Концепция в дефиниция ABC

Живеем в епоха, в която има изобилие от данни. Нека помислим малко върху това: какви данни за нас може да има интернет, плаващи в киберпространството? Име, фамилия, може би адрес (продукт от покупка, която сме направили онлайн и която, естествено, е трябвало да пристигне в нашата къща), музика какво чуваме (от нашите списъци Spotify или какво слушаме в Soundcloud), какви статии разглеждаме (продукт на страниците, които виждаме в Amazon и други онлайн магазини) и много други.

Това количество данни, след като бъдат обработени и анализирани, могат да ни доведат до изводи, както за отделни хора, така и за набори от населениеи дори да ги разграничим според техните предпочитания, заключения, които от своя страна можем да приложим към конкретни лица под формата на препоръки. За това, дисциплина на Голяма информация.

Ние определяме Голяма информация като дисциплината на изчислителната наука, която се занимава с улавяне, управление и анализ на големи набори от данни, правене на заключения от този анализ и прилагане на тези заключения към казуси бетон.

Това е Голяма информация това е пълна дисциплина, а не само събирането и съхранение на големи масиви от данни.

В епоха, в която данните не само не са оскъдни, но в много случаи имаме повече, отколкото бихме искали или които могат да бъдат наистина полезни, Голяма информация той също така се занимава с това как да изберем данните, които наистина са полезни за нас, за да извършим анализ и да направим заключения.

Крайната цел на Голяма информация е да се получи полза за нашата компания или инициатива.

Нека вземем конкретен случай: да предположим, че имаме онлайн музикален магазин и че от това, което чуват нашите клиенти, Ние съхраняваме информация като заглавието на песента, името на изпълнителя и броя на възпроизвежданията. песен.

След като всички тези данни бъдат анализирани, можем да стигнем до няколко заключения. Да кажем, че виждаме, че всеки наш клиент Обичайно е да се класифицират техните музикални опции в един или няколко специфични жанра и че можем да класифицираме всяка от групите и изпълнителите, които имаме в нашия каталог в тези жанрове.

Така че, можем да използваме Голяма информация да препоръчаме на клиентите на нашия магазин да слушат (и по-късно, разбира се!) да купуват музика от определени групи, които отговарят на техните предпочитания.

По този начин ние предлагаме услуга, по-приспособена към личните предпочитания на всеки наш клиенти, което го прави по-персонализиран и следователно им дава „вашия магазин“ вместо магазин родово.

The Голяма информация Това е дисциплината, която те използват, например, в социалните мрежи, за да предлагат страници и профили, които да следват, или уебсайтове със съдържание, за да предлагат четения.

Amazon е един от бизнесите, който илюстрира използването на Голяма информацияОт анализа на запитванията и покупките на всички потребители на този известен уебсайт се прави заключение кои предложения за нови продукти трябва да се показват на всеки отделен потребител.

Трябва обаче да се отбележи, че не всичко, което ни се предлага в Интернет, е резултат от анализ на тенденциите чрез Голяма информация.

Трябва също да вземем предвид търговските споразумения между компаниите, които правят предложенията, и производителите на продукти, така че техните да са тези, които се появяват в посочените предложения.

Технологично, използването на решения Голяма информация изисква голяма мощност за обработка.

Ето защо те свикват да използват специализирани компютърни системи, като големи сървъри и съоръжения специализирани фирми, които специализираните фирми наемат за конкретни проучвания или на клиенти за използване през цялото време година.

Много пъти Голяма информация това изисква работа с колекции от данни, които не са напълно структурирани. Ето защо са необходими специфични решения за използване в този тип приложения.

Казано е, че техническите профили са специализирани в Голяма информация те ще бъдат много търсени в бъдеще.

С други думи, ако мислите да имате работа в областта на компютърните науки, трябва мисля сериозно се специализират в областта на Голяма информация, при които липсва предлагане за покриване на търсенето.

Събирането на данни за последващ анализ се извършва не само в Интернет и върху хората, но може да се направи и с помощта на IoT сензори.

По този начин например можем анализирам моделите на поведение на водачите, събиране на данни от сензорите за паркиране, за да се познаят най-натоварените часове или моделите на шофиране. движение.

Снимки: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Теми в големите данни