjalani kehidupan yang lebih sehat dan meningkatkan keputusan terkait kesehatan kita, " kata Press, mengutip aplikasi perawatan kesehatan baru sebagai alat utama di bidang ini.
Hukum Pertama Data Besar
Akhirnya, Press mengatakan bahwa tidak hanya tergantung pada ilmuwan untuk meningkatkan dan memanfaatkan data besar - orang biasa juga dapat membantu.
"Apa yang saya sebut Hukum Pertama Big Data menyatakan bahwa nilai data tumbuh dengan pertumbuhan jumlah orang yang berbagi data serupa - atau dalam ungkapan hukum Metcalfe, nilai data sebanding dengan kuadrat jumlah orang yang berbagi data serupa, "kata Pers. "Semakin banyak kita membagikan data pribadi kita, semakin banyak nilai yang kita - dan dunia - bisa dapatkan darinya."
Eksperimen Data Besar
Jangan hanya percaya pada hype, cari tahu apa arti fenomena big data untuk Anda atau organisasi Anda melalui eksperimen pemikiran sederhana ini: Identifikasi masalah besar atau frustrasi dalam hidup atau pekerjaan Anda dan tanyakan pada diri Anda pertanyaan apakah data besar dapat berperan dalam solusinya. (Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana data besar berubah, baca The Evolution of Big Data.)
Lihatlah wawancara lengkapnya dengan Gil Press di bawah ini.
Troy Sadkowsky: Apa definisi Anda tentang data besar?
Gil Press: Data besar adalah salah satu label ini yang muncul dari waktu ke waktu dan menjadi populer sebagai frase umum untuk menggambarkan serangkaian teknologi dan proses baru dan potensi atau dampak nyata pada kehidupan dan pekerjaan. Untuk organisasi, lembaga pemerintah dan individu, data besar berarti keterampilan baru yang dapat membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik. Berusaha membuat keputusan yang lebih baik bukanlah hal baru. Tetapi istilah big data menunjuk pada campuran baru teknologi, proses dan praktik yang dapat berkontribusi pada pengembangan kompetensi baru dalam mendapatkan nilai dari data, baik besar atau kecil.
TS: Seperti apa data besar dalam 10 tahun?
GP: Sehubungan dengan definisi di atas, big data berdampak pada jumlah data, kecepatan di mana makna dapat disimpulkan, dan kecepatan di mana tindakan diambil. Apakah mungkin untuk mendapatkan analisis real-time dari semua informasi dunia tentang rasa ingin tahu?
Saya ragu mengatakan apa pun tentang masa depan. Tetapi saya pikir masuk akal untuk mengasumsikan bahwa akan ada lebih banyak data, bahwa kita akan memiliki alat baru untuk membersihkan, memproses dan menganalisis data itu, dan bahwa lebih banyak data akan digunakan, baik atau buruk, untuk mendukung keputusan yang dibuat oleh organisasi, pemerintah, dan individu.
TS: Apakah kita akan mencapai batas atas kuantitatif dalam atribut di atas? Hukum Moore berlaku sekarang untuk transistor, penyimpanan hard disk, kapasitas jaringan dan piksel, tetapi menurut Anda berapa lama itu akan bertahan?
GP: Hukum Moore akan bertahan selama kecerdikan manusia akan bertahan. Ini telah berfungsi sebagai tujuan motivasi bagi para insinyur dan selama lebih dari empat dekade mereka telah menemukan cara untuk mengatasi keterbatasan yang dirasakan.
TS: Mengapa data besar menjadi sangat populer baru-baru ini?
GP: Biasanya, istilah yang terkait dengan teknologi menjadi populer, yaitu, itu menjadi kata kunci, karena sejumlah vendor teknologi kecil dan besar mulai banyak mempromosikannya. Istilah "big data" digunakan dalam konteks aplikasi visualisasi data untuk sains pada akhir 1990-an. Sekitar tahun 2005, perusahaan berbasis web seperti Google, Facebook dan Yahoo mulai mengembangkan dan menggunakan alat-alat baru yang dirancang khusus untuk pemrosesan dan analisis koleksi besar-besaran dari data tidak terstruktur. Ketika alat dan teknologi baru ini kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh para pemula, dan ketika mereka digunakan oleh perusahaan kecil yang menjual data mining, intelijen bisnis, dan produk dan layanan analitik, mereka semua mengadopsi data besar sebagai cara untuk membedakan diri dari pesaing dan " mengganggu "pasar yang ada. Dorongan terakhir yang menjadikan data besar sebagai kata kunci datang dari vendor teknologi besar yang, dalam beberapa kasus, mengakuisisi perusahaan-perusahaan kecil ini, dan menempatkan anggaran pemasaran besar dan kekuatan pasar di belakang istilah baru.
Sangat menarik untuk dicatat bahwa sebagai cara untuk menjembatani antara kata kunci yang berhubungan dengan analisis data terbaru, "analytics" (dipopulerkan oleh Tom Davenport pada tahun 2006), dan yang baru, "big data, " banyak perusahaan IT telah mempromosikan kombo "analitik data besar."
TS: Apa nilai sebenarnya dalam data besar? Uang dapat dibuat, nyawa dapat diperpanjang, risiko dapat dikurangi dan prestise dapat dicapai, tetapi apa yang dapat dilakukan data besar untuk orang kebanyakan?
GP: Saya tidak yakin nyawa bisa diperpanjang berkat data besar, tetapi jika ini mungkin, atau akan mungkin, maka itu pasti akan berdampak pada individu. Tetap di bidang perawatan kesehatan - tetapi dengan tujuan yang kurang ambisius - data besar dapat membantu kita menjalani kehidupan yang lebih sehat dan meningkatkan keputusan terkait kesehatan kita. Ini terlihat jelas di bidang "analitik pribadi" yang berkembang, dimulai pada 2006 dengan sepatu Nike + yang terhubung ke iPod.
Hari ini, aplikasi ini bergerak dari memantau dan menganalisis rutinitas olahraga Anda menjadi membantu kesehatan, kekayaan, dan pekerjaan Anda. Saya percaya bahwa kita akan melihat aplikasi-aplikasi ini bergerak lebih jauh ke dalam apa yang saya sebut "data besar pribadi, " memungkinkan Anda untuk membandingkan diri Anda dengan orang lain, memberikan individu dengan alat untuk analisis data skala besar yang relevan.
TS: Apa tindakan yang harus dilakukan orang kebanyakan ketika datang ke data besar? Adakah sesuatu yang bisa kita lakukan untuk membantu?
GP: Apa yang saya sebut Hukum Pertama Big Data menyatakan bahwa nilai data tumbuh dengan pertumbuhan jumlah orang yang berbagi data serupa. Atau dalam ungkapan hukum Metcalfe, nilai data sebanding dengan kuadrat jumlah orang yang berbagi data serupa. Semakin banyak kita membagikan data pribadi kita, semakin banyak nilai yang kita - dan dunia - dapat keluarkan darinya.
Terima kasih kepada Gil Press untuk wawancara ini. Anda dapat memeriksanya - bersama dengan daftar panjang pakar data besar lainnya - di Big Data: Pakar untuk Diikuti di Twitter.
