大数据解析-它是什么和它做什么
内容类
大数据特征
大数据定义
DIKW金字塔-从数据到信息到知识到智慧
大数据分析实例
大数据气候模拟
大数据运输
大数据素材科学
无所不在感知的一个隐含点,从快速增长可见一斑
Internet-of-ThingsIoT表示正在收集的数据中爆炸性增加数据来源繁多:据预测IoT连通设备数到2025年将猛增750亿,到2030年将惊人增长1 250亿时点上 近15事物连接互联网 地球上每个人
数据源正变得比传统数据复杂, 因为它们受传统数据驱动
人工智能手机设备、社交媒体和IoT举例说,不同类型的数据来源于IoT和其他传感器和装置、金融交易、电子健康记录、电子政府记录、视频/Oudio、网络、日志文件、事务应用、网络和社交媒体 — — 其中大部分是实时生成和大规模生成的。
简言之:数据无处不在光有大数据集是不够的 — — 还需要适当的工具来确保大数据集有用并获取可操作知识除非有可能清晰识别数据点和数据点间连接实际重要,大数据只提供噪声
大数据指从多相异源收集原始数据,存储数据供分析程序使用,并使用数据从数据中全新取值换句话说,大数据无关数据-它关乎从数据中提取值,即数据含意
表示单项技术不可调用
大数据需要紧密协调数据采集、存储和应用技术生态系统使其有效
大数据特征
传统数据架构无法处理这些数据集大数据似乎表示其他数据微小或关键问题处理大尺寸大数据特征需要新架构超出体积范围(数字宇宙大小即世界所有数字数据估计约40兆字节-40兆兆字节-2020年):
多样性数据来自多个存储库、域或类型
结构化数据可完全组织入数据库列类型数据相对容易输入、存储、查询和分析
无结构化数据比较难排序并提取值无结构化数据实例包括邮件、社交媒体贴文、文字处理文档音频视频和图片文件和网页
速率流率遍历
二次Google近十万次搜索相同量YouTube视频监听1000多张照片上传到Instagram上传近一万个推文上传,
源码)
可变性(即改变其他特征)数据含意在不断变化举个例子,计算机语言处理难度极大,因为词常有几种含义。数据科学家必须通过创建精密程序理解上下文和意义来说明这种变异性
量性、多样性、速度性和可变性等特征在口中被称为
四维大数据大全
大数据从业者建议增加Vs,例如:
迭代性数据质量)如果源数据不正确,分析将一文不值
可视化即数据意义非技术利害相关方和决策者必须理解数据可视化生成复杂图解数据科学家故事,将数据转换成信息,信息转换成洞察力,深入了解知识,知识转换为优势各种图形常伴有气候变化故事:图片价值超过十亿分数
值传即机会和储蓄归根结底 大数据全点是改善组织决策
大数据定义
大数据多定义建议,包括`极大数据集'广度数据集需要可扩缩架构高效存储、操作分析并指数增长和提供 数据在我们的世界'
大数据术语描述今天网络化、数字化、传感器传播和信息驱动世界中大量数据采集情况,并描述用于分析和提取大型复杂数据集信息的工具
大数据超载常规数据处理软件数量、速度和复杂性增速正因如此 改进和全新分析技巧和过程 正在开发并持续完善范围包括数据采集、数据存储、数据分析、搜索、分享、传输、可视化、查询、更新、信息隐私和数据源
上下文中术语
大数据分析描述进程应用重计算电量-机器学习和人工智能方面的最新-大规模和高度复杂信息集
大数据的一个重要概念是
元数据常描述为'描述其他数据',例如数据收集方式和时间、处理方式或它与其他数据连接方式
DIKW金字塔-从数据到信息到知识到智慧
DIKW金字塔指表示数据、信息、知识与智慧间结构关系和/或功能关系模型类DIKW模型用于描述解决问题或决策方法计算机早期开发时,它仍然建模数据学和机器学习中使用的许多概念
数据类通常只是原始事实汇编,往往从各种源和多格式收集,除非分析整理,否则完全无用图片和视频能存储大量数据 需要解析从中提取信息
资讯类从数据中获取源数据,持续组织、结构化和背景化原始数据,满足用户需求这使得信息比原始数据更有价值信息基本来源于对问题解答中,问题起始词有谁、什么、哪里、时间和数目等
关键方面
知识类信息应用回答问题或解决问题与过去的经验和洞察力、技巧和技巧相结合,背景化信息是获取知识的关键知识最有价值地提取数据,虽然知识为您提供解决问题的手段,但并不一定显示最优方法
选择最佳方式实现期望结果的能力取自早先成功求解所获经验DIKW模型描述此能力
智慧类.人从经验知识中获取智慧,其中一些来自理解解决问题的方法和从其他人收集情报解决相同问题
大数据分析实例
多领域产业大数据分析工具已经发挥作用,例子多到无法覆盖展示几样大数据已经产生什么样的效果
大数据气候模拟
数据密集科学学科之一是行星气候模拟科学家正在精炼这些模型,以便尽可能详细和精确描述地球气候系统的复杂性,相关数据的数量和复杂性正成倍增长。
气候模型,又称地球系统模型,通过以数学方程表示气候系统物理、化学和生物方程用三维网格解析 细胞代表大气、陆地和海洋
多数地球系统模型运行超计算机, 但它们需要更多计算电量科学家可用限制3D网格中的单元格大小(见上文图像)。在当前模型中,单元格典型测量方位80-100千米,每单元一值表示单变量,如温度、云覆盖或雨量
提高气候建模精确度,鼓励社会为未来不可避免的中断做准备,美国举例说,国家科学基金会选择Columbia领导气候建模中心
人工智能物理学习.
世界范围气候数据量快速扩展,为物理归档和共享以及方便存取和查找需要的东西带来了挑战,特别是如果你不是气候科学家的话。下图显示全球气候数据持有量预测增加数,用于气候模型、遥感数据
原地工具/代理数据
气候模型基于记录详实物理过程模拟能源和材料通过气候系统转移模型使用数学方程描述 能源和物在不同部分 海洋、大气和土地的交互作用
构建并运行气候模型复杂过程识别和量化地球系统过程,用数学方程表示过程,设置变量表示初始条件和随后气候强制变化,并用强超计算机多次解析方程
大数据运输
大数据IoT协同工作从嵌入IoT设备传感器提取的大量非结构化数据为复杂DIKW型问题解析和决策过程提供基础,以便改善多行业的产品和服务实例:
后勤.
UPS疫苗跟踪技术GPS辅助设备监测转口COVID-19疫苗设备传输因素数据延迟或损害敏感保健运输,如疫苗定位、温度、运动和休克、光接触(开箱)、大气压力和剩余电池寿命详情实时传送至UPS保健指挥中心,这是一个全天候监控中心,专门保障及时交付疫苗和其他关键保健包这些传感器还帮助确保疫苗发包和其他关键保健包装上飞机、拖车和运货卡车时优先定位
流量管理.智能交通系统部署
智能城市广度传感器网络生成流量和公共传输系统的大量数据系统收集数千架交通摄像头、道路探测器、交通灯、停车场表、空气质量和其他传感器、移动应用和连接汽车的数据
这些数据可用以提高流量效率,减少拥塞量,并长期帮助城市规划者解决瓶颈问题公民通过实时访问交通信息从开放数据中受益,以更好地规划行程并避免拥塞实时导航提醒驱动延迟并帮助他们选择最快路线智能泊车应用直接指向可用点,消除白费时间环城急救服务从实时监控交通系统获益,以便立即处理意外事件和中断事件城市通过优化紧急呼叫发送并同步交通灯对紧急车辆的响应量可减少20-35%
智能城市的一个关键挑战就是需要处理大量复杂地理分布式数据源(公民、交通、车辆、城市基础设施、iot设备等),加之实时处理这一信息的额外需求
系统需要新方法大数据管理举个例子欧洲
CLASS项目开发新软件架构框架设计、部署和执行分布大数据解析,实时约束智能城市、连通汽车和未来自主车辆
飞机安全维护.传感器跨翼查找 引擎查找 客货舱查找几乎每平方厘米客机都充斥传感器监测从引擎性能到读光激活多频繁最新空客A350机上5万个传感器 每天收集2.5兆字节数据引擎数据是最复杂和千兆位传感器 机引擎输入数据
系统能自动采集飞行器操作数据并更新维护程序结果,限生引擎部分维护截止日期可根据实际操作条件和使用中每个引擎耗用寿命更新此外,通过监控飞机作业方方面面(飞地),航空公司已经节省数以百万计的燃料费用,改善路线和安全性,并学习重新分配地面资源,这样航班延迟时,备份计划可自动启动
大数据金融服务部门
金融服务一直是数据密集行业,从大宗信用卡交易到信用评分和欺诈检测2019年全球信用卡生成约4 410亿笔采购
金融服务公司应用大数据的主要领域如下:
安全检测和欺诈检测大二数据如交易记录被监控分析以加强银行安全并区分异常行为和模式显示欺诈、网钓或洗钱等
风险管理内部信用卡数据分析免费供银行访问,使信用评分和信用授予成为最常用风险管理和投资评价工具的一部分
客户关系管理大数据技术已广泛应用到银行营销和客户关系管理相关目的中,如客户剖析、客户分割和交叉/上售帮助机构更好地了解客户行为预测,准确锁定潜在客户并进一步提高客户对战略服务设计满意度
大数据素材科学
材料创新是从全球气候变化到未来能源最紧迫挑战的关键然而,试探和系统化数据缺失严重阻碍了材料研究突破发现
创建新素材并不如向测试管投下数项不同元素并摇动以观察结果简单需要元素并发 原子级联结 创建新异近无限量组合周期表上各种方块, 挑战在于知道哪些组合产生这种素材
努力克服这一点,2011年美国政府启动
素材项目开发新式可扩缩方法发现、制造和部署先进材料速度为成本的二倍
这一举措利用材料与计算机科学家之间的大规模协作,并利用超计算机和定制机学习算法的力量,这些算法基于最新技术量子机械理论,应用计算法以前所未有的规模和速率筛选并优化材料属性
高通量计算筛选成功用于预测多构晶体和合金相位图、锂电池性能、非线性光学响应有机分子、光伏材料当前电压特征、电极透明性太阳电池和归并enthy
可能的素材数成倍增加,并加之内在结构复杂性,甚至使高效密度功能论应用不可行内
纳米技术事物更加复杂化 极复杂
纳米材料产生源源远大潜在组合变异,这些变异可以通过选择不同的纳米材料大小(包括聚积和聚合)、可溶性和易分性、化学形式、化学反作用性、表化学作用、形状和孔孔性开发
意外变异形状可能对纳米粒子行为和功能特性产生有害影响这是一项巨大的挑战,因为选择实验性强样本变得越来越难,需要了解相关大小、形状和结构复杂性
前置i.
大数据结合数据挖掘和统计方法可解决这一问题
举例说大阪大学研究者
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