Home-theater-designers
Ang data ay impormasyon, ngunit bahagi lamang iyon ng kuwento. Ang isang detalye tungkol sa isang kaganapan o isang factoid tungkol sa kalusugan ng tao ay hindi gaanong data upang gumana. Ito ang koleksyon, samahan, at pag-iimbak ng impormasyon na naiisip namin kapag pinag-uusapan natin ang tungkol sa data.
Sa panahon ng internet, ang mga kumpanya at samahan sa buong mundo ay nakakolekta ng napakaraming data na pinag-uusapan natin ngayon ang tungkol sa mga bagay sa isang exponentially mas malaking sukat. Ngayon mayroong malaking data, at ito ay may malaking epekto sa lahat ng aming buhay.
Ano ang Malaking Data?
Ang malaking data ay isang hanay ng data na napakalaki na ang aming tradisyunal na pamamaraan ng pamamahala ng impormasyon ay hindi para sa trabaho. Ang koleksyon ay maaaring tumagal ng maraming mga form.
Mga halimbawa ng Malaking Data
- Ang mga tweet na nakaimbak sa mga server ng Twitter
- Ang impormasyong nakukuha ng Google mula sa pagsubaybay sa mga pagsakay sa kotse
- Ang buong hanay ng mga resulta ng lokal at pambansang halalan ng isang bansa, na babalik hanggang sa naitago ang mga talaan
- Ang alam ng mga kumpanya ng segurong pangkalusugan tungkol sa kung sino ang nakakakuha ng mga paggamot na nagawa sa aling mga ospital
- Ang mga uri ng mga pagbili at lugar na lilitaw sa mga credit card
- Ang pinapanood ng mga tao sa Netflix, kailan, saan, at gaano katagal
Ano ang Big Data Technology?
Maaaring pamahalaan ng aming mga PC ang kaunting data. Isipin lamang ang lahat ng impormasyong posible na mag-cram sa isang solong spreadsheet. Ang software ng database ay may kakayahang paghawak ng kahit na mas mataas na dami ng impormasyon. Ang mga tool na ito ay maaaring mag-cram sa isang solong data ng hard drive na kung hindi man ay mangangailangan ng mga istante na puno ng mga kahon na naka-pack na may mga notebook at folder.
Ngunit ang mga tool na ito ay hindi sapat upang hawakan ang lahat ng dami ng impormasyong tinutukoy namin bilang malaking data. Para doon, nakabuo kami ng mga bagong pamamaraan. Na-offload ng cloud computing ang trabaho mula sa aming mga PC papunta sa malalayong mga server. Mula doon, mayroong anumang bilang ng mga paraan upang ma-access at magamit ang impormasyon.
Mga Kilalang Paggamit para sa Malaking Data
Malaking data ay hindi nagmula nang mag-isa. Maraming mga uso ang naghimok sa pagkakaroon nito.
Internet ng Mga Bagay
Ang internet na kasalukuyang alam mo ay ang internet ng mga tao. Dito nakikipag-ugnayan ang mga tao sa bawat isa, sa mga makina na pinapabilis ang komunikasyon na iyon. Tinitingnan mo ang mga site na dinisenyo ng mga tao. Nabasa mo ang mga salitang nai-type ng mga tao.
Ang Internet of Things ay isa kung saan ang mga aparato ay direktang nakikipag-usap sa isa't isa nang walang paglahok ng tao. Sinusubaybayan ng isang aparato ang panahon. Ina-access ng isang matalinong termostat ang impormasyong iyon at gumagawa ng mga pagsasaayos sa temperatura sa iyong tahanan.
Ang malaking data at ang Internet ng Mga Bagay ay magkakaugnay. Ang mga aparatong ito ay makakagawa ng mga pagkilos sa kanilang sarili salamat sa lahat ng data na magagamit sa kanila. Ang mas maraming mga aparato na gumana sa ganitong paraan, mas maraming data na nabuo.
Pag-aaral ng Makina
Ang pag-aaral ng makina ay tumutukoy sa kakayahan ng isang computer na matuto mula sa data. Ito ang paraan ng paghulma ng mga istasyon ng radyo ng Pandora sa iyong partikular na istilo. Ang pag-aaral ng makina ay nasa likod din ng mga rekomendasyon ng nilalaman sa YouTube at Netflix.
Ang mga hula na ito ay dahil sa mga algorithm. Ang algorithm ng paghahanap ng Google? Ang algorithm na tumutukoy sa nakikita mo sa feed ng balita sa Facebook? Ito ang lahat ng pagkatuto ng makina sa trabaho.
Ito ay ngunit ilang mga halimbawa kung paano nakakaimpluwensya ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine sa aming pang-araw-araw na karanasan.
Artipisyal na Katalinuhan
Ang artipisyal na katalinuhan ay ang susunod na hakbang pagkatapos ng pagkatuto ng makina. Dito, hindi lamang ang isang computer ay natututo mula sa data, ngunit gumagamit ito ng impormasyong iyon upang makagawa ng sarili nitong mga desisyon at mabuo ang sarili nitong pag-uugali.
Ang Microsoft at Google ay parehong nagpakita ng mga pagsisikap na lumikha ng mga humanoid na robot. Gumagamit ang Facebook ng artipisyal na intelihensiya upang makatulong na maiwasan ang mga pagpapakamatay. Ang teknolohiya ay umuunlad sa isang rate kung saan mayroong maraming mga pagkakataon kung saan ang pag-iisip ng isang computer ay mas mahusay kaysa sa isang tao.
Ano ang Malaking Data Analytics?
Ang mga mapagkukunan ng malaking data ay hindi nagsasabi sa amin ng anuman sa kanilang sarili. Ang isang tao ay kailangang magkaroon ng kahulugan ng lahat ng impormasyong iyon. Ito ang tungkol sa larangan ng malaking data analytics: pagtingin sa hindi maunawaan na malalaking dami ng impormasyon at nakikita kung ano ang maaari nating malaman.
Ngayon, maraming mga samahan ang nagsisimula ng mga bagong malalaking proyekto sa data, at nakikipagkumpitensya ang mga kumpanya upang mag-alok ng kanilang partikular na anyo ng malaking pagtatasa ng data sa maraming iba't ibang larangan. Sa pamamagitan ng mga pagkilos na ito na ang malaking data ay may epekto sa iyong buhay, kahit na ikaw ay isang modernong araw na Luddite.
Bakit ginagawa ito ng mga tao? Dahil sa tamang pananaw, ang malaking data ay maaaring gumawa ng maraming kabutihan.
Ang Mga Pakinabang ng Malaking Data
Ang mga tao ay karera upang magamit ang malaking data upang mapabuti ang aming buhay. Narito ang ilan sa mga lugar kung saan gumagana ang malaking data.
kung paano makita kung sino ang may access sa isang google doc
Malaking Data sa Pangangalaga sa Kalusugan
Ang industriya ng pangangalaga ng kalusugan ay hindi ang pinakamabilis sa paggamit ng mga bagong teknolohiya. Ang ilang mga tagabigay ay naglilipat pa rin mula sa papel patungo sa digital na paraan ng pag-iimbak. Gayunpaman, may mga lugar kung saan may malaking pagkakaiba ang malaking data. Ang isa ay ang lugar ng pagsasama. Ang mga tagaseguro at tagabigay ay nagtatrabaho sa pagsasama ng data mula sa iba't ibang mga mapagkukunan, tulad ng mga paghahabol, X-ray, tala ng mga doktor, at mga reseta.
Credit sa Larawan: MGDboston / Morguefile
Maraming naniniwala na kung ang data ng pangangalagang pangkalusugan ay mas mahusay na isinama, maaari itong magbigay ng mas mahusay na pangangalaga sa isang mas mababang gastos. Nang inihayag ng Amazon, Berkshire Hathaway, at JP Morgan mas maaga sa taong ito na nagtutulungan sila sa pangangalaga ng kalusugan, binanggit nila ang teknolohiya bilang kanilang lugar ng pagtuon, bilang Ang tagapag-bantay takip.
Malaking Data sa Pananalapi
Ang industriya ng pananalapi ay all-in sa ideya ng paggawa ng mga desisyon batay sa pagtatasa ng computer. Ang pag-crash ng Wall Street flash ay sanhi ng automated trading, na may mga machine na mabilis na nagbebenta ng stock nang walang interbensyon ng tao, batay sa kung ano ang nangyayari sa merkado. Tinatawag itong high frequency trading.
Ngayon ang mga siyentipikong data sa pananalapi ay gumagamit ng malaking data upang mahulaan kung aling mga stock ang magtatagumpay at kung kailan ang mga pag-crash sa hinaharap ay malamang na mangyari. Nakikita rin ng mga bangko ang malaking data bilang isang paraan upang madagdagan ang kanilang kita.
Malaking Data sa Ecommerce at Marketing
Bumubuo kami ng maraming impormasyon kapag namimili kami. Sa tindahan, sinusubaybayan ng mga credit card at loyalty card ang bawat pagbili. Ang ilang mga tindahan ay gumagamit ng mga camera o kahit na subaybayan ang aming mga telepono upang makita kung aling bahagi ng tindahan ang pinakamahabang humahawak sa aming pansin. Sa online, kailangan nating lumikha ng mga account bago mamili, pinapayagan ang mga site na hindi lamang subaybayan kung ano ang binibili, ngunit bawat item na tinitingnan namin.
Ibinabatay ng mga tindahan ang kanilang mga layout sa paligid ng interes at pag-uugali ng mamimili. Nagpapasya ang mga nagbebenta sa online kung ano ang nakikita natin batay sa impormasyong demograpiko at iba pang mga sukatan. Ang mga bagong tindahan ng brick-and-mortar ng Amazon ay isang halimbawa ng dalawang mundo na pagsasama-sama.
Mayroong malaking pangangailangan para sa uri ng pananaw na nagmumula sa pagsubaybay sa aming mga interes at pag-uugali sa online. Ang Facebook at Google ay kumikitang mga higante ng tech dahil sa kanilang kakayahang magbenta ng mga ad na mas mahusay na ma-target ang mga tukoy na pangkat ng consumer kaysa sa iba pang mga pamamaraan at platform ng ad. Nagagawa nila ito salamat sa lahat ng impormasyong ibinibigay namin kapag ginagamit namin ang kanilang mga serbisyo.
Mapanganib ba ang Big Data?
Ang malaking data ay may kasamang pangako, ngunit mayroon din itong peligro. Una ay ang pagguho ng privacy. Maraming tao ang higit na nakakaalam tungkol sa bawat isa sa atin kaysa sa anumang punto sa kasaysayan ng tao. Hindi lamang madaling hanapin kung saan tayo nakatira, ngunit kung saan tayo pupunta, kung sino ang mahal natin, kung paano tayo nabubuhay, at kung ano ang iniisip natin.
Ginagawa nitong mas bukas ang mga indibidwal at lipunan sa pagmamanipula. Maaari kaming malinlang sa pagbibigay ng aming mga password at numero ng credit card o maimpluwensyahan upang bumoto para sa mga kandidato na hindi namin susuportahan. Ang mas maraming data ay nag-aalok ng maraming mga paraan para sa mga advertiser at mga kumpanya ng media na hugis ang aming mga hinahangad at halaga.
Mayroong higit pang data tungkol sa amin kaysa dati, at ang data na iyon ay nakaimbak sa maraming lugar. Lumilikha iyon ng mas maraming mga target para sa pag-atake. Hindi na sapat upang mapanatili ang ating sariling mga machine. Ang mga paglabag sa data ngayon ay isang regular na pangyayari, na kung ano ang nangyayari sa aming data ay wala sa aming kontrol.
Kahit na ang mga kumpanya na maaaring gumawa ng disenteng trabaho ng pagprotekta sa aming data mula sa labas ng pag-atake ay madalas na gumagawa ng mga kaduda-dudang bagay sa data na iyon mismo, tulad ng kaso sa Facebook.
Pagkatapos ay may panganib na gawin ng mga tao sa impormasyon na malaking data ay nagbibigay-daan sa kanila upang hulaan. Siningil ba natin ang mga taong mas malusog ang mga gawi sa pagkain para sa segurong pangkalusugan? Dapat ba nating taasan ang policing sa mga lugar na nahulaan natin na magkakaroon ng mas maraming krimen? Taasan ba natin ang mga presyo para sa mga mamimili sa online na nakatira sa mayaman na mga lugar?
Ang paghahanap ng mga paraan upang mapanatiling ligtas ang aming data, iginagalang ang aming privacy, at pinananatili ang aming mga halaga ay magpapatuloy na mga hamon habang nagpapatuloy ang kalakaran patungo sa malaking data. Gayunpaman kahit anong pakiramdam natin tungkol dito, para sa mas mabuti o mas masahol pa, lahat tayo ay nabubuhay sa isang mundo ng malaking data.
Magbahagi Magbahagi Mag-tweet Email Paano i-access ang Built-In na Bubble Level ng Google sa AndroidKung sakaling kailanganin mong tiyakin na may antas sa isang kurot, maaari ka na ngayong makakuha ng antas ng bubble sa iyong telepono sa ilang segundo.
Basahin Susunod Mga Kaugnay na Paksa- Ipinaliwanag ang Teknolohiya
- Internet ng Mga Bagay
- Malaking Data
Si Bertel ay isang digital minimalist na nagsusulat mula sa isang laptop na may mga switch sa pisikal na privacy at isang OS na inindorso ng Free Software Foundation. Pinahahalagahan niya ang etika sa mga tampok at tinutulungan ang iba na makontrol ang kanilang mga digital na buhay.
Marami Pa Mula kay Bertel KingMag-subscribe sa aming newsletter
Sumali sa aming newsletter para sa mga tip sa tech, pagsusuri, libreng ebook, at eksklusibong deal!
Mag-click dito upang mag-subscribe