Datele mari vor pierde popularitatea?
Datele mari își vor pierde popularitatea?
Popularitatea Big Data este la apogeu și nu a arătat încă semne de încetinire. Potrivit Forbes, „piața Hadoop va ajunge la aproape 99 miliarde de dolari până în 2022 la CAGR de aproximativ 42%.„Conform cercetărilor de la egal la egal”, mai mult de 77% dintre organizații consideră datele mari drept prioritatea lor.-
Datele mari au un viitor?
În viitor, analizele de date mari se vor concentra din ce în ce mai mult pe prospețimea datelor cu scopul final al analizei în timp real, permițând decizii mai bine informate și competitivitate sporită.
Ce va înlocui datele mari în viitor?
Tehnologia cognitivă va fi noul cuvânt cheie. Pentru multe companii, legătura dintre calculul cognitiv și analitice va deveni sinonimă în același mod în care întreprinderile văd acum asemănări între analitice și date mari.
Sunt date mari depășite?
De mai bine de un deceniu acum, faptul că oamenii le este greu să obțină perspective acționabile din datele lor a fost învinovățit de dimensiunea sa. „Datele dvs. sunt prea mari pentru sistemele dvs. de pumy”, a fost diagnosticul, iar leacul a fost să cumpărați o nouă tehnologie de fantezie care să poată gestiona o scară masivă.
Ce urmează după date mari?
Mai multe surse susțin că inteligența artificială (AI) va fi următorul mare lucru în tehnologie și credem că datele mari vor fi la fel de bine.
De ce să nu folosiți date mari?
Datele mari vin cu probleme de securitate – problemele de securitate și confidențialitate sunt preocupări cheie atunci când vine vorba de date mari. Jucătorii răi pot abuza de date mari – dacă datele se încadrează în mâinile greșite, datele mari pot fi utilizate pentru phishing, escrocherii și pentru a răspândi dezinformarea.
AI va înlocui inginerii de date mari?
Aceasta înseamnă că AI va înlocui, în cele din urmă, că nu este doar puțin probabil, dar imposibil, datorită modului în care AI este instruit. Există abilități (pentru E.g. aceste abilități de știință a datelor) AI nu va putea înlocui niciodată, oricât de avansat.
De ce datele mari nu reușesc?
Este nevoie de multă muncă grea și cooperare pentru a executa cu succes un proiect de date mari. Cu toate acestea, uneori oamenii nu vor să se joace frumos. Acest lucru poate duce la conflict între părțile interesate și poate face ca proiectul să eșueze. Asigurați -vă că încurajați un mediu de lucru pozitiv și asigurați -vă că toate părțile interesate sunt pe aceeași pagină.
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Datele mari își vor pierde popularitatea
Popularitatea Big Data este la apogeu și nu a arătat încă semne de încetinire. Potrivit Forbes – „Piața Hadoop va ajunge la aproape 99 miliarde de dolari până în 2022 la CAGR de aproximativ 42%.”Potrivit cercetărilor de la egal la egal:„ Peste 77% dintre organizații consideră datele mari drept prioritatea lor.”
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Datele mari au un viitor
În viitor, analizele de date mari se vor concentra din ce în ce mai mult pe prospețimea datelor cu scopul final al analizei în timp real, permițând decizii mai bine informate și competitivitate sporită.
În cache
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce va înlocui datele mari în viitor
Tehnologia cognitivă va fi noul cuvânt cheie.
Pentru multe companii, legătura dintre calculul cognitiv și analitice va deveni sinonimă în același mod în care întreprinderile văd acum asemănări între analitice și date mari.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari depășite
De mai bine de un deceniu acum, faptul că oamenii le este greu să obțină perspective acționabile din datele lor a fost învinovățit de dimensiunea sa. „Datele dvs. sunt prea mari pentru sistemele dvs. de pumn”, a fost diagnosticul, iar leacul a fost să cumpărați o nouă tehnologie de fantezie care să poată gestiona o scară masivă.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce urmează după date mari
Care este următorul mare lucru după ce datele mari mai multe surse susțin că inteligența artificială (AI) va fi următorul mare lucru în tehnologie și credem că datele mari vor fi la fel de bine.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce să nu folosiți date mari
Datele mari vin cu probleme de securitate – problemele de securitate și confidențialitate sunt preocupări cheie atunci când vine vorba de date mari. Jucătorii răi pot abuza de date mari – dacă datele se încadrează în mâinile greșite, datele mari pot fi utilizate pentru phishing, escrocherii și pentru a răspândi dezinformarea.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] AI va înlocui inginerii de date mari
Aceasta înseamnă că AI va înlocui, în cele din urmă, că nu este doar puțin probabil, dar imposibil, datorită modului în care AI este instruit. Există abilități (pentru E.g. aceste abilități de știință a datelor) AI nu va putea înlocui niciodată, oricât de avansat.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce datele mari nu reușesc
Este nevoie de multă muncă grea și cooperare pentru a executa cu succes un proiect de date mari. Cu toate acestea, uneori oamenii nu vor să se joace frumos. Acest lucru poate duce la conflict între părțile interesate și poate face ca proiectul să eșueze. Asigurați -vă că încurajați un mediu de lucru pozitiv și asigurați -vă că toate părțile interesate sunt pe aceeași pagină.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce au eșuat datele mari
Lipsa obiectivelor
Unul dintre cele mai frecvente motive pentru care proiectele de date mari nu reușesc este lipsa obiectivelor clare. Fără un obiectiv clar, poate fi dificil să se stabilească ce date trebuie să colectați și cum să le utilizați eficient.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este date mari sfârșitul teoriei
Nu există „sfârșit de teorie”, ci doar noi oportunități. Încadrarea problemei datelor mari în ceea ce privește opozițiile, adică deducerea versus inducția, bazată pe ipoteze versus bazate pe date sau umane versus, lipsește punctul că ambele strategii sunt necesare și se pot completa reciproc.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari încă un termen
Big Data este un cuvânt cheie utilizat pentru a descrie volume imense de date, atât nestructurate, cât și structurate, care pot inunda o afacere de zi cu zi. Datele mari sunt utilizate pentru a analiza perspective, ceea ce poate duce la decizii mai bune și la mișcări strategice de afaceri.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt 3 limitări pentru utilizarea datelor mari
Aceste date trebuie analizate pentru a îmbunătăți luarea deciziilor. Dar, există unele provocări ale datelor mari întâlnite de companii. Acestea includ calitatea datelor, stocarea, lipsa profesioniștilor din științele datelor, validarea datelor și acumularea de date din diferite surse.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este cea mai mare problemă cu datele mari
Depozitare. Cu cantități mari de date generate zilnic, cea mai mare provocare este stocarea (mai ales atunci când datele sunt în diferite formate) în cadrul sistemelor vechi. Datele nestructurate nu pot fi stocate în bazele de date tradiționale.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Știința datelor va deveni învechită cu AI
Nu, este puțin probabil ca inteligența artificială (AI) să îi facă pe oamenii de știință de date învechite. De fapt, AI este mai probabil să completeze activitatea oamenilor de știință de date, mai degrabă decât să le înlocuiască.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] AI va prelua analistul de date
AI nu va înlocui analiștii de date parțial, deoarece mașinile nu pot (încă) să înțeleagă contextul așa cum putem. Nu pot citi o cameră și nu își pot adapta povestirea în acea cameră.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce sunt supraevaluate datele mari
Experții din industrie susțin că defectele inerente acestei tehnologii pot fi depășite doar pe termen lung, când sunt introduse unele schimbări în funcționarea sa. Acest lucru a născut, de asemenea, o serie de critici și cei care se ocupă, mulți dintre ei susținând că tehnologia este suprasolicitată – și nu este demnă de investiții de timp și efort.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce nu reușesc 87% din proiectele de știință a datelor
Non-disponibilitatea datelor de calitate
Datele sunt de obicei brute și pot conține multe valori lipsă sau absurde. În astfel de cazuri, uneori devine imposibil de făcut setul de date dat într-un set de date prietenos cu model. Astfel, dacă calitatea datelor nu este suficient de bună, probabil că proiectul de știință a datelor va eșua.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt 4 probleme de date mari
Provocări ale Big DataStorage.Prelucrare.Securitate.Găsirea și fixarea problemelor de calitate a datelor.Scalarea sistemelor de date mari.Evaluarea și selectarea tehnologiilor de date mari.Medii de date mari.Perspective în timp real.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce sunt controversate datele mari
Una dintre principalele probleme referitoare la analiza datelor mari este lipsa de transparență. Big Data Analytics colectează tone de informații private despre clienți, ridicând multe probleme de confidențialitate: Unde se duc aceste informații private cine o poate vedea cine o colectează
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce datele mari sunt o problemă
Lipsa unei înțelegeri corecte a datelor mari
De exemplu, dacă angajații nu înțeleg importanța stocării datelor, s -ar putea să nu păstreze backupul datelor sensibile. S -ar putea să nu utilizeze bazele de date în mod corespunzător pentru stocare. Drept urmare, atunci când aceste date importante sunt necesare, acestea nu pot fi preluate cu ușurință.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce datele mari sunt înșelătoare
Mărimea pură a datelor mari poate conduce, de asemenea, analiștii să o confunde cu idealul statistic al unei „populații”, în timp ce, de fapt, este un eșantion foarte părtinitor. Deoarece datele observate din surse online nu sunt derivate din experimente proiectate statistic riguros, acestea pot conține adesea multe tipuri de prejudecăți.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Va exista știința datelor în 10 ani
Dacă cererea crește în mod clar și oferta de oameni care doresc să intre nu crește la fel de mult, oportunitățile de știință a datelor ar putea deveni mai ușor de aterizat în următorii 10 ani. Din analiza mea, cred că este destul de clar (cel puțin pentru mine), că știința datelor va fi în jur de ceva timp.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce locuri de muncă nu vor fi înlocuite cu AI
Ca atare, locurile de muncă care necesită o inteligență emoțională ridicată, cum ar fi terapeuții, asistenții sociali și asistenții medicali, nu sunt probabil înlocuite cu AI. Profesioniști specializați: locurile de muncă care necesită expertiză profundă într -un anumit domeniu, cum ar fi medicii, avocații și oamenii de știință, sunt mai puțin susceptibile să fie complet înlocuite de AI.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari doar un hype
Pentru a rezuma, datele mari nu sunt doar hype, ci o oportunitate care îi așteaptă pe cei care trebuie să fie potriviți. Deși sunt încă în etapele sale incipiente, unii aplică analize, motoare cu reguli și tehnici de învățare automată la date mari, oferind instrumente de explorare a datelor și căutare.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este știința datelor mort în 10 ani
Deci, până și dacă nu găsim o modalitate de a nu folosi datele în sine, știința datelor ca domeniu nu va fi învechită în curând. Cu toate acestea, mulți cred că, din moment ce sarcinile zilnice ale unui om de știință de date sunt de natură cantitativă sau statistică, acestea pot fi automatizate și nu va fi nevoie de un om de știință de date în viitor.
[/wpremark]
