Большие данные: Свойства, Сферы Возникновения и Применения PDF

Большие данные: свойства, сферы возникновения и применения Добро пожаловать на презентацию, посвященную большим данным. В этой презентации мы рассмотрим свойства больших данных, сферы их возникновения и области применения. АА по Алексей Акименков Определение и характеристики больших данных Опред...

Большие данные: свойства, сферы возникновения и применения Добро пожаловать на презентацию, посвященную большим данным. В этой презентации мы рассмотрим свойства больших данных, сферы их возникновения и области применения. АА по Алексей Акименков Определение и характеристики больших данных Определение Характеристики Большие данные - это массивы информации, Объем, скорость, разнообразие, истинность, ценность, отличающиеся большим объемом, скоростью обработки, изменчивость, и сложность. разнообразием и сложностью. Объем, скорость и разнообразие данных 1 Объем 2 Скорость Большие данные Данные поступают и характеризуются обрабатываются очень огромными объемами быстро, в реальном информации, измеряемыми времени. в петабайтах и терабайтах. 3 Разнообразие Данные могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными, поступая из разных источников. Основные источники данных: интернет, социальные сети, Интернет вещей Интернет Веб-сайты, поисковые запросы, онлайн-покупки, трафик. Социальные сети Посты, комментарии, лайки, фото, видео. Интернет вещей Сенсоры, устройства, датчики, информация о температуре, влажности, местоположении. Области применения больших данных: бизнес- аналитика, здравоохранение, городская инфраструктура Бизнес-аналитика Здравоохранение Анализ потребительского Диагностика заболеваний, поведения, прогнозирование персонализированная продаж, оптимизация цепочек медицина, оптимизация поставок. лекарственной терапии. Городская инфраструктура Управление транспортом, оптимизация энергопотребления, безопасность и управление городскими службами. Сбор, хранение и обработка больших данных: технологии и инструменты 1 Сбор Инструменты сбора данных, мониторинг, API. 2 Хранение Системы распределенных баз данных, облачные хранилища. 3 Обработка Платформы больших данных, языки программирования, алгоритмы. Методы анализа и визуализации данных Анализ данных 1 Машинное обучение, глубокое обучение, статистические методы. Визуализация данных 2 Интерактивные панели, дашборды, графики, диаграммы, карты. Проблемы и вызовы работы с большими данными Объем 1 Хранение и обработка огромных объемов данных. Скорость 2 Обработка данных в реальном времени. Разнообразие 3 Анализ структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Качество 4 Обеспечение точности, надежности и полноты данных. Этические аспекты использования больших данных Конфиденциальность 1 Защита личной информации и соблюдение прав человека. Предвзятость 2 Устранение предвзятости и дискриминации в алгоритмах. Прозрачность 3 Обеспечение открытости и подотчетности в использовании данных. Будущее больших данных: тенденции и перспективы 1 Искусственный интеллект Развитие интеллектуальных систем для обработки больших данных. 2 Интернет вещей Увеличение количества источников данных и расширение сферы применения. 3 Квантовые вычисления Новые возможности для обработки и анализа огромных объемов данных.