විශාල දත්ත සහ කාලගුණ අනාවැකි වල අනාගතය

ලෝකයේ විශාල දත්ත

කාලගුණික තත්ත්වයන් පුරෝකථනය කිරීමේ අවසාන සබැඳිය විශාල දත්ත වේ. ලොව පුරා සමාගම්, විද්‍යාත්මක මධ්‍යස්ථාන, ආයතන ආදිය දහස් ගණනක් බිග් දත්ත භාවිතා කරන්නේ ඔවුන් කොතැනක සිටියත් රටා සොයා ගැනීමටය. කාලගුණ විද්‍යාවේදී, විශාල හා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ඇති විද්‍යාවක් වන බිග් ඩේටා හි ද එහි ප්‍රයෝජනවත් යෙදුම් තිබේ. මේ නවීන හා බලවත් මෙවලමක් වන එය විවිධ ආකාරවලින් භාවිතා කළ හැකිය. තනි දෙයක් ලෙස නම් කර ඇතත්, එය ඔබ සොයන දේ අනුව වෙනස් අනාවැකි ලබා ගත හැකිය. ඇත්ත වශයෙන්ම, එය කාලගුණ විද්‍යාවට ද පැමිණ ඇති අතර, මෙහිදී අපි ඔබට කියන්නට යන්නේ එය කරන්නේ කුමක්ද සහ කෙසේද යන්නයි.

පළමුවෙන්ම, අපි එය මතක තබා ගනිමු අපේක්‍ෂා කරන කාලය සැමවිටම මිනිසාගේ මූලික අවශ්‍යතාවයන්ගෙන් එකකි. මීට වසර දහස් ගණනකට පෙර, කාලගුණ අනාවැකි අදටත් වඩා වැදගත් විය. තාක්‍ෂණික දියුණුව එතරම් කැපී පෙනෙන දෙයක් නොවීය, ඕනෑම අස්ථාවරත්වයක් බරපතල ප්‍රතිවිපාක ගෙන දිය හැකිය. කාලගුණය වැළැක්වීම සඳහා සෑම විටම මෙම අවශ්‍යතාවය පැවතුනද, ඇරිස්ටෝටල්ගේ පැමිණීම තෙක් අපට කාලගුණ විද්‍යාව යන යෙදුම භාවිතා කළ නොහැකි විය. ක්‍රි.පූ. 340 දී පමණ ඔහු එය “කාලගුණ විද්‍යාව” ලෙස නම් කළේය.

පුරෝකථනයන්හි විශාල දත්ත

විශාල දත්ත පුරෝකථනයන්

වායුගෝලීය හැසිරීම් වල තර්කනය වර්ධනය වීම නතර වී නැත එදින සිට. සෑම වේලාවක්ම වේගවත්. 1607 දී ගැලීලියෝ විසින් සොයා ගන්නා ලද උෂ්ණත්වමානය හරහා චන්ද්‍රිකා විසින් රැස් කරන ලද දත්ත වලින් පරිගණක අනුකරණයන් වෙත යාම. මේ මොහොතේ, අපට විශාල දත්ත වලට මුහුණ දීමට සිදු වී ඇත, බොහෝ දෙනෙක් එයට එකඟ වෙති අන්තර්ජාලය පවතින බැවින් එය වඩාත්ම විප්ලවීය මෙවලම වේ එය අඩු නොවේ. එය විද්‍යා ප්‍රබන්ධ අනාගතයක් සේ, අද අපට එය සැබෑ යැයි කිව හැකිය.

අප අදහස් දක්වා ඇති පරිදි, කාලගුණ විද්‍යා .යින්ට එම වෙනත් දෘෂ්ටි කෝණය ලබා දීමෙන් බිග් දත්ත අද දින භාර ගැනීමට පටන් ගනී. ඔවුන්ට යාමට නොහැකි වූ විට හෝ ඔවුන් නොසිට නිවැරදි යැයි විශ්වාස කළ තැන සැඟවුණු හෝ නොදැන සිටි දේ විශාල දත්ත මඟින් පෙන්වයි, කිසි විටෙකත් ළඟා නොවූ නිරවද්‍යතාවයකින්. අද වන විටත් මෙම සේවාවන් සපයන සමාගම් තිබේ. දේශගුණය අපේක්ෂා කිරීම සඳහා විශාල දත්ත භාවිතා කරන ආයතන, රජයන් සහ සමාගම්. නමුත් මෙම සමස්ත ක්‍රියාවලිය කෙසේද? එය සිදු කරන්නේ කෙසේද? අපට ප්‍රතිලාභ ලැබෙන්නේ කෙසේද? ඊළඟට අපි තාක්‍ෂණික නවෝත්පාදන ක්‍රියාවලිය සිදු කරන්නේ කෙසේදැයි බලමු.

බිග් දත්ත ක්‍රියාත්මක වන්නේ කෙසේද?

දළ වශයෙන්, විශාල දත්ත දත්ත කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීම සඳහා අහස දෙස බැලීම අතහැර දමයි, සහ ඒවා නිවැරදිව සැකසූ බව. කාලගුණ විද්‍යාව සමඟ ඇති ඇඟවුම් ඔබට එහි විශාලත්වයෙන් වැඩි අවබෝධයක් ලබා ගත හැකි වන පරිදි, පළමුව එය ක්‍රියාත්මක වන ආකාරය පැහැදිලි කිරීම අවශ්‍ය වේ.

කාලගුණ අනාවැකි සඳහා අනාගත විශාල දත්ත

බිග් ඩේටා හි ක්‍රියාකාරීත්වයේ හරය 4 V ලෙස හැඳින්වේ.

පරිමාව

මෙයින් අදහස් කරන්නේ දත්ත ප්‍රමාණයයි. එකතු කරන ලද මෙම දත්ත ප්‍රමාණය යනු පරිමාව ලෙස හැඳින්වේ. යෙදෙන දේ අනුව එය වෙනස් විය හැකිය, සමහර විට අපට දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් සහ වෙනත් වේලාවන් "අඩු" වේ. එනම්, විශ්ලේෂණය කළ දත්ත මත පදනම්ව අපට දත්ත මිලියන 1.000 සිට ට්‍රිලියන කිහිපයක් දක්වා යා හැකිය.

වේගය

මම කිව්වේ දත්ත ජනනය කරන වේගය. ඒවා පැමිණෙන්නේ ඒවා අල්ලා ගැනීමේ, ගබඩා කිරීමේ හා සැකසීමේ අවශ්‍යතාවෙනි. එහි දත්ත ග්‍රහණය වන තරමට ඒවා වේගයෙන් ගබඩා වේ, විශ්ලේෂණය කිරීමට වැඩි වේ. කාලගුණ අනාවැකි වල වේගය දෙගුණයක් වැදගත් වේ, මන්දයත් සිදුවීම් තථ්‍ය කාලීනව සිදුවන අතර හැකි ඉක්මනින් ක්‍රියාවට නැංවිය යුතුය.

විවිධත්වය

සමහර විට එම දත්ත පැමිණෙන ආකාරය පිළිබඳ ආකෘතියක් ඇත, අනෙක් අය. සෑම වර්ගයකම දත්ත වලට තමන්ගේම වර්ගීකරණයක් ඇත. තවත් සමහරක් අතුරුදහන් වී ඇත (මෙය නිවැරදි කිරීමට ක්‍රම තිබේ, නැතහොත් දෝෂ අති විශාල වනු ඇත) සහ වෙනත් වේලාවක ඒවා වීඩියෝ ආකෘතිවලින් පවා පැමිණේ. වඩා වෙනස් දත්ත සමූහයක් ඇත, එය විශාල දත්තවල ඇණවුමක් භාරව සිටින අතර එය හොඳින් විශ්ලේෂණය කළ යුතු තර්කනයකි. උදාහරණයක් ලෙස, උෂ්ණත්වමානයකින් උෂ්ණත්ව මිනුම් ඉදිරිපස සිට චන්ද්‍රිකා මිනුම් මෙන් එකම පැකේජයකට දැමිය නොහැක.

නිරවද්‍යතාවය

පෙර ලක්ෂ්‍යයේ වරහන් වලට අදාළ වේ. එයින් අදහස් වන්නේ දත්ත අවසානයේ පිරිසිදු වන බවයි, "අමුතු" දේවල් නොමැතිව. විශාල දත්ත කළමනාකරණ කණ්ඩායම්වලට හොඳ ව්‍යුහයක් පවත්වා ගැනීම සඳහා අපක්ෂපාතී කණ්ඩායමක් පුහුණු කළ යුතුය. දත්තවල නරක සත්‍යතාවයේ ප්‍රතිවිපාක ඉතා negative ණාත්මක බලපෑම් ඇති කරයි. අදහසක් ලබා ගැනීම සඳහා, කාර්මිකයන් පිරිසක් මෝටර් රථයක් අළුත්වැඩියා කිරීම අවසන් කළාක් මෙන්, ඔවුන්ට රෝද දෙකක් ඉස්කුරුප්පු කිරීමට අමතක විය.

කාලගුණ විද්‍යාවේ විශාල දත්ත විශ්ලේෂක

දත්තවල නිරවද්‍යතාවය පිළිබඳ උදාහරණය

අපට බොහෝ ප්‍රදේශවලින් බොහෝ වාර්තා තිබේ. අපට උෂ්ණත්වය, ආර්ද්‍රතා මට්ටම්, සුළං ආදිය ඇතැයි සිතමු. නමුත්, අපට අසාර්ථකත්වයක් ඇති අතර, කිසියම් හේතුවක් නිසා යම් ප්‍රදේශයක් සඳහා අපට සමහර උෂ්ණත්ව වාර්තා අස්ථානගත වී ඇති අතර, උෂ්ණත්වය වාර්තා වී ඇත්තේ කුමක් දැයි දැන ගැනීමට අපට ප්‍රවේශ විය නොහැක. අප සතුව දත්ත 30 ක් ඇති අතර ඒවායින් දෙකක් අවසාන වශයෙන් උෂ්ණත්වය නොමැතිව.

නිදසුනක් ලෙස කළ හැකි දෙය නම්, නැතිවූ වාර්තාවේ ගණනය කළ හැකි උෂ්ණත්වය හරියටම තීරණය කිරීම සඳහා එම කලාපවල සාමාන්‍ය උෂ්ණත්වය ගණනය කිරීම පමණක් නොව ඉතා සුළු ආන්තික දෝෂයන් ද වේ. වටිනාකම් අමතර කොටස්, ඉන්පසු ගණනය කිරීම ක්‍රියාවට නැංවිය හැකිය. මෙම දත්ත අස්ථානගත වී ඇත්නම්, පරිගණක එය හඳුනා නොගනු ඇත, දත්තවල කළු කුහරයක් නිර්මාණය කිරීම සහ සම්පූර්ණයෙන්ම වැරදි අනාවැකි.

ඔබ එය ලබා ගන්නේ කෙසේද?

කාලගුණ විද්‍යාවේදී, ඕනෑම ක්ෂේත්‍රයක මෙන්, දත්ත විචල්ය ස්වරූපයෙන් පැමිණේ. එනම්, සෑම එකක්ම තමන් සතු ආකාරයට සකසනු ලැබේ. එය ඉතා සංකෝචිත හා සංකීර්ණ බවක් පෙනුනද, කාර්යය විශාල දත්ත විශ්ලේෂකයින් සඳහා "පහසු" බවට පත්වේ. කාලගුණ විද්‍යාවේ අපට වාර්තා කළ හැකි විචල්‍යයන්, ඒවා තවමත් දත්ත වුවද, ඔවුන් විවිධ පවුල්වලට අයත් විය හැකිය. එනම්, විචල්යයක් යනු වර්ගීකරණය කළ හැකි ඕනෑම දත්තයකි, නමුත් ඒවා සැමවිටම සමාන නොවේ.

නාසා සහ විශාල දත්ත

නාසා ආයතනය විසින් සපයන ලද ඉහත රූපයේ දැක්වෙන්නේ පෘථිවිය වටා ඇති ධාරා වල උදාහරණය. නාසා සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, ඔවුන් සතුව චන්ද්‍රිකා විශාල සංඛ්‍යාවක් ඇති අතර එමඟින් ලොව පුරා සංසිද්ධීන් තත්‍ය කාලීනව නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ මැනීමට ඉඩ සලසයි.

යමක් ඉතිරි වන සෑම හෝඩුවාවක්ම විශාල දත්ත වලට කියවිය හැකිය යමක් ගැන, එය දත්ත ලෙස සැලකිය හැකිය. බොහෝ අය බිග් දත්ත ගැන සිතන විට, අපි ජංගම දුරකථන භාවිතා කරන විට, අන්තර්ජාලයේ සැරිසරන විට, පිටුවක් මත ක්ලික් කරන විට, අන්තර්ජාලය හරහා භාණ්ඩයක් මිලට ගන්නා විට හෝ ෆේස්බුක් හි “කැමති” විට ඔවුන් ඉක්මනින් සිතනු ඇත. එය "කුඩා" නමුත් part න කොටසක් පමණි, ඔව්, එය ඉතා විශ්වාසදායක සහ හොඳින් කේතනය කර ඇත. නමුත් අනෙක් අතට, ජංගම දුරකථන වලට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි අප සිටින ස්ථානයේ ජීපීඑස් පිහිටීම වැනි භෞතික / අතථ්‍ය හෝඩුවාවක් ඉතිරි කරමු. මෙන්න අපි දැනටමත් අථත්ය ලෝකය භෞතික ලෝකය සමඟ මිශ්ර කිරීමට පටන් ගනිමු. ඇත්ත වශයෙන්ම, භෞතික චලනයන්, භෞතික මිලදී ගැනීම්, වයස අනුව, අප තෝරා ගන්නා දේ, මේ සියල්ල සැමවිටම සංරක්ෂිතයි, ඇත්ත වශයෙන්ම, එය වැඩි වැඩියෙන් දත්ත වලට පරිවර්තනය කළ හැකිය.

විචල්යයන් වර්ගීකරණය කළ හැකිය

වර්ගීකරණ විචල්‍යයන් යනු නිශ්චිත විශාලත්වයක් අදහස් නොකරන අගයන් හෝ සීමිත විචල්‍යයන් නියෝජනය කරන ඒවාය. ඔවුන් විස්තර කරන දෙයක ගුණාත්මකභාවය නියෝජනය කරයි. මූලික වශයෙන් ඔවුන්ගේ විශේෂත්වය වන්නේ ඔවුන් නියෝජනය කරන දේ සීමා කිරීමයි. ඒවා ක්ෂේත්‍ර දෙකකට වර්ග කළ හැකිය.

නාමික වර්ගීකරණ විචල්යයන්

ඒවා එයයි තාර්කික සම්බන්ධතාවයකින් තොරව එකම ක්ෂේත්‍රයේ දේවල් නියෝජනය කරන්න සෑම. උදාහරණයක් ලෙස: නගරය, ස්වාධීන ප්‍රජාව, තැපැල් කේතයක් වැනි වාර්තා කොහෙන්දැයි පෙන්වන කලාපවල නම.

සාමාන්‍ය වර්ගීකරණ විචල්‍යයන්

ඒවා එයයි යම් දෙයක විශාලත්වය නිරූපණය කළ හැකිය, තරංග මට්ටමේ ඩග්ලස් පරිමාණය, සුළි සුළං ඒවායේ විශාලත්වය අනුව වර්ග කළ හැකි පරිමාණය ආදිය.

විශාල දත්ත ඩිජිටල් යුගය

විචල්යයන් සංඛ්යාත්මක විය හැකිය

සංඛ්‍යාත්මක විචල්‍යයන් ඒවා වේ විශාලත්වයකින් අගයන් හෝ විචල්‍යයන් නිරූපණය කරන අතර මැනිය හැකි ය. ඒවා ප්‍රමාණාත්මක අගයන් නියෝජනය කරයි. ඔවුන්ගේ විශේෂත්වය වන්නේ කාලගුණ විද්‍යාත්මක සංසිද්ධිවල ඉතා විශාල මිනුම් පරාසයක් නිරූපණය කළ හැකි වීමයි. ඒවා ආකාර දෙකකින් වර්ගීකරණය කර ඇත

අඛණ්ඩ සංඛ්යාත්මක විචල්යයන්

අඛණ්ඩ විචල්යයන් යනු ඒවාය ස්ථාපිත දෙයක් මැනීම භාරව සිටී. ඒවාට නිදසුන් වනුයේ ආර්ද්‍රතා දර්ශකය, උෂ්ණත්වය, සුළං වේගය, වැසි ප්‍රමාණය යනාදියයි.

විවික්ත සංඛ්‍යාත්මක විචල්‍යයන්

මේ අය තමයි ඔවුන් ස්ථාපිත දෙයක් ගැන සොයා බලයි. එනම්, කලාපයක වසරක් තුළ එය වැසි වාර ගණන, හිම වැටී ඇති වාර ගණන යනාදියයි.

සියලුම විචල්යයන් සැකසෙනු ඇත

සියලුම විචල්‍යයන් වර්ගීකරණය කළ පසු ඒවා පරිගණක වලට ස්තූතිවන්ත වේ. සෑම විටම විශ්ලේෂකයින් විසින් අධීක්ෂණය කරනු ලැබේ විශාල දත්ත. මීට වසර කිහිපයකට පෙර, ලබා ගත හැකි දත්ත ප්‍රමාණය, ඉතා විශාල සංඛ්‍යාවක් වුවද, දත්ත විශ්ලේෂකයින් විසින් විශ්ලේෂණය කළ යුතු ගැටළු නොමැත. කෙසේ වෙතත්, මෙම දැවැන්ත දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා බිග් දත්ත විශ්ලේෂණය වගකිව යුතුය අද දක්වා පොදු වී ඇති විශ්ලේෂණ ක්‍රියාවලීන් සඳහා බොහෝ කාලයක් ගතවනු ඇත (අපි දින ගැන පවා කතා කළෙමු) පිළිතුරක් දීමට. එපමණක් නොව, බිග් දත්ත වඩාත් කාර්යක්ෂම හා නිරවද්‍ය වන්නේ ඒවා අතර ඇති විචල්‍යයන් සමඟ "සෙල්ලම් කිරීමෙන්" ය.

විශාල දත්ත විප්ලවය

මේ සියල්ල ආරම්භ වේ බිග් ඩේටා හි 4 V හි අප කලින් අදහස් දක්වා ඇති දේ, වේගය, විශ්වසනීයත්වය සහ ඇදහිය නොහැකි තරම් නිවැරදි පුරෝකථනයන් ලබා දෙන කාලගුණ ආකෘති සුපිරි කෙටි කාලයක් තුළ.

නව විනයක් ලෙස විශාල දත්ත

හොඳ උදාහරණයක් වනුයේ ACCIONA සමාගම ගැන කතා කිරීමයි පුනර්ජනනීය බලශක්ති පාලන මධ්‍යස්ථානය (ආරක්ෂකයා). එය ලොව විශාලතම මධ්‍යස්ථානයයි ජෛව ස්කන්ධ, සුළං සහ සූර්ය බලශක්තිය යන දෙඅංශයෙන්ම එහි පහසුකම් වලින් ලබා ගන්නා දත්ත මිලියන ගණනකට තත්‍ය කාලීනව විසඳුම් ලබා දීම මෙහි අරමුණයි. එය වාර්ෂික ඉල්ලුම් පත්‍ර 3000 ක් පමණ නිෂ්පාදනය කරයි. CECOER හි තවත් වාසියක් වන්නේ ඔවුන්ගේ පහසුකම් වලින් සිදුවීම් පිළිගැනීමයි, එබැවින් ඒවායින් 50% ක් දුරස්ථව විසඳනු ලැබේ. ඉතිරි 50% ක් ක්‍රියාකරුවන් විසින් භෞතිකව සවි කර ඇත. මෙ මාවතින්, ඇකියෝනාට එහි පුනර්ජනනීය ශක්තිය ලැබේ, විකල්ප ශක්තියක් වීමට වඩා, අද විසඳුමක්.

ඇක්සියානා බලශක්ති පාලන මධ්‍යස්ථානය

සිකෝර් ඇක්සියානා

අද බිග් දත්ත පිළිබඳ තවත් වැදගත් කරුණක් වන්නේ දත්ත විද්‍යා .යන්ගේ හිඟයයි. එය නව ක්ෂේත්‍රයකි, සහ එය සමහර පූර්ව නිගමනයන්ට එළඹ ඇත. අනාවැකි පරිණාමය වීමට, සමාගම්වලට ප්‍රතිලාභ වාර්තා කිරීමට, බොහෝ දේ අපේක්ෂා කිරීමට සහ විශාල දත්ත විශ්ලේෂණයේ පිරිවැය සාධාරණීකරණය කිරීමට විශාල දත්ත වලට සැබවින්ම උදව් කළ හැකිද? ඔව්, නමුත් එය ටිකෙන් ටික දැක ඇති දෙයක්. දත්ත විද්‍යා scientists යින් සඳහා වැඩෙන ඉල්ලුම ප්‍රති .ලවලට සමාන්තරව ඇත සෑම තැනකම ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතාවය අවබෝධ කර ගැනීමෙන්. දර්ශනීය ප්‍රති results ල සහිතව දැනටමත් විශාල දත්ත කණ්ඩායම් විශාල ප්‍රමාණයක් ක්‍රියාත්මක වන බව සත්‍යයකි, නමුත් දැන් වැඩි ඉල්ලුමක් ඇති බව අපට පෙනී යයි. විශාල දත්ත විශ්ලේෂකයින්ගේ ඉහළ ඉල්ලුමක් පවතී.

ඒ අනුව සංවර්ධනයේ දී ඔවුන් ඇඟවුම් කරන විප්ලවය අපි ජීවත් වෙමු, නමුත් මුල සිටම. ඕනෑම කර්මාන්තයක් මෙන්, අපි දැන් එහි විභවය අත්දකිමින් සිටිමු, නමුත් එය සම්පූර්ණයෙන් සංවර්ධනය වී නැත, මෙය කාලය අප වෙනුවෙන් තබා ඇති දෙයකි. එක් දෙයක් දැනටමත් පැහැදිලිව පෙනේ, එහි වර්තමාන විභවය, අනෙක, එය කොපමණ දුරක් යා හැකිද යන්න. ඔබගේ ප්‍රති results ල අපව උදාසීන නොකරනු ඇත.

විශාල දත්ත කාලගුණය

IBM ආකෘති සිතියම

අයිබීඑම් හි කාලගුණ සමාගම එය පෞද්ගලික සමාගමකි දෛනික අනාවැකි මිලියන 26 ක් දක්වා ඉදිරිපත් කරයි කාලගුණය ගැන. මෙම ක්‍ෂේත්‍රයේ වඩාත්ම පුරෝගාමී සමාගමක් වීම නිසා අයිබීඑම් මුල සිටම ගූගල් සමඟ කැපී පෙනුණි. කාලගුණය පිළිබඳව දැනුවත් තීරණ ගැනීමට මිනිසුන්ට උදව් කිරීමට කාලගුණ සමාගම අතිශයින්ම කැපවී සිටී. එය ලෝකයේ විශාලතම ජාලයයි පුද්ගලික කාලගුණ මධ්‍යස්ථාන වලින්. ලොව විශාලතම ගුවන් සේවා, බලශක්ති, රක්ෂණ, මාධ්‍ය සහ රජය යන වෙළඳ නාම දත්ත, තාක්‍ෂණික වේදිකා සහ සේවාවන් සඳහා කාලගුණ සමාගම මත රඳා පවතී.

දේශගුණික විපර්යාසයන්ට එරෙහි විශාල දත්ත

එක්සත් ජාතීන්ගේ ගෝලීය ස්පන්දනය, විශාල දත්ත මුලපිරීමකි එක්සත් ජාතීන්ගේ සංවිධානය සහ බටහිර ඩිජිටල් සංස්ථාව, දේශගුණික විපර්යාසයන්ට එරෙහිව එකට සටන් කිරීම සඳහා සන්ධානයකට අත්සන් තබා ඇත. මෙම ව්‍යාපෘතිය එක්සත් ජාතීන්ගේ සංවිධානය සහ බටහිර ඩිජිටල් කෝපරේෂන් විසින් මෙහෙයවනු ලැබේ. ලොව පුරා ඩිජිටල් නවෝත්පාදන විද්‍යා scientists යින් එක් කරන්න ගැටලුවට වඩාත් කාර්යක්ෂම ආකාරයකින් පහර දීමට. ඔවුන් අතර, ඔවුන් අතර විවිධ අංශවල සහයෝගිතාකරුවන් අපට හමු වේ. බීබීවීඒ, තැඹිලි, ප්ලැනට්, ප්ලූම් ලැබ්, නීල්සන්, ෂ්නයිඩර් ඉලෙක්ට්‍රික්, වේස් ... මෙම ව්‍යාපෘතියට සහභාගී වන අයගෙන් සමහරකි.

අපි ද සොයා ගනිමු බාර්සිලෝනා සුපිරි පරිගණක මධ්‍යස්ථානය (BSC), එය MareNostrum ශ්‍රේණියේ 4 වන ආකෘතියයි. විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා සුපිරි පරිගණකයක් දේශගුණික විපර්යාස සඳහා වන සටන ද බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල ප්‍රධාන වේ. එය 2017 ජුනි මස අවසානයේදී ක්‍රියාත්මක විය. එය යුරෝපයේ තුන්වන වේගවත්ම පරිගණකය වේස්පා .් of යේ ආර්ථික, කර්මාන්ත හා තරඟකාරිත්ව අමාත්‍යාංශය විසින් යුරෝ මිලියන 34 ක් ස්ථාපනය කිරීම සඳහා ඒ සඳහා ආයෝජනයක් කර ඇත. එහි ධාරිතාව පෙටාබයිට් 14 ක්, එනම් ගිගාබයිට් මිලියන 14 කි. එය පෙටාෆ්ලොප්ස් 11,1 දක්වා එනම් තත්පරයට මෙහෙයුම් බිලියන 11.100 ක ම්ලේච්ඡත්වය කරා ළඟා වේ.

අනාගත කාලගුණ විද්‍යාවේ සහ අපේ ජීවිතවල විශාල දත්ත

වෙනස්වන ලෝකයක, වෙනස්කම් වේගවත් වන අතර වැඩි වැඩියෙන් පුදුමයට පත්වන, යම් දෙයක අනාගතය ගැන අනාවැකි කීම දුෂ්කර ය. අප නිසැකවම දන්නා දෙය එයයි විශාල දත්ත රැඳී සිටීමට පැමිණ ඇත, සහ කාලගුණ විද්‍යා හා වෙනත් ප්‍රදේශවල පුරෝකථනයන් අපව ව්‍යාකූලත්වයට පත් කරයි. සමහරු සැකයෙන් යුතුව සිටිති, තවත් සමහරු එය ප්‍රතික්ෂේප කරනු ඇත, තවත් සමහරු එය දුර බැහැර දෙයක් ලෙස දකිනු ඇත. නමුත් සත්‍යය නම්, අපි දැනටමත් එය සමඟ ජීවත් වෙමු.

අද දක්වාම අපි දන්නවා බිග් ඩේටා බොහෝ වැසි, සුළි කුණාටු asons තු අපේක්ෂා කරන අතර, ඉතා නිරවද්‍යතාවයකින් වුවද රටකට ඔලිම්පික් ක්‍රීඩා උළෙලේදී දිනා ගත හැකි පදක්කම් ගණන. අපරාධයක් සිදු වන්නේ කවුරුන්ද, කොහේද සහ කවදාද යන්නද එය අපේක්ෂා කරයි (යමෙකු "සුළුතර වාර්තාව" චිත්‍රපටය නරඹා ඇත්නම් එය ඔවුන්ගේ මනස ඉක්මවා ගොස් ඇත, නේද?). විශාල දත්ත බොහෝ ප්‍රදේශවල අනාගතය අපේක්ෂා කිරීම සඳහා වේගයෙන් ගමන් කරයි, සහ ඇමේසන් පවා එය අපේක්ෂා කිරීමට පටන් ගෙන ඇති අතර, මෑතකදී එය ගනුදෙනුකරුවන් මිලදී ගැනීමට පෙර පවා නැව්ගත කිරීමට පටන් ගෙන තිබේ. අනාගතය අද වන තුරු බොහෝ විට අවිනිශ්චිත විය. නමුත් එය වෙනස් වෙමින් පවතී අනාගතය පුරෝකථනය කළ හැකිය.

ගැහැණු බෝල ශක්තිය

එහි විභවය වර්ධනය වන බව අපි දනිමු. කවුද දන්නේ, කවුරුන් හෝ යමක් අපේක්ෂා කරන්නේ (විශාල දත්ත) අපේක්ෂා කිරීම හදිසි විය හැකිය. නමුත් ප්‍රමාණවත් දත්ත සමඟ, බිග් දත්ත වලට දැවැන්ත අපේක්ෂාවකින් ගෝලීය දේශගුණය අපේක්ෂා කළ හැකිද? ඔව්, අපගේ ක්‍රියාවන් කලින් ලබා දුන් අයට වෙනස් අවස්ථා ලබා දෙනු ඇතැයි ඔබ අපේක්ෂා කළ හැකි පරිදි, ඕනෑම ක්‍රියාවක් අනාගතයේ දී එහි දෝංකාරය ඇති හෙයින්, බිග් දත්ත එය දන්නා අතර එය නැවත ඇගයීමට ලක් කරමින් තවත් නව අවස්ථාවක් ලබා දෙයි.

සෑම දෙයක්ම අපේක්ෂා කළ හැකිය. නුදුරු අනාගතයේදී අපට කුමක් සිදුවේදැයි දැන ගැනීමට අපට හැකි වේද? අප මුහුණ දෙන ගැටළු මොනවාද? සුළි කුණාටුවක් ඇතිවන්නේ කවදාද? එය දිගටම විසඳීමට අපට සිදුවන්නේ කුමක්ද? ශිල්පීය ක්‍රම දියුණු වන විට පරිගණක කාර්යක්ෂමතාව හා වේගය වැඩි දියුණු කරයි, මෙම ක්ෂේත්‍රය අඛණ්ඩව වර්ධනය වේ ... බොහෝ දුරට ඉඩ ඇත එය "කවුද දන්නේ" යනුවෙන් පිළිතුරු දෙනවාට වඩා, වඩාත් සුදුසු දෙය වන්නේ "අපි විශාල දත්ත ඉල්ලමු" යන්නයි.

ශාස්ත්‍රවේදී හවුල්කරුවන් | විලිස් යාවත්කාලීන | පොට්


ලිපියේ අන්තර්ගතය අපගේ මූලධර්මවලට අනුකූල වේ කතුවැකි ආචාර ධර්ම. දෝෂයක් වාර්තා කිරීමට ක්ලික් කරන්න මෙන්න.

අදහස් පළ කිරීමට ප්රථම වන්න

ඔබේ අදහස තබන්න

ඔබේ ඊ-මේල් ලිපිනය පළ කරනු නොලැබේ. අවශ්ය ක්ෂේත්ර දක්වා ඇති ලකුණ *

*

*

  1. දත්ත සඳහා වගකිව යුතු: මිගෙල් ඇන්ජල් ගැටන්
  2. දත්තවල අරමුණ: SPAM පාලනය කිරීම, අදහස් කළමනාකරණය.
  3. නීත්‍යානුකූලභාවය: ඔබේ කැමැත්ත
  4. දත්ත සන්නිවේදනය: නෛතික බැඳීමකින් හැර දත්ත තෙවන පාර්ශවයකට සන්නිවේදනය නොකෙරේ.
  5. දත්ත ගබඩා කිරීම: ඔක්සෙන්ටස් නෙට්වර්ක්ස් (EU) විසින් සත්කාරකත්වය දක්වන දත්ත සමුදාය
  6. අයිතිවාසිකම්: ඕනෑම වේලාවක ඔබට ඔබේ තොරතුරු සීමා කිරීමට, නැවත ලබා ගැනීමට සහ මකා දැමීමට හැකිය.