แนวคิดในคำจำกัดความ ABC

เราอยู่ในยุคที่มีข้อมูลมากมาย ลองคิดดูหน่อย: ข้อมูลอะไรเกี่ยวกับเราได้บ้าง อินเทอร์เน็ต, ลอยอยู่ในโลกไซเบอร์? ชื่อ นามสกุล บางทีที่อยู่ (สินค้าที่เราซื้อทางเน็ตและต้องมาบ้านเราแน่นอน) เพลง สิ่งที่เราได้ยิน (จากรายการ Spotify หรือสิ่งที่เราฟังบน Soundcloud) บทความที่เราดู (ผลิตภัณฑ์ของหน้าเว็บที่เราเห็นใน Amazon และร้านค้าออนไลน์อื่นๆ) และอื่นๆ อีกมากมาย

ข้อมูลจำนวนนี้ เมื่อประมวลผลและวิเคราะห์แล้ว สามารถนำเราไปสู่ข้อสรุป ทั้งเกี่ยวกับบุคคลและเกี่ยวกับชุดของ ประชากรและแม้กระทั่งเพื่อแยกความแตกต่างตามความชอบ ข้อสรุปที่เราสามารถนำไปใช้กับบุคคลที่เฉพาะเจาะจงในรูปแบบของคำแนะนำได้ สำหรับสิ่งนี้ วินัย ของ ข้อมูลใหญ่.

เรากำหนด ข้อมูลใหญ่ เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการจับ การจัดการ และการวิเคราะห์ขนาดใหญ่ ชุดข้อมูล การสรุปผลจากการวิเคราะห์นี้ และการนำข้อสรุปเหล่านี้ไปใช้กับกรณีต่างๆ คอนกรีต.

นั่นคือ ข้อมูลใหญ่ มันเป็นวินัยที่สมบูรณ์ ไม่ใช่แค่การรวบรวมและ การจัดเก็บ ของชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ในยุคที่ข้อมูลไม่เพียงแต่หายากเท่านั้น แต่ในหลายกรณีเรามีมากกว่าที่เราต้องการหรือมีประโยชน์จริงๆ

ข้อมูลใหญ่ นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการเลือกข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับเราในการวิเคราะห์และสรุปผล

เป้าหมายสูงสุดของ ข้อมูลใหญ่ คือการได้รับผลประโยชน์สำหรับ บริษัท หรือความคิดริเริ่มของเรา

กรณีที่เป็นรูปธรรม สมมติว่าเรามีร้านเพลงออนไลน์ และจากที่ลูกค้าได้ยิน เราจัดเก็บข้อมูลต่างๆ เช่น ชื่อเพลง ชื่อศิลปิน และจำนวนครั้งที่เล่นแต่ละครั้ง เพลง.

เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้แล้ว เราก็สามารถสรุปได้หลายประการ สมมุติว่าเราเห็นว่าเราแต่ละคน ลูกค้า เป็นเรื่องปกติที่จะจัดประเภทตัวเลือกดนตรีของพวกเขาในประเภทหนึ่งหรือสองสามประเภท และเราสามารถจำแนกแต่ละกลุ่มและศิลปินที่เรามีในแคตตาล็อกของเราในประเภทเหล่านี้

ดังนั้นเราจึงสามารถใช้ ข้อมูลใหญ่ เพื่อแนะนำลูกค้าในร้านให้ฟังเพลง (และซื้อภายหลังแน่นอน!) จากบางกลุ่มที่เหมาะกับความชอบของพวกเขา

ด้วยวิธีนี้ เราขอเสนอบริการที่ปรับให้เข้ากับความชอบส่วนบุคคลของเรามากขึ้น more ลูกค้าทำให้เป็นส่วนตัวมากขึ้นและจึงให้ "ร้านค้าของคุณ" แทนร้านค้า ทั่วไป

ข้อมูลใหญ่ เป็นวินัยที่พวกเขาใช้ เช่น ในโซเชียลเน็ตเวิร์กเพื่อแนะนำเพจและโปรไฟล์ที่น่าติดตาม หรือเนื้อหาเว็บไซต์เพื่อแนะนำการอ่าน

อเมซอนเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ยกตัวอย่างการใช้ ข้อมูลใหญ่จากการวิเคราะห์คำถามและการซื้อของผู้ใช้ทั้งหมดในเว็บไซต์ที่มีชื่อเสียงนี้ ได้ข้อสรุปว่าข้อเสนอแนะสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ใดควรแสดงต่อผู้ใช้แต่ละราย

อย่างไรก็ตาม ควรสังเกตว่าไม่ใช่ทุกสิ่งที่แนะนำให้เราบนอินเทอร์เน็ตเป็นผลมาจากการวิเคราะห์แนวโน้มผ่าน ข้อมูลใหญ่.

เราต้องคำนึงถึงข้อตกลงทางการค้าระหว่างบริษัทที่ให้คำแนะนำและผู้ผลิตผลิตภัณฑ์เพื่อให้เป็นไปตามที่ปรากฏในคำแนะนำดังกล่าว

เทคโนโลยีการใช้โซลูชั่น use ข้อมูลใหญ่ ต้องการพลังการประมวลผลที่ยอดเยี่ยม

นั่นคือเหตุผลที่พวกเขาคุ้นเคยกับการใช้ระบบคอมพิวเตอร์เฉพาะ เช่น เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ และสิ่งอำนวยความสะดวก บริษัทเฉพาะทางที่บริษัทเฉพาะทางให้เช่าเพื่อการศึกษาเฉพาะหรือให้กับลูกค้าเพื่อใช้ตลอด ปี.

หลายครั้งที่ ข้อมูลใหญ่ มันต้องการการจัดการกับการรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างสมบูรณ์ นั่นคือเหตุผลที่จำเป็นต้องใช้โซลูชันเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันประเภทนี้

ได้มีการกล่าวว่าโปรไฟล์ทางเทคนิคเชี่ยวชาญใน ข้อมูลใหญ่ พวกเขาจะอยู่ในความต้องการสูงในอนาคต

กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากคุณกำลังพิจารณางานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ คุณควร คิด เชี่ยวชาญในด้านของ .อย่างจริงจัง ข้อมูลใหญ่ซึ่งไม่มีอุปทานเพียงพอต่ออุปสงค์

การเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ในภายหลังไม่เพียงดำเนินการบนอินเทอร์เน็ตและกับผู้คนเท่านั้น แต่ยังสามารถทำได้โดยใช้เซ็นเซอร์ IoT

ด้วยวิธีนี้ เราสามารถ วิเคราะห์ รูปแบบพฤติกรรมของผู้ขับขี่ รวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์จอดรถเพื่อทราบชั่วโมงที่คึกคักที่สุดหรือ การเคลื่อนไหว.

ภาพถ่าย: Fotolia - lasse / georgejmclittle

หัวข้อใน Big Data