Big Data este ultima legătură în prezicerea condițiilor meteorologice. În întreaga lume, mii de companii, centre științifice, instituții etc. folosesc Big Data pentru a găsi modele oriunde s-ar afla, big data. În meteorologie, o știință care are și o cantitate uriașă de date, Big Data are și aplicațiile sale utile. Acest Instrument modern și puternic, poate fi utilizat în mai multe moduri. În ciuda faptului că este numit un singur lucru, poate realiza predicții diferite în funcție de ceea ce căutați. Desigur, a ajuns și la meteorologie, iar aici vă vom spune ce face și cum.
În primul rând, să ne amintim asta anticiparea timpului a fost întotdeauna una dintre nevoile primare ale ființelor umane. Cu mii de ani în urmă, prognozele meteo erau foarte importante, chiar mai mult decât astăzi, pentru supraviețuire. Dezvoltarea tehnologică nu a fost atât de avangardă, încât orice instabilitate ar putea avea consecințe grave. Deși a existat întotdeauna această nevoie de prevenire a vremii, abia la sosirea lui Aristotel putem să inventăm termenul de meteorologie. El l-a numit „meteorologic”, numele pe care și l-a dat cartea, în jurul anului 340 î.Hr.
Big Data în prognoze
Logica comportamentului atmosferic nu a încetat să se dezvolte de atunci. De fiecare dată mai repede. Trecând prin termometrul inventat de Galileo în 1607, la simulări pe computer bazate pe date colectate de sateliți. În prezent, ne confruntăm cu Big Data, mulți sunt de acord cu asta este cel mai revoluționar instrument de când există internetul și nu este pentru mai puțin. De parcă ar fi un viitor science fiction, astăzi putem spune că este real.
Așa cum am comentat, Big Data începe să se ocupe astăzi de a oferi acelui alt punct de vedere meteorologilor. Unde nu puteau merge sau credeau că au dreptate fără să fie, Datele mari vă arată ceea ce a fost ascuns sau neobservat, de asemenea, cu un nivel de precizie atins niciodată. Există companii care oferă astăzi aceste servicii. Instituții, guverne și companii care utilizează big data pentru a anticipa clima. Dar cum este acest proces? Cum se face? Cum beneficiem? În continuare vom vedea și vom înțelege cum este posibil acest întreg proces de inovație tehnologică.
Cum funcționează Big Data?
Aproximativ, Big Data pune mai mult decât să privească cerul pentru a se concentra asupra datelorși că acestea sunt procesate corect. Pentru a putea înțelege mai mult prin amploarea sa implicația asupra meteorologiei, mai întâi este necesar să explicați cum funcționează.
Big Data își are nucleul de funcționare în ceea ce se numește 4 V.
volum
Aceasta înseamnă cantitatea de date. Toată această cantitate de date colectate este ceea ce este cunoscut sub numele de volum. Poate varia în funcție de ceea ce se aplică, uneori avem o mulțime de date și alteori „mai puține”. Adică, putem trece de la 1.000 de milioane de date la câteva trilioane, în funcție de care sunt analizate.
Viteză
Adică rata la care sunt generate datele. Ele provin din nevoia de a le captura, stoca și prelucra. Cu cât sunt mai multe capturi de date, cu atât sunt mai rapid stocate, cu atât mai multe sunt de analizat. Viteza are o importanță dublă în prognozele meteo, deoarece evenimentele au loc în timp real și trebuie procesate cât mai curând posibil.
soi
Uneori există un format al modului în care vin aceste date, alteori altele. Fiecare tip de date are propria sa clasificare. Alteori unele lipsesc (există tehnici pentru a remedia problema, sau erorile ar fi uriașe) și alteori apar chiar și în format video. Există o masă foarte diferită de date, care în Big Data este însărcinată cu plasarea unei comenzi, o logică care trebuie bine analizată. De exemplu, măsurătorile de temperatură dintr-un termometru „nu pot fi” introduse în același pachet cu măsurătorile din satelit de pe un front.
Veridicitatea
Legat de parantezele punctului anterior. Înseamnă că datele sunt în cele din urmă curate, fără lucruri „ciudate”. Echipele de gestionare a Big Data trebuie să aibă o echipă imparțială instruită pentru a menține o structură bună. Consecințele unei veridicități proaste a datelor au efecte foarte negative. Pentru a-și face o idee, ar fi ca și cum un grup de mecanici ar fi terminat reparația unei mașini și ar fi uitat să înșurubeze două roți.
Exemplu privind veridicitatea datelor
Avem multe înregistrări din multe domenii. Să ne imaginăm că avem temperaturi, niveluri de umiditate, vânt etc. Dar, avem un eșec și ne lipsesc unele înregistrări de temperatură pentru o anumită zonă, indiferent de motiv, și nu putem accesa pentru a ști ce temperatură a fost înregistrată. Avem în total 30 de date și două dintre ele, fără temperatură în cele din urmă.
Ceea ce s-ar putea face, de exemplu, este să calculăm temperatura medie a acelor regiuni pentru a determina cu precizie temperatura posibilă pe care se poate conta în înregistrarea lipsă, dar și cu marje de eroare foarte mici. Valorile sunt piese de schimb, iar apoi calculul poate fi pus în practică. Dacă aceste date ar fi lipsit, computerele nu le-ar fi recunoscut, crearea unei găuri negre în date și predicții total greșite.
Cum îl obții?
În meteorologie, ca în orice domeniu, datele se prezintă sub formă de variabile. Adică, fiecare este procesat în felul în care îi aparține. Și, deși totul pare foarte complicat și complicat, sarcina devine „ușoară” pentru analiștii Big Data. Variabilele pe care le putem înregistra în meteorologie, deși sunt încă date, pot aparține unor familii diferite. Adică, o variabilă reprezintă orice date care pot fi clasificate, dar nu sunt întotdeauna la fel.
Imaginea de mai sus, furnizată de NASA, arată exemplu de curenți din jurul planetei. În cazul NASA, aceștia au un număr mare de sateliți care le permit să observe și să măsoare fenomene din întreaga lume în timp real.
Big Data poate citi fiecare urmă pe care o lasă ceva despre ceva și care poate fi considerat o dată. Mulți, când se gândesc la Big Data, se vor gândi rapid la când folosim telefoane mobile, navigăm pe internet, facem clic pe o pagină, cumpărăm un articol online sau „apreciem” Facebook. Aceasta este doar o parte „mică”, dar densă, da, este foarte fiabilă și bine codificată. Dar, la rândul nostru, lăsăm o urmă fizică / virtuală, cum ar fi locația GPS a locului în care ne aflăm, datorită telefoanelor mobile. Aici începem deja să amestecăm lumea virtuală cu cea fizică. Și, desigur, mișcările fizice, achizițiile fizice, în funcție de vârstă, ceea ce alegem, toate acestea sunt întotdeauna arhivateși, bineînțeles, se poate traduce în tot mai multe date.
Variabilele pot fi categorice
Variabilele categorice sunt cele care reprezintă valori limitate sau variabile care nu înseamnă neapărat o anumită magnitudine. Ele reprezintă calitatea a ceva ce descriu. Practic, particularitatea lor este limitarea a ceea ce reprezintă. Pot fi clasificate în două domenii.
Variabile categorice nominale
Ei sunt aceia care reprezintă lucrurile din același câmp fără o conexiune logică fiecare. De exemplu: numele regiunilor care indică de unde provin înregistrările, cum ar fi orașul, comunitatea autonomă, un cod poștal etc.
Variabile categorice ordinale
Ei sunt aceia care poate reprezenta magnitudinea a ceva, cum ar fi scara Douglas în nivelul valului, nivelul scării cu care tornadele pot fi clasificate în funcție de magnitudinea lor etc.
Variabilele pot fi numerice
Variabilele numerice sunt cele care reprezintă valori sau variabile în cadrul unei mărimi și pot fi măsurabile. Ele reprezintă valori cantitative. Particularitatea lor este că pot reprezenta o gamă foarte largă de măsurători în fenomenele meteorologice. Sunt clasificate în două moduri
Variabile numerice continue
Variabilele continue sunt cele care ei sunt însărcinați cu măsurarea a ceva stabilit. Exemple dintre acestea ar fi indicele de umiditate, temperatura, viteza vântului, cantitatea de precipitații etc.
Variabile numerice discrete
Acestea sunt cele urmăresc ceva stabilit. Adică, de câte ori a plouat într-un an într-o regiune, de câte ori a nins, etc.
Toate variabilele sunt procesate
Odată ce toate variabilele au fost clasificate, acestea sunt procesate datorită computerelor, întotdeauna supravegheat de analiști de Big Data. Până în urmă cu câțiva ani, cantitatea de date care era disponibilă, în ciuda faptului că era un număr foarte mare, nu existau probleme de analizat de către analiștii de date. Analiza Big Data este însă responsabilă pentru analiza acestor date masive, unde procesele de analiză care au fost comune până astăzi, ar dura mult timp (vorbim chiar despre zile) pentru a da un răspuns. Nu numai asta, Big Data este mai eficient și mai precis, prin „jocul” cu variabilele dintre ele.
Toate acestea își au originea ceea ce am comentat anterior asupra celor 4 V ale Big Data, obținând viteză, fiabilitate și modele meteo care oferă prognoze incredibil de precise într-o perioadă de timp super scurtă.
Big Data ca disciplină naștentă
Un exemplu bun ar fi să vorbim despre compania ACCIONA, care are un Centrul de control al energiei regenerabile (CECOER). Este cel mai mare centru din lume unde obiectivul este de a oferi soluții în timp real, a milioanelor de date care sunt colectate din instalațiile sale, atât de biomasă, cât și de energie eoliană și solară. Produce aproximativ 3000 de programe anuale care iau toate aceste date pentru a se adapta la cererea necesară. Un alt avantaj al CECOER este recepția incidentelor pe care le au de la facilitățile lor, astfel încât 50% dintre acestea sunt rezolvate de la distanță. Restul de 50% sunt fixate fizic de către operatori. În acest fel, Acciona își obține energia regenerabilă, mai mult decât a fi o energie alternativă, este astăzi o soluție.
ACȚIUNEA CECOER
Un alt fapt important despre Big Data astăzi este lipsa oamenilor de știință în domeniul datelor. Este un câmp născut, și care a intrat în anumite standarde preconcepute. Poate Big Data să ajute cu adevărat atât de mult în evoluția prognozelor, să raporteze beneficiile companiilor, să poată anticipa atât de multe lucruri și să justifice costul analizei Big Data? Da. Dar este ceva care s-a văzut încetul cu încetul. Cererea în creștere pentru oamenii de știință de date a paralel cu rezultatele și prin înțelegerea nevoii pentru ei în toate locurile. Este adevărat că există deja multe echipe de Big Data care lucrează, cu rezultate spectaculoase, dar tocmai acum constatăm că există o cerere mai mare. Analiștii Big Data sunt foarte căutați.
Prin urmare, trăim revoluția pe care o implică în dezvoltare, dar de la început. La fel ca orice industrie, asistăm acum la potențialul său, dar nu a fost dezvoltat la maximum, acesta este ceva ce ne-a rezervat timpul. Un lucru este deja evident, potențialul său actual, celălalt, cât de departe poate ajunge. Rezultatele dvs. nu ne vor lăsa indiferenți.
Harta modelului IBM
Compania IBM The Weather este o companie privată care oferă până la 26 de milioane de prognoze zilnice despre vreme. IBM de la început s-a remarcat, tot alături de Google, pentru că este una dintre cele mai pionieri companii din domeniu. Compania Meteo se angajează extrem de mult să ajute oamenii să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la vreme. Este cea mai mare rețea din lume de la stațiile meteo personale. Cele mai mari mărci din lume în domeniul aviației, energiei, asigurărilor, mass-media și guvernului depind de The Weather Company pentru date, platforme tehnologice și servicii.
Big Data împotriva schimbărilor climatice
Pulsul Global al Națiunilor Unite, o inițiativă de date mari a Organizația Națiunilor Unite și Western Digital Corporation, au semnat o alianță pentru a lupta împreună împotriva schimbărilor climatice. Acest proiect condus de ONU și Western Digital Corp., reunește oameni de știință inovație digitală din întreaga lume pentru a ataca problema într-un mod mai eficient. Printre aceștia, găsim colaboratori din sectoare foarte diferite. BBVA, Orange, Planet, Plume Labs, Nielsen, Schneider Electric, Waze ... sunt câțiva dintre cei care participă la acest proiect.
De asemenea, găsim Centrul de Supercomputing din Barcelona (BSC), este al patrulea model din seria MareNostrum. Un supercomputer pentru analiza Big Data cheie în multe domenii, printre care se numără și lupta pentru schimbările climatice. A fost pus în funcțiune la sfârșitul lunii iunie a acestui 2017. Este al treilea cel mai rapid computer din Europa, a fost făcută o investiție în aceasta pentru instalarea sa de 34 de milioane de euro de către Ministerul Economiei, Industriei și Competitivității din Spania. Are o capacitate de 14 Petabytes, adică 14 milioane Gigabytes. Atinge 11,1 Petaflops, adică barbaritatea a 11.100 miliarde de operații pe secundă.
Big Data în viitorul meteorologiei și în viețile noastre
Într-o lume în schimbare, în care schimbările devin mai rapide și din ce în ce mai surprinzătoare, este dificil să se prevadă viitorul a ceva. Ceea ce știm sigur este că Big Data a venit să rămânăși că prognozele făcute atât din punct de vedere meteorologic, cât și din alte zone ne lasă nedumeriți. Unii vor rămâne sceptici, alții o vor nega, alții o vor vedea ca pe ceva departe. Dar adevărul este că trăim deja cu el.
Astăzi știm că Big Data anticipează multe ploi, sezoane de uragane și chiar cu mare precizie numărul de medalii pe care o țară le poate câștiga la Jocurile Olimpice. De asemenea, anticipează cine, unde și când urmează să fie comisă o crimă (dacă cineva a văzut filmul „Minority Report”, le-a trecut prin minte, nu?). Date mare se deplasează rapid pentru a anticipa viitorul multor domenii, și se întâmplă că chiar și Amazon începe să o anticipeze și, recent, a început să efectueze expedieri chiar înainte ca clienții să efectueze achiziții. Viitorul a fost până astăzi, adesea incert. Dar se schimbă viitorul este previzibil.
Știm că potențialul său va crește. Cine știe, poate fi neprevăzut să anticipăm cine anticipează (Big Data) ceva. Dar cu suficiente date, Va putea Big Data să anticipeze climatul global cu o anticipare enormă? Da. La fel cum puteți anticipa că acțiunile noastre ar oferi scenarii diferite celor date anterior, deoarece orice acțiune își are ecoul în viitor, iar Big Data o cunoaște și o reevaluează, oferind un alt scenariu nou.
Totul poate fi anticipat. Vom putea ști ce se va întâmpla cu noi în viitorul apropiat? Cu ce probleme ne vom confrunta? Când și unde va lovi un uragan? Ce vom avea pentru a continua să o rezolvăm? Pe măsură ce tehnicile se îmbunătățesc, computerele se îmbunătățesc în ceea ce privește eficiența și viteza, acest domeniu continuă să se dezvolte ... Cel mai probabil este că, mai degrabă decât să răspundem la „cine știe”, poate cel mai potrivit lucru va fi să spunem „să întrebăm Big Data”.
Parteneri BA | Willis Update | OALĂ