હવામાન આગાહીમાં મોટો ડેટા અને ભવિષ્ય

વિશ્વમાં મોટા ડેટા

મોટા ડેટા એ હવામાનની સ્થિતિની આગાહી કરવાની છેલ્લી કડી છે. વિશ્વભરમાં, હજારો કંપનીઓ, વૈજ્ .ાનિક કેન્દ્રો, સંસ્થાઓ, વગેરે, મોટા ડેટા જ્યાં પણ હોય ત્યાં દાખલા શોધવા માટે બિગ ડેટાનો ઉપયોગ કરી રહી છે. હવામાનશાસ્ત્રમાં, એક વિજ્ .ાન જેમાં ડેટાની વિશાળ અને વિશાળ માત્રા હોય છે, બિગ ડેટામાં તેની ઉપયોગી એપ્લિકેશનો પણ છે. આ આધુનિક અને શક્તિશાળી સાધન, તેનો ઉપયોગ ઘણી રીતે કરી શકાય છે. એક વસ્તુ તરીકે નામ હોવા છતાં, તમે જે શોધી રહ્યાં છો તેના આધારે તમે ઘણી જુદી જુદી આગાહીઓ પ્રાપ્ત કરી શકો છો. અલબત્ત, તે હવામાનશાસ્ત્રમાં પણ આવ્યું છે, અને અહીં અમે તમને તે શું અને કેવી રીતે કરે છે તે કહેવા જઈ રહ્યા છીએ.

સૌ પ્રથમ, ચાલો તે યાદ રાખીએ અપેક્ષા સમય એ હંમેશાં મનુષ્યની પ્રાથમિક આવશ્યકતાઓમાંની એક છે. હજારો વર્ષો પહેલા, હવામાનની આગાહી અસ્તિત્વ માટે, આજ કરતા પણ વધુ મહત્ત્વની હતી. તકનીકી વિકાસ એટલો કાપતો ન હતો, કોઈપણ અસ્થિરતાના ગંભીર પરિણામો હોઈ શકે છે. જોકે હવામાનને રોકવા માટે હંમેશાં આ જરૂરિયાત રહેતી હતી, પરંતુ એરિસ્ટોટલના આગમન સુધી એવું નહોતું કે આપણે હવામાનશાસ્ત્ર શબ્દનો સિક્કો બનાવી શકીએ. તેમણે તેને "હવામાનવિષયક", નામ, જેનું નામ તેમણે પોતાનું પુસ્તક આપ્યું હતું, આશરે 340૦ પૂર્વે.

આગાહીમાં મોટો ડેટા

મોટી માહિતી આગાહી

વાતાવરણીય વર્તનનું તર્ક વિકસિત થવાનું બંધ થયું નથી ત્યારથી. દરેક વખતે ઝડપી. 1607 માં ગેલેલીયો દ્વારા શોધાયેલ થર્મોમીટરમાંથી પસાર થતાં, ઉપગ્રહો દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટાના આધારે કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશનમાં. હમણાં, આપણને મોટા ડેટાનો સામનો કરવો પડી રહ્યો છે, ઘણા સહમત છે કે ઇન્ટરનેટ અસ્તિત્વમાં હોવાથી તે સૌથી ક્રાંતિકારી સાધન છે અને ઓછા માટે નથી. જાણે કે તે કોઈ વિજ્ .ાન સાહિત્યનું ભવિષ્ય છે, આજે આપણે કહી શકીએ કે તે વાસ્તવિક છે.

જેમ જેમ આપણે ટિપ્પણી કરી છે, તેમ બીગ ડેટા હવામાનશાસ્ત્રીઓને અન્ય દૃષ્ટિકોણ આપીને, આજથી ચાર્જ લેવાનું શરૂ કરે છે. જ્યાં તેઓ જઈ શક્યા ન હતા, અથવા માન્યા હતા કે તેઓ વિના હોવાને યોગ્ય છે, મોટો ડેટા તમને બતાવે છે કે છુપાવેલ કે કોઈનું ધ્યાન ન હતું, ચોકસાઇના સ્તર સાથે પણ ક્યારેય પહોંચી શક્યું નહીં. એવી કંપનીઓ છે કે જે આજે પહેલેથી જ આ સેવાઓ આપે છે. સંસ્થાઓ, સરકારો અને કંપનીઓ જે આબોહવાની અપેક્ષા માટે મોટા ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. પરંતુ આ આખી પ્રક્રિયા કેવી છે? તે કેવી રીતે કરવામાં આવે છે? આપણને કેવી રીતે ફાયદો થાય છે? આગળ આપણે જોઈશું અને સમજીશું કે તકનીકી નવીનીકરણની આ આખી પ્રક્રિયા કેવી રીતે શક્ય છે.

બિગ ડેટા કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

આશરે, ડેટા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે મોટા ડેટા આકાશ તરફ જોવાનું છોડી દે છે, અને તે યોગ્ય રીતે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. જેથી તમે હવામાનશાસ્ત્ર સાથેના તેના પ્રભાવમાં વધુ સમજી શકો, પ્રથમ તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજાવવું જરૂરી છે.

હવામાનની આગાહી માટે ભવિષ્યનો મોટો ડેટા

મોટા ડેટા પાસે તેનું સંચાલન મુખ્ય છે જેને 4 વી કહેવામાં આવે છે.

વોલ્યુમ

આનો અર્થ ડેટાની માત્રા. આ બધી માહિતી એકત્રિત કરી વોલ્યુમ તરીકે ઓળખાય છે તે છે. તે શું લાગુ પડે છે તેના આધારે બદલાઇ શકે છે, કેટલીકવાર અમારી પાસે ઘણા બધા ડેટા હોય છે અને અન્ય સમયે "ઓછા" હોય છે. એટલે કે, આપણે 1.000 મિલિયન ડેટાથી કેટલાક ટ્રિલિયન સુધી જઈ શકીએ છીએ, તેના આધારે વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું છે.

ઝડપ

મારો મતલબ જે દર પર ડેટા જનરેટ થાય છે. તેઓ તેમને કેપ્ચર, સ્ટોર અને પ્રોસેસ કરવાની જરૂરિયાતથી આવે છે. ત્યાં જેટલા વધુ ડેટા કેપ્ચર થાય છે, તે ઝડપથી સ્ટોર થાય છે, વિશ્લેષણ કરવા માટે તેટલું વધારે છે. હવામાનની આગાહીમાં ગતિનું બમણું મહત્વ છે, કારણ કે ઘટનાઓ વાસ્તવિક સમયમાં થાય છે, અને શક્ય તેટલી વહેલી તકે તેની પ્રક્રિયા થવી જ જોઇએ.

વિવિધતા

કેટલીકવાર તે ડેટા કેવી રીતે આવે છે તેનું ફોર્મેટ હોય છે, અન્ય સમયે. દરેક પ્રકારના ડેટાનું પોતાનું વર્ગીકરણ હોય છે. અન્ય સમયે કેટલાક ગુમ થઈ જાય છે (આને ઠીક કરવાની તકનીક છે, અથવા ભૂલો વિશાળ હશે) અને અન્ય સમયે તેઓ વિડિઓ સ્વરૂપમાં પણ આવે છે. ડેટાનો ખૂબ જ અલગ માસ છે, જે મોટા ડેટામાં ઓર્ડર આપવા માટેનો ચાર્જ છે, તેનું વિશ્લેષણ સારી રીતે કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, થર્મોમીટરના તાપમાનના માપને આગળના સેટેલાઇટ માપન જેવા જ પેકેજમાં "મૂકી શકાતું નથી".

સચ્ચાઈ

પાછલા મુદ્દાની કૌંસમાં સંબંધિત. તેનો અર્થ એ છે કે આખરે ડેટા સ્વચ્છ આવે છે, "વિચિત્ર" વસ્તુઓ વિના. મોટી માહિતી મેનેજમેન્ટ ટીમોમાં સારી રચનાને જાળવવા માટે નિષ્પક્ષ ટીમની તાલીમ હોવી આવશ્યક છે. ડેટાની ખરાબ સત્યતાના પરિણામો પર ખૂબ નકારાત્મક અસર પડે છે. કોઈ વિચાર મેળવવા માટે, એવું બનશે કે મિકેનિક્સના જૂથે કારનું સમારકામ સમાપ્ત કર્યું છે, અને તેઓ બે પૈડા ચલાવવાનું ભૂલી ગયા છે.

હવામાનશાસ્ત્રમાં મોટા ડેટા વિશ્લેષક

ડેટાની સચોટતા પરનું ઉદાહરણ

અમારી પાસે ઘણા ક્ષેત્રોના ઘણા રેકોર્ડ છે. ચાલો કલ્પના કરીએ કે આપણી પાસે તાપમાન, ભેજનું સ્તર, પવન વગેરે છે. પરંતુ, આપણી પાસે નિષ્ફળતા છે, અને અમે કેટલાક કારણોસર, કેટલાક ક્ષેત્ર માટે કેટલાક તાપમાનના રેકોર્ડ્સ ગુમાવી રહ્યાં છીએ, અને કયા તાપમાનમાં નોંધાયેલ છે તે જાણવા અમે cannotક્સેસ કરી શકતા નથી. અમારી પાસે કુલ 30 ડેટા છે, અને તેમાંથી બે, આખરે તાપમાન વિના.

શું થઈ શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે, ગુમ થયેલ રેકોર્ડમાં ગણી શકાય તેવું શક્ય તાપમાન ચોક્કસપણે નક્કી કરવા માટે, આ ક્ષેત્રના સરેરાશ તાપમાનની ગણતરી કરવી, પણ ભૂલના ખૂબ નાના માર્જિન સાથે. મૂલ્યો ફાજલ ભાગો છે, અને પછી ગણતરી વ્યવહારમાં મૂકી શકાય છે. જો આ ડેટા ગુમ હોત, તો કમ્પ્યુટર્સ તેને ઓળખી શક્યા ન હોત, ડેટામાં બ્લેક હોલ બનાવવું, અને સાવ ખોટી આગાહીઓ.

તમે તેને કેવી રીતે મેળવી શકશો?

હવામાનશાસ્ત્રમાં, કોઈપણ ક્ષેત્રની જેમ, ડેટા ચલોના રૂપમાં આવે છે. એટલે કે, દરેકની પ્રક્રિયા તેની પ્રક્રિયાની પ્રક્રિયા પ્રમાણે થાય છે. અને જો કે તે ખૂબ જ સંકુચિત અને જટિલ લાગે છે, તેમ છતાં બિગ ડેટા વિશ્લેષકો માટે કાર્ય "સરળ" બની જાય છે. હવામાનશાસ્ત્રમાં આપણે જે ચલો રેકોર્ડ કરી શકીએ છીએ, તેમ છતાં તેઓ હજી ડેટા છે, તેઓ વિવિધ પરિવારો સાથે સંબંધિત હોઈ શકે છે. એટલે કે, વેરિયેબલ એ કોઈપણ ડેટા છે જેને વર્ગીકૃત કરી શકાય છે, પરંતુ તે હંમેશાં સમાન હોતા નથી.

નાસા અને મોટા ડેટા

ઉપરની તસવીર, નાસા દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલ, બતાવે છે ગ્રહ આસપાસ કરંટ ઉદાહરણ. નાસાના કિસ્સામાં, તેમની પાસે મોટી સંખ્યામાં ઉપગ્રહો છે જે તેમને વાસ્તવિક સમયમાં વિશ્વભરની ઘટનાઓનું નિરીક્ષણ અને માપન કરવાની મંજૂરી આપે છે.

બીગ ડેટા દરેક ટ્રેસને વાંચી શકે છે જે કંઈક છોડે છે કંઈક વિશે, અને તે ડેટા ગણી શકાય. ઘણા જ્યારે બિગ ડેટા વિશે વિચારતા હોય ત્યારે, તેઓ જ્યારે આપણે મોબાઇલ ફોનનો ઉપયોગ કરીશું, ઇન્ટરનેટ સર્ફ કરીશું, કોઈ પૃષ્ઠ પર ક્લિક કરીશું, anનલાઇન કોઈ આઇટમ ખરીદીશું, અથવા તેને ફેસબુક પર "ગમશે" ત્યારે વિચારશે. તે ફક્ત "નાનો" પરંતુ ગા but ભાગ છે, હા, તે ખૂબ જ વિશ્વસનીય અને સારી રીતે કોડેડ છે. પરંતુ બદલામાં, આપણે જ્યાં છીએ તેના GPS સ્થાનની જેમ, શારીરિક / વર્ચુઅલ ટ્રાયલ છોડીએ છીએ, મોબાઇલ ફોન્સનો આભાર. અહીં આપણે પહેલેથી જ ભૌતિક સાથે વર્ચુઅલ વિશ્વને મિશ્રિત કરવાનું પ્રારંભ કરીએ છીએ. અને અલબત્ત, શારીરિક હલનચલન, શારીરિક ખરીદી, વય અનુસાર, આપણે શું પસંદ કરીએ છીએ, આ બધું હંમેશાં આર્કાઇવ કરવામાં આવે છે, અને અલબત્ત, તે વધુ અને વધુ ડેટામાં ભાષાંતર કરી શકે છે.

ચલો વર્ગીકૃત કરી શકાય છે

વર્ગીય ચલો તે છે કે જે મૂલ્યો અથવા મર્યાદિત ચલોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જેનો અર્થ કોઈ ચોક્કસ તીવ્રતાનો અર્થ હોતો નથી. તેઓ જે કંઇક વર્ણન કરે છે તેની ગુણવત્તાને રજૂ કરે છે. મૂળભૂત રીતે તેમની વિશેષતા તેઓ રજૂ કરે છે તેની મર્યાદા છે. તેમને બે ક્ષેત્રોમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે.

નામના કેટેગરીકલ ચલો

તેઓ તે છે લોજિકલ જોડાણ વિના સમાન ક્ષેત્રની વસ્તુઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરો દરેક. ઉદાહરણ તરીકે: તે પ્રદેશોનું નામ જે સૂચવે છે કે રેકોર્ડ્સ ક્યાંથી છે, જેમ કે શહેર, સ્વાયત્ત સમુદાય, પોસ્ટલ કોડ, વગેરે.

સામાન્ય ક્લાસિકલ ચલો

તેઓ તે છે કંઈક ની તીવ્રતા રજૂ કરી શકે છે, જેમ કે તરંગ સ્તરમાં ડગ્લાસ સ્કેલ, સ્કેલનું સ્તર કે જેની સાથે ટોર્નેડોને તેમની તીવ્રતા અનુસાર વર્ગીકૃત કરી શકાય છે, વગેરે.

મોટા ડેટા ડિજિટલ વય

ચલો આંકડાકીય હોઈ શકે છે

આંકડાકીય ચલો તે છે પરિમાણમાં મૂલ્યો અથવા ચલોનું પ્રતિનિધિત્વ કરો અને માપી શકાય તેવું હોઈ શકે. તેઓ માત્રાત્મક મૂલ્યોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. તેમની વિશેષતા એ છે કે તેઓ હવામાનશાસ્ત્રના અસાધારણ ઘટનામાં માપદંડોની ખૂબ મોટી શ્રેણીને રજૂ કરી શકે છે. તેઓને બે રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યા છે

સતત સંખ્યાત્મક ચલો

સતત ચલો તે છે સ્થાપિત કંઈક માપવા માટે હવાલો છે. તેના ઉદાહરણો ભેજ સૂચકાંક, તાપમાન, પવનની ગતિ, વરસાદનું પ્રમાણ, વગેરે હશે.

સ્વતંત્ર સંખ્યાત્મક ચલો

આ રાશિઓ છે તેઓ સ્થાપિત કંઈક ટ્ર trackક રાખે છે. એટલે કે, કોઈ પ્રદેશમાં વર્ષમાં કેટલા વખત વરસાદ થયો છે, કેટલી વાર હિમવર્ષા થઈ છે, વગેરે.

બધા ચલો પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે

એકવાર બધા ચલોનું વર્ગીકરણ થઈ ગયા પછી, તેઓ કમ્પ્યુટર પર આભાર દ્વારા પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, હંમેશા વિશ્લેષકો દ્વારા દેખરેખ રાખવામાં આવે છે મોટા ડેટા. થોડા વર્ષો પહેલાં, ડેટાની માત્રા જે ઉપલબ્ધ હતી, ખૂબ મોટી સંખ્યા હોવા છતાં, ડેટા વિશ્લેષકો દ્વારા વિશ્લેષણ કરવામાં કોઈ સમસ્યા નહોતી. મોટા ડેટા વિશ્લેષણ, જોકે, આ વિશાળ ડેટાના વિશ્લેષણ માટે જવાબદાર છે, જ્યાં વિશ્લેષણ પ્રક્રિયાઓ જે આજ સુધી સામાન્ય છે, તે ઘણો સમય લેશે (આપણે દિવસોની વાત પણ કરીએ છીએ) જવાબ આપવા માટે. એટલું જ નહીં, તેમની વચ્ચેના ચલો સાથે "રમીને" મોટા ડેટા વધુ કાર્યક્ષમ અને સચોટ છે.

મોટા ડેટા ક્રાંતિ

આ બધા ઉદ્ભવે છે ગતિ, વિશ્વસનીયતા અને પ્રાપ્ત કરવા, આપણે મોટા ડેટાના 4 વી પર શું ટિપ્પણી કરી છે હવામાન મોડેલ્સ કે જે અતિ સચોટ આગાહી આપે છે ખૂબ જ ટૂંકા ગાળામાં.

નવા શિસ્ત તરીકે મોટો ડેટા

એક સારું ઉદાહરણ એસીસીએએનએ કંપની વિશે વાત કરવાનું રહેશે, જે એ નવીનીકરણીય Energyર્જા નિયંત્રણ કેન્દ્ર (સી.ઇ.કો.ઇ.આર.). તે વિશ્વનું સૌથી મોટું કેન્દ્ર છે જ્યાં ઉદ્દેશ્ય એ છે કે વાસ્તવિક સુવિધામાં ઉકેલો લાખો લાખો ડેટા જે તેની સુવિધાઓમાંથી એકત્રિત કરવામાં આવે છે, બાયોમાસ, પવન અને સૌર bothર્જા બંને. તે લગભગ 3000 વાર્ષિક સમયપત્રક બનાવે છે જે જરૂરી માંગને સમાયોજિત કરવા માટે આ બધા ડેટા લે છે. સીઇકોઇરનો બીજો ફાયદો એ છે કે તે તેમની સુવિધાઓથી બનેલી ઘટનાઓનું સ્વાગત છે, તેથી તેમાંથી 50% દૂરથી હલ થાય છે. બાકીના 50% ઓપરેટરો દ્વારા શારીરિક ધોરણે નિશ્ચિત છે. આ રીતે, અકિઓનાને તેની નવીનીકરણીય getsર્જા મળે છે, વૈકલ્પિક beingર્જા હોવા કરતાં, આજે સોલ્યુશન બનો.

એકિઓના Energyર્જા નિયંત્રણ કેન્દ્ર

સી.ઇ.કો.આર.

બિગ ડેટા વિશે આજે બીજી મહત્વપૂર્ણ હકીકત એ છે કે ડેટા વૈજ્ .ાનિકોની અછત. તે એક અનોખું ક્ષેત્ર છે, અને તે કેટલાક પૂર્વ-કલ્પના ધોરણોમાં ચાલ્યું છે. શું બિગ ડેટા ખરેખર આગાહીના ઉત્ક્રાંતિમાં ખૂબ મદદ કરી શકે છે, કંપનીઓને લાભની જાણ કરી શકે છે, ઘણી બધી બાબતોની અપેક્ષા કરવામાં સક્ષમ હશે અને મોટા ડેટા વિશ્લેષણની કિંમતને યોગ્ય ઠેરવી શકે છે? હા, પરંતુ તે એવી વસ્તુ છે જે થોડીક વારમાં જોવા મળી છે. ડેટા વૈજ્ .ાનિકોની વધતી માંગએ પરિણામોની સમાંતર કરી છે અને બધી જગ્યાએ તેમની જરૂરિયાતને સમજીને. તે સાચું છે કે પહેલેથી જ ઘણી બિગ ડેટા ટીમો કામ કરી રહી છે, અદભૂત પરિણામો સાથે, પરંતુ તે અત્યારે છે જ્યાં અમને લાગે છે કે વધુ માંગ છે. મોટા ડેટા વિશ્લેષકોની ખૂબ માંગ કરવામાં આવી રહી છે.

તદનુસાર અમે તે ક્રાંતિ જીવી રહ્યા છીએ જેનો તેઓ વિકાસમાં સંકેત આપે છે, પરંતુ શરૂઆતથી. કોઈપણ ઉદ્યોગની જેમ, અમે હવે તેની સંભવિતતાના સાક્ષી છીએ, પરંતુ તેનો વિકાસ મહત્તમ સુધી થયો નથી, આ તે સમય છે જે આપણા માટે સમય છે. એક વસ્તુ પહેલેથી જ સ્પષ્ટ છે, તેની વર્તમાન સંભાવના, બીજી, તે કેટલી આગળ વધી શકે છે. તમારા પરિણામો અમને ઉદાસીન છોડશે નહીં.

મોટા માહિતી હવામાન

આઇબીએમ મોડેલ નકશો

આઈબીએમની ધ વેધર કંપની એક ખાનગી કંપની છે કે 26 મિલિયન દૈનિક આગાહી આપે છે હવામાન વિશે. આ ક્ષેત્રની સૌથી અગ્રેસર કંપનીમાંની એક તરીકે ગૂગલની સાથે આઇબીએમ શરૂઆતથી જ .ભું રહ્યું છે. લોકોને હવામાન વિશે માહિતગાર નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરવા માટે હવામાન કંપની અત્યંત પ્રતિબદ્ધ છે. તે વિશ્વનું સૌથી મોટું નેટવર્ક છે વ્યક્તિગત હવામાન સ્ટેશનો માંથી. વિમાન, ,ર્જા, વીમા, મીડિયા અને સરકારની વિશ્વની સૌથી મોટી બ્રાન્ડ ડેટા, ટેકનોલોજી પ્લેટફોર્મ અને સેવાઓ માટે હવામાન કંપની પર નિર્ભર છે.

હવામાન પલટા સામે મોટો ડેટા

યુનાઇટેડ નેશન્સ ગ્લોબલ પલ્સની મોટી માહિતી પહેલ યુનાઇટેડ નેશન્સ અને વેસ્ટર્ન ડિજિટલ કોર્પોરેશન, હવામાન પરિવર્તન સામે મળીને લડવા જોડાણ પર હસ્તાક્ષર કર્યા છે. યુએન અને વેસ્ટર્ન ડિજિટલ કોર્પના નેતૃત્વમાં આ પ્રોજેક્ટ, વિશ્વભરના ડિજિટલ નવીનતા વૈજ્ .ાનિકોને સાથે લાવો સમસ્યાને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે હુમલો કરવા માટે. તેમાંથી, અમે તેમની વચ્ચે ખૂબ જ જુદા જુદા ક્ષેત્રોના સહયોગીઓ શોધીએ છીએ. બીબીવીએ, ઓરેન્જ, પ્લેનેટ, પ્લુમ લેબ્સ, નિલ્સન, સ્નીડર ઇલેક્ટ્રિક, વેઝ ... આ પ્રોજેક્ટમાં ભાગ લેનારા કેટલાક લોકો છે.

અમે પણ શોધીએ છીએ બાર્સિલોના સુપરકોમપુટિંગ સેન્ટર (બીએસસી), તે મેરેનોસ્ટ્રમ શ્રેણીનું 4 મો મ modelડલ છે. મોટા ડેટા વિશ્લેષણ માટેનું એક સુપર કમ્પ્યુટર ઘણા ક્ષેત્રોમાં ચાવીરૂપ, તેમાંથી આબોહવા પરિવર્તન માટેની લડત પણ છે. આ 2017 ના જૂનના અંતમાં તેને અમલમાં મૂકવામાં આવી હતી. તે યુરોપનો ત્રીજો સૌથી ઝડપી કમ્પ્યુટર છે, સ્પેનના અર્થતંત્ર, ઉદ્યોગ અને સ્પર્ધાત્મકતા મંત્રાલય દ્વારા તેના 34 મિલિયન યુરોના સ્થાપન માટે તેમાં એક રોકાણ કરવામાં આવ્યું છે. તેની ક્ષમતા 14 પેટાબાઇટ્સ છે, એટલે કે 14 મિલિયન ગીગાબાઇટ્સ. તે 11,1 પેટાફ્લોપ્સ સુધી પહોંચે છે, એટલે કે, પ્રતિ સેકન્ડમાં 11.100 અબજ કામગીરીની અસંસ્કારીતા.

હવામાનશાસ્ત્રના ભવિષ્યમાં અને આપણા જીવનમાં મોટો ડેટા

બદલાતી દુનિયામાં, જ્યાં પરિવર્તન વધુ ઝડપથી બની રહ્યું છે, અને વધુને વધુ આશ્ચર્યજનક છે, ત્યાં કોઈ વસ્તુના ભવિષ્ય વિશે આગાહી કરવી મુશ્કેલ છે. આપણે જે નિશ્ચિતપણે જાણીએ છીએ તે છે બિગ ડેટા રહેવા આવ્યો છે, અને તે આગાહીએ હવામાનશાસ્ત્ર અને અન્ય વિસ્તારોમાં બંનેને આપણને ગુંચવી નાખ્યાં છે. કેટલાક શંકાસ્પદ રહેશે, અન્ય લોકો તેનો ઇનકાર કરશે, અન્ય લોકો તેને દૂરથી કંઈક જોશે. પરંતુ સત્ય એ છે કે આપણે પહેલાથી જ તેની સાથે જીવીએ છીએ.

આજે આપણે જાણીએ છીએ કે બિગ ડેટા ઘણા વરસાદ, વાવાઝોડાની asonsતુઓની અપેક્ષા રાખે છે, અને ખૂબ ચોકસાઇ સાથે પણ, દેશ ઓલિમ્પિક રમતોમાં મેડલની સંખ્યા જીતી શકે છે. તે પણ અપેક્ષા કરે છે કે કોણ, ક્યાં અને ક્યારે કોઈ ગુનો કરવામાં આવશે (જો કોઈએ "લઘુમતી અહેવાલ" મૂવી જોયો હશે, તો તે તેમના દિમાગને પાર કરી ગયું છે, બરાબર?). મોટી માહીતી ઘણા ક્ષેત્રોના ભાવિની અપેક્ષા તરફ ઝડપથી આગળ વધી રહ્યું છે, અને તે છે કે એમેઝોન પણ તેની અપેક્ષા કરવાનું શરૂ કરે છે, અને ગ્રાહકો પણ ખરીદી કરે તે પહેલાં જ તાજેતરમાં જ શિપિંગ શરૂ કરી દીધું છે. ભવિષ્ય આજકાલ સુધી હતું, ઘણીવાર અનિશ્ચિત. પરંતુ તે બદલાઈ રહ્યું છે ભવિષ્ય ધારી શકાય તેવું છે.

છોકરી બોલ energyર્જા

આપણે જાણીએ છીએ કે તેની સંભાવના વધશે. કોણ જાણે છે, કંઈક (મોટા ડેટા) અપેક્ષા કરે તેવું અનુમાન લગાવવું ફોલ્લીઓ હોઈ શકે છે. પરંતુ પૂરતા ડેટા સાથે, શું મોટા ડેટા પ્રચંડ અપેક્ષા સાથે વૈશ્વિક વાતાવરણની અપેક્ષા કરવામાં સક્ષમ હશે? હા, જેમ તમે અનુમાન કરી શકો છો કે આપણી ક્રિયાઓ અગાઉ આપેલા લોકોને જુદા જુદા દૃશ્યો આપે છે, કારણ કે ભવિષ્યમાં કોઈ પણ ક્રિયાની તેની પડઘો છે, અને બીગ ડેટા તેને જાણે છે અને બીજું નવું દૃશ્ય આપીને તેનું પુન evaluમૂલ્યાંકન કરે છે.

દરેક વસ્તુની અપેક્ષા રાખી શકાય છે. શું આપણે એ જાણી શકીશું કે નજીકના ભવિષ્યમાં આપણું શું થશે? આપણે કઈ સમસ્યાઓનો સામનો કરીશું? વાવાઝોડા ક્યારે અને ક્યાં ત્રાટકશે? આપણે તેને હલ કરવાનું ચાલુ રાખવાનું છે? તકનીકોમાં સુધારો થતાં, કમ્પ્યુટર્સ કાર્યક્ષમતા અને ગતિમાં સુધારો કરે છે, આ ક્ષેત્રનો વિકાસ ચાલુ રહે છે ... સંભવત. શું તે "કોણ જાણે છે" તેનો જવાબ આપવાને બદલે, "ચાલો બિગ ડેટા પૂછીએ" એમ કહેવું સૌથી યોગ્ય હશે.

બી.એ. પાર્ટનર્સ | વિલિસ અપડેટ | પોટ


ટિપ્પણી કરવા માટે સૌ પ્રથમ બનો

તમારી ટિપ્પણી મૂકો

તમારું ઇમેઇલ સરનામું પ્રકાશિત કરવામાં આવશે નહીં. આવશ્યક ક્ષેત્રો સાથે ચિહ્નિત થયેલ છે *

*

*

  1. ડેટા માટે જવાબદાર: મિગ્યુએલ gelંજેલ ગેટóન
  2. ડેટાનો હેતુ: નિયંત્રણ સ્પામ, ટિપ્પણી સંચાલન.
  3. કાયદો: તમારી સંમતિ
  4. ડેટાની વાતચીત: કાયદાકીય જવાબદારી સિવાય ડેટા તૃતીય પક્ષને આપવામાં આવશે નહીં.
  5. ડેટા સ્ટોરેજ: cસેન્ટસ નેટવર્ક્સ (ઇયુ) દ્વારા હોસ્ટ કરેલો ડેટાબેઝ
  6. અધિકાર: કોઈપણ સમયે તમે તમારી માહિતીને મર્યાદિત, પુન recoverપ્રાપ્ત અને કા deleteી શકો છો.