Kas ir lielie dati, kāpēc tie ir svarīgi un cik tie ir bīstami?

Reklāma

Dati ir informācija, taču tā ir tikai daļa no stāsta. Viena detaļa par notikumu vai fakts par cilvēka veselību nav daudz datu, ar ko strādāt. Tā ir informācijas vākšana, organizēšana un uzglabāšana, par ko mēs domājam, kad runājam par datiem.

Interneta laikmetā uzņēmumi un organizācijas visā pasaulē ir savākuši tik daudz datu, ka tagad mēs runājam par lietām eksponenciāli plašākā mērogā. Tagad ir pieejami lieli dati, un tiem ir milzīga ietekme uz mūsu visu dzīvi.

Kas ir lielie dati?

Lielie dati ir tik liela datu kopa, ka mūsu tradicionālie informācijas pārvaldības līdzekļi nav piemēroti darbam. Šai kolekcijai var būt dažādas formas.

Lielo datu piemēri

• Twitter serveros saglabātie tvīti
• Informācija, ko Google iegūst, izsekojot automašīnu braucienus
• Pilns valsts vietējo un nacionālo vēlēšanu rezultātu kopums, ciktāl tas ir reģistrēts
• Ko veselības apdrošināšanas kompānijas zina par to, kurš kādās slimnīcās saņem ārstēšanu
• Kredītkartēs redzamie pirkumu veidi un vietas
• Ko cilvēki skatās pakalpojumā Netflix
  instagram viewer
  Kā Netflix precīzi zina, ko vēlaties skatītiesNetflix kļūšana par galveno straumēšanas pakalpojumu pasaulē nebija nejaušība. Tas tika balstīts uz datu un emociju recepti, kas nozīmē, ka uzņēmums vienmēr zina, ko vēlaties skatīties. Lasīt vairāk , kad, kur un cik ilgi

Kas ir lielo datu tehnoloģija?

Mūsu datori var pārvaldīt diezgan daudz datu. Iedomājieties visu informāciju, ko iespējams salikt vienā izklājlapā. Datu bāzes programmatūra spēj apstrādāt vēl lielākus informācijas apjomus. Šie rīki var sabāzt vienā cietajā diskā datus, kuriem pretējā gadījumā būtu nepieciešami plaukti, kas piepildīti ar kastēm, kas pildītas ar piezīmjdatoriem un mapēm.

Taču šie rīki nav pietiekami, lai apstrādātu visu informācijas apjomu, ko mēs dēvējam par lielajiem datiem. Šim nolūkam mēs esam izstrādājuši jaunas metodes. Mākoņdatošana atslogo darbu Virtualizācija un mākoņdatošana nav viens un tas patsDaudzi cilvēki domā, ka virtualizācija un mākoņdatošana ir viens un tas pats, bet tā nav. Lūk, atšķirība un kā katrs no tiem var atvieglot jūsu dzīvi. Lasīt vairāk no mūsu datoriem uz attāliem serveriem. No turienes ir vairāki veidi, kā piekļūt informācijai un to izmantot.

Ievērojami lielo datu lietojumi

Lielie dati neradās paši no sevis. Tā pastāvēšanu veicinājušas vairākas tendences.

Lietu internets

Pašlaik jums zināmais internets ir cilvēku internets. Šeit cilvēki mijiedarbojas viens ar otru, izmantojot iekārtas, kas atvieglo šo saziņu. Jūs skatāties vietnes, kuras cilvēki izstrādā. Jūs lasāt vārdus, ko cilvēki rakstīja.

Lietu internets ir vieta, kur ierīces savstarpēji sazinās tieši bez cilvēka iesaistīšanās Kas ir lietu internets?Kas ir lietu internets? Šeit ir viss, kas jums par to jāzina, kāpēc tas ir tik aizraujoši, un daži riski. Lasīt vairāk . Viena ierīce uzrauga laika apstākļus. Viedais termostats piekļūst šai informācijai un veic temperatūras pielāgojumus jūsu mājās.

Lielie dati un lietu internets ir savstarpēji saistīti. Šīs ierīces spēj veikt darbības pašas, pateicoties visiem tiem pieejamajiem datiem. Jo vairāk ierīču darbojas šādā veidā, jo vairāk datu tiek ģenerēts.

Mašīnmācība

Mašīnmācība attiecas uz datora spēju mācīties no datiem. Šādi Pandora radiostacijas veido jūsu stilu. Mašīnmācība ir arī aiz satura ieteikumiem pakalpojumā YouTube un Netflix.

Šīs prognozes ir saistītas ar algoritmiem. Google meklēšanas algoritms? Algoritms, kas nosaka to, ko redzat Facebook ziņu plūsmā? Tas viss ir mašīnmācīšanās darbā.

Šie ir tikai daži piemēri kā mašīnmācīšanās algoritmi ietekmē mūsu ikdienas pieredzi.

Mākslīgais intelekts

Mākslīgais intelekts ir nākamais solis pēc mašīnmācīšanās. Šeit dators ne tikai mācās no datiem, bet arī izmanto šo informāciju, lai pieņemtu savus lēmumus un veidotu savu uzvedību.

Gan Microsoft, gan Google ir parādījuši sevi centieni izveidot humanoīdus robotus Kā viedā programmatūra mainīs jūsu dzīviSkynet nāk, un tas būs neticami populārs. Parādās jaunas AI tehnoloģijas, kas ietekmēs mūsu dzīves, spēles un darba veidus, Lasīt vairāk . Facebook izmanto mākslīgo intelektu, lai palīdz novērst pašnāvības Facebook tagad izmanto AI, lai palīdzētu novērst pašnāvībasFacebook pastiprina savus centienus, lai palīdzētu cilvēkiem, kuriem ir domas par pašnāvību. Un sociālais tīkls izmanto mākslīgo intelektu, lai identificētu riskam pakļautos cilvēkus. Lasīt vairāk . Tehnoloģija attīstās tādā ātrumā, ka ir bijuši vairāki gadījumi, kad datora domāšana ir labāka par cilvēka domāšanu AI uzvar: 5 reizes, kad datori pārspēj cilvēkusMākslīgais intelekts kļūst labāks. Patiesībā datori tagad pārspēj labākos un gaišākos prātus, ko cilvēce var piedāvāt. Ko tas mums nozīmē? Lasīt vairāk .

Kas ir lielo datu analīze?

Lielo datu avoti paši par sevi mums neko nepasaka. Kādam ir jāsaprot visa šī informācija. Tā ir lielo datu analīzes joma: aplūkot neaptverami lielus informācijas apjomus un redzēt, ko mēs varam mācīties.

Mūsdienās arvien vairāk organizāciju uzsāk jaunus lielo datu projektus, un uzņēmumi sacenšas, lai piedāvātu savu īpašo lielo datu analīzes veidu daudzās dažādās jomās. Pateicoties šīm darbībām, lielie dati ietekmē jūsu dzīvi, pat ja jūs esat mūsdienu ludīts Luddite ceļvedis mūsdienu tehnoloģijāsMūsdienu tehnoloģijas ir visaptverošas, iekļaujoties visos mūsu dzīves aspektos. Lielākoties tas ir izcili. Bet kā rīkoties ar tehnoloģijām, kad tā kļūst valdonīga? Lasīt vairāk .

Kāpēc cilvēki to dara? Jo ar pareizu ieskatu lielie dati var dot daudz laba.

Lielo datu priekšrocības

Cilvēki sacenšas, lai izmantotu lielos datus, lai uzlabotu mūsu dzīvi. Šeit ir dažas no jomām, kurās darbojas lielie dati.

Lielie dati veselības aprūpē

Veselības aprūpes nozare nav ātrākā jauno tehnoloģiju ieviešanā. Daži pakalpojumu sniedzēji joprojām migrē no papīra uz digitāliem uzglabāšanas līdzekļiem. Tomēr ir jomas, kurās lielie dati rada pārmaiņas. Viena no tām ir integrācijas joma. Apdrošinātāji un pakalpojumu sniedzēji strādā, lai apvienotu datus no dažādiem avotiem, piemēram, prasībām, rentgena attēliem, ārstu piezīmēm un receptēm.

Daudzi uzskata, ka, ja veselības aprūpes dati būtu labāk integrēti, tas varētu nodrošināt labāku aprūpi par zemākām izmaksām. Kad Amazon, Berkshire Hathaway un JP Morgan šā gada sākumā paziņoja, ka strādā kopā veselības aprūpes jomā, viņi minēja tehnoloģiju kā savu fokusa jomu. The Guardian vāki.

Lielie dati finansēs

Finanšu nozare pilnībā atbalsta ideju pieņemt lēmumus, pamatojoties uz datoru analīzi. Volstrītas zibatmiņas avārijas ir saistītas ar automatizētu tirdzniecību, un iekārtas ātri izpārdod krājumus bez cilvēka iejaukšanās, pamatojoties uz tirgū notiekošo. To sauc par augstas frekvences tirdzniecību.

Tagad finanšu datu zinātnieki izmanto lielus datus, lai prognozētu, kuras akcijas gūs panākumus un kad nākotnē varētu notikt avārijas. Bankas arī uzskata lielos datus kā veidu, kā palielināt savus ieņēmumus.

Lielie dati e-komercijā un mārketingā

Iepērkoties mēs ģenerējam daudz informācijas. Veikalā kredītkartes un lojalitātes kartes izseko katru mūsu pirkumu. Daži veikali izmanto kameras vai pat izseko mūsu tālruņus, lai redzētu, kura veikala daļa visilgāk notur mūsu uzmanību. Tiešsaistē mums ir jāizveido konti pirms iepirkšanās, ļaujot vietnēm izsekot ne tikai tam, ko mēs pērkam, bet arī katru apskatāmo preci.

Veikali izkārtojumu pamatā ir patērētāju intereses un uzvedība. Tiešsaistes pārdevēji izlemj, ko mēs redzam, pamatojoties uz demogrāfisko informāciju un citiem rādītājiem. Amazon jaunie ķieģeļu un javas veikali ir abu pasauļu saplūšanas piemērs.

Ir liels pieprasījums pēc tāda veida ieskatiem, kas rodas, pārraugot mūsu intereses un uzvedību tiešsaistē. Facebook un Google ir ienesīgi tehnoloģiju giganti, jo tie spēj pārdot reklāmas, kas spēj labāk mērķēt uz konkrētām patērētāju grupām nekā citas reklāmas metodes un platformas. Viņi to spēj, pateicoties visai informācijai, ko sniedzam, kad lietojam viņu pakalpojumus.

Vai lielie dati ir bīstami?

Lielie dati nāk ar solījumu, bet arī nāk ar risku 6 iemesli, kādēļ izvairīties no mākoņpakalpojumiem un noturēt kājas uz zemesPateicoties tādiem pakalpojumiem kā Dropbox un Google disks, mēs atsakāmies no daudz vairāk, nekā saņemam, izmantojot mākoņkrātuvi. Tālāk ir sniegts ieskats, kāpēc jums vajadzētu uztraukties. Lasīt vairāk . Pirmkārt, tā ir privātuma samazināšanās. Vairāk cilvēku par katru no mums zina vairāk nekā jebkad agrāk cilvēces vēsturē. Ir ne tikai viegli atrast, kur mēs dzīvojam, bet arī kur mēs ejam, ko mīlam, kā dzīvojam un ko domājam.

Tas padara indivīdus un sabiedrību atvērtākus manipulācijām. Mūs var piemānīt, atsakoties no savām parolēm un kredītkaršu numuriem vai ietekmēja balsošanu par kandidātiem, kurus mēs citādi neatbalstītu Kā jūsu dati pakalpojumā Facebook tiek vākti un izmantoti, lai uzvarētu vēlēšanāsKo jūs darāt, kad jūsu Facebook dati tiek vākti un ar tiem tiek manipulēti, lai ietekmētu starptautiskās politikas gaitu? Lasīt vairāk . Vairāk datu piedāvā vairāk veidu, kā reklāmdevēji un mediju uzņēmumi var veidot mūsu vēlmes un vērtības.

Par mums ir vairāk datu nekā iepriekš, un šie dati tiek glabāti vairākās vietās. Tas rada vairāk uzbrukuma mērķu. Ar mūsu pašu mašīnu aizsardzību vairs nepietiek. Datu pārkāpumi tagad ir regulāra parādība, ar kas notiek ar to, ka mūsu dati ir ārpus mūsu kontroles Kā pārbaudīt, vai jūsu dati tika nozagti Equifax pārkāpuma rezultātāTikko parādījās ziņas par Equifax datu pārkāpumu, kas ietekmē līdz pat 80 procentiem no visiem ASV kredītkaršu lietotājiem. Vai tu esi viens no viņiem? Lūk, kā pārbaudīt. Lasīt vairāk .

Pat uzņēmumi, kas var veikt pienācīgu darbu, aizsargājot mūsu datus no ārējiem uzbrukumiem, bieži paši ar šiem datiem izdara apšaubāmas lietas, kā tas ir Facebook gadījumā Vairāk nekā puse amerikāņu neuzticas FacebookŅemot vērā Cambridge Analytica skandālu, cilvēki ir zaudējuši uzticību Facebook. Tik daudz, ka mazāk nekā puse aptaujāto amerikāņu domā, ka Facebook ievēros privātuma likumus. Lasīt vairāk .

Tad pastāv risks, ko cilvēki dara ar informāciju, ko lielie dati ļauj prognozēt. Vai no cilvēkiem ar neveselīgiem ēšanas paradumiem iekasējam vairāk par veselības apdrošināšanu? Vai mums vajadzētu palielināt policijas darbu jomās, kurās, mūsuprāt, būs vairāk noziedzības? Vai mēs paaugstinām cenas tiešsaistes pircējiem, kuri dzīvo pārtikušos rajonos?

Atrast veidus, kā nodrošināt mūsu datu drošību, mūsu privātuma ievērošanu un mūsu vērtību saglabāšanu, būs pastāvīgi izaicinājumi, jo turpināsies lielo datu tendence. Tomēr neatkarīgi no tā, kā mēs to jūtam, labāk vai sliktāk, mēs visi dzīvojam lielo datu pasaulē.