Forget Big Data, Small Data is the Real Revolution
There is a lot of talk about “big data” at the moment. For example, this is Big Data Week, which will see events about big data in dozens of cities around the world. But the discussions around big data miss a much bigger and more important picture: the real opportunity is not big data, but small data. Not centralized “big iron”, but decentralized data wrangling. Not “one ring to rule them all” but “small pieces loosely joined”.
中央集積型データ管理は忘れよう。分散データ管理が革命だ
中央集積型データ管理が大きな話題になっている、たとえば、世界中の多くの都市で今週は“中央集積型データ管理の週”のイベントが開催されている。しかし、中央集約型データ管理の話題はもっと大きくてもっと重要な事実を見過ごしている。事実、中央集積型データ管理ではなく分散型データ管理を見過ごしている。中央に集積されたデータ用大型コンピュータではなく、分散したデータの結合である。一つの輪の中に集中させるのではないが、分散し緩く結合したシステムである。
Big data smacks of the centralization fads we’ve seen in each computing era. The thought that ‘hey there’s more data than we can process!’ (something which is no doubt always true year-on-year since computing began) is dressed up as the latest trend with associated technology must-haves.
Meanwhile we risk overlooking the much more important story here, the real revolution, which is the mass democratisation of the means of access, storage and processing of data. This story isn’t about large organisations running parallel software on tens of thousand of servers, but about more people than ever being able to collaborate effectively around a distributed ecosystem of information, an ecosystem of small data.
それぞれのコンピュータ年代において、大量データの中央集約が流行してきた。おい、ここには我々のコンピュータでは処理できない大量のデータがあるとの思い(これはコンピュータが世に出てから続いている紛れもない思考である)は関連技術を二分する最新の傾向である
ここで、もっと重要な話を見過ごす危険がある。本当の革命はデータのアクセス、保管そして処理という意味の大量民主化である。この話は数千台のサーバーを並列処理ソフトで運用している大きな会社のことではないが、分散型エコシステムの情報を効果的に利用することのできない人よりもっと小さいエコシステムを使いきれない人の話である
Just as we now find it ludicrous to talk of “big software” – as if size in itself were a measure of value – we should, and will one day, find it equally odd to talk of “big data”. Size in itself doesn’t matter – what matters is having the data, of whatever size, that helps us solve a problem or address the question we have.
For many problems and questions, small data in itself is enough. The data on my household energy use, the times of local buses, government spending – these are all small data. Everything processed in Excel is small data. When Hans Rosling shows us how to understand our world through population change or literacy he’s doing it with small data.
その規模自体が、あたかも価値基準であるかのような、「巨大なソフトウェア」なんてものが、いかにばかげているかをご理解いただけましたように、次は「巨大なデータ」についても、同様におかしいものであると判断すべきです。規模など重要ではありません。問題はどんな規模であろうと、問題解決や疑問解明の手助けとなるデータであるかどうかです。
たいていの問題も疑問も、小さなデータだけで事足ります。我が家のエネルギー消費量、地元で運行しているバスの時刻表、政府の支出、これらは全て小さなデータです。エクセルで処理されるあらゆる事柄は小さなデータなのです。ハンズ・ロスリングも小さなデータを使用することによって、人口の変遷や識字能力を介して、世界の様相を示しています。
And when we want to scale up the way to do that is through componentized small data: by creating and integrating small data “packages” not building big data monoliths, by partitioning problems in a way that works across people and organizations, not through creating massive centralized silos.
This next decade belongs to distributed models not centralized ones, to collaboration not control, and to small data not big data.
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そして、スケールアップしたいときは、コンポーネント化されたスモールデータを通じてだ。つまり、巨大な一枚岩のデータを築くのではなく小さなデータ「バッケージ」作り統合し、大規模な中央集権的なサイロの構築を通してではなく人や組織をまたいで機能するように問題を分割してである。
次の10年は中央集権的なモデルではなく分散型のモデルが、管理ではなくコラボレーションが、ビッグデータではなくスモールデータが主流になる。
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