Ztratí velká data popularita?
Ztratí velká data svou popularitu?
Popularita Big Data je na svém vrcholu a dosud neprokázala žádné známky zpomalení. Podle Forbese „trh Hadoop dosáhne do roku 2022 téměř 99 miliard USD v CAGR kolem 42%.„Podle Peer Research,“ více než 77% organizací považuje velká data za svou nejvyšší prioritu.”
Mají velká data budoucnost?
V budoucnu se analytika velkých dat stále více zaměřuje na čerstvost dat s konečným cílem analýzy v reálném čase, což umožní lépe informovaná rozhodnutí a zvýšenou konkurenceschopnost.
Co v budoucnu nahradí velká data?
Kognitivní technologie bude novým heslem. Pro mnoho podniků se propojení mezi kognitivním počítačem a analytikou stane synonymem téměř stejným způsobem, jakým podniky nyní vidí podobnosti mezi analytikou a velkými daty.
Jsou velká data zastaralá?
Už více než deset let byla skutečnost, že lidé těžko získávají nahlédnutí z jejich údajů. „Vaše data jsou pro vaše maličké systémy příliš velká,“ byla diagnóza a léčba měla koupit nějakou novou fantastickou technologii, která zvládne masivní měřítko.
Co bude dál po velkých datech?
Několik zdrojů tvrdí, že umělá inteligence (AI) bude další velká věc v technologii a věříme, že velká data budou také.
Proč nepoužívat velká data?
Velká data přicházejí s problémy se zabezpečením – zabezpečení a problémy s ochranou osobních údajů jsou klíčové obavy, pokud jde o velká data. Špatní hráči mohou zneužívat velká data – pokud data spadají do nesprávných rukou, velká data mohou být použita pro phishing, podvody a pro šíření dezinformace.
Nahradí AI velkých datových inženýrů?
Znamená to, že AI nás nakonec nahradí, věřím, že je to nejen nepravděpodobné, ale nemožné, díky způsobu, jakým je AI vyškolena. Existují dovednosti (pro E.G. tyto dovednosti v oblasti vědy o datech) AI nikdy nebude moci nahradit, bez ohledu na to, jak pokročilé.
Proč velká data selhávají?
Úspěšné provedení projektu velkých dat vyžaduje hodně tvrdé práce a spolupráce. Přesto lidé někdy nechtějí hrát hezky. To může vést ke konfliktu mezi zúčastněnými stranami a způsobit selhání projektu. Nezapomeňte podporovat pozitivní pracovní prostředí a zajistěte, aby byly všechny zúčastněné strany na stejné stránce.
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Ztratí velká data svou popularitu
Popularita Big Data je na svém vrcholu a dosud neprokázala žádné známky zpomalení. Podle Forbes – „Trh Hadoop dosáhne do roku 2022 téměř 99 miliard USD v CAGR kolem 42%.“Podle Peer Research:„ Více než 77% organizací považuje velká data za svou nejvyšší prioritu.“
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Mají velká data budoucnost
V budoucnu se analytika velkých dat stále více zaměřuje na čerstvost dat s konečným cílem analýzy v reálném čase, což umožní lépe informovaná rozhodnutí a zvýšenou konkurenceschopnost.
V mezipaměti
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Co v budoucnu nahradí velká data
Kognitivní technologie bude novým heslem.
Pro mnoho podniků se propojení mezi kognitivním počítačem a analytikou stane synonymem téměř stejným způsobem, jakým podniky nyní vidí podobnosti mezi analytikou a velkými daty.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jsou velká data zastaralá
Už více než deset let byla skutečnost, že lidé těžko získávají nahlédnutí z jejich údajů. „Vaše data jsou pro vaše maličké systémy příliš velká,“ byla diagnóza a léčba měla koupit novou fantastickou technologii, která zvládne masivní měřítko.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Co bude dál po velkých datech
Co je další velká věc po velkých datech, několik zdrojů tvrdí, že umělá inteligence (AI) bude další velká věc v technologii a věříme, že velká data budou také.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč nepoužívat velká data
Velká data přicházejí s problémy se zabezpečením – zabezpečení a problémy s ochranou osobních údajů jsou klíčové obavy, pokud jde o velká data. Špatní hráči mohou zneužívat velká data – pokud data spadají do nesprávných rukou, velká data mohou být použita pro phishing, podvody a pro šíření dezinformace.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Nahradí AI velkých datových inženýrů
Znamená to, že AI nás nakonec nahradí, věřím, že je to nejen nepravděpodobné, ale nemožné, díky způsobu, jakým je AI vyškolena. Existují dovednosti (pro E.G. tyto dovednosti v oblasti vědy o datech) AI nikdy nebude moci nahradit, bez ohledu na to, jak pokročilé.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč velká data selhávají
Úspěšné provedení projektu velkých dat vyžaduje hodně tvrdé práce a spolupráce. Přesto lidé někdy nechtějí hrát hezky. To může vést ke konfliktu mezi zúčastněnými stranami a způsobit selhání projektu. Nezapomeňte podporovat pozitivní pracovní prostředí a zajistěte, aby byly všechny zúčastněné strany na stejné stránce.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč selhala velká data
Nedostatek cílů
Jedním z nejčastějších důvodů, proč se projekty Big Data selhávají, je nedostatek jasných cílů. Bez jasného cíle může být náročné určit, jaké údaje musíte shromáždit a jak je efektivně používat.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jsou velká data konec teorie
Neexistuje žádná „konec teorie“, ale pouze nové příležitosti. Rámování problému velkých dat z hlediska opozice, tj. Odpočtu versus indukce, hypotéza řízené versus údaje nebo lidský versus stroj, chybí bod, že obě strategie jsou nezbytné a mohou se navzájem doplňovat a mohou se navzájem doplňovat.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jsou velká data stále termínem
Velká data jsou bzučák používané k popisu nesmírných svazků dat, nestrukturovaných i strukturovaných, které mohou každodenně zaplavit firmu. Velká data se používají k analýze poznatků, což může vést k lepším rozhodnutím a strategickým obchodním pohybům.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jaká jsou 3 omezení používání velkých dat
Tato data musí být analyzována, aby se zlepšilo rozhodování. Existují však některé výzvy, se kterými se společnosti setkávají. Patří mezi ně kvalita dat, skladování, nedostatek odborníků na vědu o datech, ověřování dat a hromadění dat z různých zdrojů.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jaký je největší problém s velkými daty
Úložný prostor. S obrovským množstvím dat generovaných denně je největší výzvou úložiště (zejména pokud jsou data v různých formátech) v rámci starších systémů. Nestrukturovaná data nelze uložit v tradičních databázích.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Bude věda o údajích zastaralá pomocí AI
Ne, je nepravděpodobné, že by umělá inteligence (AI) učinila vědci dat zastaralí. Ve skutečnosti AI s větší pravděpodobností doplní práci vědců z údajů, než je nahradí.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Převezme AI analytik dat
AI nenahrazují analytiky dat částečně, protože stroje nemohou (zatím) pochopit kontext, jak můžeme. Nemohou číst místnost a nemohou přizpůsobit jejich vyprávění této místnosti.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč jsou velká data přeceňována
Odborníci v oboru tvrdí, že vady spojené s touto technologií mohou být překonány pouze z dlouhodobého hlediska, když jsou některé změny zavedeny do jeho fungování. To také vytvořilo řadu kritiků a naysayers, z nichž mnozí tvrdí, že je technologie přehnaná – a to není hodné investice času a úsilí.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč selhává 87% projektů datových věd
Nedostupnost údajů o kvalitě
Data jsou obvykle surová a mohou obsahovat mnoho chybějících nebo absurdních hodnot. V takových případech je někdy nemožné učinit daný datový soubor do datového souboru přátelský k modelu. Pokud tedy kvalita dat není dostatečně dobrá, projekt vědy o datech pravděpodobně selže.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jaké jsou 4 problémy velkých dat
Výzvy velkého datového paní.zpracovává se.Bezpečnostní.Nalezení a opravu problémů s kvalitou dat.Měřítko velkých datových systémů.Hodnocení a výběr technologií velkých dat.Velká datová prostředí.Poznatky v reálném čase.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč jsou velká data kontroverzní
Jedním z hlavních problémů týkajících se analýzy velkých dat je nedostatek transparentnosti. Analytika velkých dat shromažďuje spoustu soukromých informací o zákaznících a vyvolává mnoho obav o ochranu osobních údajů: Kam jde tato soukromá informace, která je vidí, kdo je shromažďuje
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč jsou velká data problém
Nedostatek správného porozumění velkým datům
Například, pokud zaměstnanci nerozumí důležitosti ukládání dat, nemusí udržovat zálohování citlivých dat. Pro skladování nemusí správně používat databáze. V důsledku toho, když jsou tato důležitá data vyžadována, nelze je snadno získat.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč jsou velká data zavádějící
Pouhá velikost velkých dat může také vést analytiky, aby je zmást se statistickým ideálem „populace“, zatímco ve skutečnosti je to velmi zkreslený vzorek. Protože pozorovací data z online zdrojů nejsou odvozena ze statisticky přísných navržených experimentů, často mohou obsahovat mnoho typů zkreslení.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Bude věda o datech existovat za 10 let
Pokud se poptávka zjevně zvyšuje a nabídka lidí, kteří se chtějí dostat dovnitř. Z mé analýzy si myslím, že je to docela jasné (alespoň pro mě), že věda o datech bude už nějakou dobu kolem.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Které úlohy nebudou nahrazeny AI
Pracovní místa, která vyžadují vysokou emoční inteligenci, jako jsou terapeuti, sociální pracovníci a sestry, jako takové pravděpodobně nebudou nahrazeny AI. Specializovaní odborníci: Pracovní místa, která vyžadují hluboké odborné znalosti v konkrétní oblasti, jako jsou lékaři, právníci a vědci, jsou méně pravděpodobné, že budou plně nahrazeny AI.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jsou velká data jen humbuk
Abych to shrnul, velká data nejsou jen humbuk, ale příležitost, která čeká na správné odběratele. Přestože jsou stále ve svých raných fázích, někteří používají analytiku, pravidla motorů a techniky strojového učení na velká data, poskytují nástroje pro průzkum a vyhledávání dat.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je věda o datech mrtvá za 10 let
Dokud tedy nenajdete způsob, jak nepoužívat data sama, věda o datech jako poli nebude brzy zastaralá. Mnozí se však domnívají, že vzhledem k tomu, že každodenní úkoly vědce údajů jsou kvantitativní nebo statistické povahy, mohou být automatizovány a v budoucnu nebude potřeba vědce údajů.
[/WPRemark]
