7 გზა დიდმა მონაცემმა შეიძლება მოახდინოს ცხოვრების რევოლუცია 2020 წლისთვის

გამჟღავნება: თქვენი მხარდაჭერა ხელს უწყობს საიტის მუშაობას! ჩვენ ვიღებთ რეფერალის გადასახადს ზოგიერთი სერვისის შესახებ, რომელსაც გირჩევთ ამ გვერდზე.


7 გზა დიდმა მონაცემებმა შეიძლება შეცვალოს ცხოვრება 2020 წლისთვის - სათაური

როგორც კაცობრიობა უფრო და უფრო მეტ ბიზნესს, გართობასა და კომუნიკაციას ინტერნეტით გადაადგილდება, ჩვენ ასევე გამომუშავებული გვაქვს მონაცემების ექსპონანტურად დიდი რაოდენობა ყოველი გასული წლის განმავლობაში. სინამდვილეში, იმდენად ბევრი რამ გვაქვს, რომ ყველაფერზე თვალყურს ვადევნებთ, რომ აღარაფერი ვთქვათ მისი ორგანიზება ან გაანალიზება. კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება დიდი მონაცემების ასაკში, სადაც დღესდღეობით ინფორმაციის ექსაბაიტები იქნება ისეთივე მგრძნობიარე, როგორც yesteryear– ის ფლოპი..

Contents

დიდი მონაცემები არის მნიშვნელოვანი ოქროს მაღარო

მიუხედავად იმისა, რომ მისი წარმოშობა გარკვეულწილად საეჭვოა, დიდი მონაცემების გავლენა კრისტალურად აშკარა გახდა. უფრო მეტი მოწყობილობით, რომლებიც ინტერნეტით არის დაკავშირებული, ვიდრე ოდესმე, კაცობრიობა ყოველდღე გამოიმუშავებს დაახლოებით 2.5 კვტ მილიონ ბაიტს. ეს მონაცემები მოიცავს არა მხოლოდ ინტერნეტ ტრაფიკს, არამედ ავტომატიზირებული ტრაფიკის მონიტორების უკუკავშირს, ფინანსურ და იურიდიულ გარიგებებს და გლობალურ კლიმატურ ტექნოლოგიასაც კი, რომელიც აკონტროლებს მიწისძვრებს, პოლარული ყინულის და ამინდის მოვლენებს..

ყველა ეს ინფორმაცია არის პოტენციური ოქროს მაღარო, კომერციული, საგანმანათლებლო და ჰუმანიტარული ძალისხმევისთვის, და მონაცემთა დიდი ნაკრების შექმნის, ორგანიზების და ანალიზის საჭიროება გაცილებით მეტი გახდა, ვიდრე უბრალო ბუზი, რომელიც დაფარულია ელექტრონული ეთერით – დიდი მონაცემები დიდი ბიზნესია..

Big Data– ის სპეციალობის მქონე კომპანიები, რომლებიც მთელი დღის განმავლობაში იჩენდნენ პრობლემებს, რათა მაქსიმალურად ისარგებლონ შესაძლებლობებით – და გლობალური ინფორმაციის შეშუპებით წარმოადგინონ. მონაცემთა ბაზის მართვის თანამედროვე ტექნოლოგიის გამოყენებით, როგორიცაა Apache ™ Hadoop®, კომპანიები, უნივერსიტეტები, მთავრობები და სამედიცინო ორგანიზაციები ეძებენ ინფორმაციას მხოლოდ მოსავლის მიღებიდან, რათა გააუმჯობესონ მათი ქვედა ხაზები ან გააუმჯობესონ ეფექტურობა.

როგორ დიდი მონაცემებით გაიზარდა ინფორმაცია იმის შეგროვებით, რაც აგროვებს

დიდი მონაცემებით, შესაძლებელია მონაცემთა დიდი კოორდინაციის კოორდინაცია, რაც დაგვეხმარება რთული ფენომენების გაგებაში, როგორიცაა ამინდი და ტრაფიკი.

და სწორად დაგროვებული და გაანალიზებული, მონაცემთა დიდმა ნაწილებმა შეიძლება მოგვცეს შესაძლებლობა შევამციროთ განათლების ღირებულება (დიდი მასშტაბის, მაღალი მოცულობის ინფორმაციის მიწოდების საშუალებით, ქსელის საშუალებით), გაზარდოს ეფექტურობა და პროდუქტიულობა, ზედმეტი ჭარბი ზედმეტი აღმოფხვრის გზით. და შეცდომები, და კიდევ გააუმჯობესოს სამუშაო ბაზარი მონაცემთა კოორდინირებული მონაცემების წყალობით, რომლებიც აქტიურად შეესაბამება სამუშაოს მონადირეებს დამსაქმებლებთან, რომელთაც სურთ თავიანთი სპეციფიკური ცოდნა.

ეს მხოლოდ აისბერგის ინფორმაციის რჩევაა. უკვე გაკეთებული გამოკვლევით, რომ გამოყენებული იქნას დიდი მონაცემები დანაშაულის წინააღმდეგ ბრძოლისთვის, ვებ – უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად და კატასტროფების (როგორც ეკონომიკური, ისე ბუნებრივი) პროგნოზირების შემთხვევაშიც კი, სანამ ისინი რეალურად მოხდება, ჩვენს ცხოვრებაში ცხოვრობენ დიდი ცვლილებები, როგორც ჩვენი მონაცემები, და ჩვენი მონაცემებიც. თავისი სირთულეების ოსტატობა – კვლავ იზრდება.

7 გზა დიდმა მონაცემმა შეიძლება მოახდინოს ცხოვრების რევოლუცია 2020 წლისთვის

7 გზა დიდმა მონაცემმა შეიძლება მოახდინოს ცხოვრების რევოლუცია 2020 წლისთვის

ინტერნეტის განვითარებასთან ერთად, დიდი რაოდენობით მონაცემები მოვიდა. ფაქტობრივად, IBM– მა განაცხადა, რომ მსოფლიოში დღეს მონაცემების 90% შეიქმნა მხოლოდ ბოლო ორი წლის განმავლობაში. დღეს, ჩვენ ვქმნით 2.5 კვტ მილიონ ბაიტს მონაცემებს, ყოველდღიურად ვხვდებით და ინოვატორები ხვდებიან ამ მონაცემების კარგ გამოყენებას. მონაცემების დიდი ბაზარი 2017 წლისთვის 50 მილიარდი დოლარის ღირებულებას აპირებს, რაც 2012 წლის 5 მილიარდი დოლარით არის გაზრდილი.

დიდი მონაცემების მანიპულირება არამარტო წარმოადგენს მნიშვნელოვან ეკონომიკურ გავლენას, არამედ, შესაძლოა, რევოლუციამ მოახდინოს ჩვენს ცხოვრებაში.

1. ვებსაიტები და პროგრამები იქნება უსაფრთხო (და უფრო ფუნქციონალური)

დიდი მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას თაღლითური ქცევის იდენტიფიცირებისა და თვალყურის დევნის მიზნით, საიტების უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად.

2012 – ში…

  • ვებსაიტების მფლობელთა 63% არ იცის, რომ ისინი გატაცებული იყვნენ.
  • 90% -ზე მეტმა არ შეამჩნია რაიმე უცნაური აქტივობა მათ საიტზე.
  • მათი ნახევარი აღმოაჩინა, რომ მათი საიტის მონახულებისას ჰაკეიზირებულ იქნა და ბრაუზერის ან საძიებო სისტემის გაფრთხილება მიიღო.

პროგნოზირებულია დიდი მონაცემებით, ახალი ხილვადობის შემოტანა კომპანიის ქსელის შიგნით და როგორ შეიძლება მონაცემთა გარე წყაროებმა ხელი შეუწყონ მომავალი შეტევების პროგნოზირებას.

ექსპერტთა პროგნოზით, დიდი მონაცემები უსაფრთხოების ინფორმაციისა და ღონისძიების მენეჯმენტისთვის (SIEM) უკეთეს მასშტაბურობას და შესრულებას მოუტანს მონაცემთა ახალი ტიპების ანალიზისა და ანალიზის სიჩქარის გაზრდის შესაძლებლობას..

Google- ის ყოფილი ინჟინრების მიერ დაარსებული, Sift Science (SiftScience.com) ებრძვის თაღლითობას ფართომასშტაბიანი მანქანათმცოდნეობის საშუალებით – სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებისგან, აღიარონ თაღლითური ქცევის ნიმუშები წარსულის მაგალითებზე დაყრდნობით..

  • დღეს სისტემას შეუძლია დაადგინოს საიტებზე და სერვისებზე მომხდარი თაღლითობის 90% -მდე.
  • კლიენტები მოიცავს Airbnb- ს, Uber- სა და Listia- ს, მათ შორის ონლაინ ბაზრებზე, გადახდის ქსელებსა და ელექტრონული კომერციის საიტებზე..

კიდევ ერთი მანქანათმცოდნეობის პროგრამა, MLSec (MLSec.org) იყენებს ზედამხედველობით სწავლის ალგორითმებს ქსელების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც მავნე მსახიობებს ქმნიან. სისტემა ზუსტია გამოკვლეული შემთხვევების 92-95% -ში.

2. ყველას შეეძლო შესვლა უმაღლესი განათლების მისაღებად

აშშ-ს აქვს ნიჭი უფსკრული. 2012 წელს დაფიქსირდა, რომ ყველაზე მეტი სამუშაო ადგილი გაიხსნა თითქმის 4 წლის განმავლობაში, ხოლო 22 მილიონი ადამიანი იყო უმუშევარი ან დაქვემდებარებული.

ამასთან, კოლეჯის სწავლის საფასური გაიზარდა ორჯერ უფრო სწრაფად, ვიდრე ჯანდაცვის ხარჯები და 4x უფრო სწრაფად, ვიდრე სამომხმარებლო ფასების ინდექსი..

დღეს, რამდენიმე ონლაინ პროგრამა, როგორიცაა Coursera (courseera.org), Venture Labs (venture-labs.org), Khan Academy (khanacademy.org) და Big Data University (BigDataUniversity.com), კურსებს წამყვანი უნივერსიტეტებისგან უფასოდ უფასოდ ამზადებს..

ეს პროგრამები ასევე ასწავლიან კოლეჯური განათლების ეფექტურობას.

ისინი გთავაზობთ კურსებს, რომლებიც მოქმედია მაღალტექნოლოგიური გარემოსთვის.

BigDataUniversity.com იყენებს დიდ მონაცემებს დიდი მონაცემების ასათვისებლად, გთავაზობთ გაკვეთილებს იმის შესახებ, თუ როგორ გამოიყენოთ დიდი მონაცემთა ტექნოლოგიები, როგორიცაა Hadoop.

83 საგანმანათლებლო დაწესებულებიდან 400+ უფასო კურსით, Coursera– მ შექმნა საგანმანათლებლო პლატფორმა მონაცემთა დიდი მასშტაბით.

  • ის გთავაზობთ ლექციების ინტერაქტურ ტესტებს, რომლებიც სინქრონიზირებულია ყველა სტუდენტთან და უზრუნველყოფს დაუყოვნებლივ გამოხმაურებას და გამოხსენებას, სანამ სტუდენტს ექნება შანსი.
  • 4 მილიონზე მეტი სტუდენტი დარეგისტრირდა და რამდენიმე კურსი ათეულ ათასობით ადამიანს აღწევს.

3. სამსახურის გაუქმება უფრო ადვილი გახდება

თვეში 80 მილიონზე მეტ დამთვალიერებელთან და 1,5 მილიარდ სამუშაო ძებნასთან ერთად, მართლაც.com გთავაზობთ მარტივ წვდომას ზოგიერთ ინფორმაციას, რომელიც ამშვენებს დამსაქმებლებსა და სამუშაოს მაძიებლებს..

მაგალითად, მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ მართლაც მონაცემთა ბაზა იმის დასადგენად, რამდენად მოთხოვნადია მათი ცოდნა, რომელი ბაზრებია ყველაზე კონკურენტუნარიანი, სადაც დამსაქმებლები ქირაობენ თავიანთი უნარების კომპლექტებისთვის და ა.შ..

4. გზები უსაფრთხო იქნება

ავტოკატასტროფები სიკვდილის მთავარი მიზეზია 16-19 წლის ადამიანებში აშშ-ში.

ამ ავარიების 75% -ს საერთო არაფერი აქვს ნარკოტიკებსა და ალკოჰოლთან.

დიდი მონაცემებით, მეცნიერებსა და კომპიუტერებს შეუძლიათ გააკეთონ გონივრული პროგნოზები იმის შესახებ, თუ როგორ მოიქცევიან მანქანები და მათი მძღოლები გზაზე.

Intel მუშაობს ტექნოლოგიებზე, რომლებიც მანქანებს საშუალებას აძლევს კომუნიკაცია მოახდინონ მონაცემთა გაცვლის გზით, ასე რომ მძღოლები შეძლებენ ნახონ 3 მანქანა მათ წინ, უკან და თითოეულ მხარეს ერთდროულად.

  • მონაცემთა გადაცვლის მანქანები შეძლებენ მომავალი მოვლენების პროგნოზირებას ავარიების თავიდან ასაცილებლად.
  • ისინი აღმოაჩენენ, თუ მძღოლი მოუთმენლად ელოდება, ეძებს ძირს, თუ ფინჯანი ყავა აქვს.

Ford ვითარდება მანქანა-ინფრასტრუქტურისა და ავტომობილების გადაადგილების სისტემებისგან, რომლებიც აფრთხილებენ მძღოლებს პოტენციურად საშიში საგზაო მოძრაობის შესახებ, მაგალითად, როდესაც მანქანა წითელი შუქით დაჩქარდება..

Google- ის თვითმფრინავის მანქანა ავტო ინდუსტრიაში მონაცემების გამოყენებას სრულიად ახალ დონეზე ახდენს.

5. ჩვენ მომავალს გეგმავს უფრო ჭკვიანი ბიზნესისთვის

ორგანიზაციებს ახლა შეუძლიათ მეტი წყაროების ბერკეტი გამოიყენონ უფრო სწრაფი და ზუსტი შეფასებების მისაღებად.

Hadoop (hadoop.apache.org) არის ღია პროგრამული უზრუნველყოფის პლატფორმა, რომელსაც წამყვანი კომპანიები იყენებენ მონაცემების მთების გასაანალიზებლად, რომლებიც ისინი ქმნიან მომხმარებლის ქცევასა და საკუთარ ოპერაციებზე..

  • Hadoop- ის მომხმარებლები მოიცავს Facebook, eBay, Etsy, Yelp, Twitter, Salesforce.com, Skybox Imaging, Disney და სხვა მრავალი.
  • ბაზრის კვლევის ფირმა IDC პროგნოზირებს, რომ 2016 წელს Hadoop იქნება 813 მილიონი აშშ დოლარი, თუმცა ეს რიცხვი სავარაუდოდ ძალიან მცირეა.

ჩაწერილი მომავალი (RecordedFuture.com) ეხმარება ბიზნესს მოსალოდნელი რისკების პროგნოზირებაში და შესაძლებლობების კაპიტალიზაციაში ჭკვიანი ალგორითმების საშუალებით, რომლებიც იხსნიან პროგნოზირებულ სიგნალებს ვებ ჩეთერიდან. მას შეუძლია დაგეგმილი მიტინგების პროგნოზირება.

მონაცემების გამოყენება შესაძლებელია ტექნოლოგიური განვითარების კურსის მოსალოდნელი, ტექნოლოგიური გაკვირვების თავიდან ასაცილებლად და ტექნოლოგიასთან დაკავშირებით ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად.

საწარმოებს, რომლებიც წარმოქმნიან დიდი არაინსტრუქტურული მონაცემების უწყვეტ ნაკადს, შეუძლიათ გამოიყენონ DataTorrent (DataTorrent.com) მასზე დამუშავების, მონიტორინგის, ანალიზის და მოქმედების შესახებ. იმის ნაცვლად, რომ შეთავაზება ამჯობინოს პაკეტის დამუშავება, რომელსაც Hadoop უკვე შესაძლებელს ხდის, DataTorrent მიზნად ისახავს რეალურ დროში ანალიზს და სიგნალებს ტექსტის, ელ.ფოსტის და სხვა მეთოდების საშუალებით..

მონაცემების მოპოვება ასევე შესაძლებელია სამომხმარებლო მომსახურების და მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად, გამოყენების ტენდენციების მონიტორინგით.

საცალო ვაჭრობები, როგორებიცაა Wal-Mart და Kohl, ბერკეტი გაყიდვების, ფასების, ეკონომიკური მონაცემების, დემოგრაფიული და ამინდის მონაცემების შესახებ, უკეთესად აითვისეს მაღაზიის მაღაზია და მოახდინონ მაღაზიის გაყიდვების შესაბამისი დრო.

6. ჩვენ პროგნოზირებს ამინდს & დაიცავი გარემო

სანაპირო ზოლის ყველა მილის ევაკუაცია მოჰყვა დაახლოებით 1 მილიონი დოლარის ღირებულებას.

1980–2010 წლიდან კლიმატის და ამინდის მოვლენებთან დაკავშირებული 99 მოვლენამ ზიანი მიაყენა 726 მილიარდ აშშ დოლარს.

2018 წელს ერთობლივი პოლარული სატელიტური მისიის ამოქმედებისას გამოყენებული იქნება სენსორული ტექნოლოგია და მონაცემები, რათა მნიშვნელოვნად გაიუმჯობესონ ქარიშხლებისა და ქარიშხლების გზა, რაც უკეთეს დაგეგმვას უზრუნველყოფს.

CNBC News- ის თანახმად, დიდი მონაცემების ანალიზით ხდება გუშინდელი მეტეოროლოგიის ვარაუდი უფრო ზუსტი და პროგნოზირებადი მეცნიერებისკენ.

IBM– ის Deep Thunder– ის განყოფილება იყენებს დიდი მონაცემების ამინდის მოდელს, უახლოეს მოვლენათა პროგნოზირებისთვის, სხვადასხვა ინდუსტრიის კლიენტებისთვის, მათ შორის კომუნალური, სატრანსპორტო და სოფლის მეურნეობის, და მუნიციპალური მთავრობების.

Deep Thunder ხელმძღვანელობს პროექტს რიო-დე-ჟანეიროში, რათა უკეთესად მოელოდეს წყალდიდობა და იწინასწარმეტყველოს, თუ სად შეიძლება გამოიწვიოს ღვარცოფმა ძლიერი ქარბუქი..

EarthRisk Technologies- მა (EarthRiskTech.com) შეიმუშავა ახალი მოდელი, რომელიც წინასწარ განსაზღვრავს ამინდს 42 დღემდე. მოდელი იდენტიფიცირებს ამინდის ნიმუშებს, რომელიც დაფუძნებულია 82 მილიარდზე მეტი გამოთვლებით და 60 წლის მონაცემებით. შემდეგ იგი ადარებს ამ შაბლონებს მიმდინარე პირობებს და იყენებს პროგნოზულ ანალიზს.

2011–2012 წლის ზამთარში ბუნებრივი გაზის ბევრმა ტრეიდერმა გაზარდა ფასები, იმის მოლოდინში, რომ სიცივე იქნება. EarthRisk– ის მოდელებმა აჩვენა, რომ ატმოსფერო არ წარმოადგენდა ცივი ამინდის მაღალი ალბათობის გამო, რაც კლიენტებს უფლებას აძლევდნენ ფულის გამომუშავება, როდესაც ბუნებრივი გაზის ფასები შემცირდა.

მონაცემთა ანალიტიკა გამოიყენება გარემოსდაცვითი დანაშაულის წინააღმდეგ ბრძოლის მიზნით, საშიში ნივთიერებების უკანონო ვაჭრობაზე დაკვირვებით, აზიის საფრთხეში მყოფი დიდი კატების ვაჭრობის აღმოჩენამდე..

გარემოსდაცვითი გამოძიების სააგენტო (EIA) იყენებს დიდ მონაცემებს დღევანდელი ეკო-კრიმინალების უფრო მკაფიო სურათის დასადგენად, ასახავს კავშირებს, როგორც ჩანს, არაკონტაქტირებულ კრიმინალურ ჯგუფებსა და უკანონო საქმიანობას შორის..

7. ჯანმრთელობის დაცვა იქნება უფრო ეფექტური, ეფექტური & მორგებულია

მაკკინსის თანახმად & კომპანია, ყველა ინოვაციის დაახლოებით 50-70% ნაწილობრივ მაინც დამოკიდებულია მომხმარებელთა საკუთარი მონაცემების დაჭერასა თუ ინტეგრაციაზე, ვიდრე გარე ანალიზში..

დღეს, სამედიცინო მონაცემების 80% არის არაკონსტრუქციული და კლინიკურად აქტუალური.

თუ აშშ-ს ჯანდაცვის ინდუსტრია იყენებდა დიდ მონაცემებს შემოქმედებითად და ეფექტურად, ეფექტურობისა და ხარისხის ამაღლების მიზნით, სექტორს შეეძლო ყოველწლიურად $ 300 მილიარდ დოლარზე მეტი ღირებულების შექმნა. ? ეს იქნება ხარჯების შემცირება დაახლოებით 8% -ით.

პაციენტთა მონაცემების წვდომა ეხმარება აღმზრდელებს მედიცინასთან მიმართებაში მიდგომის საფუძველზე.

ბოსტონში ისრაელის Deaconess Medical Center- ის ბელტონში მოქმედებს სმარტფონის აპლიკაცია, რომელიც აღმზრდელების თვითდასრულების შესაძლებლობას აძლევს 200 მილიონამდე მონაცემთა წერტილს, დაახლოებით 2 მილიონ პაციენტს.

მეტი 150,000 ვეტერანი ჩაირიცხა, აშშ-ს ვეტერანთა საქმეთა დეპარტამენტის მილიონ ვეტერანთა პროგრამა იყენებს სისხლის სინჯებსა და სხვა ვეტერანთა ჯანმრთელობის ცნობებს, რათა შეისწავლონ, თუ როგორ მოქმედებენ გენები ჯანმრთელობაზე.

Asthmapolis აერთიანებს ინჰალატორის გამოყენების მონაცემებს, რომლებიც შეგროვებულია GPS- ის საშუალებით ტრეკერის საშუალებით, CDC ინფორმაციის საშუალებით, რათა ექიმებს დაეხმარონ პერსონალურად მკურნალობის გეგმებსა და ლაქების პრევენციის შესაძლებლობებს..

mHealthCoach ატარებს მონაცემებს ქრონიკული მკურნალობის შესახებ პაციენტთა მხარდასაჭერად ინტერაქტიული სისტემის მეშვეობით. იგი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას უფრო მაღალი რისკის მქონე პაციენტების იდენტიფიცირებისთვის და მათთვის მიზნობრივი შეტყობინებების და შეხსენების გაგზავნის მიზნით.

Rise Health- ი ხელმისაწვდომია პაციენტთა მონაცემების სიმდიდრით და აერთიანებს მას თითოეული პროვაიდერის მიზნებთან, გააუმჯობესოს ჯანდაცვა ყველა განზომილებაში და შექმნას ახალი შეხედულებები.

დიდი მონაცემები ინოვაციას უფრო დიდი სიჩქარით საშუალებას აძლევს. მაგალითად, ადამიანის გენომის პროექტი, რომელსაც 13 წელი დასჭირდა, ახლა საათების დასრულება შეიძლებოდა.

წყაროები

  • როგორ შეიძლება საწარმომ გამოიყენოს დიდი მონაცემები უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად – darkreading.com
  • ყოფილი Googlers იწყებენ Sift Science, თაღლითობებთან ბრძოლის სისტემას ვებ – გვერდებისთვის, რომელიც დაფინანსებულია 5.5 მილიონი დოლარით, კავშირის მოედნიდან, პირველი რაუნდიდან, YC– სგან დაფინანსებით. & სხვები – techcrunch.com
  • ვებსაიტების მფლობელთა 63% -მა არ იცის, თუ როგორ იქნა მათი გატაცება – zdnet.com
  • მანქანათმცოდნეობის პროექტი გაკვირვებულია უსაფრთხოების დიდი მონაცემების საშუალებით – darkreading.com
  • თუ მანქანებს შეეძლოთ ლაპარაკი, უბედური შემთხვევები თავიდან აიცილეთ – ted.com
  • ნიჭიერებასთან დაკავშირებულ განათლებასთან დაკავშირება – ბლოგი.linkedin.com
  • 10 დიდი მონაცემთა საიტები სანახავად – Foreignpolicy.com
  • DataTorrent– ი 8 მილიონ აშშ დოლარს ზრდის, რათა დიდი მონაცემები რეალურ დროში „Nowtime“ – ში მიიტანოთ – venturebeat.com
  • “დიდ მონაცემებს” შეუძლიათ წინასწარ განუცხადონ ამინდი 40 დღემდე. – venturebeat.com
  • დიდი მონაცემები და ანალიტიკა დიდი კატების დასაცავად – newswatch.nationalgeographic.com
  • გამოიყენეთ დიდი მონაცემები თქვენი მომხმარებლების ქცევის პროგნოზირებისთვის – blogs.hbr.org
  • ამინდის პროგნოზირება დიდი მონაცემებით და მეოთხე განზომილებით – აკრძალულია
  • Startup Professionals Musings – blog.startupprofessionals.com
  • დიდი მონაცემები: შემდეგი საზღვარი ინოვაციის, კონკურენციისა და პროდუქტიულობისთვის – mckinsey.com
  • დიდი მონაცემების მქონე კომპანიები ცდილობენ გაახარონ დედა ბუნების ქაოსი – cnbc.com
  • 6 დიდი მონაცემთა ანალიტიკა გამოიყენებს შემთხვევებს ჯანდაცვის IT- სთვის – cio.com
  • Hadoop- ის ისტორია: 4 კვანძიდან მონაცემების მომავალში – gigaom.com
Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map