Тэхналогія ніколькі не запавольвае ... э-э, флоп!
Гордан Э. Мур быў сузаснавальнікам Intel і Fairchild Semiconductor, які 50 гадоў таму напісаў артыкул, у якім прагназуецца падваенне колькасці кампанентаў на інтэгральную схему кожны год. Праз 10 гадоў, у 1975 годзе, ён пераглядаў прагноз кожныя 2 гады ... і яго прагноз быў у значнай ступені дакладным. Цяпер ён вядомы як закон Мура.
Каб прывесці прыклад Apple Назіраць (які я з радасцю валодаю і настойліва рэкамендую) мае вылічальную магутнасць каля 2 смартфонаў iPhone 4. Ён значна пераўзыходзіць суперкампутар Cray-1985 2 года ... на вашым запясце. Гэта немалы подзвіг, улічваючы след усёй прылады, і мне цяжка думаць, што нават Гордан Мур думаў, што мы будзем там, дзе мы знаходзімся сёння.
Камп'ютарныя чыпы працягвалі павялічваць прадукцыйнасць, адначасова памяншаючыся ў памеры, што дазваляла ўкараняць новаўвядзенні, якія інжынеры ніколі не лічылі магчымымі. 40 гадоў таму большасць людзей не паверыла, што ў хуткім часе мы атрымаем доступ да бязмежнай інфармацыі з вашай далоні.
Што гэта значыць для маркетолагаў? IMO, гэта азначае, што мы знаходзімся на самых ранніх стадыях таго, што можна дасягнуць з дапамогай аптымізацыі міжканальнага маркетынгу і прагназавання маркетынгу. Сучасны
аналітыка платформы даволі элементарныя - збіраюць мноства дадзеных і забяспечваюць простую справаздачнасць. Сістэмы вялікіх дадзеных развіваюцца, каб стымуляваць інавацыі ў індустрыі маркетынгу, каб прасоўваць сістэмы справаздачнасці ў прагнастычныя рухавікі - што палепшыць як карыстацкі досвед, так і маркетынгавыя вынікі.Вылічальная магутнасць мае вырашальнае значэнне, таму што інструменты для распрацоўкі на гэтых бязмежных платформах становяцца прасцей і лягчэй зрабіць. Адным з прыкладаў можна назваць рухавікі баз дадзеных вялікіх дадзеных. Распрацоўваючы механізмы самааптымізацыі дадзеных і запытаў, кампаніі могуць падштурхнуць рэсурсы для распрацоўкі да стварэння новых функцый, а не наладжваць і наладжваць базы дадзеных для больш эфектыўнай працы. Гэта хвалюючыя часы!