Dako nga Data ug ang umaabot sa mga forecasts sa panahon

dako nga datos sa kalibutan

Ang Big Data ang katapusan nga link sa pagtagna sa mga kahimtang sa panahon. Sa tibuuk kalibutan, liboan nga mga kompanya, sentro sa syensya, institusyon, ug uban pa, ang naggamit sa Big Data aron makapangita mga sundanan bisan diin man sila, daghang datos. Sa meteorolohiya, usa ka syensya nga adunay usab daghang ug kadaghan nga datos, ang Big Data adunay usab mga mapuslanon nga aplikasyon. Ang Moderno ug kusganon nga gamit, mahimo kini gamiton sa daghang paagi. Bisan pa nga ginganlan ingon usa ka butang, mahimo kini makab-ot daghang lainlaing mga panagna depende sa kung unsa ang imong gipangita. Hinuon, nakaabut usab kini sa meteorolohiya, ug dinhi isulti namon kanimo kung unsa ang gibuhat niini ug kung giunsa.

Una sa tanan, hinumduman naton kana ang nagpaabut nga oras kanunay usa sa mga punoan nga kinahanglanon sa mga tawo. Libolibo ka tuig na ang nakalabay, ang mga pagtag-an sa panahon hinungdanon kaayo, labi pa karon, aron mabuhi. Ang pagpauswag sa teknolohiya dili ingon kadali, bisan unsang pagkawalay kalig-onan mahimo’g adunay mga grabe nga sangputanan. Bisan kung kanunay adunay kini nga panginahanglan aron mapugngan ang panahon, dili hangtud sa pag-abut sa Aristotle nga mahimo natong ma-coin ang term nga meteorology. Gitawag niya kini nga "meteorological", ang ngalan nga gihatag niya sa iyang libro, mga 340 BC.

Daghang Data sa mga forecasts

dako nga mga banabana sa data

Ang lohika sa pamatasan sa atmospera wala mohunong sa pag-uswag sukad niadto. Matag oras nga mas paspas. Pag-agi sa thermometer nga naimbento ni Galileo kaniadtong 1607, sa mga simulasi sa kompyuter gikan sa datos nga nakolekta sa mga satellite. Karon, nag-atubang kami sa Big Data, daghan ang uyon niana kini ang labing rebolusyonaryo nga gamit sukad nga adunay internet ug dili alang sa labing gamay. Ingon sa usa ka umaabot nga science fiction, karon masulti naton nga kini tinuod.

Sama sa among gikomento, ang Big Data nagsugod sa pagdumala karon, sa paghatag sa uban pang punto de bista sa mga meteorologist. Kung diin dili sila makaadto, o nagtoo nga husto sila nga wala, Daghang datos gipakita kanimo kung unsa ang natago o wala namatikdan, uban usab ang lebel sa katumpakan nga wala maabut. Adunay mga kompanya nga nagtanyag na sa kini nga mga serbisyo karon. Ang mga institusyon, gobyerno ug kompanya nga gigamit ang daghang datos aron mahulat ang klima. Apan giunsa kini nga tibuuk nga proseso? Giunsa kini nahimo? Unsa man ang atong kaayohan? Sunod makita ug masabtan naton kung giunsa posible kini nga tibuuk nga proseso sa pagbag-o sa teknolohiya.

Giunsa molihok ang Big Data?

Halos, Ang Big Data nagbutang labaw pa sa pagtan-aw sa langit aron maka-focus sa datos, ug nga giproseso kini og tama. Aron masabtan nimo ang kadako sa implikasyon niini sa meteorolohiya, una kinahanglan nga ipatin-aw kung giunsa kini molihok.

umaabot nga dako nga datos alang sa pagtagna sa panahon

Ang Big Data adunay sukaranan sa operasyon sa gitawag nga 4 V's.

gidaghanon

Kini gipasabut ang kantidad sa datos. Ang tanan nga kini nga kantidad sa datos nga nakolekta mao ang naila nga ingon kadaghan. Mahimo kini magkalainlain depende sa kung unsa ang gibutang, usahay daghan kami nga datos ug uban pang mga oras nga "mas gamay". Kana mao, mahimo kita gikan sa 1.000 milyon nga mga tipik sa datos ngadto sa daghang mga trilyon, depende kung hain ang usa nga gituki.

Dali

Ako nagpasabut, ang rate nga gihimo sa datos. Naggikan sila sa panginahanglan sa pagdakup, pagtipig ug pagproseso sa kanila. Kung mas daghan ang nakuha nga datos, labi ka dali nga gitipig, labi nga adunay pag-analisar. Dobleng kahinungdanon ang katulin sa mga pagtaya sa panahon, tungod kay ang mga hitabo nahinabo sa tinuud nga oras, ug kinahanglan maproseso sa labing dali nga panahon.

Nagkalainlain

Usahay adunay usa ka pormat kung giunsa ang pag-abut sa kana nga datos, uban pang mga oras sa uban. Ang matag lahi nga datos adunay kaugalingon nga pagklasipikar. Ang uban pang mga oras nawala ang pipila (adunay mga pamaagi aron ayuhon kini, o ang mga sayup mahimo’g daghan) ug uban pang mga higayon nga managsama ang mga porma sa video. Adunay usa ka lahi kaayo nga masa sa datos, nga sa Big Data mao ang nagdumala sa pagbutang usa ka order, usa ka lohika nga maayong pagtuki. Pananglitan, ang mga pagsukud sa temperatura gikan sa usa ka thermometer nga "dili mahimo" ibutang sa parehas nga putos sama sa pagsukat sa satellite gikan sa atubangan.

Kamatuuran

May kalabotan sa parentesis sa miaging punto. Kini nagpasabut nga ang datos sa katapusan mahinlo, nga wala mga "katingad-an" nga mga butang. Ang mga koponan sa pagdumala sa Big Data kinahanglan adunay usa ka dili mapihig nga pangkat nga nabansay aron mapadayon ang usa ka maayong istruktura. Ang mga sangputanan sa usa ka dili maayo nga katinuud sa datos adunay mga kaayo nga negatibo nga mga epekto. Aron makakuha usa ka ideya, kini sama sa usa ka grupo sa mga mekaniko nga nahuman ang pag-ayo sa usa ka awto, ug nakalimtan nila ang pagtuyok sa duha ka ligid.

dako nga analista sa datos sa meteorolohiya

Pananglitan sa katinuud sa datos

Adunay kami daghang mga rekord gikan sa daghang mga lugar. Hunahuna naton nga kita adunay temperatura, lebel sa kaumog, hangin, ug uban pa. Bisan pa, kami adunay kapakyasan, ug nawala kami pipila nga mga rekord sa temperatura alang sa pipila nga lugar, alang sa bisan unsang hinungdan, ug dili kami makaadto mahibal-an kung unsang temperatura ang natala. Adunay kami usa ka total nga 30 nga datos, ug duha niini, nga wala’y temperatura sa katapusan.

Pananglitan, kung unsa ang mahimo, ang pagkwenta sa aberids nga temperatura sa mga kana nga rehiyon aron mahibal-an ang tukma nga posible nga temperatura nga maihap sa nawala nga talaan, apan adunay usab gamay nga mga margin sa sayup. Ang mga kantidad mga ekstrang bahin, ug pagkahuman ang pagkwenta mahimo’g ibutang sa praktis. Kung nawala pa kini nga datos, dili unta kini maila sa mga kompyuter, paghimo sa usa ka itom nga lungag sa datos, ug hingpit nga sayup nga mga panagna.

Giunsa nimo makuha kini?

Sa meteorolohiya, sama sa bisan unsang natad, ang datos moabut sa porma sa mga variable. Kana mao, ang matag usa giproseso sa paagi nga kini nahisakup. Ug bisan kung ingon og kini daghang pagkakobu ug komplikado, ang buluhaton mahimong "dali" alang sa mga analista sa Big Data. Ang mga variable nga mahimo naton maitala sa meteorolohiya, bisan kung datos pa sila, mahimo sila sakop sa lainlaing mga pamilya. Kana mao, ang usa ka pagbag-o mao ang bisan unsang datos nga mahimong maklasipikar, apan dili kini parehas kanunay.

nasa ug dako nga datos

Ang imahe sa taas, gihatag sa NASA, gipakita ang pananglitan sa mga sulog sa palibot sa planeta. Sa kaso sa NASA, sila adunay daghang mga satellite nga nagtugot kanila nga maobserbahan ug masukod ang mga katingad-an sa tibuuk kalibutan sa tinuud nga oras.

Mabasa sa Dako nga Data ang matag pagsubay nga dunay gibilin bahin sa usa ka butang, ug kana mahimong ikonsiderar nga datos. Daghan kung naghunahuna bahin sa Big Data, dali nila nga hunahunaon kung naggamit kami mga mobile phone, pag-surf sa internet, pag-klik sa usa ka panid, pagpalit usa ka butang sa online, o "gusto" kini sa Facebook. Kini usa ra ka "gamay" apan dasok nga bahin, oo, kini masaligan kaayo ug maayo ang pagka-code. Apan sa baylo, nagbilin kami usa ka pisikal / virtual nga agianan, sama sa lokasyon sa GPS kung diin kami, salamat sa mga mobile phone. Dinhi nagsugod na kami sa pagsagol sa virtual nga kalibutan sa usa nga pisikal. Ug siyempre, pisikal nga paglihok, pisikal nga pagpalit, sumala sa edad, kung unsa ang gipili, kining tanan kanunay nga naka-archive, ug siyempre, mahimo kini hubaron sa daghang datos.

Ang mga variable mahimo nga kategorya

Ang mga variable sa kategorya mao kadtong nagrepresentar sa limitado nga mga kantidad o mga variable nga dili kinahanglan ipasabut sa usa ka piho nga kadako. Girepresenta nila ang kalidad sa usa ka butang nga ilang gihulagway. Sa panguna ang ilang pagka-piho mao ang limitasyon sa ilang girepresenta. Mahimo sila ma-classified sa duha nga natad.

Mga variable sa nominal nga kategorya

Anaa kana nagrepresenta sa mga butang sa parehas nga natad nga wala’y lohikal nga koneksyon matag usa. Pananglitan: Ang ngalan sa mga rehiyon nga nagpaila kung diin gikan ang mga rekord, sama sa syudad, awtonom nga komunidad, usa ka postal code, ug uban pa.

Mga variable sa orkinal nga kategorya

Anaa kana mahimong magrepresentar sa kadako sa usa ka butang, sama sa sukdanan sa Douglas sa lebel sa balud, ang lebel sa sukdanan nga mahimong maklasipikar ang mga buhawi sama sa ilang kadako, ug uban pa.

dako nga datos digital edad

Ang mga variable mahimo’g numero

Ang mga variable sa numero mao kana nagrepresentar sa mga kantidad o variable sa sulud sa us aka kadako ug mahimong masukod. Girepresenta nila ang kantidad nga kantidad. Ang ilang pagka-piho mao ang mahimo sila magrepresentar sa usa ka daghan kaayo nga sukod sa mga pagsukol sa mga katingad-an sa meteorolohiko. Giklasipikar sila sa duha ka paagi

Padayon nga mga variable sa numero

Ang padayon nga pagbag-o mao ang kana adunay katungdanan sa pagsukol sa us aka butang nga natukod. Ang mga pananglitan niini mao ang index sa kaumog, temperatura, katulin sa hangin, gidaghanon sa ulan, ubp.

Dili magkalainlain nga mga variable sa numero

Kini ang mga gisubay nila ang us aka butang nga natukod. Kana mao, ang ihap sa mga pag-ulan sa usa ka tuig sa usa ka rehiyon, ang gidaghanon sa mga panahon nga nag-snow, ug uban pa.

Giproseso ang tanan nga mga variable

Kung nahibal-an na ang tanan nga mga variable, giproseso kini salamat sa mga computer, kanunay gidumala sa mga analista sa Daghang Data. Hangtod sa pipila ka tuig ang miagi, ang kantidad sa datos nga magamit, bisan kung daghan kaayo, wala’y mga problema nga analisahon sa mga analista sa datos. Bisan pa, ang pagtuki sa Big Data responsable alang sa pagtuki sa kini nga daghang data, diin ang mga proseso sa pagtuki nga naandan hangtod karon, magdugay (naghisgot pa kami bahin sa mga adlaw) aron makahatag usa ka tubag. Dili ra kana, ang Big Data labi ka episyente ug ensakto, pinaagi sa "pagdula" sa mga variable sa taliwala nila.

dako nga rebolusyon sa datos

Ang tanan niini naggikan kung unsa ang kaniadto nga giingon nga komento bahin sa 4 V's sa Big Data, nga nakab-ot ang katulin, kasaligan ug mga modelo sa panahon nga naghatag mahatungod sa husto nga ensakto nga mga forecasts sa usa ka labing mubo nga yugto sa panahon.

Daghang Data ingon usa ka bag-ong disiplina

Ang usa ka maayong panig-ingnan mao ang paghisgot bahin sa kompanya nga ACCIONA, nga adunay usa ka Ang Renewable Energy Control Center (CECOER). Kini ang pinakadako nga sentro sa kalibutan diin ang katuyoan mao ang paghatag solusyon sa tinuud nga oras, sa milyon-milyon nga datos nga nakolekta gikan sa mga pasilidad niini, pareho sa biomass, hangin ug solar nga enerhiya. Naghimo kini mga 3000 nga tinuig nga iskedyul nga kuhaon ang tanan nga kini nga datos aron ma-adjust sa kinahanglan nga panginahanglan. Ang usa pa nga bentaha sa CECOER mao ang pagdawat sa mga insidente nga naa sila gikan sa ilang mga pasilidad, sa ingon 50% sa kanila masulbad sa layo. Ang nahabilin nga 50% pisikal nga gitakda sa mga operator. Niining paagiha, Nakuha sa Acciona ang iyang nabag-o nga kusog, labi pa sa usa ka alternatibo nga kusog, mahimong solusyon karon.

Ang Acciona Energy Control Center

CECOER ACCIONA

Ang laing hinungdan nga kamatuuran bahin sa Big Data karon mao ang kakulang sa mga syentista sa datos. Kini usa ka bag-ong natawhan nga umahan, ug kana naabut sa piho nga nahibal-an nga mga sumbanan. Mahimo ba nga makatabang kaayo ang Big Data sa ebolusyon sa mga forecasts, ireport ang mga benepisyo sa mga kompanya, makapaabut sa daghang mga butang ug mahatagan katarungan ang gasto sa daghang pagtuki sa datos? Oo. Apan kini us aka butang nga nakita nga hinayhinay. Ang nagkadako nga panginahanglan alang sa mga siyentista sa datos gitumbas ang mga sangputanan ug pinaagi sa pagsabut sa panginahanglan alang kanila sa tanan nga mga dapit. Tinuod nga daghan na nga mga koponan sa Big Data ang nagtrabaho, nga adunay katingad-an nga mga sangputanan, apan karon dayon diin nahibal-an namon nga adunay labi ka daghang panginahanglan. Gipangita pag-ayo ang mga analista sa Big Data.

Ingon niana gipuy-an naton ang rebolusyon nga gipasabut nila sa pag-uswag, apan gikan sa sinugdanan. Sama sa bisan unsang industriya, nasaksihan namon karon ang potensyal niini, apan wala kini mahimo sa labing kadaghan, kini usa ka butang nga giandam sa aton sa panahon. Usa ka butang ang na klaro na, ang karon nga potensyal, ang uban pa, kung unsa kini kalayo. Ang imong mga sangputanan dili magabiya kanamo.

dako nga panahon sa datos

Mapa sa modelo sa IBM

Ang IBM Company nga Panahon sa Panahon usa ka pribadong kompanya kana nagtanyag hangtod sa 26 milyon nga matag-adlaw nga anunsyo bahin sa panahon. Ang IBM gikan sa sinugdanan nagtindog, kauban usab ang Google, alang sa usa sa mga labing nagpayunir nga mga kompanya sa natad. Ang Weather Company labi ka mapasaligan nga tabangan ang mga tawo nga makahibalo mga desisyon bahin sa panahon. Kini ang labing kadaghan nga network sa kalibutan sa personal nga mga estasyon sa panahon. Ang labing kadaghan nga mga tatak sa eroplano sa kalibutan, kusog, seguro, media ug gobyerno nagsalig sa The Weather Company alang sa datos, mga platform sa teknolohiya ug serbisyo.

Daghang datos kontra sa Pagbag-o sa Klima

Global Pulse sa United Nations, usa ka dako nga inisyatibo sa datos sa United Nations ug Western Digital Corporation, nagpirma sa usa ka alyansa nga makig-away batok sa pagbag-o sa klima. Ang kini nga proyekto nga gipangulohan sa UN ug Western Digital Corp., paghiusa sa digital nga mga syentista sa kabag-ohan gikan sa tibuuk kalibutan sa pag-atake sa problema sa usa ka labi ka episyente nga paagi. Lakip sa kanila, nakit-an namon ang mga magtinabangay gikan sa lainlaing mga sektor sa taliwala nila. Ang BBVA, Orange, Planet, Plume Labs, Nielsen, Schneider Electric, Waze ... pipila sa mga miapil sa kini nga proyekto.

Nakita usab namon ang Barcelona Supercomputing Center (BSC), kini ang ika-4 nga modelo sa serye nga MareNostrum. Usa ka supercomputer alang sa pagtuki sa Big Data yawi sa daghang mga natad, lakip na usab ang pakigbisog alang sa Pagbag-o sa Klima. Gisulud kini sa katapusan sa Hunyo ning 2017. Kini ang ikatulo nga labing tulin nga kompyuter sa Europa, usa ka pagpamuhunan ang gihimo dinhi alang sa pagbutang niini nga 34 milyon nga euro sa Ministri ng Ekonomiya, industriya ug Pagkompetensya sa Espanya. Adunay kini kapasidad nga 14 Petabytes, sa ato pa, 14 milyon nga Gigabytes. Moabot sa 11,1 Petaflops, sa ato pa, ang barbarity nga 11.100 bilyon nga operasyon matag segundo.

Daghang Data sa umaabot nga meteorology ug sa among kinabuhi

Sa usa ka nagbag-o nga kalibutan, diin ang mga pagbag-o labi ka dali ug katingala, lisud matag-an ang umaabot sa usa ka butang. Ang nahibal-an naton nga sigurado nga kana Ang Big Data miabut aron magpabilin, ug nga ang mga forecasts nga gihimo sa parehas nga meteorolohiko ug uban pang mga lugar nagpalibog sa amon. Ang uban magpabilin nga nagduhaduha, ang uban molimud niini, ang uban makakita niini ingon usa ka butang nga kalayo. Apan ang tinuod, nagpuyo na kita uban niini.

Karon nahibal-an naton nga ang Big Data nagpaabut sa daghang mga pag-ulan, panahon sa bagyo, ug bisan sa hingpit nga pagkasibu sa gidaghanon sa mga medalya nga mahimo’g makuha sa usa ka nasud sa Palarong Olimpiko. Gipaabut usab niini kung kinsa, asa ug kanus-a himuon ang usa ka krimen (kung adunay nakakita sa salida sa "Minority Report" misantup sa ilang hunahuna, dili ba?). Daghang datos paspas nga naglihok padulong sa pagpaabut sa umaabot sa daghang mga lugar, ug kini bisan ang Amazon nagsugod nga gipaabut kini, ug karong bag-o nagsugod kini sa paghimo sa mga pagpadala bisan sa wala pa ang mga kustomer nagpalit. Ang umaabot hangtod karon, kanunay dili sigurado. Apan nagbag-o na matag-an ang umaabot.

kusog nga babaye nga bola

Nahibal-an namon nga ang potensyal niini molambo. Kinsa ang nahibal-an, mahimo nga dali nga gilauman kung kinsa ang nagpaabut sa (Daghang Data) usa ka butang. Apan sa igo nga datos, Mahibal-an ba sa Big Data ang kalibutan nga klima nga adunay daghang pagpaabut? Oo. Maingon usab mahibal-an nimo nga ang among mga lihok maghatag lainlain nga mga senaryo sa kaniadto nga gihatag, tungod kay ang bisan unsang aksyon adunay pagkalanog sa umaabot, ug nahibal-an kini sa Big Data ug gisusi usab kini, nga naghatag lain nga bag-ong senaryo.

Mahulat ang tanan. Mahibal-an ba naton kung unsa ang mahinabo kanato sa dulng nga umaabot? Unsang mga problema ang atubangon naton? Kanus-a ug asa magsugod ang usa ka bagyo? Unsa man ang kinahanglan naton nga magpadayon sa pagsulbad niini? Samtang nag-uswag ang mga pamaagi, napaayo ang mga kompyuter sa kahusayan ug katulin, kini nga natad nagpadayon sa pag-uswag ... Lagmit Kana ba imbis nga tubagon ang "kinsa ang nahibal-an", tingali ang labing angay nga butang nga isulti nga "pangutan-on naton ang Big Data".

Mga Kasosyo sa BA | Pagbag-o ni Willis | KAANG


Ang sulud sa artikulo nagsunod sa among mga prinsipyo sa pamatasan sa editoryal. Aron magreport usa ka pag-klik sa sayup dinhi.

Himoa ang una nga makomentaryo

Biyai ang imong komentaryo

Ang imong email address dili nga gipatik. Gikinahanglan kaumahan mga gimarkahan sa *

*

*

  1. Responsable sa datos: Miguel Ángel Gatón
  2. Katuyoan sa datos: Kontrolaha ang SPAM, pagdumala sa komento.
  3. Legitimation: Ang imong pagtugot
  4. Komunikasyon sa datos: Ang datos dili ipahibalo sa mga ikatulong partido gawas sa ligal nga obligasyon.
  5. Pagtipig sa datos: Ang database nga gidumala sa Occentus Networks (EU)
  6. Mga Katungod: Sa bisan unsang oras mahimo nimong limitahan, bawion ug tanggalon ang imong kasayuran.