No alu gleznojumiem līdz tvītiem – lielo zināšanu vizuālā vēsturiskā pagātne

II. Lielie informācija

III. Lielo zināšanu evolūcija

IV. Lielo zināšanu lietišķās zinātnes

V. Lielo zināšanu pakotnes

VI. Lielo zināšanu izaicinājumi

VII. Big Data dažas lieliskas priekšrocības

VIII. Lielo zināšanu rezultāti pie korporācijām

IX. Lielo zināšanu iezīmes

Pastāvīgi problēmas

Priekšmets	Ietver
Lielie informācija	– Skaļums
Izteiksmes evolūcija	– Ātrums
Zināšanu zinātne	– Šķirne
Zināšanu lietišķās zinātnes	– Taisnība
Vizualizācija	– Cena

II. Lielie informācija

Lielo zināšanu vēsturi varētu arī izsekot līdz skaitļošanas sākumam, kad pirmo ik pa laikam tika vākti un uzglabāti lieli zināšanu apjomi. 1960. gados Amerikas Savienotās Valstis Cilvēku skaitīšanas darba vieta sāka peļņa no lieldatorus, ar nolūku uzglabātu un analizētu skaitīšanas datus. Šis kādreiz bija viens no svarīgākajiem pirmajiem milža mēroga lielo zināšanu lietojumiem, un tas palīdzēja pavērt ar citu lielo zināšanu tehnoloģiju attīstībai.

70. gados relāciju zināšanu dolāru virzība uz priekšu ļāva uzglabāt un regulēt bet lielākus zināšanu apjomus. Tas vedināja pie jaunu nozaru, kā piemērs, ekonomiskā pakalpojumu un e-komercijas, izaugsmi, kuru kustība ir atkarīga no lielajiem datiem.

Astoņdesmitajos gados notika tīmeklis, un tas ļāva vākt un koplietot datus no visas globālā. Tas vedināja pie jaunu lielo zināšanu lietojumprogrammu, kā piemērs, meklētājprogrammu un sociālo mediju, izaugsmi.

Deviņdesmitajos gados jaunu tehnoloģiju virzība uz priekšu, kā piemērs, mākoņdatošana un zināšanu ieguve, ļāva uzglabāt, pētīt un vizualizēt lielos datus bet nebijušā mērogā. Tas vedināja pie jaunu lielo zināšanu nozaru izaugsmi, kā piemērs, lielo zināšanu analīzi un lielo zināšanu mārketingu.

2000. gados ģenerējamo zināšanu daudzums neatlaidās eksponenciāli pieaugt. Tas kādreiz bija pārliecināts izmantojot mobilo ierīču, sociālo mediju un lietiskā interneta pieaugošo popularitāti. Tas vedināja pie jaunu lielo zināšanu lietojumprogrammu, kā piemērs, pašbraucošo automašīnu un prognozējamās veselības aprūpes, izaugsmi.

Šajā dienā lielie informācija ir milža mūsu globālā procentuālā daļa. To izmanto dažādās nozarēs, sākot no veselības aprūpes līdz finansēm un jebkurā gadījumā izmantojot mazumtirdzniecību. Papildus lielajiem datiem ir arvien lielāka svarīgums mūsu dzīvē, rezultātā tos izmanto, ar nolūku personalizētu mūsu pieredzi un prognozētu mūsu nākotni.

III. Lielo zināšanu evolūcija

Pēdējo desmitgažu gaitā lielie informācija ir ievērojami attīstījušies. Sākotnēji lielie informācija būtībā tika izmantoti zinātniskiem pētījumiem un militāriem lietojumiem. No otras puses nesenā laikā lielie informācija kļuvuši arvien populārāki daudzās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs, mazumtirdzniecībā un ražošanā.

Lielo zināšanu attīstību varētu arī iedalīt 3 galvenajos posmos:

• Lielo zināšanu pirmie dienas (1990-2005): Uz šī periodā lielie informācija būtībā tika izmantoti zinātniskiem pētījumiem un militāriem lietojumiem. Terminu “lielie dati” 1997. katru gadu pirmo ik pa laikam atnesa Silicon Graphics datorzinātnieks Džons Mašijs.
• Lielo zināšanu kāpums (2005-2015): uz šī periodā lielos datus sāka peļņa no plašākā nozaru lokā, tostarp veselības aprūpē, finansēs, mazumtirdzniecībā un ražošanā. Lielo zināšanu pieaugumu veicināja pieaugošā zināšanu nodrošinājums, jaunu lielo zināšanu tehnoloģiju virzība uz priekšu un jaunu lielo zināšanu lietojumprogrammu atnākšana.
• Tagadne lielo zināšanu statuss (no 2015. reizi gadā pirms tagadnes brīdim): Šajā dienā lielie informācija ir galvenā globālās ekonomikas procentuālā daļa. Firmas izmanto lielos datus, ar nolūku pieņemtu labākus lēmumus, uzlabotu patērētāju apkalpošanu un izstrādātu jaunus produktus un pakalpojumus. Lielos datus prezidentūras izmanto papildus, ar nolūku uzlabotu sabiedrisko drošību, apkarotu noziedzību un piegādātu sociālos pakalpojumus.

Lielo zināšanu virzība uz priekšu joprojām ir nepārtraukts. Lai varētu kā jūs varat zināšanu daudzums turpina pieaugt un notiek izstrādātas jaunas lielo zināšanu lietišķās zinātnes, lielajiem datiem joprojām iespējams, būs arvien lielāka svarīgums mūsu uz zemes.

III. Lielo zināšanu evolūcija

Pēdējo desmitgažu gaitā lielie informācija ir ievērojami attīstījušies. Pirmajās dienās lielie informācija aprobežojās izmantojot lielām uzņēmumiem un zemniecisks aģentūrām. No otras puses, tehnoloģijām augot, lielie informācija kļuvuši pieejamāki un pieejamāki jebkura lieluma korporācijām.

Šajā dienā lielie informācija notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Patērētāju pētījums
• Krāpšanas atmaskošana
• Veselības aprūpe
• Pārdošana
• Piegādes ķēdes stūrēšana

Lai varētu kā jūs varat lielie informācija turpina pārvērsties, šiem, varbūt, iespējams, būs arvien lielāka svarīgums mūsu dzīvē. Lielajiem datiem ir iespēja atbalstīt mūsu izdomājot attiecībā uz apkārtējo pasauli un atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus.

V. Lielo zināšanu pakotnes

Lielie informācija notiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Prognozējošā analītika
• Krāpšanas atmaskošana
• Patērētāju attiecību pārvaldība (CRM)
• Piegādes ķēdes stūrēšana
• Veselības aprūpe
• Mazumtirdzniecība
• Ražošana
• centrālā iestāde

Lielie informācija varētu arī atbalstīt korporācijām atbalstīt savu darbību, vienkārši pieņemt labākus lēmumus un pārbaudīt labāku patērētāju apkalpošanu. Kā piemērs, prognozējošo analīzi varētu arī peļņa no, ar nolūku identificētu klientus, kurš no tiem, varbūt, atteiksies no negodīgs, varētu arī peļņa no krāpšanas atklāšanu, ar nolūku novērstu finansiālus zaudējumus, un CRM varētu arī peļņa no, ar nolūku uzlabotu savienojums izmantojot patroniem.

Lielie informācija paliek būt relatīvi jauna ēra, taču lai varētu impulsīvi ir ieguvuši arvien svarīgāka. Lai varētu kā jūs varat ģenerēto zināšanu daudzums turpina pieaugt, lielie informācija kļūs bet vērtīgāki.

VI. Lielo zināšanu izaicinājumi

Ceļu lielajiem datiem ir saistītas vairākas jautājumi, tostarp:

• Zināšanu daudzums: lielais zināšanu daudzums, kas notiek ģenerēts mūsdienās, ir problēma organizācijām, kas jāpārvalda.
• Zināšanu diezgan daudz: mūsdienās ģenerētie informācija notiek iegūti no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, tostarp strukturētiem datiem, nestrukturētiem datiem un daļēji strukturētiem datiem. Tas apgrūtina pārvaldību un analīzi.
• Zināšanu ātrums: mūsdienās notiek ģenerētie informācija steidzīgi. Tas apgrūtina sekošanu līdzi un pētīt.
• Zināšanu ticamība: mūsdienās ģenerētie informācija vairs ne visu laiku ir kā tam vajadzētu būt par to, ja absolūti. Tas apgrūtina uzticēšanos un izmantošanu izvēļu pieņemšanā.

Šīs jautājumi varētu arī radīt nepatikšanas organizācijām vērtības atgūšanu no lielajiem datiem. No otras puses ir izvēle atbildes, kas varbūt atbalstīt organizācijām iekarot šīs jautājumi, kā piemērs:

• Zināšanu pārvaldības rīki: tie rīki varētu arī atbalstīt organizācijām uzglabāt, veids un regulēt lielos datus.
• Zināšanu pētījuma rīki: tie rīki varētu arī atbalstīt organizācijām pētīt lielos datus un gūt no šiem ieskatu.
• Zināšanu pārvaldības politikas: šīs politikas varētu arī atbalstīt organizācijām pārliecināties, ka to lielie informācija ir kā tam vajadzētu būt, absolūti un uzticami.

Risinot šīs jautājumi, organizācijas varētu arī atbrīvot lielo zināšanu vērtību un peļņa no tos, ar nolūku uzlabotu savu darbību un pieņemtu labākus lēmumus.

VII. Big Data dažas lieliskas priekšrocības

Lielie informācija korporācijām varētu arī piedāvāt dažādas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Lielāks patērētāju uztvere
• Uzlabota kustības iedarbība
• Samazinātas cena
• Paaugstināta inovācija

Ar lielos datus, firmas varētu arī dabūt labāku izdomājot attiecībā uz saviem patroniem, savām darbībām un tirgiem. Tāpēc šo informāciju varētu arī peļņa no, ar nolūku pieņemtu pārdomātākus lēmumus, izstrādātu jaunus produktus un pakalpojumus un uzlabotu patērētāju apkalpošanu.

Lielie informācija var papildus atbalstīt korporācijām pamanīt un samazināt riskus, papildus piekrist noteikumus. Pacelt izprotot savus datus, firmas varētu arī vienkārši pieņemt pārdomātākus lēmumus attiecībā uz to, kā jūs varat regulēt savus riskus un pārbaudīt atbilstību.

Tipiski lielie informācija korporācijām varētu arī piedāvāt dažādas priekšrocības, kalpojot šiem atbalstīt savu darbību, paplašināt peļņu un dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības.

Lielo zināšanu rezultāti pie korporācijām

Lielajiem datiem ir iespēja būtiski ietekmēt visu izmēru uzņēmumus. Pārliecinoties korporācijām iegūt ieeju masīvam zināšanu apjomam, lielie informācija varētu arī atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus, atbalstīt darbību un radīt jaunus produktus un pakalpojumus.

Iespējams, vissvarīgākais konkrētiem veidiem, kā jūs varat lielie informācija varētu arī ietekmēt uzņēmumus, ir šādā veidā:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta iedarbība
• Jaunu preču un pakalpojumu izstrāde
• Uzlabota patērētāju zināšanas
• Palielināta konkurences ieguvums

Patiesībā, lielie informācija korporācijām rada papildus pāris izaicinājumus, kā piemērs, prasību pēc specializētām prasmēm un zināšanām, lielo zināšanu tehnoloģiju ieviešanas cena un iespējamus zināšanu pārkāpumus. No otras puses potenciālie lielo zināšanu priekšrocības ievērojami pārsniedz izaicinājumus, un firmas, kas ir tādā stāvoklī efektīvi peļņa no lielo zināšanu jaudu, varbūt, redzēs ievērojamas dažas lieliskas priekšrocības.

IX. Lielo zināšanu iezīmes

Lielie informācija ir disciplīna, kas steidzīgi attīstās, un vienmēr šķiet jaunas iezīmes. Vairs ir norādītas dažas no galvenajām lielo zināšanu tendencēm, kas jāievēro turpmākajos gados.

• Plašāka mākslīgā intelekta (AI) lietošana lielo zināšanu apstrādei
• Priekšmetu interneta (IoT) paplašināšanās un no lai varētu rezultējošais jaunu zināšanu avotu pieplūdums
• Pastiprināta acs zināšanu privātumam un drošībai
• Jaunu lielo zināšanu tehnoloģiju un rīku izstrāde
• Lielāka lielo zināšanu lietošana visu lielumu uzņēmumos

Lai varētu kā jūs varat šīs iezīmes turpina pārvērsties, lielie informācija kļūs bet svarīgāki plašs klāsts korporācijām un organizācijām. Izprotot jaunākās lielo zināšanu iezīmes, firmas parasti ir priekšā līknei un izmantot šo jaudīgo tehnoloģiju.

J: Kas ir lielie informācija?

A. Lielie informācija ir termins, ko lieto, ar nolūku aprakstītu lielo un arvien pieaugošo zināšanu apjomu, ko ģenerē firmas, organizācijas un privātpersonas. Šī informācija varētu arī atgriezties no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, kā piemērs, sociālajiem medijiem, sensoriem un ekonomiskā darījumiem.

J: Kādas ir lielo zināšanu jautājumi?

A: Ceļu lielajiem datiem ir saistītas vairākas jautājumi, tostarp zināšanu aizsargāšana, zināšanu saskarsme ar un zināšanu pētījums. Zināšanu aizsargāšana parasti ir problēma, rezultātā lielas zināšanu kopas parasti ir ārkārtīgi lielas un tām ir vitāli svarīgs ļoti daudz liek. Zināšanu saskarsme ar parasti ir papildus problēma, rezultātā lielas zināšanu kopas parasti ir ārkārtīgi sarežģītas, un to apstrādei ir nepieciešami specializēti rīki un metodes. Zināšanu pētījums parasti ir problēma, rezultātā lielajās zināšanu kopās parasti ir ļoti daudz trokšņu un attīstība, kas varbūt radīt nepatikšanas jēgpilnu modeļu un ieskatu atrašanu.

J: Kādas ir lielo zināšanu dažas lieliskas priekšrocības?

A. Lielie informācija varētu arī piedāvāt korporācijām dažādas priekšrocības, tostarp uzlabotu izvēļu pieņemšanu, labāku ieskatu patroniem un jaunas uzņēmējdarbības varbūtības. Uzlabota izvēļu pieņemšana ir iespējama, rezultātā lielos datus varētu arī peļņa no, ar nolūku noteiktu iezīmes un modeļus, kas varbūt atbalstīt korporācijām vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Lielāks patērētāju uztvere ir iedomājams, rezultātā lielos datus varētu arī peļņa no, ar nolūku izsekotu patērētāju uzvedību un vajadzības. Jaunas rūpniecības varbūtības varētu arī radīt, ar lielos datus jaunu preču un pakalpojumu izstrādei par to, ja esošo pastiprināšanai.