Понятие в определении ABC

Мы живем в эпоху изобилия данных. Давайте немного подумаем: какие данные о нас могут быть в Интернет, плавающие в киберпространстве? Имя, фамилия, возможно, адрес (продукт покупки, который мы сделали в Интернете и который, естественно, должен был прибыть к нам домой), Музыка что мы слышим (из наших списков Spotify или что слушаем на Soundcloud), какие статьи смотрим (продукт страниц, которые мы видим на Amazon и других интернет-магазинах) и многое другое.

Этот объем данных, после обработки и анализа, может привести нас к выводам как об отдельных людях, так и о наборах Населениеи даже дифференцировать их в соответствии с их предпочтениями, выводы, которые, в свою очередь, мы можем применить к конкретным людям в виде рекомендаций. Для этого дисциплина из Большое количество данных.

Мы определяем Большое количество данных как дисциплина вычислительной науки, которая занимается сбором, управлением и анализом больших наборы данных, делая выводы из этого анализа и применяя эти выводы к случаям конкретный.

Это Большое количество данных это полноценная дисциплина, а не просто сбор и место хранения больших наборов данных.

В эпоху, когда данных не только не мало, но и во многих случаях у нас их больше, чем хотелось бы или которые могут быть действительно полезными, Большое количество данных в нем также рассматривается, как выбрать данные, которые действительно полезны для нас, чтобы проводить анализ и делать выводы.

Конечная цель Большое количество данных заключается в получении выгоды для нашей компании или инициативы.

Рассмотрим конкретный случай: предположим, что у нас есть музыкальный онлайн-магазин и, судя по тому, что слышат наши клиенты, Мы храним такую ​​информацию, как название песни, имя исполнителя и количество воспроизведений каждой песни. песня.

После анализа всех этих данных можно сделать несколько выводов. Допустим, мы видим, что каждый из наших клиент Обычно их музыкальные варианты классифицируются по одному или нескольким конкретным жанрам, и мы можем классифицировать каждую из групп и артистов, которые есть в нашем каталоге, по этим жанрам.

Итак, мы можем использовать Большое количество данных чтобы рекомендовать покупателям нашего магазина послушать (а потом, конечно же, купить!) музыку определенных групп, которые соответствуют их предпочтениям.

Таким образом, мы предлагаем услуги, более адаптированные к личным предпочтениям каждого из наших клиентов, делая его более персонализированным и, следовательно, давая им «свой магазин» вместо магазина. общий.

В Большое количество данных Это дисциплина, которую они используют, например, в социальных сетях, чтобы предлагать страницы и профили для отслеживания, или контент веб-сайтов, чтобы предлагать чтения.

Amazon - один из примеров использования Большое количество данныхПоскольку на основе анализа запросов и покупок всех пользователей этого известного веб-сайта делается вывод, какие предложения по новым продуктам следует показывать каждому отдельному пользователю.

Однако следует отметить, что не все, что нам предлагают в Интернете, является результатом анализа тенденций с помощью Большое количество данных.

Мы также должны принимать во внимание коммерческие соглашения между компаниями, которые вносят предложения, и производителями продуктов, чтобы они были теми, которые фигурируют в указанных предложениях.

Технологически использование решений Большое количество данных требует большой вычислительной мощности.

Вот почему они привыкли использовать выделенные компьютерные системы, такие как большие серверы и объекты. специализированные фирмы, которые специализированные фирмы сдают в аренду для конкретных исследований или клиентам для использования на протяжении всего год.

Много раз Большое количество данных это требует работы с коллекциями данных, которые не полностью структурированы. Вот почему для использования в этих типах приложений требуются специальные решения.

Было сказано, что технические профили специализируются на Большое количество данных в будущем они будут пользоваться большим спросом.

Другими словами, если вы думаете о работе в области информатики, вам следует считать серьезно специализируемся в области Большое количество данных, в котором отсутствует предложение, чтобы покрыть спрос.

Сбор данных для последующего анализа осуществляется не только в Интернете и о людях, но также может осуществляться с помощью датчиков Интернета вещей.

Таким образом, например, мы можем анализировать модели поведения водителей, сбор данных с датчиков парковки, чтобы узнать наиболее загруженные часы или режим вождения. движение.

Фотографии: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Темы больших данных