Datele mari își vor pierde popularitatea?

Rezumat:

1. În viitor, analizele de date mari se va concentra pe analiza în timp real pentru o mai bună luare a deciziilor și competitivitate.

2. Dimensiunea Big Data a fost învinovățită pentru dificultatea de a obține informații acționabile.

3. Datele mari devin mai puțin utile în timp din cauza modificărilor frecvente ale datelor.

4. Profesioniștii de date mari sunt la cerere mare, deoarece organizațiile utilizează date mari pentru un avantaj competitiv.

5. „Date rapide” și „date acționabile” pot înlocui datele mari, deoarece întreprinderile își dau seama că nu utilizează majoritatea datelor la care au acces.

6. Tehnologia cognitivă va fi noua tendință în analiza datelor.

7. Stocarea este o provocare majoră pentru datele mari datorită cantității mari de date generate zilnic.

8. Datele mari pot fi înșelătoare, deoarece poate fi un eșantion părtinitor și conțin diferite tipuri de prejudecăți.

Întrebări:

1. Datele mari au un viitor?

Răspuns: În viitor, analizele de date mari se vor concentra din ce în ce mai mult pe analiza în timp real pentru luarea deciziilor mai bine informate și competitivitatea sporită. Acest lucru indică faptul că datele mari au un viitor.

2. Sunt date mari depășite?

Răspuns: Datele mari fiind învinovățite pentru dificultatea de a obține perspective acționabile au dus la convingerea că este depășită. Cu toate acestea, noile tehnologii și abordări sunt dezvoltate continuu pentru a gestiona amploarea Big Data.

3. Datele mari ar deveni mai puțin utile în timp?

Răspuns: Da, datele mari devin mai puțin utile în timp din cauza schimbărilor frecvente de date pe care sistemele se luptă să le mențină. Analiza în timp real și prospețimea datelor devin mai importante pentru ideile acționabile.

4. Sunt date mari încă la cerere?

Răspuns: Da, profesioniștii de date mari sunt la cerere ridicată, deoarece organizațiile din întreaga lume utilizează date mari pentru a rămâne înainte pe piața competitivă. Sunt căutate abilități și expertiză în analizele de date mari.

5. Ce este înlocuirea datelor mari?

Răspuns: Unii experți sugerează că „date rapide” și „date acționabile” vor înlocui datele mari. Obiectivul se concentrează către utilizarea datelor potrivite pentru informații acționabile, mai degrabă decât pentru a colecta doar cantități vaste de date.

6. Ce va înlocui datele mari în viitor?

Răspuns: Tehnologia cognitivă este prevăzută a fi noul cuvânt cheie în analiza datelor. Legătura dintre calculul cognitiv și analitice va deveni sinonim, similar cu legătura dintre analize și date mari.

7. Care este cea mai mare problemă cu datele mari?

Răspuns: Stocarea este o provocare majoră pentru datele mari datorită cantităților vaste de date generate zilnic. Sistemele vechi se luptă cu stocarea diferitelor formate de date, în special date nestructurate.

8. De ce datele mari sunt înșelătoare?

Răspuns: Mărimea pură a datelor mari poate conduce analiștii să o confunde cu o „populație” ideală statistic, atunci când, în realitate, este un eșantion părtinitor. Datele observaționale din surse online pot conține diverse prejudecăți și nu sunt derivate din experimente riguroase.

[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 “] 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 “] Datele mari ar deveni mai puțin utile

-Datele mari devin mai puțin utile în timp, deoarece datele se schimbă prea des pentru ca un sistem să fie întreținut.

[/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 la cerere

Astăzi, profesioniștii mari de date au o cerere în creștere între organizațiile din întreaga lume. Organizațiile folosesc uriașă date mari pentru a rămâne în fața pieței competitive. Candidații cu mari abilități de date și expertiză sunt la cerere mare.

[/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 este înlocuirea datelor mari

„Date rapide” și „date acționabile” vor înlocui datele mari, potrivit unor experți. Argumentul este că marele nu este neapărat mai bun atunci când vine vorba de date și că întreprinderile nu folosesc o parte din datele pe care le au acces și.

[/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 “] 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 “] 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 “] 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 “] 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 “] 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 “] Care este pericolul datelor 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 “] 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 “] 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 “] 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 “] De ce datele mari sunt neetice

În trecut, consimțământul informat pentru colectarea datelor a fost de obicei luat pentru participarea la un singur studiu. Datele mari fac ca această formă de consimțământ să fie imposibilă, deoarece întregul scop al studiilor mari de date, minerit și analitice este de a dezvălui tipare și tendințe între punctele de date care au fost anterior de neconceput.

[/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 “] 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 “] De ce companiile nu reușesc să folosească date mari

Integrare necorespunzătoare. Diverse probleme tehnologice determină eșuarea proiectelor de date mari. Una dintre cele mai importante dintre aceste probleme este integrarea necorespunzătoare. De cele mai multe ori pentru a obține informațiile necesare, companiile tind să integreze datele murdare din mai multe 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 “] Este știința datelor un domeniu mort

Atâta timp cât un om de știință de date este capabil să rezolve probleme cu ajutorul datelor și să elimine decalajul dintre abilitățile tehnice și de afaceri, rolul va continua să persisteze.

[/wpremark]