לנתונים גדולים יש בעיה, אבל זה לא טכנולוגיה

נתונים גדולים עומדים בפני בעיה גדולה בימינו, ומעניין לעניין, זה לא קשור לטכנולוגיה. לא, זוהי בעיה של יחסי ציבור, בה נתונים גדולים הם כמו התעלולים הידועים לשמצה של טום קרוז על אופרה: כולם דיברו על זה, אבל לרוב האנשים לא היה מושג מה פירושם (ולכל השאר כנראה לא היה אכפת) . עבור ידוענים, הייפ עלום יכול להיות כל זכייה מבורכת. אולם בכל הקשור לעסקים וטכנולוגיה, מילות מפתח כמו big data לא תמיד מגשרות על הפער בין ה- CTO שרוצה ליישם נתונים גדולים לבין המנכ"ל שרוצה לדעת מדוע .

ההגדרה המלאה של נתונים גדולים עדיין עשויה להתווכח, אך מה שאיש לא מתווכח עליהם הוא שנתונים גדולים הולכים וגדלים מיום ליום, כאשר נתונים על חברות מתפוצצים משנה לשנה ואינטראקציות במדיה החברתית נמתחות במאות מיליונים ליום. וככל שעסקים מכל הסוגים הופכים ליותר ויותר דיגיטליים, כמות הנתונים שם מוגדרת להגדיל עוד יותר. לכן ההבנה כיצד נתונים גדולים יכולים לעזור היא כה חשובה. אז בואו נסתכל כיצד ניתן להגדיר נתונים גדולים - ומדוע רישום של הגדרה זו הופך להיות חשוב יותר ויותר לעסקים בכל הגדלים. (עקוב אחר השיחה המקוונת סביב ביג נתונים על ידי בדיקת מומחי הביג דאטה שעוקבים אחריהם בטוויטר.)

מה זה ביג דאטה?

חלקם פשוט קוראים לכל סיטואציה עם "המון" נתונים גדולים של נתונים. זה לא נכון. בעוד נפח גדול של מידע הוא חלק מההגדרה, הוא לא שלם. אנשים מעבדים כמויות גדולות של נתונים במשך עשרות שנים. האם פירוש הדבר שמסד הנתונים של 10 ג'יגה-בייט משנות ה -90 היה נתונים גדולים מכיוון שהוא נראה כמו הרבה באותה תקופה?