Big Data jsou posledním odkazem v předpovědi počasí. Po celém světě tisíce společností, vědeckých center, institucí atd. Používají Big Data k vyhledání vzorů, ať jsou kdekoli, Big Data. V meteorologii, vědě, která má také obrovské a obrovské množství dat, má Big Data také své užitečné aplikace. Tento moderní a výkonný nástroj, lze jej použít mnoha způsoby. Přesto, že je pojmenován jako jedna věc, může dosáhnout mnoha různých předpovědí v závislosti na tom, co hledáte. Samozřejmě to přišlo také k meteorologii a tady vám řekneme, co dělá a jak.
Nejprve si to zapamatujme předvídání času bylo vždy jednou z primárních potřeb lidí. Před tisíci lety byly předpovědi počasí velmi důležité, dokonce více než dnes, pro přežití. Technologický vývoj nebyl tak špičkový, jakákoli nestabilita by mohla mít vážné následky. Ačkoli vždy existovala tato potřeba zabránit počasí, až po příchodu Aristotela můžeme označit termín meteorologie. Nazval jej „meteorologický“, název, který dal své knize, kolem roku 340 př. N. L.
Velká data v předpovědích
Logika atmosférického chování se nepřestala rozvíjet od té doby. Pokaždé rychlejší. Projít teploměrem, který vynalezl Galileo v roce 1607, počítačové simulace založené na datech shromážděných satelity. Právě teď čelíme velkým datům, mnozí s tím souhlasí je to nejrevolučnější nástroj, protože existuje internet a není za méně. Jako by to byla budoucnost sci-fi, dnes můžeme říci, že je skutečná.
Jak jsme již uvedli, Big Data se dnes začíná ujímat vedení a bude poskytovat tento jiný úhel pohledu meteorologům. Kam nemohli jít, nebo věřili, že mají pravdu, aniž by byli, Velká data vám ukazují, co bylo skryto nebo nepozorovaně, také s nikdy nedosaženou úrovní přesnosti. Existují společnosti, které tyto služby již dnes nabízejí. Instituce, vlády a společnosti, které využívají velká data k předvídání klimatu. Jak je ale celý tento proces? Jak se to dělá? Jak z toho máme užitek? Dále uvidíme a pochopíme, jak je celý tento proces technologických inovací možný.
Jak funguje Big Data?
Zhruba, Big Data opouští pohled na oblohu a zaměřuje se na data, a že jsou zpracovány správně. Abyste lépe pochopili důsledky meteorologie, musíte nejprve vysvětlit, jak to funguje.
Big Data má své jádro činnosti v takzvaných 4 V.
Volumen
To znamená množství dat. Veškeré toto množství shromážděných dat je to, co je známé jako svazek. Může se lišit v závislosti na tom, co se použije, někdy máme spoustu dat a jindy „méně“. To znamená, že můžeme přejít z 1.000 XNUMX milionů dat na několik bilionů, v závislosti na tom, která z nich je analyzována.
Rychlost
To znamená, že rychlost, s jakou jsou data generována. Vycházejí z potřeby je zachytit, uložit a zpracovat. Čím více zachycených dat existuje, tím rychleji se ukládají, tím více je třeba analyzovat. Rychlost má v předpovědích počasí dvojí význam, protože události se odehrávají v reálném čase a musí být zpracovány co nejdříve.
Rozmanitost
Někdy existuje formát, jak tato data přicházejí, jindy ostatní. Každý typ dat má svou vlastní klasifikaci. Jindy některé chybí (existují techniky, jak to opravit, nebo by chyby byly obrovské) a jindy přicházejí dokonce i ve video formách. Existuje velmi odlišná masa dat, která v Big Data má na starosti zadávání objednávek, což je logika, kterou je třeba dobře analyzovat. Například měření teploty z teploměru „nelze“ umístit do stejného balíčku jako satelitní měření zepředu.
Pravdivost
Vztahuje se k závorkám předchozího bodu. To znamená, že data jsou konečně čistá, bez „divných“ věcí. Týmy pro správu velkých dat musí mít nestranný tým vyškolený k udržení dobré struktury. Důsledky špatné pravdivosti údajů mají velmi negativní dopady. Pro představu by to bylo, jako by skupina mechaniků dokončila opravu automobilu a oni zapomněli přišroubovat dvě kola.
Příklad pravdivosti údajů
Máme mnoho záznamů z mnoha oblastí. Představme si, že máme teploty, vlhkost, větry atd. Ale máme poruchu a chybí nám nějaké teplotní záznamy pro nějakou oblast, z jakéhokoli důvodu, a nemůžeme získat přístup k tomu, abychom věděli, jaká teplota byla zaznamenána. Máme celkem 30 dat a dvě z nich, konečně bez teploty.
Lze například udělat výpočet průměrné teploty v těchto oblastech, aby bylo možné přesně určit možnou teplotu, se kterou lze počítat v chybějícím záznamu, ale také s velmi malými chybami. Hodnoty jsou náhradní díly, a poté může být výpočet uveden do praxe. Kdyby tato data chyběla, počítače by je nerozpoznaly, vytvoření černé díry v datech a naprosto chybné předpovědi.
Jak to získáte?
V meteorologii, jako v každé oblasti, data přicházejí ve formě proměnných. To znamená, že každý je zpracován tak, jak patří. A i když to vypadá velmi komplikovaně a komplikovaně, úkol se pro analytiky velkých dat stává „snadným“. Proměnné, které můžeme zaznamenat do meteorologie, i když jsou to stále data, mohou patřit do různých rodin. To znamená, že proměnnou jsou jakákoli data, která lze klasifikovat, ale nejsou vždy stejná.
Obrázek výše, poskytnutý NASA, ukazuje příklad proudů kolem planety. V případě NASA mají velké množství satelitů, které jim umožňují pozorovat a měřit jevy po celém světě v reálném čase.
Big Data umí číst každou stopu, kterou něco zanechá o něčem, a to lze považovat za data. Mnozí, když přemýšlejí o velkých datech, rychle přemýšlejí o tom, kdy používáme mobilní telefony, procházíme internet, klikáme na stránku, kupujeme položku online nebo ji „lajkujeme“ na Facebooku. To je jen „malá“, ale hustá část, ano, je velmi spolehlivá a dobře kódovaná. Ale zase zanecháváme fyzickou / virtuální stopu, jako je GPS poloha, kde jsme, díky mobilním telefonům. Zde už začínáme mísit virtuální svět s fyzickým. A samozřejmě fyzické pohyby, fyzické nákupy, podle věku, toho, co si vybereme, to vše je vždy archivovánoa samozřejmě se to může promítnout do více a více dat.
Proměnné mohou být kategorické
Kategorické proměnné jsou ty, které představují omezené hodnoty nebo proměnné, které nemusí nutně znamenat konkrétní velikost. Představují kvalitu něčeho, co popisují. V zásadě je jejich zvláštností omezení toho, co představují. Lze je rozdělit do dvou polí.
Nominální kategorické proměnné
To jsou oni představují věci ve stejném poli bez logického spojení každý. Například: Název regionů, které označují, odkud záznamy pocházejí, například město, autonomní společenství, PSČ atd.
Pořadové kategorické proměnné
To jsou oni může představovat velikost něčeho, jako je Douglasova stupnice na úrovni vln, úroveň stupnice, se kterou lze tornáda klasifikovat podle jejich velikosti atd.
Proměnné mohou být číselné
Číselné proměnné jsou ty, které představují hodnoty nebo proměnné v rozsahu a mohou být měřitelné. Představují kvantitativní hodnoty. Jejich zvláštnost spočívá v tom, že mohou představovat velmi velký rozsah měření meteorologických jevů. Jsou klasifikovány dvěma způsoby
Spojité numerické proměnné
Kontinuální proměnné jsou ty, které mají na starosti měření něčeho zavedeného. Příkladem může být index vlhkosti, teplota, rychlost větru, množství srážek atd.
Diskrétní numerické proměnné
To jsou ty sledují něco zavedeného. To znamená, kolikrát za rok v regionu pršelo, kolikrát sněžilo atd.
Všechny proměnné jsou zpracovány
Jakmile jsou všechny proměnné klasifikovány, jsou zpracovány díky počítačům, vždy pod dohledem analytiků velkých dat. Ještě před několika lety množství dat, které bylo k dispozici, přestože šlo o velmi velké množství, neexistovaly žádné problémy, které by analytici dat museli analyzovat. Analýza velkých dat je však zodpovědná za analýzu těchto obrovských dat, kde analytické procesy, které jsou dodnes běžné, by trvaly dlouho (dokonce mluvíme o dnech), abychom odpověděli. Nejen to, Big Data jsou efektivnější a přesnější, protože se „hrají“ s proměnnými mezi nimi.
To vše pochází to, co jsme dříve komentovali u 4 V velkých dat, dosažení rychlosti, spolehlivosti a modely počasí, které poskytují neuvěřitelně přesné předpovědi za velmi krátkou dobu.
Big Data jako rodící se disciplína
Dobrým příkladem by bylo mluvit o společnosti ACCIONA, která má Řídicí centrum pro obnovitelné zdroje energie (CECOER). Je to největší středisko na světě kde cílem je poskytnout řešení v reálném čase, milionů dat, která jsou shromažďována z jejích zařízení, a to jak biomasy, větrné, tak sluneční energie. Vyrábí asi 3000 50 ročních plánů, které všechny tyto údaje přizpůsobují požadované poptávce. Další výhodou CECOER je příjem incidentů, které mají ze svých zařízení, takže 50% z nich je řešeno na dálku. Zbývajících XNUMX% je fyzicky opraveno provozovateli. Takto, Acciona získává svoji obnovitelnou energii, více než alternativní energie, být řešením dnes.
AKCE CECOER
Dalším důležitým faktem o Big Data dnes je nedostatek datových vědců. Je to rodící se pole, a to narazilo na určité předem vytvořené standardy. Může velká data opravdu tolik pomoci při vývoji prognóz, vykazovat výhody společnostem, být schopna předvídat tolik věcí a ospravedlnit náklady na analýzu velkých dat? Ano, ale je to něco, co bylo vidět kousek po kousku. Rostoucí poptávka po datových vědcích se vyrovnala výsledkům a pochopením jejich potřeby na všech místech. Je pravda, že již pracuje mnoho týmů Big Data s velkolepými výsledky, ale právě teď zjistíme, že existuje větší poptávka. Analytici velkých dat jsou velmi žádaní.
V důsledku toho, žijeme revolucí, kterou znamenají ve vývoji, ale od začátku. Jako každé odvětví, i nyní jsme svědky jeho potenciálu, ale nebyl vyvinut na maximum, to je čas, který pro nás čeká. Jedna věc je již evidentní, její současný potenciál, druhá, jak daleko to může zajít. Vaše výsledky nás nenechají lhostejnými.
Modelová mapa IBM
IBM The Weather Company je soukromá společnost, která nabízí až 26 milionů denních předpovědí o počasí. IBM od samého začátku vyniká, také spolu s Google, tím, že je jednou z nejvíce průkopnických společností v oboru. The Weather Company je extrémně oddaná lidem, aby činili informovaná rozhodnutí o počasí. Jedná se o největší síť na světě z osobních meteorologických stanic. Největší světové značky v letectví, energetice, pojišťovnictví, médiích a vládě závisí na The Weather Company v oblasti dat, technologických platforem a služeb.
Velká data proti změně klimatu
Globální impuls OSN, iniciativa velkých dat z Organizace spojených národů a Western Digital Corporation, podepsali alianci pro společný boj proti změně klimatu. Tento projekt vedený OSN a Western Digital Corp., spojit vědce z oblasti digitálních inovací z celého světa zaútočit na problém efektivnějším způsobem. Mezi nimi najdeme spolupracovníky z velmi odlišných sektorů. BBVA, Orange, Planet, Plume Labs, Nielsen, Schneider Electric, Waze ... jsou někteří z těch, kteří se podílejí na tomto projektu.
Najdeme také Barcelonské superpočítačové centrum (BSC), je to 4. model ze série MareNostrum. Superpočítač pro analýzu velkých dat klíčem v mnoha oblastech, mezi nimi je také boj za změnu klimatu. Do provozu byl uveden koncem června tohoto roku 2017. Je to třetí nejrychlejší počítač v Evropě, investovalo se do instalace zařízení ve výši 34 milionů eur Ministerstvem hospodářství, průmyslu a konkurenceschopnosti Španělska. Má kapacitu 14 petabajtů, tedy 14 milionů gigabajtů. Dosahuje 11,1 Petaflops, tedy barbarství 11.100 XNUMX miliard operací za sekundu.
Big Data v budoucnosti meteorologie a v našich životech
V měnícím se světě, kde se změny stávají rychlejšími a stále překvapivějšími, je těžké předvídat budoucnost něčeho. To, co víme jistě, je to Big Data přišla zůstata že díky předpovědím nás meteorologické i jiné oblasti nechaly zmatené. Někteří zůstanou skeptičtí, jiní to popřou, jiní to uvidí jako něco daleko. Ale pravdou je, že už s tím žijeme.
Dnes víme, že Big Data očekává mnoho dešťů, období hurikánů a dokonce s velkou přesností počet medailí, které může země vyhrát na olympijských hrách. Předpokládá také, kdo, kde a kdy bude spáchán trestný čin (pokud někdo viděl film „Zpráva o menšině“, napadlo ho to, že?). Velká data rychle směřuje k předvídání budoucnosti mnoha oblastí„A je to tak, že to dokonce i Amazon začíná předvídat a v poslední době začal dodávat ještě předtím, než zákazníci nakoupili. Budoucnost byla dodnes, často nejistá. Ale mění se to budoucnost je předvídatelná.
Víme, že jeho potenciál poroste. Kdo ví, může být ukvapené předvídat, kdo něco (Big Data) očekává. Ale s dostatkem dat, Bude společnost Big Data schopna předvídat globální klima s obrovským očekáváním? Ano, stejně jako můžete očekávat, že naše akce by poskytly jiné scénáře než ty, které byly uvedeny dříve, protože jakákoli akce má v budoucnu svou ozvěnu a Big Data ji ví a přehodnocuje a dává další nový scénář.
Lze očekávat všechno. Budeme schopni vědět, co se s námi stane v blízké budoucnosti? Jakým problémům budeme čelit? Kdy a kde udeří hurikán? Co budeme muset dál řešit? Jak se techniky zlepšují, počítače zvyšují efektivitu a rychlost, toto pole se stále vyvíjí ... S největší pravděpodobností je to, že místo odpovědi „kdo ví“, bude asi nejvhodnější říci „zeptejme se Big Data“.
BA Partners | Willisova aktualizace | HRNEC