Big Data sú posledným odkazom v predpovedaní poveternostných podmienok. Po celom svete tisíce spoločností, vedeckých centier, inštitúcií atď. Používajú Big Data na vyhľadanie vzorov big data, nech sú kdekoľvek. V meteorológii, vede, ktorá má tiež obrovské a obrovské množstvo dát, má Big Data aj svoje užitočné aplikácie. Toto Moderný a výkonný nástroj, ktorý možno použiť rôznymi spôsobmi. Napriek tomu, že je pomenovaný ako jedna vec, môže dosiahnuť veľa rôznych predpovedí v závislosti od toho, čo hľadáte. Samozrejme, došlo aj k meteorológii a tu vám povieme, čo robí a ako.
V prvom rade si to pripomeňme predvídanie času bolo vždy jednou z primárnych potrieb ľudí. Pred tisíckami rokov boli predpovede počasia veľmi dôležité, dokonca viac ako dnes, pre prežitie. Technologický rozvoj nebol taký špičkový, akákoľvek nestabilita mohla mať vážne následky. Aj keď vždy existovala táto potreba zabrániť poveternostným podmienkam, termín meteorológia môžeme označiť až príchodom Aristotela. Nazval ho „meteorologický“, meno, ktoré dal svojej knihe, okolo roku 340 pred n.
Veľké dáta v prognózach
Logika atmosférického správania sa neprestala rozvíjať odvtedy. Zakaždým rýchlejšie. Prechod cez teplomer, ktorý vynašiel Galileo v roku 1607, k počítačovým simuláciám z údajov zhromaždených satelitmi. Práve teraz čelíme veľkým dátam, mnohí s tým súhlasia je to najrevolučnejší nástroj, pretože existuje internet a nie je za menej. Akoby to bola budúcnosť sci-fi, dnes môžeme povedať, že je skutočná.
Ako sme už poznamenali, spoločnosť Big Data sa dnes začína ujímať zodpovednosti za poskytnutie tohto iného uhla pohľadu meteorológom. Kam nemohli ísť, alebo verili, že majú pravdu bez toho, aby boli, Veľké dáta vám ukazujú, čo bolo skryté alebo nepovšimnuté, tiež s nikdy nedosiahnutou úrovňou presnosti. Existujú spoločnosti, ktoré už dnes tieto služby ponúkajú. Inštitúcie, vlády a spoločnosti, ktoré využívajú veľké dáta na predvídanie klímy. Ako však prebieha celý tento proces? Ako sa to robi Aký úžitok z toho máme? Ďalej uvidíme a pochopíme, ako je možné, že je celý tento proces technologických inovácií.
Ako fungujú veľké dáta?
Zhruba Big Data sa zameriava na dáta viac než na pohľad na oblohu, a že sú spracované správne. Aby ste viac pochopili dôsledky s meteorológiou, je potrebné najskôr vysvetliť, ako to funguje.
Big Data má jadro činnosti v takzvaných 4 V.
Volumen
To znamená množstvo dát. Celé toto množstvo zhromaždených údajov je to, čo sa nazýva objem. Môže sa líšiť v závislosti od toho, čo sa použije, niekedy máme veľa údajov a inokedy „menej“. To znamená, že môžeme prejsť od 1.000 XNUMX miliónov dát k niekoľkým biliónom, podľa toho, ktorý z nich je analyzovaný.
rýchlosť
Chcem tým povedať, rýchlosť generovania údajov. Vychádzajú z potreby ich zachytenia, uskladnenia a spracovania. Čím viac údajov je zachytených, tým rýchlejšie sa ukladajú, tým viac ich treba analyzovať. Rýchlosť má v predpovediach počasia dvojitý význam, pretože udalosti sa vyskytujú v reálnom čase a musia byť spracované čo najskôr.
odroda
Niekedy existuje formát, ako tieto údaje prichádzajú, inokedy iné. Každý typ údajov má svoju vlastnú klasifikáciu. Inokedy niektoré chýbajú (existujú techniky, ako to napraviť, alebo by boli chyby obrovské), inokedy prichádzajú dokonca vo forme videa. Existuje veľmi odlišná masa dát, ktorá vo Veľkých dátach zodpovedá za zadanie objednávky, čo je logika, ktorú treba dobre analyzovať. Napríklad merania teploty z teplomeru „nemôžu“ byť umiestnené v rovnakom balení ako satelitné merania spredu.
Pravdivosť
Týka sa zátvorky z predchádzajúceho bodu. Znamená to, že dáta sú konečne čisté, bez „čudných“ vecí. Tímy pre správu veľkých dát musia mať nestranný tím vyškolený na udržiavanie dobrej štruktúry. Dôsledky zlej pravdivosti údajov majú veľmi nepriaznivé účinky. Pre predstavu by to bolo, akoby skupina mechanikov dokončila opravu auta a zabudli by priskrutkovať dve kolesá.
Príklad pravdivosti údajov
Máme veľa záznamov z mnohých oblastí. Predstavme si, že máme teploty, hladinu vlhkosti, vietor atď. Ale máme poruchu a z nejakého dôvodu nám chýbajú niektoré teplotné záznamy pre určitú oblasť a nemôžeme získať prístup k poznaniu, aká teplota bola zaznamenaná. Celkovo máme 30 údajov a dve z nich, konečne bez teploty.
Čo by sa dalo urobiť, je napríklad vypočítať priemernú teplotu v týchto regiónoch a presne určiť možnú teplotu, s ktorou sa dá počítať v chýbajúcom zázname, ale tiež s veľmi malými chybami. Hodnoty sú náhradné diely, a potom môže byť výpočet uvedený do praxe. Keby tieto dáta chýbali, počítače by ich nerozpoznali, vytvorenie čiernej diery v dátach a úplne nesprávne predpovede.
Ako to získate?
V meteorológii, ako v každej oblasti, údaje majú formu premenných. To znamená, že každý z nich je spracovaný tak, ako sa patrí. A hoci sa zdá všetko veľmi komplikované a komplikované, pre analytikov veľkých dát je táto úloha „ľahká“. Premenné, ktoré môžeme zaznamenať v meteorológii, hoci sú to stále údaje, môžu patriť do rôznych rodín. To znamená, že premennou sú akékoľvek údaje, ktoré možno klasifikovať, ale nie sú vždy rovnaké.
Obrázok hore, poskytnutý NASA, zobrazuje príklad prúdov okolo planéty. V prípade NASA majú veľké množstvo satelitov, ktoré im umožňujú pozorovať a merať javy po celom svete v reálnom čase.
Big Data dokáže prečítať každú stopu, ktorú niečo zanechá o niečom, a to sa dá považovať za dáta. Mnohí, keď premýšľajú o veľkých dátach, rýchlo premýšľajú o tom, keď používame mobilné telefóny, surfujeme po internete, klikáme na stránku, kupujeme položku online alebo „lajkujeme“ Facebook. To je iba „malá“, ale hustá časť, áno, je to veľmi spoľahlivé a dobre kódované. Na druhej strane však vďaka mobilným telefónom necháme fyzickú / virtuálnu stopu, ako napríklad polohu GPS v mieste, kde sa nachádzame. Tu už začíname miešať virtuálny svet s fyzickým. A samozrejme, fyzické pohyby, fyzické nákupy, podľa veku, toho, čo si vyberieme, to všetko sa vždy archivujea samozrejme sa môže prekladať do ďalších a ďalších údajov.
Premenné môžu byť kategorické
Kategorické premenné sú tie, ktoré predstavujú obmedzené hodnoty alebo premenné, ktoré nevyhnutne neznamenajú konkrétnu veľkosť. Predstavujú kvalitu niečoho, čo popisujú. Ich zvláštnosťou je v zásade obmedzenie toho, čo reprezentujú. Možno ich rozdeliť do dvoch oblastí.
Nominálne kategorické premenné
To sú tí predstavujú veci v rovnakom poli bez logického spojenia každý. Napríklad: Názov regiónov, ktoré označujú, odkiaľ sú záznamy, ako napríklad mesto, autonómna oblasť, poštové smerovacie číslo atď.
Poradové kategorické premenné
To sú tí môže predstavovať veľkosť niečoho, ako napríklad Douglasova stupnica na úrovni vĺn, úroveň stupnice, s ktorou možno tornáda klasifikovať podľa ich veľkosti atď.
Premenné môžu byť číselné
Číselné premenné sú tie, ktoré predstavujú hodnoty alebo premenné v rozsahu a môžu byť merateľné. Predstavujú kvantitatívne hodnoty. Ich zvláštnosťou je, že môžu predstavovať veľmi široký rozsah meraní meteorologických javov. Sú klasifikované dvoma spôsobmi
Spojité numerické premenné
Kontinuálne premenné sú tie, ktoré majú na starosti meranie niečoho zavedeného. Príkladom môže byť index vlhkosti, teplota, rýchlosť vetra, množstvo zrážok atď.
Diskrétne numerické premenné
To sú tí sledujú niečo ustanovené. To znamená, koľkokrát za rok v regióne pršalo, koľkokrát snežilo atď.
Všetky premenné sú spracované
Po klasifikácii všetkých premenných sa spracujú vďaka počítačom, vždy pod dohľadom analytikov veľkých dát. Ešte pred niekoľkými rokmi nebolo k dispozícii množstvo údajov, ktoré boli k dispozícii, hoci išlo o veľmi veľké množstvo, a analytici údajov preto nemali problémy s ich analýzou. Analýza veľkých dát je však zodpovedná za analýzu týchto masívnych údajov, kde analytické procesy, ktoré sú dodnes bežné, by trvali dlho (hovoríme dokonca o dňoch), aby sme odpovedali. Nielen to, Big Data sú efektívnejšie a presnejšie, pretože sa „hrajú“ s premennými medzi nimi.
Toto všetko má pôvod to, čo sme predtým komentovali pre 4 V veľkých dát, dosahovanie rýchlosti, spoľahlivosti a modely počasia, ktoré poskytujú neuveriteľne presné predpovede v super krátkom časovom období.
Big Data ako rodiaca sa disciplína
Dobrým príkladom by bolo rozprávanie o spoločnosti ACCIONA, ktorá má Kontrolné stredisko pre obnoviteľnú energiu (CECOER). Je to najväčšie centrum na svete kde cieľom je poskytnúť riešenia v reálnom čase z miliónov údajov zhromaždených z jej zariadení, a to ako biomasy, veternej aj solárnej energie. Vyrába asi 3000 50 ročných plánov, ktoré všetky tieto údaje prispôsobujú požadovanému dopytu. Ďalšou výhodou CECOERu je príjem nehôd, ktoré majú zo svojich zariadení, takže 50% z nich je riešených na diaľku. Zvyšných XNUMX% je fyzicky opravených prevádzkovateľmi. Touto cestou, Acciona získava svoju obnoviteľnú energiu, viac ako alternatívna energia, byť riešením dnes.
AKCIA CECOER
Ďalším dôležitým faktom o Big Data dnes je nedostatok dátových vedcov. Je to rodiace sa pole, a to narazilo na určité vopred pripravené normy. Môžu veľké dáta skutočne tak veľmi pomôcť pri vývoji prognóz, vykazovať výhody spoločnostiam, byť schopné predvídať toľko vecí a odôvodniť náklady na analýzu veľkých dát? Áno, ale je to niečo, čo bolo vidieť kúsok po kúsku. Rastúci dopyt po dátových vedcoch sa vyrovnal výsledkom a pochopením ich potreby na všetkých miestach. Je pravda, že už teraz pracuje veľa tímov Big Data s vynikajúcimi výsledkami, ale práve teraz zistíme, že existuje väčší dopyt. Analytici veľkých dát sú veľmi žiadaní.
V súlade s tým, žijeme revolúciu, ktorú znamenajú vo vývoji, ale od začiatku. Ako každé odvetvie, aj teraz sme svedkami jeho potenciálu, ale nebol úplne rozvinutý, toto si pre nás pripravil čas. Jedna vec je už zrejmá, jej súčasný potenciál, druhá, ako ďaleko to môže zájsť. Vaše výsledky nás nenechajú ľahostajnými.
Modelová mapa IBM
Spoločnosť The Weather Company od IBM je súkromná spoločnosť, ktorá ponúka až 26 miliónov denných predpovedí o počasí. Spoločnosť IBM od začiatku vyniká, rovnako ako Google, jednou z najpriekopníckych spoločností v tejto oblasti. Spoločnosť The Weather Company je mimoriadne odhodlaná pomáhať ľuďom robiť informované rozhodnutia o počasí. Je to najväčšia sieť na svete z osobných meteorologických staníc. Najväčšie svetové značky v letectve, energetike, poisťovníctve, médiách a štátnej správe závisia od spoločnosti The Weather Company v oblasti dát, technologických platforiem a služieb.
Veľké údaje proti zmene podnebia
Globálny impulz OSN, iniciatíva veľkých dát z OSN a Western Digital Corporation, podpísali alianciu na spoločný boj proti zmene podnebia. Tento projekt vedený OSN a spoločnosťou Western Digital Corp., spájajú vedcov z oblasti digitálnych inovácií z celého sveta efektívnejšie zaútočiť na problém. Nájdeme medzi nimi spolupracovníkov z veľmi odlišných sektorov. BBVA, Orange, Planet, Plume Labs, Nielsen, Schneider Electric, Waze ... sú niektorí z tých, ktorí sa podieľajú na tomto projekte.
Nájdeme tiež Barcelonské superpočítačové centrum (BSC), je to 4. model zo série MareNostrum. Superpočítač na analýzu veľkých dát kľúčom v mnohých oblastiach, medzi nimi je aj boj za zmenu podnebia. Do prevádzky bola uvedená koncom júna tohto roku 2017. Je to tretí najrýchlejší počítač v Európe, investovalo sa do neho inštaláciou 34 miliónov eur Ministerstvom hospodárstva, priemyslu a konkurencieschopnosti Španielska. Má kapacitu 14 petabajtov, teda 14 miliónov gigabajtov. Dosahuje 11,1 Petaflops, teda barbarstvo 11.100 XNUMX miliárd operácií za sekundu.
Veľké dáta v budúcnosti meteorológie a v našich životoch
V meniacom sa svete, kde sú zmeny čoraz rýchlejšie a čoraz prekvapivejšie, je ťažké predpovedať budúcnosť niečoho. Čo vieme určite, je to Big Data zostalia že vďaka meteorologickým predpovediam a predpovediam v iných oblastiach sme zmätení. Niektorí zostanú skeptickí, iní to odmietnu, iní to budú považovať za niečo ďaleko. Ale pravdou je, že tým už žijeme.
Dnes vieme, že Big Data predpokladá veľa dažďov, období hurikánov a dokonca s veľkou presnosťou počet medailí, ktoré môže krajina získať na olympijských hrách. Taktiež sa počíta s tým, kto, kde a kedy bude spáchaný trestný čin (ak niekto videl film „Správa o menšinách“, napadlo mu to, že?). Veľké dáta sa rýchlo posúva smerom k predvídaniu budúcnosti mnohých oblastíA je to tak, že to dokonca aj Amazon začína predvídať a v poslednej dobe začal odosielať ešte skôr, ako zákazníci uskutočnia nákup. Budúcnosť bola dodnes, často neistá. Ale mení sa to budúcnosť je predvídateľná.
Vieme, že jeho potenciál bude rásť. Ktovie, môže byť unáhlené predvídať, kto niečo predpokladá (veľké dáta). Ale s dostatkom údajov, Bude spoločnosť Big Data schopná predvídať globálne podnebie s obrovským očakávaním? Áno, rovnako ako môžete predpokladať, že naše kroky poskytnú odlišné scenáre ako tie, ktoré boli uvedené v minulosti, pretože akákoľvek akcia bude mať v budúcnosti svoje ozveny a spoločnosť Big Data to vie a prehodnocuje ju, aby priniesla nový nový scenár.
Všetko sa dá čakať. Budeme vedieť, čo sa s nami stane v blízkej budúcnosti? S akými problémami sa budeme stretávať? Kedy a kde udrie hurikán? Čo budeme musieť ďalej riešiť? Keď sa techniky zlepšujú, počítače sa zlepšujú v efektívnosti a rýchlosti, toto pole sa neustále vyvíja ... S najväčšou pravdepodobnosťou je to, že namiesto odpovede „kto vie“ bude asi najvhodnejšie povedať „spýtajme sa veľkých dát“.
Partneri BA Willisova aktualizácia | POT