Концепція у визначенні ABC

Ми живемо в епоху, коли даних багато. Давайте трохи подумаємо: які дані про нас можуть бути там Інтернет, що плаває у віртуальному просторі? Ім'я, прізвище, можливо адреса (продукт покупки, яку ми зробили в Інтернеті і яка, природно, повинна була надійти до нас додому), музики те, що ми чуємо (із наших списків Spotify або те, що ми слухаємо на Soundcloud), які статті ми переглядаємо (продукт сторінок, які ми бачимо на Amazon та інших інтернет-магазинах), та багато іншого.

Після обробки та аналізу ця кількість даних може призвести до висновків як про окремих людей, так і про набори населенняі навіть диференціювати їх відповідно до їх уподобань, висновки, які, у свою чергу, ми можемо застосувати до конкретних осіб у формі рекомендацій. Для цього дисципліна з Великі дані.

Визначаємо Великі дані як дисципліна обчислювальної науки, яка займається захопленням, управлінням та аналізом великих набори даних, роблячи висновки з цього аналізу та застосовуючи ці висновки до справ бетон.

Тобто, Великі дані це повна дисципліна, і не тільки збір і зберігання великих наборів даних.

В епоху, коли даних не тільки не вистачає, але в багатьох випадках ми маємо більше, ніж хотіли б, або що може бути справді корисним, Великі дані він також має справу з тим, як вибрати дані, які насправді корисні для проведення аналізу та висновків.

Кінцева мета Великі дані полягає у отриманні вигоди для нашої компанії чи ініціативи.

Візьмемо конкретний випадок: припустимо, що у нас є Інтернет-магазин музики, і що з того, що чують наші клієнти, Ми зберігаємо таку інформацію, як назва пісні, ім’я виконавця та кількість відтворень кожної з них. пісня.

Після аналізу всіх цих даних ми можемо дійти до кількох висновків. Скажімо, ми бачимо, що кожен наш клієнт Зазвичай прийнято розбивати їхні музичні варіанти на один або декілька конкретних жанрів, і ми можемо класифікувати кожну з груп та виконавців, які є в нашому каталозі, за цими жанрами.

Отже, ми можемо використовувати Великі дані рекомендувати покупцям нашого магазину слухати (і згодом, звичайно, купувати!) музику певних груп, яка відповідає їхнім уподобанням.

Таким чином, ми пропонуємо послугу, більш пристосовану до особистих уподобань кожного з наших клієнтів, роблячи його більш персоналізованим, а отже, надаючи їм „ваш магазин” замість магазину загальний.

Великі дані Це дисципліна, яку вони використовують, наприклад, у соціальних мережах, щоб пропонувати сторінки та профілі для перегляду, або веб-сайти, що пропонують читання.

Amazon є одним з підприємств, який ілюструє використання Великі даніОскільки на основі аналізу запитів та покупок усіх користувачів цього відомого веб-сайту зроблено висновок, які пропозиції щодо нових продуктів слід показувати кожному окремому користувачеві.

Однак слід зазначити, що не все, що нам пропонують в Інтернеті, є результатом аналізу тенденцій Великі дані.

Ми також повинні брати до уваги комерційні угоди між компаніями, які вносять пропозиції, та виробниками продукції, щоб вони були тими, що фігурують у цих пропозиціях.

Технологічно використання рішень Великі дані вимагає великої обробної потужності.

Ось чому вони звикають використовувати спеціальні комп’ютерні системи, такі як великі сервери та засоби спеціалізовані фірми, які спеціалізовані фірми здають в оренду для спеціальних досліджень або клієнтам для використання протягом усього рік.

Багато разів Великі дані це вимагає роботи з колекціями даних, які не є повністю структурованими. Ось чому для використання в таких типах програм потрібні конкретні рішення.

Вже було сказано, що технічні профілі спеціалізуються на Великі дані вони будуть користуватися великим попитом у майбутньому.

Іншими словами, якщо ви думаєте про роботу в галузі інформатики, вам слід подумайте серйозно спеціалізуються на галузі Росії Великі дані, в яких бракує пропозиції для покриття попиту.

Збір даних для подальшого аналізу здійснюється не тільки в Інтернеті та на людях, але також може здійснюватися за допомогою датчиків IoT.

Таким чином, наприклад, ми можемо аналізувати моделі поведінки водіїв, збір даних з датчиків паркування, щоб дізнатися про найбільш зайняті години або схеми руху. рух.

Фотографії: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Теми у великих даних