border=0

Технология »Үлкен деректер

Үлкен деректерді анықтау


Біз деректер дәуірінде өмір сүріп жатырмыз. Бұл туралы біраз ойланайық: киберкеңістікте жүзіп жүрген Интернетте біз туралы қандай деректерді табуға болады? Аты, тегі, мүмкін мекен-жайы (онлайнда жасаған сатып алу өнімі, және, әрине, бізге үйге келу керек), музыка тыңдадық (біздің Spotify тізімінен немесе Soundcloud-да естігенімізден) Amazon және басқа онлайн-дүкендерде көретін беттердің өнімі) және тағы басқалары.


Деректердің өңделіп, талданып шығуы бізді жеке адамдарға қатысты, сондай-ақ халық топтары туралы қорытынды жасауға және тіпті оларды өз қалауы бойынша ерекшелендіруге мүмкіндік береді, бұл, өз кезегінде, белгілі бір тұлғаларға ұсынымдар түрінде. Бұл үшін Big Data пәні пайда болды .


Біз Үлкен деректерді үлкен деректер жинақтарын жинау, басқару және талдау, осы талдаудан қорытындыларды шығару және осы тұжырымдардың нақты жағдайларды қолдануын қарастыратын есептеу ғылымының пәні ретінде анықтаймыз.


Яғни Big Data - үлкен деректер жиынтығын жинау және сақтау ғана емес, толық тәртіп.

Деректер тек қана емес, көптеген жағдайларда біз өзімізден артық немесе пайдалы болуы мүмкін дәуірде Big Data- ақ біз үшін шын мәнінде пайдалы деректерді қалай таңдау керектігі туралы. талдау және қорытындыларды алу үшін.

Үлкен деректердің түпкі мақсаты біздің компаниямыз немесе бастамамыз үшін пайда алу.

Келіңіздер, нақты жағдайды қарастырайық: онлайндық музыка дүкенін және тұтынушыларымыз тыңдағаннан бастап, біз әннің атауы, әртістің аты және әрбір ән ойнайтын уақыт сияқты ақпаратты сақтаймыз.

Осы деректердің барлығы талданды, біз бірнеше қорытынды жасауға болады. Келтірейік, әрбір клиенттің өздерінің музыкалық нұсқаларын бір немесе бірнеше ерекше жанрларға толтыруға үйрететінін және осы жанрдағы каталогта болатын әр топ пен суретшілерді жіктеуге болатынын көрейік.

Содан кейін біздің Big Data дүкенін тұтынушыларға өз қалауыңызға сай келетін кейбір топтардан тыңдауды (әрі қарай сатып алу, әрине!) Ұсынуға кеңес береміз.

Осылайша, біз әрбір клиенттің жеке қалауына қарай түзетілген қызметтерді ұсынамыз, ол оны жеке түрде дербес етеді және, осылайша, жалпы дүкеннің орнына «сіздің дүкеніңізді» ұсынады.

Үлкен деректер - мысалы, әлеуметтік желілерде қолданылатын беттер мен профильдерді немесе мазмұнды веб-сайттарды оқылымды ұсынады.

Amazon - бұл Big Data пайдалануды мысалға келтіретін кәсіпорындардың бірі, себебі осы танымал веб-сайттың барлық пайдаланушыларының сұрауларын және сатып алуларын талдау әрбір пайдаланушыға жаңа өнім ұсыныстары көрсетілуі тиіс деген қорытындыға келді.

Дегенмен, Интернетте біз үшін ұсынылған барлық нәрселер « Үлкен деректер» арқылы үрдістерді талдаудың нәтижесі екенін атап өткен жөн.

Біз сондай-ақ ұсыныстарды жасайтын компаниялардың және өнімдерді өндірушілердің коммерциялық келісімдерін ескеруіміз керек, осылайша олар осы ұсыныстарға енгізілген.

Технологиялық түрде Big Data шешімдерін пайдалану үлкен өңдеу қуатын қажет етеді.

Сондықтан олар арнайы компьютерлерді, мысалы, үлкен серверлерді және белгілі бір зерттеулерге немесе тапсырыс берушілерге жыл бойы пайдалану үшін арнайы фирмаларды жалдауға арналған арнайы мүмкіндіктерді пайдалануға әдеттенген.

Көптеген жағдайларда Big Data толығымен құрылымдалған деректер жинақтарымен жұмыс істеуді талап етеді. Сондықтан осы қосымшаларда қолдану үшін нақты шешімдер қажет.

Үлкен деректерге мамандандырылған техникалық профиль болашақта үлкен сұранысқа ие болады деп айтылды.

Екінші жолды келтіріңіз: егер Сіз информатика саласында жұмысқа орналасуды ойласаңыз , сұранысты қанағаттандыру үшін жабдықтың жетіспеушілігі бар Big Data аймағында мамандандыру туралы ойлану керек.

Кейінгі талдау үшін деректер жинағы Интернетте және адамдарда ғана емес, сонымен қатар IoT сенсорларымен жасалуы мүмкін.

Осылайша, мысалы, біз жүргізушілердің мінез-құлқының үлгілерін талдай аламыз, автокөлік сенсорларынан деректерді жинай аламыз.

Суреттер: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Автор: Guillem Alsina González + QUOTE
Үлкен деректер тақырыптары

Әлеуметтік желілер