Jēdziens definīcijā ABC

Mēs dzīvojam laikmetā, kurā ir daudz datu. Padomāsim par to mazliet: kādi dati par mums var būt Internets, peldot kibertelpā? Vārds, uzvārds, varbūt adrese (pirkuma produkts, ko esam veikuši tiešsaistē un kuram, protams, ir jāierodas mūsu mājā), mūzika ko mēs dzirdam (no mūsu Spotify sarakstiem vai ko mēs klausāmies Soundcloud), kādus rakstus skatāmies (Amazon un citos tiešsaistes veikalos redzamo lapu produkts) un daudz ko citu.

Šis datu daudzums pēc apstrādes un analīzes var mūs izdarīt pie secinājumiem gan par atsevišķiem cilvēkiem, gan par datu kopām populācija, un pat to diferencēšanai pēc viņu vēlmēm, secinājumiem, kurus mēs savukārt varam piemērot konkrētām personām ieteikumu veidā. Šim nolūkam disciplīna gada Lieli dati.

Mēs definējam Lieli dati kā skaitļošanas zinātnes disciplīna, kas nodarbojas ar lielu datu uztveršanu, pārvaldību un analīzi datu kopas, izdarot secinājumus no šīs analīzes un piemērojot šos secinājumus gadījumiem betons.

Tas ir, Lieli dati tā ir pilnīga disciplīna, un ne tikai kolekcija un uzglabāšana lielu datu kopu.

Laikmetā, kurā datu ir ne tikai maz, bet daudzos gadījumos mums ir vairāk nekā mēs vēlētos, vai arī tas var būt patiešām noderīgs, Lieli dati tajā apskatīts arī tas, kā izvēlēties datus, kas mums patiešām ir noderīgi, lai veiktu analīzi un izdarītu secinājumus.

Galīgais mērķis Lieli dati ir gūt labumu mūsu uzņēmumam vai iniciatīvai.

Pieņemsim konkrētu gadījumu: pieņemsim, ka mums ir tiešsaistes mūzikas veikals un ka, no tā, ko dzird mūsu klienti, Mēs glabājam tādu informāciju kā dziesmas nosaukums, izpildītāja vārds un katra atskaņošanas reižu skaits. dziesma.

Kad visi šie dati ir analizēti, mēs varam izdarīt vairākus secinājumus. Pieņemsim, ka mēs redzam, ka katrs no mums klients Viņu muzikālās iespējas ir ierasts klasificēt vienā vai dažos konkrētos žanros un ka mēs katrā no mūsu katalogā esošajām grupām un māksliniekiem varam klasificēt šajos žanros.

Tātad, mēs varam izmantot Lieli dati ieteikt mūsu veikala klientiem klausīties (un vēlāk, protams, nopirkt!) mūziku no noteiktām grupām, kas atbilst viņu vēlmēm.

Tādā veidā mēs piedāvājam pakalpojumu, kas vairāk pielāgots katra mūsu personīgajām vēlmēm klientiem, padarot to personalizētāku, un tāpēc viņiem veikala vietā piešķirot “savu veikalu” vispārējs.

The Lieli dati Tā ir disciplīna, ko viņi izmanto, piemēram, sociālajos tīklos, lai ieteiktu sekojamās lapas un profilus, vai satura vietnes, lai ieteiktu lasījumus.

Amazon ir viens no uzņēmumiem, kas parāda piemēru Lieli datiTā kā pēc visu šīs slavenās vietnes lietotāju pieprasījumu un pirkumu analīzes tiek secināts, kādi ieteikumi jauniem produktiem būtu jāparāda katram lietotājam.

Tomēr jāatzīmē, ka ne viss, kas mums tiek ieteikts internetā, ir tendenču analīzes rezultāts Lieli dati.

Mums jāņem vērā arī komerciālie līgumi starp uzņēmumiem, kas sniedz ieteikumus, un produktu ražotājiem, lai viņu piedāvājumi būtu minēti šajos ierosinājumos.

Tehnoloģiski risinājumu izmantošana Lieli dati prasa lielu apstrādes jaudu.

Tāpēc viņi pierod izmantot īpašas datorsistēmas, piemēram, lielus serverus un iespējas specializētas firmas, kuras specializētās firmas īrē īpašiem pētījumiem vai klientiem, lai tās varētu izmantot visā gadā.

Daudzas reizes Lieli dati tas prasa nodarboties ar datu kolekcijām, kas nav pilnībā strukturētas. Tāpēc izmantošanai šāda veida lietojumprogrammās ir nepieciešami īpaši risinājumi.

Ir teikts, ka tehniskie profili specializējas Lieli dati nākotnē tie būs ļoti pieprasīti.

Citiem vārdiem sakot, ja jūs domājat par darbu datorzinātņu jomā, jums tas jādara padomā nopietni specializējušies Lieli dati, kurā pieprasījuma segšanai trūkst piedāvājuma.

Datu vākšana turpmākai analīzei tiek veikta ne tikai internetā un ar cilvēkiem, bet to var veikt arī, izmantojot IoT sensorus.

Tādā veidā, piemēram, mēs varam analizēt autovadītāju uzvedības modeļus, apkopojot datus no stāvvietas sensoriem, lai uzzinātu noslogotākās stundas vai braukšanas paradumus. kustība.

Fotoattēli: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Lielo datu tēmas