Big Data është lidhja e fundit në parashikimin e kushteve të motit. Në të gjithë botën, mijëra kompani, qendra shkencore, institucione, etj., Po përdorin Big Data për të gjetur modele kudo që janë, të dhënat e mëdha. Në meteorologji, një shkencë që gjithashtu ka një sasi të madhe dhe të madhe të të dhënave, Big Data gjithashtu ka aplikacionet e saj të dobishme. Kjo Mjet modern dhe i fuqishëm, mund të përdoret në shumë mënyra. Pavarësisht nga emërtimi si një gjë e vetme, ajo mund të arrijë shumë parashikime të ndryshme në varësi të asaj që ju po kërkoni. Sigurisht, ajo ka ardhur edhe në meteorologji, dhe këtu do t'ju tregojmë se çfarë bën dhe si.
Para së gjithash, le ta kujtojmë atë parashikimi i kohës ka qenë gjithmonë një nga nevojat kryesore të qenieve njerëzore. Mijëra vjet më parë, parashikimet e motit ishin shumë të rëndësishme, madje edhe më shumë se sot, për mbijetesë. Zhvillimi teknologjik nuk ishte aq i mprehtë, çdo paqëndrueshmëri mund të ketë pasoja serioze. Megjithëse ka qenë gjithmonë kjo nevojë për të parandaluar motin, vetëm në ardhjen e Aristotelit ne mund të krijonim termin meteorologji. Ai e quajti atë "meteorologjike", emrin që ai i dha librin e tij, rreth 340 pes.
Të dhëna të mëdha në parashikime
Logjika e sjelljes atmosferike nuk ka ndaluar së zhvilluari që atëherë Çdo herë më shpejt. Duke kaluar termometrin që Galileo shpiku në 1607, në simulimet kompjuterike nga të dhënat e mbledhura nga satelitët. Tani për tani, ne jemi përballur me Big Data, shumë pajtohen se është mjeti më revolucionar që kur ekziston interneti dhe nuk është për më pak. Sikur të ishte një e ardhme e trillimeve shkencore, sot mund të themi se është e vërtetë.
Siç kemi komentuar, Big Data fillon të marrë përgjegjësinë sot, për dhënien e këtij këndvështrimi tjetër për meteorologët. Aty ku nuk mund të shkonin, ose besuan se kishin të drejtë pa qenë, Të dhënat e mëdha ju tregojnë se çfarë ishte e fshehur ose e pavënë re, gjithashtu me një nivel saktësie të paarritur kurrë. Ka kompani që tashmë i ofrojnë këto shërbime sot. Institucionet, qeveritë dhe kompanitë që përdorin të dhëna të mëdha për të parashikuar klimën. Por si është i gjithë ky proces? Si bëhet Si përfitojmë? Më tej do të shohim dhe kuptojmë se si është i mundur i gjithë ky proces i inovacionit teknologjik.
Si funksionojnë Big Data?
Afërsisht, Big Data braktis shikimin në qiell për t'u përqëndruar në të dhëna, dhe se ato janë përpunuar në mënyrë korrekte. Kështu që ju mund të kuptoni më shumë në madhësinë e saj implikimin me meteorologjinë, së pari është e nevojshme të shpjegoni se si funksionon.
Big Data ka thelbin e saj të funksionimit në ato që quhen 4 V.
vëllim
Kjo do të thotë sasia e të dhënave. E gjithë kjo sasi e të dhënave të mbledhura është ajo që njihet si vëllimi. Mund të ndryshojë në varësi të asaj që aplikohet, ndonjëherë kemi shumë të dhëna dhe herë të tjera "më pak". Kjo do të thotë, ne mund të kalojmë nga 1.000 milion të dhëna në disa trilionë, varësisht nga cila analizohet.
Shpejtësi
Dua te them shkalla me të cilën gjenerohen të dhënat. Ata vijnë nga nevoja për t'i kapur, ruajtur dhe përpunuar ato. Sa më shumë kapje të të dhënave ka, aq më shpejt ruhen, aq më shumë ka për të analizuar. Shpejtësia ka një rëndësi të dyfishtë në parashikimet e motit, pasi ngjarjet ndodhin në kohë reale dhe duhet të përpunohen sa më shpejt që të jetë e mundur.
Variedad
Ndonjëherë ekziston një format se si vijnë ato të dhëna, herë të tjera. Secili lloj i të dhënave ka klasifikimin e vet. Herë të tjera disa mungojnë (ka teknika për ta rregulluar këtë, ose gabimet do të ishin të mëdha) dhe herë të tjera ato vijnë në forma video madje. Ekziston një masë shumë e ndryshme e të dhënave, e cila në Big Data është përgjegjëse për vendosjen e një rendi, një logjikë që duhet të analizohet mirë. Për shembull, matjet e temperaturës nga një termometër "nuk mund" të vendosen në të njëjtën paketë me matjet satelitore nga përpara.
Vërtetësi
Lidhet me kllapat e pikës së mëparshme. Do të thotë që të dhënat më në fund pastrohen, pa gjëra "të çuditshme". Ekipet e menaxhimit të të dhënave të mëdha duhet të kenë një ekip të paanshëm të trajnuar për të ruajtur një strukturë të mirë. Pasojat e një vërtetësie të keqe të të dhënave kanë efekte shumë negative. Për të marrë një ide, do të ishte sikur një grup mekanikësh të mbaronin riparimin e një makine, dhe ata të harronin të vidhnin dy rrota.
Shembull mbi vërtetësinë e të dhënave
Kemi shumë të dhëna nga shumë zona. Le të imagjinojmë se kemi temperatura, nivele lagështie, erëra, etj. Por, kemi një dështim, dhe po na mungojnë disa rekorde të temperaturës për disa zona, për çfarëdo arsye, dhe nuk mund të kemi mundësi të dimë se cila temperaturë është regjistruar. Ne kemi gjithsej 30 të dhëna, dhe dy prej tyre, pa temperaturë përfundimisht.
Ajo që mund të bëhet, për shembull, është llogaritja e temperaturës mesatare të atyre rajoneve për të përcaktuar saktësisht temperaturën e mundshme që mund të llogaritet në rekordin e humbur, por gjithashtu me kufij shumë të vegjël gabimi. Vlerat janë pjesë këmbimi, dhe atëherë llogaritja mund të vihet në praktikë. Po të mungonin këto të dhëna, kompjuterët nuk do t'i kishin njohur ato, krijimi i një vrime të zezë në të dhëna, dhe parashikime krejtësisht të gabuara.
Si e merrni atë?
Në meteorologji, si në çdo fushë, të dhënat vijnë në formën e ndryshoreve. Kjo do të thotë, secili përpunohet në mënyrën që i takon. Dhe megjithëse duket shumë e ndërlikuar dhe e ndërlikuar, detyra bëhet "e lehtë" për analistët e Big Data. Variablat që mund të regjistrojmë në meteorologji, megjithëse ato janë akoma të dhëna, ato mund t’i përkasin familjeve të ndryshme. Kjo do të thotë, një variabël është çdo e dhënë që mund të klasifikohet, por ato nuk janë gjithmonë të njëjtat.
Imazhi i mësipërm, i siguruar nga NASA, tregon shembull i rrymave rreth planetit. Në rastin e NASA-s, ata kanë një numër të madh satelitësh që i lejojnë ata të vëzhgojnë dhe matin fenomenet rreth globit në kohë reale.
Big Data mund të lexojë çdo gjurmë që lë diçka për diçka, dhe kjo mund të konsiderohet e dhënë. Shumë kur mendojnë për Big Data, ata shpejt do të mendojnë kur ne përdorim celularë, shfletojmë internetin, klikojmë në një faqe, blejmë një artikull në internet, ose e "pëlqejmë" atë në Facebook. Kjo është vetëm një pjesë e "vogël" por e dendur, po, është shumë e besueshme dhe e koduar mirë. Por nga ana tjetër, ne lëmë një gjurmë fizike / virtuale, si vendndodhja GPS ku jemi, falë telefonave celularë. Këtu tashmë kemi filluar të përziemi botën virtuale me atë fizike. Dhe sigurisht, lëvizjet fizike, blerjet fizike, sipas moshës, asaj që zgjedhim, e gjithë kjo arkivohet gjithmonë, dhe natyrisht, mund të përkthehet në gjithnjë e më shumë të dhëna.
Variablat mund të jenë kategorike
Variablat kategorikë janë ato që përfaqësojnë vlera të kufizuara ose variablat që nuk nënkuptojnë domosdoshmërisht një madhësi specifike. Ato paraqesin cilësinë e diçkaje që përshkruajnë. Në thelb veçantia e tyre është kufizimi i asaj që ata përfaqësojnë. Ato mund të klasifikohen në dy fusha.
Variablat kategorike nominale
Ata janë ata që përfaqësojnë gjërat në të njëjtën fushë pa një lidhje logjike secili. Për shembull: Emri i rajoneve që tregojnë nga janë regjistrat, të tilla si qyteti, bashkësia autonome, një kod postar, etj.
Variablat kategorike rendore
Ata janë ata që mund të paraqesë madhësinë e diçkaje, të tilla si shkalla Douglas në nivelin e ënjtjes, niveli i shkallës me të cilën mund të klasifikohen tornadot sipas madhësisë së tyre, etj.
Variablat mund të jenë numerike
Variablat numerikë janë ato që paraqesin vlera ose ndryshore brenda një madhësie dhe mund të jenë të matshme. Ato përfaqësojnë vlera sasiore. E veçanta e tyre është se ato mund të përfaqësojnë një gamë shumë të madhe të matjeve në fenomenet meteorologjike. Ato klasifikohen në dy mënyra
Variablat numerike të vazhdueshme
Variablat e vazhdueshëm janë ato që janë përgjegjës për matjen e diçkaje të vërtetuar. Shembuj të tyre do të ishin indeksi i lagështisë, temperatura, shpejtësia e erës, sasia e shiut, etj.
Variablat diskrete numerike
Këto janë ato ata mbajnë gjurmët e diçkaje të vendosur. Kjo është, numri i herëve që ka rënë shi në një vit në një rajon, numri i herëve që ka rënë borë, etj.
Të gjitha variablat përpunohen
Pasi të jenë klasifikuar të gjitha variablat, ato përpunohen falë kompjuterëve, gjithmonë e mbikëqyrur nga analistët të të dhënave të mëdha. Deri disa vjet më parë, sasia e të dhënave që ishte në dispozicion, pavarësisht se ishte një numër shumë i madh, nuk kishte probleme për t'u analizuar nga analistët e të dhënave. Sidoqoftë, analiza e Big Data është përgjegjëse për analizën e këtyre të dhënave masive proceset e analizës që kanë qenë të zakonshme deri më sot, do të zgjasnin shumë (ne flasim edhe për ditë) për të dhënë një përgjigje. Jo vetëm kaq, Big Data është më efikase dhe e saktë, duke "luajtur" me variablat ndërmjet tyre.
E gjithë kjo e ka origjinën atë që kemi komentuar më parë në 4 V të Big Data, duke arritur shpejtësinë, besueshmërinë dhe modele moti që japin parashikime tepër të sakta në një periudhë super të shkurtër kohore.
Big Data si një disiplinë e sapolindur
Një shembull i mirë do të ishte të flisnit për kompaninë ACCIONA, e cila ka një Qendra e Kontrollit të Energjisë së Rinovueshme (CECOER). Isshtë qendra më e madhe në botë ku objektivi është të sigurojë zgjidhje në kohë reale, të miliona të dhënave që janë mbledhur nga objektet e saj, si biomasa, era dhe energjia diellore. Ajo prodhon rreth 3000 orare vjetore që i marrin të gjitha këto të dhëna për t'u përshtatur me kërkesën e kërkuar. Një avantazh tjetër i CECOER është pritja e incidenteve që ata kanë nga objektet e tyre, kështu që 50% e tyre zgjidhen në distancë. 50% e mbetur janë rregulluar fizikisht nga operatorët. Në këtë mënyrë, Acciona merr energjinë e saj të rinovueshme, më shumë sesa të jesh një energji alternative, është sot një zgjidhje.
ACCIONA CECOER
Një tjetër fakt i rëndësishëm për Big Data sot është mungesa e shkencëtarëve të të dhënave. Shtë një fushë e sapolindur, dhe kjo ka dalë kundër disa standardeve të paramenduara. A mundet Big Data të ndihmojë vërtet kaq shumë në evolucionin e parashikimeve, të raportojë përfitime për kompanitë, të jetë në gjendje të parashikojë kaq shumë gjëra dhe të justifikojë koston e analizës së të dhënave të mëdha? Po, por është diçka që është parë pak nga pak. Kërkesa në rritje për shkencëtarët e të dhënave ka paralelizuar rezultatet dhe duke kuptuar nevojën për to në të gjitha vendet. Isshtë e vërtetë që tashmë ka shumë ekipe të Big Data që punojnë, me rezultate spektakolare, por është tani ku zbulojmë se ka një kërkesë më të madhe. Analistët e Big Data po kërkohen shumë.
Në përputhje me rrethanat, ne po jetojmë revolucionin që ata nënkuptojnë në zhvillim, por që nga fillimi. Si çdo industri, edhe ne tani jemi dëshmitarë të potencialit të saj, por nuk është zhvilluar plotësisht, kjo është diçka që koha ka rezervuar për ne. Një gjë është tashmë e dukshme, potenciali i saj aktual, dhe tjetra, sa larg mund të shkojë. Rezultatet tuaja nuk do të na lënë indiferentë.
Harta e modelit IBM
Kompania e Motit e IBM është një kompani private që ofron deri në 26 milion parashikime ditore për motin. IBM që nga fillimi ka spikatur, së bashku me Google, për të qenë një nga kompanitë më pioniere në këtë fushë. Kompania e Motit është jashtëzakonisht e përkushtuar për të ndihmuar njerëzit të marrin vendime të informuara për motin. Networkshtë rrjeti më i madh në botë nga stacionet personale të motit. Markat më të mëdha në botë në aviacion, energji, sigurime, media dhe qeveri varen nga Kompania e Motit për të dhëna, platforma teknologjike dhe shërbime.
Të dhëna të mëdha kundër ndryshimit të klimës
Pulsi Global i Kombeve të Bashkuara, një iniciativë e të dhënave të mëdha të Kombet e Bashkuara dhe Korporata Dixhitale Perëndimore, kanë nënshkruar një aleancë për të luftuar së bashku kundër ndryshimit të klimës. Ky projekt i udhëhequr nga KB dhe Western Digital Corp. të sjellë së bashku shkencëtarë të inovacionit dixhital nga e gjithë bota për të sulmuar problemin në një mënyrë më efikase. Midis tyre, ne gjejmë bashkëpunëtorë nga sektorë shumë të ndryshëm midis tyre. BBVA, Orange, Planet, Plume Labs, Nielsen, Schneider Electric, Waze ... janë disa nga ata që marrin pjesë në këtë projekt.
Ne gjithashtu gjejmë Qendra e Superkompjuterizimit të Barcelonës (BSC), është modeli i 4-të në serinë MareNostrum. Një superkompjuter për analizën e të Dhënave të Mëdha kryesore në shumë fusha, mes tyre është edhe lufta për Ndryshimet Klimatike. Ajo u vu në veprim në fund të qershorit të këtij viti 2017. Computershtë kompjuteri i tretë më i shpejtë në Evropë, është bërë një investim në të për instalimin e tij prej 34 milion eurosh nga Ministria e Ekonomisë, Industrisë dhe Konkurrencës së Spanjës. Ka një kapacitet prej 14 Petabytes, pra 14 milion Gigabajt. Arrin 11,1 Petaflops, domethënë barbarinë e 11.100 miliardë operacioneve në sekondë.
Të dhënat e mëdha në të ardhmen e meteorologjisë dhe në jetën tonë
Në një botë në ndryshim, ku ndryshimet po bëhen më të shpejta dhe më befasuese, është e vështirë të parashikosh të ardhmen e diçkaje. Ajo që dimë me siguri është se Big Data ka ardhur për të qëndruar, dhe se parashikimet e bëra si në mot ashtu edhe në zona të tjera na lënë të hutuar. Disa do të qëndrojnë skeptikë, të tjerët do ta mohojnë, të tjerët do ta shohin atë si diçka larg. Por e vërteta është, ne tashmë jemi duke jetuar me të.
Sot ne e dimë që Big Data parashikon shumë shira, sezone uraganesh, madje edhe me saktësi të madhe numrin e medaljeve që një vend mund të fitojë në Lojërat Olimpike. Ai gjithashtu parashikon se kush, ku dhe kur do të kryhet një krim (nëse dikush ka parë filmin "Raporti i Minoritetit" i ka kaluar në mendje, apo jo?) Të dhëna të mëdha po ecën me shpejtësi drejt parashikimit të së ardhmes së shumë fushave, dhe është se edhe Amazon fillon ta parashikojë atë, dhe kohët e fundit ajo ka filluar të bëjë dërgesa edhe para se klientët të bëjnë blerje. E ardhmja ishte deri më sot, shpesh e pasigurt. Por po ndryshon e ardhmja është e parashikueshme.
Ne e dimë që potenciali i tij do të rritet. Kush e di, mund të jetë e nxituar të parashikosh se kush parashikon (Big Data) diçka. Por me të dhëna të mjaftueshme, A do të jetë në gjendje Big Data të parashikojë klimën globale me një pritje të madhe? Po ashtu siç mund të parashikoni që veprimet tona do të jepnin skenarë të ndryshëm për ato të dhëna më parë, sepse çdo veprim ka jehonën e tij në të ardhmen, dhe Big Data e di atë dhe e rivlerëson atë, duke dhënë një skenar tjetër të ri.
Gjithçka mund të parashikohet. A do të jemi në gjendje të dimë se çfarë do të na ndodhë në të ardhmen e afërt? Çfarë problemesh do të hasim? Kur dhe ku do të godasë një stuhi? Çfarë do të duhet të vazhdojmë ta zgjidhim? Ndërsa teknikat përmirësohen, kompjuterët përmirësohen në efikasitet dhe shpejtësi, kjo fushë vazhdon të zhvillohet ... Më shumë gjasa është se në vend që të përgjigjemi "kush e di", mbase gjëja më e përshtatshme do të jetë të thuash "le të pyesim Big Data".
Partnerët BA | Përditësimi i Willis | POT