ビッグデータは、気象条件を予測するための最後のリンクです。 世界中で、何千もの企業、科学センター、機関などがビッグデータを使用して、どこにいてもビッグデータのパターンを見つけています。 膨大な量のデータもある科学である気象学では、ビッグデータにもその有用なアプリケーションがあります。 この モダンで強力なツールであり、さまざまな方法で使用できます。 単一のものとして名前が付けられているにもかかわらず、探しているものに応じて多くの異なる予測を達成できます。 もちろん、気象学にもなりました。ここでは、それが何をどのように行うかについて説明します。
まず第一に、それを覚えておきましょう 時間を予測することは、常に人間の主要なニーズのXNUMXつです。 数千年前、天気予報は生き残るために、今日よりもさらに重要でした。 技術開発はそれほど最先端ではなく、不安定な状況は深刻な結果をもたらす可能性があります。 天候を防ぐために常にこの必要性がありましたが、私たちが気象学という用語を造ることができるのはアリストトルの到着までではありませんでした。 彼はそれを紀元前340年頃に彼の本に付けた名前である「気象学」と呼んだ。
予測のビッグデータ
大気行動の論理は発展を止めていません それ以来。 毎回速くなります。 ガリレオが1607年に発明した温度計を通り、衛星によって収集されたデータからのコンピューターシミュレーションに進みます。 現在、私たちはビッグデータに直面しています。多くの人が同意しています インターネットが存在するので、それは最も革新的なツールです そしてそれ以下ではありません。 まるでサイエンスフィクションの未来であるかのように、今日ではそれは本物であると言えます。
私たちがコメントしたように、ビッグデータは今日、気象学者に他の視点を与えることを担当し始めています。 彼らが行けなかった場所、または彼らがいなくても正しいと信じていた場所、 ビッグデータは、隠されたものや見過ごされたものを示します、また、決して到達しない精度のレベルで。 今日、すでにこれらのサービスを提供している企業があります。 ビッグデータを利用して気候を予測する機関、政府、企業。 しかし、このプロセス全体はどうですか？ それはどのように行われますか？ どのように利益を得るのですか？ 次に、この技術革新のプロセス全体がどのように可能であるかを見て理解します。
ビッグデータはどのように機能しますか？
大まかに、 ビッグデータは、空を見るだけでなく、データに集中することもできます、およびそれらが正しく処理されていること。 気象学との関係をより深く理解できるように、まずそれがどのように機能するかを説明する必要があります。
ビッグデータは、いわゆる4Vで動作のコアを持っています。
ボリューム
これはデータの量を意味します。 収集されたこのすべての量のデータ ボリュームとして知られているものです。 適用される内容によって異なる場合があります。データが多い場合と「少ない」場合があります。 つまり、分析するデータに応じて、1.000億のデータから数兆のデータに移行できます。
スピード
つまり、 データが生成される速度。 それらは、それらをキャプチャ、保存、および処理する必要性から生じます。 データキャプチャが多いほど、保存が速くなり、分析する必要があります。 イベントはリアルタイムで発生し、できるだけ早く処理する必要があるため、天気予報では速度がXNUMX倍重要です。
バラエティ
そのデータがどのように取得されるかという形式がある場合もあれば、他の形式がある場合もあります。 データの種類ごとに独自の分類があります。 欠落しているものもあれば（これを修正するためのテクニックがあるか、エラーが膨大になる場合もあります）、ビデオ形式で提供される場合もあります。 非常に異なる量のデータがあり、Big Dataでは注文を担当します。これは、十分に分析されるロジックです。 たとえば、温度計からの温度測定は、正面からの衛星測定と同じパッケージに入れることはできません。
信憑性
前のポイントの括弧に関連しています。 これは、データが最終的にクリーンになることを意味します、「奇妙な」ものなし。 ビッグデータ管理チームは、適切な構造を維持するために訓練された公平なチームを持っている必要があります。 データの信憑性が悪いと、非常に悪い影響があります。 アイデアを得るには、まるで整備士のグループが車の修理を終えて、XNUMXつの車輪をねじ込むのを忘れたかのようになります。
データの信憑性の例
多くの分野から多くの記録があります。 温度、湿度レベル、風などがあると想像してみましょう。 しかし、障害が発生し、何らかの理由で一部の地域の温度記録が欠落しているため、記録されている温度を知ることができません。 合計30のデータがあり、そのうちXNUMXつは、最終的に温度なしです。
たとえば、これらの領域の平均温度を計算して、欠落しているレコードで信頼できる可能性のある温度を正確に決定することもできますが、エラーのマージンは非常に小さくなります。 値はスペアパーツです、 その後、計算を実行することができます。 このデータが欠落していたら、コンピューターはそれを認識していなかったでしょう、 データにブラックホールを作成し、完全に間違った予測。
どうやってそれを手に入れますか？
気象学では、他の分野と同様に、 データは変数の形式で提供されます。 つまり、それぞれが属する方法で処理されます。 非常に複雑で複雑に見えますが、ビッグデータアナリストにとってこのタスクは「簡単」になります。 気象学で記録できる変数、まだデータですが、 彼らは異なる家族に属している可能性があります。 つまり、変数は分類できる任意のデータですが、常に同じであるとは限りません。
NASAによって提供された上の画像は、 惑星の周りの流れの例。 NASAの場合、世界中の現象をリアルタイムで観察および測定できる衛星が多数あります。
ビッグデータは何かが残すすべての痕跡を読み取ることができます 何かについて、そしてそれはデータと見なすことができます。 多くの人がビッグデータについて考えるとき、私たちが携帯電話を使用するとき、インターネットを閲覧するとき、ページをクリックするとき、オンラインでアイテムを購入するとき、またはFacebookでアイテムを「いいね」するときをすぐに考えます。 これは「小さい」が密集した部分にすぎません。そうです、非常に信頼性が高く、適切にコーディングされています。 しかし今度は、携帯電話のおかげで、現在地のGPS位置のように、物理的/仮想的な軌跡を残します。 ここでは、仮想世界と物理世界の混合をすでに開始しています。 そしてもちろん、年齢に応じた身体の動き、身体の購入、私たちが選ぶもの、 これはすべて常にアーカイブされます、そしてもちろん、それはますます多くのデータに変換することができます。
変数はカテゴリに分類できます
カテゴリ変数は、値を表す変数、または特定の大きさを必ずしも意味しない限定変数です。 それらは、それらが説明するものの品質を表します。 基本的に、それらの特殊性は、それらが表すものの制限です。 それらはXNUMXつのフィールドに分類できます。
名目上のカテゴリ変数
それらは 論理的な接続なしで同じフィールド内のものを表す 各。 例：都市、自治コミュニティ、郵便番号など、レコードの出所を示す地域の名前。
通常のカテゴリ変数
それらは 何かの大きさを表すことができます、うねりのレベルのダグラススケール、竜巻がその大きさに従って分類できるスケールのレベルなど。
変数は数値にすることができます
数値変数は、 マグニチュード内の値または変数を表し、測定可能である可能性があります。 それらは定量値を表します。 それらの特殊性は、気象現象の非常に広範囲の測定値を表すことができるということです。 それらはXNUMXつの方法で分類されます
連続数値変数
連続変数とは 確立された何かの測定を担当しています。 それらの例は、湿度指数、温度、風速、降雨量などです。
離散数値変数
これらは 彼らは確立された何かを追跡します。 つまり、ある地域でXNUMX年間に雨が降った回数、雪が降った回数などです。
すべての変数が処理されます
すべての変数が分類されると、コンピューターのおかげで処理されます。 常にアナリストが監督 ビッグデータの。 数年前まで、利用可能なデータの量は非常に多いにもかかわらず、データアナリストが分析する問題はありませんでした。 ただし、ビッグデータ分析は、この大量のデータの分析を担当します。 今日まで一般的だった分析プロセスには長い時間がかかります （私たちは日についてさえ話します）答えを与えるために。 それだけでなく、ビッグデータは、それらの間の変数を「再生」することにより、より効率的かつ正確になります。
これはすべて起源です ビッグデータの4Vについて以前にコメントしたことにより、速度、信頼性、 信じられないほど正確な予測を提供する気象モデル 超短期間で。
初期の分野としてのビッグデータ
良い例は、ACCIONAという会社について話すことです。 再生可能エネルギー管理センター （CECOER）。 世界最大のセンターです 目的は、バイオマス、風力、太陽エネルギーの両方の施設から収集された数百万のデータのソリューションをリアルタイムで提供することです。 必要な需要に合わせてこのすべてのデータを取得する約3000の年間スケジュールを作成します。 CECOERのもう50つの利点は、施設から発生したインシデントを受信できることです。そのため、それらの50％はリモートで解決されます。 残りのXNUMX％は、オペレーターによって物理的に固定されています。 この方法では、 Accionaは再生可能エネルギーを取得します、代替エネルギーである以上に、 今日の解決策になる.
セカー・アクシオナ
今日のビッグデータに関するもうXNUMXつの重要な事実は、データ科学者の不足です。 それは初期の分野です、そしてそれは特定の先入観のある基準に反しています。 ビッグデータは、予測の進化に本当に役立ち、企業にメリットを報告し、非常に多くのことを予測し、ビッグデータ分析のコストを正当化できるでしょうか。 はい。でも少しずつ見られてきたものです。 データサイエンティストに対する需要の高まりは、結果と平行しています そしてすべての場所でそれらの必要性を理解することによって。 すでに多くのビッグデータチームが働いており、素晴らしい結果が得られているのは事実ですが、今、より大きな需要があることがわかりました。 ビッグデータアナリストは非常に求められています。
その結果、 私たちは彼らが開発に暗示する革命を生きています、しかし最初から。 他の業界と同じように、私たちは今その可能性を目の当たりにしていますが、それは完全には開発されていません。これは私たちにとって時間のあるものです。 XNUMXつはすでに明らかであり、その現在の可能性、もうXNUMXつは、どこまで進むことができるかです。 あなたの結果は私たちを無関心にすることはありません。
IBMモデルマップ
IBMのTheWeather Company は民間企業です 最大26万の毎日の予測を提供します 天気について。 IBMは当初から、この分野で最も先駆的な企業のXNUMXつとして、Googleとともに際立っていました。 Weather Companyは、情報に基づいて天気について決定を下すために、人々に非常に熱心に取り組んでいます。 世界最大のネットワークです 個人の気象観測所から。 航空、エネルギー、保険、メディア、政府の世界最大のブランドは、データ、テクノロジープラットフォーム、サービスをThe WeatherCompanyに依存しています。
気候変動に対するビッグデータ
国連グローバルパルス、のビッグデータイニシアチブ 国連とウエスタンデジタルコーポレーション、気候変動と戦うための同盟に署名しました。 国連とWesternDigitalCorp。が主導するこのプロジェクトは 世界中のデジタルイノベーション科学者を集めます より効率的な方法で問題を攻撃します。 その中には、非常に異なるセクターの協力者がいます。 BBVA、Orange、Planet、Plume Labs、Nielsen、Schneider Electric、Waze ...はこのプロジェクトに参加している人々の一部です。
また、 バルセロナスーパーコンピューティングセンター（BSC）、 MareNostrumシリーズの4番目のモデルです。 ビッグデータ分析用のスーパーコンピューター 多くの分野で重要なのは、気候変動のための戦いでもあります。 2017年XNUMX月末に稼働を開始しました。 ヨーロッパでXNUMX番目に速いコンピューターです、スペインの経済産業競争力省による34万ユーロの設置のために投資が行われました。 14ペタバイト、つまり14万ギガバイトの容量があります。 それは11,1ペタフロップス、つまり毎秒11.100億回の操作の野蛮さに達します。
気象学の未来と私たちの生活におけるビッグデータ
変化がより速く、ますます驚くべき変化を遂げている世界では、何かの未来を予測することは困難です。 私たちが確かに知っているのは ビッグデータが定着しました、そして気象学と他の地域の両方で行われた予測は私たちを当惑させます。 懐疑的な人もいれば、それを否定する人もいれば、遠く離れたものと見なす人もいます。 しかし、真実は、私たちはすでにそれと一緒に住んでいるということです。
今日、ビッグデータは多くの雨、ハリケーンシーズン、そして非常に正確にさえ、国がオリンピックで勝つことができるメダルの数を予測していることを私たちは知っています。 また、誰が、どこで、いつ犯罪を犯すのかを予測します（「マイノリティレポート」の映画を見た人がいたら、それは頭をよぎりましたよね？）。 ビッグデータ 多くの分野の未来を予測する方向に急速に動いています、そしてそれはアマゾンでさえそれを予想し始めており、最近では顧客が購入する前から出荷を始めています。 未来は今日までで、しばしば不確実でした。 しかし、それは変化しています 将来は予測可能です。
その可能性が高まることを私たちは知っています。 誰が知っているか、誰が（ビッグデータ）何かを予期するかを予測するのは無謀かもしれません。 しかし、十分なデータがあれば、 ビッグデータは、大きな期待を持って世界の気候を予測することができるでしょうか？ はい。私たちのアクションが以前に与えられたものとは異なるシナリオを与えると予想できるのと同じように、どのアクションも将来的にエコーがあり、Big Dataはそれを認識して再評価し、別の新しいシナリオを与えます。
すべてが期待できます。 近い将来、私たちに何が起こるかを知ることができるでしょうか？ どのような問題に直面しますか？ ハリケーンはいつどこで発生しますか？ 私たちはそれを解決し続けるために何をしなければならないのでしょうか？ 技術が向上するにつれて、コンピューターの効率と速度が向上し、この分野は発展を続けています...おそらく 「誰が知っているか」と答えるのではなく、「ビッグデータを聞いてみよう」と言うのがおそらく最も適切なことです。
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