বিগ ডেটা এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাসের ভবিষ্যত

বিগ ডেটা আবহাওয়ার পূর্বাভাসের শেষ লিঙ্ক। বিশ্বজুড়ে, হাজার হাজার সংস্থাগুলি, বৈজ্ঞানিক কেন্দ্র, প্রতিষ্ঠান ইত্যাদি, বিগ ডেটা তারা যেখানেই থাকুক না কেন, নিখুঁত সন্ধান করতে ব্যবহার করছে the মেটিরিওলজিতে, এমন একটি বিজ্ঞান যার বিপুল পরিমাণে ডেটাও রয়েছে, বিগ ডেটাতেও এর দরকারী প্রয়োগ রয়েছে। হয় আধুনিক এবং শক্তিশালী সরঞ্জাম, এটি একাধিক উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। একক জিনিস হিসাবে নামকরণ করা সত্ত্বেও, আপনি যা খুঁজছেন তার উপর নির্ভর করে এটি বিভিন্ন ধরণের পূর্বাভাস অর্জন করতে পারে। অবশ্যই এটি আবহাওয়াবিদ্যায়ও এসেছে এবং এখানে এটি আপনাকে কীভাবে এবং কীভাবে আপনাকে জানাতে চলেছি।

প্রথমত, এটি মনে রাখবেন প্রত্যাশিত সময় বরাবরই মানুষের অন্যতম প্রধান প্রয়োজন। হাজার হাজার বছর আগে, বেঁচে থাকার জন্য আবহাওয়ার পূর্বাভাস খুব গুরুত্বপূর্ণ ছিল, আজকের চেয়েও বেশি। প্রযুক্তিগত বিকাশ এতটা কাটেনি, যে কোনও অস্থিরতার গুরুতর পরিণতি হতে পারে। যদিও আবহাওয়া প্রতিরোধের জন্য সর্বদা এই প্রয়োজন ছিল, তবে অ্যারিস্টটলের আগমনের আগেই আমরা আবহাওয়া শব্দটি তৈরি করতে পারি নি। তিনি এটিকে "আবহাওয়াবিদ" বলেছিলেন, নামটি তিনি তাঁর বইটি দিয়েছিলেন, খ্রিস্টপূর্ব 340 অব্দে।

পূর্বাভাসে বড় ডেটা

বায়ুমণ্ডলীয় আচরণের যুক্তি বিকাশ থামেনি তখন থেকে. প্রতিটি সময় দ্রুত। 1607 সালে গ্যালিলিও যে থার্মোমিটার আবিষ্কার করেছিলেন সেটি স্যাটেলাইট উপগ্রহ দ্বারা সংগ্রহ করা ডেটা থেকে কম্পিউটার সিমুলেশনগুলিতে। এই মুহুর্তে, আমরা বিগ ডেটার মুখোমুখি হই, অনেকেই তাতে সম্মত হন ইন্টারনেট বিদ্যমান থাকায় এটি সবচেয়ে বিপ্লবী হাতিয়ার এবং কম জন্য নয়। যেন এটি কোনও বিজ্ঞান কল্পিত ভবিষ্যত, আজ আমরা বলতে পারি যে এটি আসল।

যেমনটি আমরা মন্তব্য করেছি, বিগ ডেটা আবহাওয়াবিদদের অন্য দৃষ্টিভঙ্গি দেওয়ার বিষয়ে আজই চার্জ নেওয়া শুরু করে। যেখানে তারা যেতে পারেনি, বা বিশ্বাস না করেই তারা ঠিক ছিলেন, বড় ডেটা আপনাকে দেখায় যে কী লুকানো বা অলক্ষিত ছিলযথাযথ স্তরের সাথেও পৌঁছায়নি। এমন সংস্থাগুলি রয়েছে যারা ইতিমধ্যে আজ এই পরিষেবাগুলি সরবরাহ করে। প্রতিষ্ঠান, সরকার এবং সংস্থাগুলি যারা জলবায়ুর প্রত্যাশায় বড় ডেটা ব্যবহার করে। কিন্তু কিভাবে এই পুরো প্রক্রিয়া? এটা কিভাবে সম্পন্ন করা হয়? আমরা কীভাবে উপকৃত হব? পরবর্তী আমরা প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের পুরো প্রক্রিয়াটি কীভাবে সম্ভব তা দেখতে এবং বুঝতে পারি।

বিগ ডেটা কীভাবে কাজ করে?

মোটামুটি, বিগ ডেটা ডেটাতে ফোকাস করতে আকাশের দিকে তাকাতে ত্যাগ করে, এবং যে এগুলি সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করা হচ্ছে। যাতে আপনি আবহাওয়াবিদ্যার সাথে এর তাত্পর্য আরও বুঝতে পারবেন, প্রথমে এটি কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করা দরকার।

বিগ ডেটা এর কার্যকরীকরণের মূল অংশ যা 4 ভি এর বলা হয়।

আয়তন

এর অর্থ ডেটার পরিমাণ। এই সমস্ত তথ্য সংগ্রহ করা ভলিউম হিসাবে পরিচিত হয়। যা প্রয়োগ করা হয় তার উপর নির্ভর করে এটি পৃথক হতে পারে, কখনও কখনও আমাদের কাছে প্রচুর ডেটা থাকে এবং অন্যান্য সময় "কম" থাকে। যেটি বিশ্লেষণ করা হয়েছে তার উপর নির্ভর করে আমরা এক হাজার মিলিয়ন ডেটা থেকে কয়েক ট্রিলিয়নে যেতে পারি।

স্পীড

আমি বলতে চাচ্ছি, যে হারে ডেটা উত্পন্ন হয় এগুলি ক্যাপচার, সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়াজাতকরণের প্রয়োজন থেকে আসে। সেখানে যত বেশি ডেটা ক্যাপচার হবে তত দ্রুত সেগুলি সংরক্ষণ করা হবে তত বিশ্লেষণ করতে হবে। আবহাওয়ার পূর্বাভাসে গতির দ্বিগুণ গুরুত্ব রয়েছে, যেহেতু ঘটনাগুলি আসল সময়ে ঘটে থাকে এবং যত তাড়াতাড়ি সম্ভব প্রক্রিয়া করা উচিত।

বৈচিত্র্য

কখনও কখনও সেই ডেটা কীভাবে আসে সেগুলির একটি ফর্ম্যাট রয়েছে, অন্য সময়গুলি। প্রতিটি ধরণের ডেটার নিজস্ব শ্রেণিবিন্যাস রয়েছে। অন্য সময়ে কিছু অনুপস্থিত (এটি ঠিক করার কৌশল রয়েছে, বা ত্রুটিগুলি বিশাল হবে) এবং অন্যান্য সময় এমনকি ভিডিও আকারে আসে। ডেটার খুব আলাদা ভর রয়েছে, যা বিগ ডেটাতে অর্ডার দেওয়ার দায়িত্বে রয়েছে, একটি যুক্তি যাতে ভালভাবে বিশ্লেষণ করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, কোনও থার্মোমিটারের তাপমাত্রা পরিমাপকে সামনে থেকে উপগ্রহ পরিমাপের মতো একই প্যাকেজে "রাখা" করা যায় না।

সত্যতা

পূর্ববর্তী পয়েন্টের প্রথম বন্ধনের সাথে সম্পর্কিত। এর অর্থ হ'ল ডেটা পরিস্কারভাবে আসে, "অদ্ভুত" জিনিস ছাড়াই। বিগ ডেটা ম্যানেজমেন্ট দলগুলির একটি ভাল কাঠামো বজায় রাখতে নিরপেক্ষ দল প্রশিক্ষিত থাকতে হবে। ডেটাগুলির খারাপ সত্যতার পরিণতিতে খুব নেতিবাচক প্রভাব পড়ে। ধারণা পেতে, এটি এমন হবে যেন একদল যান্ত্রিক একটি গাড়ি মেরামত শেষ করে এবং তারা দুটি চাকা স্ক্রু করতে ভুলে গিয়েছিল।

তথ্যের সত্যতার উদাহরণ

আমাদের অনেক অঞ্চল থেকে অনেক রেকর্ড রয়েছে। আসুন কল্পনা করুন আমাদের তাপমাত্রা, আর্দ্রতার স্তর, বাতাস ইত্যাদি রয়েছে তবে, আমাদের একটি ব্যর্থতা রয়েছে এবং আমরা যে কোনও কারণেই কোনও কোনও অঞ্চলের জন্য কিছু তাপমাত্রার রেকর্ড মিস করছি এবং তাপমাত্রা কী রেকর্ড করা হয়েছে তা আমরা অ্যাক্সেস করতে পারি না। আমাদের কাছে মোট 30 টি ডেটা রয়েছে এবং এর মধ্যে দুটি রয়েছে অবশেষে তাপমাত্রা ছাড়াই।

উদাহরণস্বরূপ, কী করা যেতে পারে তা হ'ল সেই অঞ্চলের গড় তাপমাত্রা গণনা করা যাতে নিখোঁজ রেকর্ডে গণনা করা যায় এমন সম্ভাব্য তাপমাত্রাটি সঠিকভাবে নির্ধারণ করার জন্য, তবে খুব ছোট ব্যবধানে ত্রুটিও রয়েছে। মানগুলি অতিরিক্ত অংশ, এবং তারপরে গণনাটি অনুশীলন করা যায়। এই ডেটাটি অনুপস্থিত থাকলে কম্পিউটারগুলি এটিকে স্বীকৃতি জানাতে পারত না, ডেটাতে একটি ব্ল্যাক হোল তৈরি করা, এবং সম্পূর্ণ ভুল ভবিষ্যদ্বাণী।

তুমি এটা কিভাবে পেলে?

আবহাওয়াবিদ্যায় যেমন কোনও ক্ষেত্রে, তথ্য ভেরিয়েবল আকারে আসে। অর্থাৎ, প্রতিটি একটিকে তার নিজের মতো করে প্রক্রিয়াজাত করা হয়। এবং যদিও এটি খুব সংশ্লেষিত এবং জটিল বলে মনে হচ্ছে, বিগ ডেটা বিশ্লেষকদের পক্ষে কাজটি "সহজ" হয়ে ওঠে। আবহাওয়াবিদ্যায় আমরা যে পরিবর্তনগুলি রেকর্ড করতে পারিযদিও তারা এখনও ডেটা, তারা বিভিন্ন পরিবার হতে পারে। এটি হল, একটি ভেরিয়েবল এমন কোনও ডেটা যা শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে তবে সেগুলি সর্বদা এক হয় না।

উপরের চিত্রটি, নাসা দ্বারা সরবরাহ করা, এটি দেখায় গ্রহের চারদিকে স্রোতের উদাহরণ। নাসার ক্ষেত্রে তাদের কাছে প্রচুর সংখ্যক উপগ্রহ রয়েছে যা তাদেরকে বাস্তব সময়ে বিশ্বজুড়ে ঘটনাটি পর্যবেক্ষণ ও পরিমাপ করতে দেয়।

বিগ ডেটা এমন কিছু ট্রেস পড়তে পারে যা কিছু ছেড়ে যায় কিছু সম্পর্কে, এবং এটি ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। অনেকে যখন বিগ ডেটা সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করেন, তারা যখন আমরা মোবাইল ফোন ব্যবহার করি, ইন্টারনেট সার্ফ করি, কোনও পৃষ্ঠায় ক্লিক করি, অনলাইনে কোনও আইটেম কিনে থাকি, বা ফেসবুকে এটি "পছন্দ করি" তখন তারা তাড়াতাড়ি চিন্তা করবে। এটি কেবলমাত্র "ছোট" তবে ঘন অংশ, হ্যাঁ, এটি খুব নির্ভরযোগ্য এবং ভাল কোডেড। তবে পরিবর্তে, আমরা যেখানে থাকি তার জিপিএস লোকেশনের মতো একটি শারীরিক / ভার্চুয়াল ট্রেইল ছেড়ে দিই, মোবাইল ফোনের জন্য ধন্যবাদ। এখানে আমরা ইতিমধ্যে শারীরিক এক সঙ্গে ভার্চুয়াল বিশ্বের মিশ্রিত করা শুরু। এবং অবশ্যই, শারীরিক চলন, শারীরিক ক্রয়, বয়স অনুসারে, আমরা কী পছন্দ করি, এই সব সর্বদা সংরক্ষণাগারযুক্ত, এবং অবশ্যই, এটি আরও এবং বেশি ডেটাতে অনুবাদ করতে পারে।

চলকগুলি শ্রেণিবদ্ধ হতে পারে

শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি সেগুলি যা সীমিত মান বা ভেরিয়েবলগুলি উপস্থাপন করে যা অগত্যা কোনও নির্দিষ্ট মাত্রার অর্থ বোঝায় না। তারা তাদের বর্ণিত কিছু মানের প্রতিনিধিত্ব করে। মূলত তাদের বিশেষত্বটি যা তারা প্রতিনিধিত্ব করে তার সীমাবদ্ধতা। এগুলি দুটি ক্ষেত্রে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে।

নামমাত্র শ্রেণীবদ্ধ পরিবর্তনশীল

তারাই যৌক্তিক সংযোগ ছাড়াই একই ক্ষেত্রের জিনিসগুলিকে উপস্থাপন করুন প্রতিটি। উদাহরণস্বরূপ: যে অঞ্চলগুলির রেকর্ডগুলি এসেছে সেগুলির নাম যেমন শহর, স্বায়ত্তশাসিত সম্প্রদায়, একটি ডাক কোড ইত্যাদি The

সাধারণ শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল

তারাই যে কোনও কিছুর বিশালতা উপস্থাপন করতে পারেযেমন তরঙ্গ স্তরের ডগলাস স্কেল, টর্নেডোগুলিকে তাদের দৈর্ঘ্য অনুসারে শ্রেণিবদ্ধ করা যায় এমন স্কেলের মাত্রা ইত্যাদি etc.

চলকগুলি সংখ্যাযুক্ত হতে পারে

সংখ্যার ভেরিয়েবলগুলি সেগুলি একটি দৈর্ঘ্যের মধ্যে মান বা পরিবর্তনশীল উপস্থাপন এবং পরিমাপযোগ্য হতে পারে। তারা পরিমাণগত মান উপস্থাপন করে। তাদের বৈশিষ্ট্যটি হ'ল তারা আবহাওয়া সংক্রান্ত ঘটনাগুলিতে পরিমাপের একটি বিশাল পরিসীমা উপস্থাপন করতে পারেন। তারা দুটি উপায়ে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়

অবিচ্ছিন্ন সংখ্যার ভেরিয়েবল

অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলি সেগুলি প্রতিষ্ঠিত কিছু পরিমাপের দায়িত্বে আছেন। এর উদাহরণগুলি হ'ল আর্দ্রতা সূচক, তাপমাত্রা, বাতাসের গতি, বৃষ্টিপাতের পরিমাণ ইত্যাদি be

স্বতন্ত্র সংখ্যার পরিবর্তনশীল

এইগুলি হয় তারা প্রতিষ্ঠিত কিছু ট্র্যাক রাখে। অর্থাৎ, কোনও অঞ্চলে এক বছরে কতবার বৃষ্টি হয়েছে, কতবার তুষারপাত হয়েছে ইত্যাদি

সমস্ত ভেরিয়েবল প্রক্রিয়া করা হয়

একবার সমস্ত ভেরিয়েবল শ্রেণিবদ্ধ করা হয়ে গেলে সেগুলি কম্পিউটারের জন্য ধন্যবাদ প্রক্রিয়া করা হয়, সর্বদা বিশ্লেষকরা তত্ত্বাবধান করেন বড় ডেটা কয়েক বছর আগে অবধি, প্রচুর পরিমাণে সত্ত্বেও যে পরিমাণ ডেটা উপলব্ধ ছিল, তথ্যের বিশ্লেষকরা বিশ্লেষণ করতে কোনও সমস্যা হয়নি। তবে এই বিশাল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বিগ ডেটা বিশ্লেষণ দায়বদ্ধ, কোথায় বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া যা আজ অবধি সাধারণ ছিল, এটি একটি দীর্ঘ সময় নিতে পারে (আমরা এমনকি কয়েক দিনের কথা বলি) একটি উত্তর দিতে। শুধু তাই নয়, বিগ ডেটা তাদের মধ্যে ভেরিয়েবলগুলি "প্লে" করে আরও দক্ষ ও নির্ভুল।

এই সমস্ত উত্স গিগা, নির্ভরযোগ্যতা এবং অর্জনের জন্য আমরা বিগ ডেটার 4 ভি এর আগে কী মন্তব্য করেছি আবহাওয়া মডেল যা অবিশ্বাস্যভাবে সঠিক পূর্বাভাস দেয় একটি অতি স্বল্প সময়ের মধ্যে।

একটি নবজাতক শৃঙ্খলা হিসাবে বড় ডেটা

একটি ভাল উদাহরণ হ'ল সংস্থা এসিসিওএনএ সম্পর্কে কথা বলা, যার একটি রয়েছে নবায়নযোগ্য শক্তি নিয়ন্ত্রণ কেন্দ্র (সিইওসিআর) এটি বিশ্বের বৃহত্তম কেন্দ্র বায়োমাস, বায়ু এবং সৌর শক্তি উভয়ই এর সুবিধাগুলি থেকে সংগ্রহ করা মিলিয়ন মিলিয়ন ডেটাগুলির মধ্যে আসল সময়ে সমাধান সরবরাহ করার লক্ষ্যেই। এটি প্রায় 3000 বার্ষিক সময়সূচী তৈরি করে যা প্রয়োজনীয় চাহিদার সাথে সামঞ্জস্য করতে এই সমস্ত ডেটা নেয়। সিইসিইআর এর আর একটি সুবিধা হ'ল ঘটনাগুলির সংবর্ধনা যা তাদের সুবিধাগুলি থেকে ঘটে, সুতরাং এর 50% দূরবর্তীভাবে সমাধান করা হয়। বাকি 50% অপারেটর দ্বারা শারীরিকভাবে স্থির করা হয়। এভাবে, আকিয়ানা তার পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি পায়, বিকল্প শক্তি হওয়ার চেয়ে আরও বেশি, আজ একটি সমাধান হতে.

বিগ ডেটা সম্পর্কে আজ আর একটি গুরুত্বপূর্ণ তথ্য হ'ল ডেটা বিজ্ঞানীদের অভাব। এটি একটি নবজাতক ক্ষেত্র, এবং এটি নির্দিষ্ট পূর্বনির্ধারিত মানগুলিতে চলে গেছে। বিগ ডেটা কী সত্যিই পূর্বাভাসের বিবর্তনে এতটুকু সহায়তা করতে পারে, সংস্থাগুলিকে উপকারের প্রতিবেদন করতে পারে, এত কিছুর প্রত্যাশা করতে পারে এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণের ব্যয়কে ন্যায়সঙ্গত করতে পারে? হ্যাঁ, তবে এটি এমন কিছু বিষয় যা অল্প অল্প করেই দেখা গেছে। তথ্য বিজ্ঞানীদের ক্রমবর্ধমান চাহিদা ফলাফলের সমান্তরাল করেছে এবং সমস্ত জায়গাতে তাদের প্রয়োজনীয়তা বোঝার মাধ্যমে। এটি সত্য যে ইতিমধ্যে অনেকগুলি বিগ ডেটা টিম কাজ করছে, দর্শনীয় ফলাফল সহ, তবে এটি এখনই যেখানে আমরা দেখতে পেলাম যে এখানে আরও বেশি চাহিদা রয়েছে। বিগ ডেটা বিশ্লেষকদের চূড়ান্তভাবে অনুসন্ধান করা হচ্ছে।

সেই অনুযায়ী, আমরা বিপ্লবকে বেঁচে আছি যা তারা উন্নয়নে বোঝায়তবে শুরু থেকেই। যে কোনও শিল্পের মতো আমরাও এখন এর সম্ভাব্যতা প্রত্যক্ষ করছি, তবে এটি সর্বাধিকরূপে বিকশিত হয়নি, এটি আমাদের জন্য এই সময়টি রয়েছে। একটি জিনিস ইতিমধ্যে স্পষ্ট, তার বর্তমান সম্ভাবনা, অন্যটি, এটি কতদূর যেতে পারে। আপনার ফলাফল আমাদের উদাসীন ছেড়ে যাবে না।

আইবিএম এর দ্য ওয়েদার কোম্পানি একটি বেসরকারী সংস্থা যে 26 মিলিয়ন দৈনিক পূর্বাভাস অফার আবহাওয়া সম্পর্কে এই ক্ষেত্রের অন্যতম অগ্রগামী সংস্থা হওয়ায় গুগলের পাশাপাশি আইবিএম প্রথম থেকেই উঠে দাঁড়িয়েছে। আবহাওয়া সংস্থা জনগণকে আবহাওয়া সম্পর্কে অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে অত্যন্ত প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। এটি বিশ্বের বৃহত্তম নেটওয়ার্ক ব্যক্তিগত আবহাওয়া স্টেশন থেকে। বিমান, শক্তি, বীমা, মিডিয়া এবং সরকারের বিশ্বের বৃহত্তম ব্র্যান্ডগুলি ডেটা, প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম এবং পরিষেবাদির জন্য দ্য ওয়েদার কোম্পানির উপর নির্ভর করে।

জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে বড় ডেটা

ইউনাইটেড নেশনস গ্লোবাল পালসএর একটি বড় ডেটা উদ্যোগ জাতিসংঘ এবং ওয়েস্টার্ন ডিজিটাল কর্পোরেশন, জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে একসাথে লড়াই করার জন্য একটি জোটে স্বাক্ষর করেছেন। এই প্রকল্পটি ইউএন এবং ওয়েস্টার্ন ডিজিটাল কর্পোরেশনের নেতৃত্বে, বিশ্বজুড়ে ডিজিটাল উদ্ভাবন বিজ্ঞানীদের একত্রিত করুন আরও কার্যকর উপায়ে সমস্যা আক্রমণ করতে। তাদের মধ্যে আমরা তাদের মধ্যে খুব আলাদা খাত থেকে সহযোগী খুঁজে পাই। বিবিভিএ, কমলা, প্ল্যানেট, প্লাম ল্যাবস, নিলসন, স্নাইডার ইলেকট্রিক, ওয়াজে ... এই প্রকল্পে অংশ নেওয়া এমন কয়েকজন।

আমরা এটিও খুঁজে পাই বার্সেলোনা সুপারক্রমপুটিং সেন্টার (বিএসসি), এটি MareNostrum সিরিজের চতুর্থ মডেল। বিগ ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি সুপার কম্পিউটার অনেক ক্ষেত্রে মূল কী, তাদের মধ্যে জলবায়ু পরিবর্তনের লড়াইও রয়েছে। এটি 2017 সালের জুনের শেষে কার্যকর করা হয়েছিল। এটি ইউরোপের তৃতীয় দ্রুততম কম্পিউটারস্পেনের অর্থনীতি, শিল্প ও প্রতিযোগিতা মন্ত্রক 34 মিলিয়ন ইউরোর স্থাপনের জন্য এতে একটি বিনিয়োগ করেছে। এর সক্ষমতা 14 পেটাবাইট, অর্থাৎ 14 মিলিয়ন গিগাবাইট। এটি 11,1 পেটাফ্লপস পৌঁছেছে, অর্থাৎ প্রতি সেকেন্ডে 11.100 বিলিয়ন অপারেশনের বর্বরতা।

আবহাওয়া এবং আমাদের জীবনে ভবিষ্যতের বড় তথ্য

একটি পরিবর্তিত বিশ্বে, যেখানে পরিবর্তনগুলি আরও দ্রুত এবং আরও আশ্চর্যজনক হয়ে উঠছে, কোনও কিছুর ভবিষ্যত সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন। আমরা যা নিশ্চিতভাবে জানি তা হ'ল বিগ ডেটা এসে গেছে, এবং যে পূর্বাভাস আবহাওয়া এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে উভয়ই আমাদের বিভ্রান্ত করে তোলে। কিছু সন্দেহবাদী থেকে যাবে, অন্যরা এটি অস্বীকার করবে, অন্যরা এটিকে দূরের কিছু হিসাবে দেখবে। তবে সত্যটি হ'ল আমরা ইতিমধ্যে এটি নিয়ে বাস করছি।

আজ আমরা জানি যে বিগ ডেটা বহু বৃষ্টিপাত, হারিকেন মরসুম এবং এমনকি একটি দেশ অলিম্পিক গেমসে কতটি পদক জিততে পারে তার সংক্ষিপ্ততার সাথে প্রত্যাশা করে। কে, কখন এবং কখন কোন অপরাধ সংঘটিত হতে চলেছে (যদি কেউ "সংখ্যালঘু প্রতিবেদন" চলচ্চিত্রটি দেখে থাকে তবে এটি তাদের মন কেড়েছে, তাই না?) বড় তথ্য অনেক অঞ্চলের ভবিষ্যত প্রত্যাশার দিকে দ্রুত এগিয়ে চলেছে, এবং এটি হ'ল এমনকি অ্যামাজনও এটির প্রত্যাশা করতে শুরু করে এবং সম্প্রতি এটি গ্রাহকরা কেনাকাটা করার আগেই চালান তৈরি শুরু করে। ভবিষ্যতটি আজ অবধি ছিল, প্রায়শই অনিশ্চিত। তবে পরিবর্তন হচ্ছে ভবিষ্যত অনুমানযোগ্য।

আমরা জানি যে এর সম্ভাবনা বাড়বে। কে জানে, কে (বিগ ডেটা) কিছু প্রত্যাশা করে তা অনুমান করে ফাটাভাব হতে পারে। তবে পর্যাপ্ত তথ্য সহ, বিগ ডেটা কি বিশাল প্রত্যাশা নিয়ে বিশ্ব জলবায়ুর প্রত্যাশা করতে সক্ষম হবে? হ্যাঁ, আপনি যেমন অনুমান করতে পারেন যে আমাদের কর্মগুলি পূর্বে প্রদত্ত ব্যক্তিদের জন্য বিভিন্ন পরিস্থিতি দেবে, কারণ ভবিষ্যতে যে কোনও কর্মের প্রতিধ্বনি রয়েছে এবং বিগ ডেটা এটি জানে এবং এটিকে আবার মূল্যায়ন করে অন্য একটি নতুন পরিস্থিতি দেয়।

সবকিছু প্রত্যাশা করা যেতে পারে। অদূর ভবিষ্যতে আমাদের কী হবে তা আমরা জানতে সক্ষম হব? আমরা কোন সমস্যার মুখোমুখি হব? কখন এবং কোথায় একটি হারিকেন ধর্মঘট করবে? এটি সমাধানের জন্য আমাদের কী থাকতে হবে? কৌশলগুলি উন্নত হওয়ার সাথে সাথে কম্পিউটারগুলি দক্ষতা এবং গতির উন্নতি ঘটায়, এই ক্ষেত্রটি বিকাশ অব্যাহত রেখেছে ... সম্ভবত সম্ভবত এটি কি "কে জানে" জবাব দেওয়ার পরিবর্তে সম্ভবত সবচেয়ে উপযুক্ত জিনিসটি হ'ল "আসুন বিগ ডেটা জিজ্ঞাসা করি" to

বিএ পার্টনার্স | উইলিস আপডেট | পট