Home-theater-designers
Duomenys yra informacija, tačiau tai tik dalis istorijos. Viena detalė apie įvykį ar faktas apie žmonių sveikatą nėra daug duomenų, su kuriais reikia dirbti. Kalbant apie duomenis, mes galvojame apie informacijos rinkimą, organizavimą ir saugojimą.
Interneto amžiuje įmonės ir organizacijos visame pasaulyje surinko tiek daug duomenų, kad dabar kalbame apie dalykus eksponentiškai didesniu mastu. Dabar yra didelių duomenų ir tai daro didžiulį poveikį mūsų gyvenimui.
Kas yra dideli duomenys?
Dideli duomenys yra toks didelis duomenų rinkinys, kad mūsų tradicinės informacijos tvarkymo priemonės netinka šiam darbui. Ši kolekcija gali būti įvairių formų.
Didžiųjų duomenų pavyzdžiai
- „Twitter“ įrašai saugomi „Twitter“ serveriuose
- Informacija, kurią „Google“ gauna stebėdama važiavimus automobiliais
- Visas šalies vietos ir nacionalinių rinkimų rezultatų rinkinys, skaičiuojamas tiek, kiek buvo saugomi įrašai
- Ką sveikatos draudimo bendrovės žino apie tai, kas kokiose ligoninėse gydosi
- Pirkinių tipai ir vietos, rodomos kredito kortelėse
- Ką žmonės žiūri per „Netflix“, kada, kur ir kiek laiko
Kas yra „Big Data“ technologija?
Mūsų kompiuteriai gali valdyti gana daug duomenų. Tik įsivaizduokite visą informaciją, kurią įmanoma sutalpinti į vieną skaičiuoklę. Duomenų bazės programinė įranga gali apdoroti dar didesnį informacijos kiekį. Šie įrankiai gali sudėti į vieną standžiojo disko duomenis, kuriems kitu atveju prireiktų lentynų, užpildytų dėžėmis, supakuotomis užrašų knygelėmis ir aplankais.
Tačiau šių priemonių nepakanka, kad būtų galima tvarkyti visą informacijos kiekį, kurį vadiname dideliais duomenimis. Tam mes sukūrėme naujus metodus. Debesų kompiuterija perkelia darbą iš mūsų kompiuterių į tolimus serverius. Iš ten yra daugybė būdų, kaip pasiekti ir panaudoti informaciją.
Žymūs didelių duomenų naudojimo būdai
Dideli duomenys neatsirado savaime. Keletas tendencijų paskatino jo egzistavimą.
Daiktų internetas
Internetas, kurį šiuo metu žinote, yra žmonių internetas. Čia žmonės bendrauja tarpusavyje, mašinos palengvina tą bendravimą. Peržiūrite svetaines, kurias kuria žmonės. Jūs skaitote žodžius, kuriuos žmonės įvedė.
Daiktų internetas yra tas, kuriame įrenginiai tiesiogiai bendrauja tarpusavyje, nedalyvaujant žmonėms. Vienas prietaisas stebi orą. Išmanusis termostatas pasiekia šią informaciją ir koreguoja jūsų namų temperatūrą.
Dideli duomenys ir daiktų internetas yra tarpusavyje susiję. Šie prietaisai gali savarankiškai imtis veiksmų dėl visų turimų duomenų. Kuo daugiau įrenginių veikia tokiu būdu, tuo daugiau duomenų sugeneruojama.
Mašinų mokymasis
Mašininis mokymasis reiškia kompiuterio gebėjimą mokytis iš duomenų. Taip „Pandora“ radijo stotys prisitaiko prie jūsų stiliaus. Mašininis mokymasis taip pat yra už turinio rekomendacijų „YouTube“ ir „Netflix“.
Šios prognozės atsirado dėl algoritmų. „Google“ paieškos algoritmas? Algoritmas, kuris nustato, ką matote „Facebook“ naujienų kanale? Visa tai yra mašininis mokymasis darbe.
Tai tik keli pavyzdžiai, kaip mašininio mokymosi algoritmai daro įtaką mūsų kasdienei patirčiai.
Dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas yra kitas žingsnis po mašininio mokymosi. Čia kompiuteris ne tik mokosi iš duomenų, bet ir naudoja šią informaciją, kad priimtų sprendimus ir formuotų savo elgesį.
Tiek „Microsoft“, tiek „Google“ parodė pastangas sukurti humanoidinius robotus. „Facebook“ naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų išvengti savižudybių. Technologijos tobulėja tokiu greičiu, kad buvo keli atvejai, kai kompiuterio mąstymas pranoko žmogaus mąstymą.
Kas yra „Big Data Analytics“?
Didžiųjų duomenų šaltiniai mums nieko nesako. Kažkas turi suprasti visą tą informaciją. Tai yra didelių duomenų analizės sritis: žiūrėti į nesuprantamai didelius informacijos kiekius ir pamatyti, ką galime išmokti.
Šiandien vis daugiau organizacijų pradeda naujus didelių duomenų projektus, o įmonės konkuruoja, kad galėtų pasiūlyti savo konkrečią didelių duomenų analizės formą daugelyje skirtingų sričių. Dėl šių veiksmų dideli duomenys daro įtaką jūsų gyvenimui, net jei esate šiuolaikinis luditas.
Kodėl žmonės tai daro? Nes turint tinkamą įžvalgą, dideli duomenys gali padaryti daug gero.
Didžiųjų duomenų pranašumai
Žmonės stengiasi panaudoti didelius duomenis, kad pagerintų mūsų gyvenimą. Štai keletas sričių, kuriose veikia dideli duomenys.
kaip pašalinti drm su kalibru
Dideli duomenys sveikatos priežiūros srityje
Sveikatos priežiūros pramonė nėra greičiausia naujoms technologijoms pritaikyti. Kai kurie paslaugų teikėjai vis dar pereina nuo popieriaus prie skaitmeninių saugojimo priemonių. Nepaisant to, yra sričių, kuriose dideli duomenys daro įtaką. Viena yra integracijos sritis. Draudikai ir paslaugų teikėjai stengiasi derinti duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., Žalų, rentgeno spindulių, gydytojų pastabų ir receptų.
Vaizdo kreditas: MGDboston/ Morguefile
Daugelis mano, kad jei sveikatos priežiūros duomenys būtų geriau integruoti, tai galėtų suteikti geresnę priežiūrą už mažesnę kainą. Kai „Amazon“, „Berkshire Hathaway“ ir „JP Morgan“ šių metų pradžioje paskelbė, kad dirba kartu sveikatos priežiūros srityje, jos savo veiklos sritį nurodė kaip technologiją. Globėjas viršeliai.
Dideli duomenys finansuose
Finansų pramonė yra visa mintis priimti sprendimus, pagrįstus kompiuterine analize. „Wall Street“ blykstės avarijos įvyko dėl automatizuotos prekybos - mašinos greitai parduoda atsargas be žmogaus įsikišimo, atsižvelgiant į tai, kas vyksta rinkoje. Tai vadinama aukšto dažnio prekyba.
Dabar finansinių duomenų mokslininkai naudoja didelius duomenis, kad nuspėtų, kurios atsargos pavyks ir kada greičiausiai įvyks avarijos. Bankai taip pat mano, kad dideli duomenys yra būdas padidinti savo pajamas.
Dideli duomenys el. Prekyboje ir rinkodaroje
Pirkdami mes sugeneruojame daug informacijos. Parduotuvėje kredito ir lojalumo kortelės seka kiekvieną mūsų pirkinį. Kai kurios parduotuvės naudoja kameras ar net seka mūsų telefonus, kad sužinotų, kuri parduotuvės dalis mūsų dėmesį patraukia ilgiausiai. Internete prieš apsipirkdami turime susikurti paskyras, leidžiančias svetainėms ne tik stebėti, ką perkame, bet ir kiekvieną peržiūrimą prekę.
Parduotuvės savo išdėstymą grindžia vartotojų interesais ir elgesiu. Pardavėjai internete nusprendžia, ką matome, remdamiesi demografine informacija ir kita metrika. Naujosios „Amazon“ plytų ir skiedinio parduotuvės yra dviejų pasaulių susijungimo pavyzdys.
Labai reikia tokios įžvalgos, kuri atsiranda stebint mūsų interesus ir elgseną internete. „Facebook“ ir „Google“ yra pelningi technologijų milžinai, nes jie gali parduoti skelbimus, kurie geriau tinka konkrečioms vartotojų grupėms nei kiti reklamos būdai ir platformos. Jie tai gali padaryti dėl visos informacijos, kurią pateikiame, kai naudojame jų paslaugas.
Ar dideli duomenys yra pavojingi?
Dideli duomenys ateina su pažadu, bet kartu ir su rizika. Pirma, privatumo pažeidimas. Daugiau žmonių apie kiekvieną iš mūsų žino daugiau nei bet kuriuo žmonijos istorijos momentu. Ne tik lengva rasti, kur gyvename, bet ir kur einame, ką mylime, kaip gyvename ir ką galvojame.
Tai daro asmenis ir visuomenes atviresnes manipuliacijoms. Mes galime būti apgauti, kad atsisakysime savo slaptažodžių ir kredito kortelių numerių, arba turėsime įtakos balsuoti už kandidatus, kurių kitaip nepalaikytume. Daugiau duomenų suteikia daugiau būdų reklamuotojams ir žiniasklaidos įmonėms formuoti mūsų norus ir vertybes.
Apie mus yra daugiau duomenų nei anksčiau, ir tie duomenys saugomi daugiau vietų. Tai sukuria daugiau puolimo taikinių. Neužtenka apsaugoti savo mašinas. Dabar duomenų pažeidimai yra įprastas reiškinys, o tai, kas nutinka mūsų duomenims, yra nekontroliuojami.
Netgi įmonės, kurios gali padaryti padorų darbą, kad apsaugotų mūsų duomenis nuo išorinių atakų, dažnai patys daro abejotinus dalykus, kaip tai daroma „Facebook“.
Tada kyla pavojus, ką žmonės darys su informacija, kurią dideli duomenys leidžia jiems numatyti. Ar už sveikatos draudimą labiau apmokestiname žmones, turinčius nesveikos mitybos įpročių? Ar turėtume padidinti policiją tose srityse, kuriose, kaip prognozuojame, bus daugiau nusikalstamumo? Ar didiname pirkėjų, gyvenančių turtingose vietovėse, kainas?
Rasti būdus, kaip apsaugoti mūsų duomenis, gerbti mūsų privatumą ir išlaikyti mūsų vertybes, bus nuolatinis iššūkis, nes didžiųjų duomenų tendencija tęsiasi. Vis dėlto, nesvarbu, kaip mums tai atrodo, geriau ar blogiau, mes visi gyvename didelių duomenų pasaulyje.
Dalintis Dalintis „Tweet“ Paštu Kaip pasiekti „Google“ įmontuotą burbulo lygį „Android“Jei kada nors reikėjo įsitikinti, kad kažkas yra lygiai, dabar galite per kelias sekundes gauti burbulo lygį savo telefone.
Skaityti toliau Susijusios temos- Technologija paaiškinta
- Daiktų internetas
- Dideli duomenys
Bertelis yra skaitmeninis minimalistas, kuris rašo iš nešiojamojo kompiuterio su fizinio privatumo jungikliais ir „Free Software Foundation“ patvirtinta OS. Jis vertina etiką, o ne funkcijas ir padeda kitiems kontroliuoti savo skaitmeninį gyvenimą.
Daugiau iš Bertelio KingoPrenumeruokite mūsų naujienlaiškį
Prisijunkite prie mūsų naujienlaiškio, kad gautumėte techninių patarimų, apžvalgų, nemokamų el. Knygų ir išskirtinių pasiūlymų!
Norėdami užsiprenumeruoti, spustelėkite čia