Los macrodatos han llegado a una encrucijada.
Los macrodatos han armado a algunas empresas y han demostrado su valor comercial con mayores beneficios.
En el mundo del big data, ¿qué pasa en 1 minuto? La tienda de aplicaciones generó 47.000 descargas; Twitter generó 100.000 registros; Google recibió 2 millones de búsquedas y se gastaron 272.070 dólares en línea.
El desarrollo de la tecnología y la industria de TI es siempre inseparable del desarrollo de conceptos de alta tecnología. Algunos de estos conceptos han aportado un valor comercial inconmensurable, mientras que otros se han convertido en trucos publicitarios apresurados. En términos de percepción del valor comercial, el big data sin duda ha llegado a una encrucijada.
Es cierto que el big data ha armado a algunas empresas y ha demostrado la existencia comercial del big data con el aumento de los beneficios. Pero también hay muchas empresas que luchan por el big data, pero aún no lo han descubierto: ¿qué es el big data? ¿Cómo aportará el big data valor empresarial?
Visión de las oportunidades de negocio
Guan Zhihua, presidente del Comité de Gestión de la Gran China de BASF, una empresa Fortune 500 que está profundamente involucrada en la protección del medio ambiente, admitió en una entrevista exclusiva con un Reportero de "Cai Ying" que el desarrollo de la digitalización en realidad ha pasado por un período de tiempo. Pero hoy en día es difícil explicar cómo se define big data.
“Pero ahora el desarrollo de muchas tecnologías nuevas se basa en big data y el potencial de desarrollo de estas tecnologías es enorme, por lo que se puede decir que la digitalización será inevitable”.
Como dijo, el dilema del big data es que el big data está en todas partes y hay algunas verdades y algunas mentiras. Pero para quienes están inmersos en el concepto de big data, es como el aire, invisible pero inseparable.
Esta ambigüedad cognitiva está objetivamente limitada por el desarrollo por etapas del big data que tiene cuatro niveles: educación, exploración, contacto e implementación. En la actualidad, todavía hay más usuarios concentrados en la etapa de exploración.
Entonces, ¿cómo entender correctamente el big data? El vicepresidente global de IBM, Hu Shizhong, dijo al periodista Cai Ying que el análisis de big data tiene cuatro características, a saber, 4V: volumen, variedad, velocidad y precisión.
La avalancha de información ha provocado una avalancha de datos. Es fácil para nosotros perdernos en el gran océano de datos, complejo, rápido y sospechoso. Precisamente porque la dimensión 4V de big data lo abarca todo, puede reflejar el verdadero significado de big data: conocimiento.
¿Qué es el "insight"? La marca española ZARA vende cada día 1.654,38 millones de prendas. A través de la red global de información, cada producto vendido tiene su propia tarjeta de identificación de ventas (que incluye precio, departamento, período de tiempo, cliente). Estos datos se analizan a través de programas automatizados para analizar los patrones de comportamiento de los clientes y sus preferencias de consumo. Como decisión de producción de futuros productos, ZARA puede lanzar un nuevo producto en tan solo tres días y lanzar 65.438 modelos en un año.
Desafiando el resultado moral de la humanidad
Aunque los big data pueden aportar un valor comercial inconmensurable a toda la sociedad, cuando Snowden reveló el plan de obstáculo en "La supremacía de Bourne" cuando Cuando la interpretación es vívida y vívida, la gente comienza a darse cuenta de que en la sociedad actual, el atributo de seguridad de la privacidad se ha perdido hace mucho tiempo; este es también el peligro oculto más preocupante que traen los big data.
Li Yifei, presidente de Eastman Group China, dijo al periodista Cai Ying que el futuro del big data se desarrollará rápidamente, pero al mismo tiempo, el big data hará imposible que todos mantengan la privacidad, lo que Incluso desafiar el fundamento de la moralidad humana.
Sin embargo, en opinión de Wang Xiaomei, director de big data del Departamento de Mercados Emergentes de IBM, la seguridad de los big data no es una propuesta nueva y las amenazas a las que se enfrenta son las mismas que las de los datos tradicionales. En última instancia, esto requiere que el país tenga las leyes y regulaciones correspondientes para garantizar la seguridad de los datos, que las empresas e instituciones sigan las reglas y que los individuos protejan los datos conscientemente.
Además de los riesgos de seguridad, la confiabilidad de los datos afectará inevitablemente el valor del análisis de la información antes de que sea procesada, analizada y aplicada. Entre ellos, los datos generados por humanos son extremadamente poco confiables y es probable que presenten problemas como falsificación intencional, engaño involuntario y confusión temporal.
En este sentido, Hu Shizhong cree que cuando intentamos recopilar una gran cantidad de datos y esperamos encontrar algunos patrones y tendencias, también debemos pensar en los factores inciertos de estos datos complejos, que de otro modo serían datos poco fiables. voluntad La formación de resultados de análisis inciertos afecta el valor de las decisiones posteriores.
Entonces, aunque big data puede mostrar un mayor valor comercial en 3 a 5 años, la seguridad y la precisión de los datos deben ser problemas que deben superarse en el desarrollo actual de big data, y estos desafíos también son un oportunidad para el desarrollo del big data.