Koncept u definiciji ABC

Živimo u doba u kojem ima mnogo podataka. Razmislimo malo o tome: koji podaci o nama mogu postojati Internet, plutajući u cyber prostoru? Ime, prezime, možda adresa (proizvod kupnje koju smo obavili putem interneta i koja se, naravno, morala vratiti kući), glazba, muzika što čujemo (s naših popisa Spotify ili što slušamo na Soundcloud-u), koje članke gledamo (proizvod stranica koje vidimo na Amazonu i drugim internetskim trgovinama) i još mnogo toga.

Ova količina podataka, jednom obrađena i analizirana, može nas dovesti do zaključaka, kako o pojedinim ljudima, tako i o skupinama ljudi populacija, pa čak i da ih razlikujemo prema njihovim preferencijama, zaključke koje, pak, možemo primijeniti na određene pojedince u obliku preporuka. Zbog toga je disciplina od Veliki podaci.

Mi definiramo Veliki podaci kao disciplina računske znanosti koja se bavi hvatanjem, upravljanjem i analizom velikih skupove podataka, izvlačenje zaključaka iz ove analize i primjena tih zaključaka na slučajeve beton.

Odnosno Veliki podaci to je kompletna disciplina, a ne samo prikupljanje i skladište velikih skupova podataka.

U eri u kojoj podaci ne samo da nisu rijetki, već u mnogim slučajevima imamo više nego što bismo željeli ili što može biti stvarno korisno, Veliki podaci bavi se i načinom odabira podataka koji su nam zaista korisni za provođenje analiza i donošenje zaključaka.

Krajnji cilj Veliki podaci je stjecanje koristi za našu tvrtku ili inicijativu.

Uzmimo konkretan slučaj: pretpostavimo da imamo internetsku glazbenu trgovinu i da će, prema onome što čuju naši kupci, Pohranjujemo podatke poput naslova pjesme, imena izvođača i broja puta reprodukcije. pjesma.

Nakon što se analiziraju svi ti podaci, možemo doći do nekoliko zaključaka. Recimo da vidimo da je svaki naš klijent Uobičajeno je da se njihove glazbene mogućnosti preusmjeravaju u jedan ili nekoliko specifičnih žanrova, te da svaku od grupa i umjetnika koje imamo u našem katalogu možemo klasificirati u te žanrove.

Dakle, možemo koristiti Veliki podaci preporučiti kupcima naše trgovine da slušaju (i kasnije kupuju, naravno!) glazbu određenih grupa koje odgovaraju njihovim željama.

Na taj način nudimo uslugu prilagođeniju osobnim željama svakog od naših kupcima, čineći ih personaliziranijima i, prema tome, dajući im "vašu trgovinu" umjesto trgovine generički.

The Veliki podaci To je disciplina koju koriste, na primjer, u društvenim mrežama da bi predložili stranice i profile koje treba slijediti ili web stranice sa sadržajem da predlože čitanja.

Amazon je jedna od tvrtki koja ilustrira upotrebu Veliki podaciBudući da se iz analize upita i kupnji svih korisnika ove poznate web stranice zaključuje koji prijedlozi za nove proizvode trebaju biti prikazani svakom pojedinom korisniku.

Međutim, valja napomenuti da nije sve što nam se sugerira na Internetu rezultat analize trendova Veliki podaci.

Moramo uzeti u obzir i komercijalne ugovore između tvrtki koje daju prijedloge i proizvođača proizvoda tako da se njihovi uključe u navedene prijedloge.

Tehnološki, uporaba rješenja Veliki podaci zahtijeva puno procesorske snage.

Zbog toga se navikavaju koristiti namjenske računalne sustave, poput velikih poslužitelja i objekata namjenske tvrtke koje specijalizirane tvrtke iznajmljuju za određene studije ili klijentima na korištenje tijekom cijelog vremena godina.

Mnogo puta Veliki podaci zahtijeva bavljenje zbirkama podataka koje nisu u potpunosti strukturirane. Zbog toga su potrebna posebna rješenja za upotrebu u ovoj vrsti primjene.

Rečeno je da su tehnički profili specijalizirani za Veliki podaci bit će vrlo traženi u budućnosti.

Drugim riječima, ako razmišljate o tome da imate posao u području informatike, trebali biste razmišljati ozbiljno se specijalizirali za područje Veliki podaci, u kojem nedostaje ponude za pokrivanje potražnje.

Prikupljanje podataka za njihovu naknadnu analizu ne vrši se samo na Internetu i na ljudima, već se može obaviti i pomoću IoT senzora.

Na taj način, na primjer, možemo analizirati obrasce ponašanja vozača, prikupljanje podataka od parkirnih senzora kako bi se znalo najprometnije radno vrijeme ili obrasci vožnje. pokret.

Fotografije: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Teme u velikim podacima