Home-theater-designers
Данные - это информация, но это только часть истории. Одна деталь о событии или факт о здоровье человека - это не так много данных, с которыми нужно работать. Когда мы говорим о данных, мы думаем о сборе, организации и хранении информации.
В эпоху Интернета компании и организации по всему миру собрали так много данных, что теперь мы говорим о вещах в экспоненциально большем масштабе. Теперь есть большие данные, и они оказывают огромное влияние на всю нашу жизнь.
Что такое большие данные?
Большие данные - это настолько большой набор данных, что наши традиционные средства управления информацией не подходят. Эта коллекция может принимать разные формы.
Примеры больших данных
- Твиты, хранящиеся на серверах Twitter
- Информация, которую Google получает от отслеживания поездок на автомобиле
- Полный набор результатов местных и национальных выборов в стране, начиная с того момента, когда велись записи
- Что медицинские страховые компании знают о том, кто получает какое лечение в каких больницах
- Типы покупок и места, которые отображаются на кредитных картах
- Что люди смотрят на Netflix, когда, где и как долго
Что такое технология больших данных?
Наши ПК могут обрабатывать довольно много данных. Только представьте себе всю информацию, которую можно втиснуть в одну электронную таблицу. Программное обеспечение баз данных способно обрабатывать даже большие объемы информации. Эти инструменты могут втиснуть на один жесткий диск данные, для которых в противном случае потребовались бы полки, заполненные коробками с блокнотами и папками.
Но этих инструментов недостаточно для обработки всего объема информации, которую мы называем большими данными. Для этого мы разработали новые методы. Облачные вычисления переносят работу с наших ПК на удаленные серверы. Оттуда существует множество способов доступа к информации и ее использования.
Известные применения больших данных
Большие данные возникли не сами по себе. Несколько тенденций способствовали его существованию.
Интернет вещей
Интернет, который вы в настоящее время знаете, - это Интернет людей. Здесь люди взаимодействуют друг с другом, а машины облегчают это общение. Вы просматриваете сайты, которые создают люди. Вы читаете слова, которые набирали люди.
Интернет вещей - это Интернет вещей, в котором устройства взаимодействуют напрямую друг с другом без участия человека. Одно устройство следит за погодой. Умный термостат получает доступ к этой информации и регулирует температуру в вашем доме.
Большие данные и Интернет вещей взаимозависимы. Эти устройства могут действовать самостоятельно благодаря всем доступным им данным. Чем больше устройств работает таким образом, тем больше данных создается.
Машинное обучение
Машинное обучение относится к способности компьютера учиться на данных. Вот так радиостанции Pandora подстраиваются под ваш стиль. Машинное обучение также стоит за рекомендациями по контенту на YouTube и Netflix.
Эти прогнозы обусловлены алгоритмами. Алгоритм поиска Google? Алгоритм, определяющий, что вы видите в ленте новостей Facebook? Это все машинное обучение в действии.
Это всего лишь несколько примеров того, как алгоритмы машинного обучения влияют на наш повседневный опыт.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект - это следующий шаг после машинного обучения. Здесь компьютер не только учится на данных, но и использует эту информацию для принятия собственных решений и формирования собственного поведения.
Microsoft и Google продемонстрировали свои усилия по созданию роботов-гуманоидов. Facebook использует искусственный интеллект для предотвращения самоубийств. Технология развивается такими темпами, что было несколько случаев, когда мышление компьютера превосходило человеческое.
Что такое аналитика больших данных?
Источники больших данных сами по себе ничего не говорят нам. Кто-то должен понимать всю эту информацию. В этом и состоит суть аналитики больших данных: смотреть на непостижимо большие объемы информации и видеть то, что мы можем узнать.
Сегодня все больше организаций начинают новые проекты с большими данными, и компании конкурируют за то, чтобы предложить свою конкретную форму анализа больших данных во многих различных областях. Благодаря этим действиям большие данные влияют на вашу жизнь, даже если вы современный луддит.
Почему люди это делают? Потому что при правильном понимании большие данные могут принести много пользы.
Преимущества больших данных
Люди стремятся использовать большие данные для улучшения своей жизни. Вот некоторые из областей, в которых работают большие данные.
как сказать Amazon, что вы не получили посылку
Большие данные в здравоохранении
Отрасль здравоохранения не самыми быстрыми темпами внедряет новые технологии. Некоторые провайдеры все еще переходят с бумажных носителей на цифровые. Тем не менее, есть области, в которых большие данные имеют значение. Один из них - это область интеграции. Страховщики и поставщики услуг работают над объединением данных из разных источников, таких как претензии, рентгеновские снимки, записи врачей и рецепты.
Кредит изображения: MGDboston / Morguefile
Многие считают, что, если бы медицинские данные были лучше интегрированы, это могло бы обеспечить лучший уход при меньших затратах. Когда Amazon, Berkshire Hathaway и JP Morgan объявили ранее в этом году, что они работают вместе в сфере здравоохранения, они назвали технологии своей областью внимания, поскольку Хранитель крышки.
Большие данные в финансах
Финансовая индустрия полностью привержена идее принятия решений на основе компьютерного анализа. Сбои на Уолл-стрит происходят из-за автоматической торговли, когда машины быстро распродают акции без вмешательства человека, в зависимости от того, что происходит на рынке. Это называется высокочастотной торговлей.
Теперь специалисты по финансовым данным используют большие данные, чтобы предсказать, какие акции будут успешными и когда вероятны будущие крахи. Банки также рассматривают большие данные как способ увеличения своих доходов.
Большие данные в электронной торговле и маркетинге
Когда мы делаем покупки, мы генерируем много информации. В магазине кредитные карты и карты постоянного клиента отслеживают каждую нашу покупку. Некоторые магазины используют камеры или даже отслеживают наши телефоны, чтобы увидеть, какая часть магазина задерживает наше внимание дольше всего. В сети мы должны создавать учетные записи перед покупками, чтобы сайты могли отслеживать не только то, что мы покупаем, но и каждый элемент, который мы просматриваем.
Магазины строят свои макеты, исходя из интересов и поведения потребителей. Интернет-продавцы решают, что мы видим, на основе демографической информации и других показателей. Новые обычные магазины Amazon - это пример слияния двух миров.
Существует большой спрос на понимание, которое приходит из наблюдения за нашими интересами и поведением в Интернете. Facebook и Google - прибыльные технологические гиганты из-за их способности продавать рекламу, которая лучше ориентирована на определенные группы потребителей, чем другие рекламные методы и платформы. Они могут сделать это благодаря всей информации, которую мы предоставляем, когда пользуемся их услугами.
Опасны ли большие данные?
Большие данные обещают многообещающе, но также сопряжены с риском. Во-первых, это эрозия конфиденциальности. Больше людей знают о каждом из нас больше, чем когда-либо в истории человечества. Не только легко узнать, где мы живем, но и куда мы идем, кого мы любим, как живем и о чем думаем.
Это делает людей и общества более открытыми для манипуляций. Нас могут обманом заставить отказаться от наших паролей и номеров кредитных карт или заставить проголосовать за кандидатов, которых мы иначе не поддержали бы. Больше данных предлагает рекламодателям и медиа-компаниям больше способов формировать наши желания и ценности.
Данных о нас больше, чем раньше, и эти данные хранятся в большем количестве мест. Это создает больше целей для атаки. Уже недостаточно защищать наши собственные машины. Утечки данных теперь являются обычным явлением, и то, что происходит с нашими данными, находится вне нашего контроля.
Даже компании, которые могут достойно защищать наши данные от внешних атак, часто сами делают сомнительные вещи с этими данными, как в случае с Facebook.
Кроме того, существует риск того, что люди делают с информацией, которую они могут предсказать с помощью больших данных. Взимаем ли мы более высокую плату за медицинское страхование с людей с нездоровым питанием? Должны ли мы усилить охрану в районах, где, по нашим прогнозам, будет больше преступности? Повышаем ли мы цены для онлайн-покупателей, живущих в богатых районах?
Поиск способов обеспечить безопасность наших данных, уважение нашей конфиденциальности и поддержание наших ценностей будет постоянной проблемой, поскольку тенденция к большим данным продолжается. Тем не менее, как бы мы к этому ни относились, к лучшему или к худшему, мы все живем в мире больших данных.
Делиться Делиться Твитнуть Эл. адрес Как получить доступ к встроенному пузырьковому уровню Google на AndroidЕсли вам когда-либо нужно было убедиться, что что-то выровнено в крайнем случае, теперь вы можете получить пузырьковый уровень на своем телефоне за секунды.
Читать далее Похожие темы- Объяснение технологии
- Интернет вещей
- Большое количество данных
Бертел - цифровой минималист, который пишет с ноутбука с физическими переключателями конфиденциальности и операционной системой, одобренной Free Software Foundation. Он ценит этику выше функций и помогает другим контролировать свою цифровую жизнь.
Ещё от Bertel KingПодписывайтесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!
Нажмите здесь, чтобы подписаться