Home-theater-designers
డేటా సమాచారం, కానీ అది కథలో భాగం మాత్రమే. ఈవెంట్ గురించి ఒక వివరాలు లేదా మానవ ఆరోగ్యం గురించి ఒక వాస్తవికత పని చేయడానికి ఎక్కువ డేటా కాదు. ఇది డేటా గురించి మాట్లాడేటప్పుడు మనం ఆలోచించే సమాచారం యొక్క సేకరణ, సంస్థ మరియు నిల్వ.
ఇంటర్నెట్ యుగంలో, ప్రపంచవ్యాప్తంగా కంపెనీలు మరియు సంస్థలు చాలా డేటాను సేకరించాయి, మేము ఇప్పుడు విపరీతంగా పెద్ద స్థాయిలో విషయాల గురించి మాట్లాడుతున్నాము. ఇప్పుడు పెద్ద డేటా ఉంది, మరియు అది మనందరి జీవితాలపై భారీ ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
పెద్ద డేటా అనేది చాలా పెద్ద డేటా సెట్, సమాచారాన్ని నిర్వహించడానికి మా సాంప్రదాయ సాధనాలు ఉద్యోగానికి సరిపోవు. ఈ సేకరణ అనేక రూపాల్లో ఉంటుంది.
బిగ్ డేటా ఉదాహరణలు
- ట్విట్టర్ సర్వర్లలో ట్వీట్లు నిల్వ చేయబడ్డాయి
- కారు రైడ్‌లను ట్రాక్ చేయడం ద్వారా Google పొందుతున్న సమాచారం
- దేశంలోని స్థానిక మరియు జాతీయ ఎన్నికల ఫలితాల పూర్తి సెట్, రికార్డులు ఉంచబడినంత వరకు తిరిగి వెళ్తుంది
- ఏ ఆసుపత్రులలో ఎవరు ఏ చికిత్సలు చేయించుకుంటారో ఆరోగ్య బీమా కంపెనీలకు ఏమి తెలుసు
- క్రెడిట్ కార్డులలో కనిపించే కొనుగోళ్లు మరియు స్థలాల రకాలు
- నెట్‌ఫ్లిక్స్‌లో ప్రజలు ఏమి చూస్తారు, ఎప్పుడు, ఎక్కడ, మరియు ఎంతసేపు
బిగ్ డేటా టెక్నాలజీ అంటే ఏమిటి?
మా PC లు కొంత డేటాను నిర్వహించగలవు. ఒకే స్ప్రెడ్‌షీట్‌లోకి క్రామ్ చేయడం సాధ్యమయ్యే మొత్తం సమాచారాన్ని ఊహించండి. డేటాబేస్ సాఫ్ట్‌వేర్ అధిక మొత్తంలో సమాచారాన్ని నిర్వహించగలదు. ఈ సాధనాలు ఒకే హార్డ్ డ్రైవ్ డేటాను క్రామ్ చేయగలవు, లేకపోతే నోట్‌బుక్‌లు మరియు ఫోల్డర్‌లతో నిండిన బాక్సులతో నిండిన అల్మారాలు అవసరం.
కానీ మేము పెద్ద డేటాగా సూచించే మొత్తం సమాచార పరిమాణాన్ని నిర్వహించడానికి ఈ సాధనాలు సరిపోవు. దాని కోసం, మేము కొత్త పద్ధతులను అభివృద్ధి చేసాము. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మా PC ల నుండి దూర సర్వర్లలో ఉద్యోగాన్ని ఆఫ్‌లోడ్ చేస్తుంది. అక్కడ నుండి, సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి.
బిగ్ డేటా కోసం గుర్తించదగిన ఉపయోగాలు
పెద్ద డేటా దానికదే రాలేదు. అనేక పోకడలు దాని ఉనికిని ప్రోత్సహించాయి.
ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్
మీకు ప్రస్తుతం తెలిసిన ఇంటర్నెట్ ప్రజల ఇంటర్నెట్. ఇక్కడ ప్రజలు ఒకరితో ఒకరు సంభాషిస్తారు, ఆ కమ్యూనికేషన్‌ని సులభతరం చేసే యంత్రాలతో. వ్యక్తులు డిజైన్ చేసే సైట్‌లను మీరు చూస్తారు. ప్రజలు టైప్ చేసిన పదాలను మీరు చదువుతారు.
మానవ ప్రమేయం లేకుండానే పరికరాలు ఒకదానితో ఒకటి నేరుగా సంభాషించుకునేది ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్. ఒక పరికరం వాతావరణాన్ని పర్యవేక్షిస్తుంది. ఒక స్మార్ట్ థర్మోస్టాట్ ఆ సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేస్తుంది మరియు మీ ఇంటి ఉష్ణోగ్రతకి సర్దుబాట్లు చేస్తుంది.
పెద్ద డేటా మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ పరస్పరం ఆధారపడి ఉంటాయి. ఈ పరికరాలు తమకు అందుబాటులో ఉన్న మొత్తం డేటా కారణంగా తమ స్వంత చర్యలను చేయగలవు. ఎక్కువ పరికరాలు ఈ విధంగా పనిచేస్తాయి, ఎక్కువ డేటా ఉత్పత్తి అవుతుంది.
యంత్ర అభ్యాస
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది డేటా నుండి నేర్చుకునే కంప్యూటర్ సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. మీ ప్రత్యేక శైలికి పండోర రేడియో స్టేషన్‌లు ఈ విధంగా ఉంటాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా YouTube మరియు నెట్‌ఫ్లిక్స్‌లోని కంటెంట్ సిఫార్సుల వెనుక ఉంది.
ఈ అంచనాలు అల్గోరిథంల కారణంగా ఉన్నాయి. Google శోధన అల్గోరిథం? ఫేస్బుక్ న్యూస్ ఫీడ్‌లో మీరు ఏమి చూస్తారో నిర్ణయించే అల్గోరిథం? ఇదంతా పనిలో మెషిన్ లెర్నింగ్.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు మన రోజువారీ అనుభవాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తున్నాయో ఇవి కొన్ని ఉదాహరణలు మాత్రమే.
కృత్రిమ మేధస్సు
మెషిన్ లెర్నింగ్ తర్వాత కృత్రిమ మేధస్సు తదుపరి దశ. ఇక్కడ, కంప్యూటర్ డేటా నుండి నేర్చుకోవడమే కాకుండా, దాని స్వంత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు దాని స్వంత ప్రవర్తనను రూపొందించడానికి ఆ సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు గూగుల్ రెండూ హ్యూమనాయిడ్ రోబోలను సృష్టించే ప్రయత్నాలను ప్రదర్శించాయి. ఆత్మహత్యలను నివారించడానికి Facebook కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగిస్తోంది. కంప్యూటర్ ఆలోచనలు మానవుడి కంటే ఎక్కువగా ఆలోచించిన అనేక సందర్భాలలో సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతోంది.
బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
పెద్ద డేటా సోర్సెస్ మాకు సొంతంగా ఏమీ చెప్పవు. ఎవరైనా ఆ సమాచారం మొత్తాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి. పెద్ద డేటా విశ్లేషణల రంగం అంటే ఇదే: అపారమయిన సమాచారం యొక్క పెద్ద వాల్యూమ్‌లను చూడటం మరియు మనం ఏమి నేర్చుకోవాలో చూడటం.
నేడు, మరిన్ని సంస్థలు కొత్త పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్‌లను ప్రారంభిస్తున్నాయి, మరియు కంపెనీలు వివిధ రంగాలలో తమ నిర్దిష్టమైన పెద్ద డేటా విశ్లేషణను అందించడానికి పోటీ పడుతున్నాయి. ఈ చర్యల ద్వారా పెద్ద డేటా మీ జీవితంపై ప్రభావం చూపుతోంది, మీరు ఆధునిక లుడ్డైట్ అయినప్పటికీ.
ప్రజలు దీన్ని ఎందుకు చేస్తున్నారు? ఎందుకంటే సరైన అంతర్దృష్టితో, పెద్ద డేటా చాలా మేలు చేయగలదు.
బిగ్ డేటా యొక్క ప్రయోజనాలు
మా జీవితాలను మెరుగుపరచడానికి ప్రజలు పెద్ద డేటాను ఉపయోగించుకోవడానికి రేసింగ్ చేస్తున్నారు. పెద్ద డేటా పని చేస్తున్న కొన్ని ప్రాంతాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
నేను నా దగ్గర కుక్కపిల్లని ఎక్కడ కొనగలను
ఆరోగ్య సంరక్షణలో పెద్ద డేటా
హెల్త్‌కేర్ పరిశ్రమ కొత్త టెక్నాలజీలను స్వీకరించడంలో వేగవంతమైనది కాదు. కొంతమంది ప్రొవైడర్లు ఇప్పటికీ కాగితం నుండి డిజిటల్ స్టోరేజ్ స్టోరేజీకి వలసపోతున్నారు. ఏదేమైనా, పెద్ద డేటా తేడా ఉన్న ప్రాంతాలు ఉన్నాయి. ఒకటి ఏకీకరణ ప్రాంతం. క్లెయిమ్‌లు, ఎక్స్‌రేలు, వైద్యుల నోట్‌లు మరియు ప్రిస్క్రిప్షన్‌లు వంటి విభిన్న వనరుల నుండి డేటాను కలపడానికి బీమా సంస్థలు మరియు ప్రొవైడర్లు కృషి చేస్తున్నారు.
చిత్ర క్రెడిట్: MGDboston/ మోర్గుఫైల్
హెల్త్‌కేర్ డేటా బాగా కలిపితే, ఇది తక్కువ ఖర్చుతో మెరుగైన సంరక్షణను అందించగలదని చాలామంది నమ్ముతారు. అమెజాన్, బెర్క్‌షైర్ హాత్‌వే మరియు JP మోర్గాన్ ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో వారు ఆరోగ్య సంరక్షణలో కలిసి పనిచేస్తున్నట్లు ప్రకటించినప్పుడు, వారు సాంకేతికతను తమ దృష్టి కేంద్రంగా పేర్కొన్నారు, సంరక్షకుడు కవర్లు.
ఫైనాన్స్‌లో పెద్ద డేటా
కంప్యూటర్ విశ్లేషణ ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవాలనే ఆలోచనలో ఫైనాన్స్ పరిశ్రమ ఉంది. వాల్ స్ట్రీట్ ఫ్లాష్ క్రాష్‌లు ఆటోమేటెడ్ ట్రేడింగ్ కారణంగా జరుగుతాయి, మార్కెట్‌లో జరుగుతున్న వాటి ఆధారంగా యంత్రాలు మానవ జోక్యం లేకుండా స్టాక్‌ను వేగంగా విక్రయిస్తున్నాయి. దీనిని హై ఫ్రీక్వెన్సీ ట్రేడింగ్ అంటారు.
ఇప్పుడు ఫైనాన్షియల్ డేటా సైంటిస్టులు ఏ స్టాక్స్ విజయవంతం అవుతాయో మరియు భవిష్యత్తులో క్రాష్‌లు ఎప్పుడు సంభవించవచ్చో అంచనా వేయడానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగిస్తున్నారు. బ్యాంకులు తమ ఆదాయాన్ని పెంచుకోవడానికి ఒక పెద్ద డేటాను కూడా చూస్తాయి.
ఇకామర్స్ మరియు మార్కెటింగ్‌లో పెద్ద డేటా
మేము షాపింగ్ చేసేటప్పుడు చాలా సమాచారాన్ని జనరేట్ చేస్తాము. స్టోర్‌లో, క్రెడిట్ కార్డులు మరియు లాయల్టీ కార్డులు మా ప్రతి కొనుగోలును ట్రాక్ చేస్తాయి. కొన్ని దుకాణాలు కెమెరాలను ఉపయోగిస్తాయి లేదా స్టోర్‌లోని ఏ భాగాన్ని ఎక్కువసేపు మన దృష్టిలో ఉంచుతాయో చూడటానికి మా ఫోన్‌లను ట్రాక్ చేయవచ్చు. ఆన్‌లైన్‌లో, షాపింగ్ చేయడానికి ముందు మేము ఖాతాలను సృష్టించాలి, మనం కొనుగోలు చేసే వస్తువులను ట్రాక్ చేయడానికి మాత్రమే కాకుండా, మనం చూసే ప్రతి వస్తువును సైట్‌లకు అనుమతించాలి.
దుకాణాలు వినియోగదారుల ఆసక్తి మరియు ప్రవర్తన చుట్టూ తమ లేఅవుట్‌లను ఆధారంగా చేసుకుంటాయి. ఆన్‌లైన్ విక్రేతలు జనాభా సమాచారం మరియు ఇతర మెట్రిక్‌ల ఆధారంగా మనం చూసే వాటిని నిర్ణయిస్తారు. అమెజాన్ యొక్క కొత్త ఇటుక మరియు మోర్టార్ దుకాణాలు రెండు ప్రపంచాలు కలిసిపోవడానికి ఒక ఉదాహరణ.
మా ఆసక్తులు మరియు ఆన్‌లైన్ ప్రవర్తనను పర్యవేక్షించడం ద్వారా వచ్చే అంతర్దృష్టికి పెద్ద డిమాండ్ ఉంది. ఇతర ప్రకటన పద్ధతులు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల కంటే నిర్దిష్ట వినియోగదారు సమూహాలను లక్ష్యంగా చేసుకోగలిగే ప్రకటనలను విక్రయించే సామర్థ్యం కారణంగా Facebook మరియు Google లాభదాయకమైన టెక్ దిగ్గజాలు. మేము వారి సేవలను ఉపయోగించినప్పుడు మేము అందించే మొత్తం సమాచారానికి వారు దీన్ని చేయగలరు.
పెద్ద డేటా ప్రమాదకరమా?
పెద్ద డేటా వాగ్దానంతో వస్తుంది, కానీ ఇది ప్రమాదంతో కూడా వస్తుంది. మొదటిది గోప్యత యొక్క క్షీణత. మానవ చరిత్రలో ఏ సమయంలోనైనా మనలో ప్రతి ఒక్కరి గురించి ఎక్కువ మందికి తెలుసు. మనం ఎక్కడ నివసిస్తున్నామో, మనం ఎక్కడికి వెళ్తున్నామో, ఎవరిని ప్రేమిస్తున్నామో, ఎలా జీవిస్తున్నామో, ఏమనుకుంటున్నామో కనుక్కోవడం సులభం కాదు.
ఇది వ్యక్తులు మరియు సమాజాలను తారుమారు చేయడానికి మరింత బహిరంగంగా చేస్తుంది. మేము మా పాస్‌వర్డ్‌లు మరియు క్రెడిట్ కార్డ్ నంబర్‌లను వదులుకోవడానికి మోసపోవచ్చు లేదా మేము మద్దతు ఇవ్వని అభ్యర్థులకు ఓటు వేయడానికి ప్రభావితం చేయవచ్చు. మా కోరికలు మరియు విలువలను రూపొందించడానికి ప్రకటనదారులు మరియు మీడియా కంపెనీలకు మరిన్ని డేటా మరిన్ని మార్గాలను అందిస్తుంది.
మా గురించి మునుపటి కంటే ఎక్కువ డేటా ఉంది, మరియు ఆ డేటా మరిన్ని ప్రదేశాలలో నిల్వ చేయబడుతుంది. అది దాడికి మరిన్ని లక్ష్యాలను సృష్టిస్తుంది. ఇకపై మన స్వంత యంత్రాలను రక్షించుకుంటే సరిపోదు. డేటా ఉల్లంఘనలు ఇప్పుడు ఒక సాధారణ సంఘటన, మా డేటా ఏమి జరుగుతుందో అది మన నియంత్రణలో లేదు.
బయటి దాడి నుండి మా డేటాను రక్షించే మంచి ఉద్యోగం చేసే కంపెనీలు కూడా ఫేస్బుక్ మాదిరిగానే తరచుగా ఆ డేటాతో ప్రశ్నార్థకమైన పనులను చేస్తాయి.
పెద్ద డేటా వాటిని అంచనా వేయడానికి అనుమతించే సమాచారంతో ప్రజలు ఏమి చేసే ప్రమాదం ఉంది. ఆరోగ్య భీమా కోసం అనారోగ్యకరమైన ఆహారపు అలవాట్లు ఉన్న వ్యక్తులపై మేము ఎక్కువ వసూలు చేస్తారా? ఎక్కువ నేరాలు జరుగుతాయని మేము అంచనా వేసిన ప్రాంతాల్లో పోలీసులను పెంచాలా? సంపన్న ప్రాంతాల్లో నివసించే ఆన్‌లైన్ దుకాణదారుల కోసం మేము ధరలను పెంచుతామా?
పెద్ద డేటా వైపు ధోరణి కొనసాగుతున్నందున మా డేటాను సురక్షితంగా ఉంచడానికి, మా గోప్యతను గౌరవించడానికి మరియు మా విలువలను నిర్వహించడానికి మార్గాలను కనుగొనడం కొనసాగుతున్న సవాళ్లు. ఇంకా మనం దాని గురించి ఎలా భావించినా, మంచి లేదా చెడు కోసం, మనమందరం పెద్ద డేటా ప్రపంచంలో జీవిస్తున్నాము.
షేర్ చేయండి షేర్ చేయండి ట్వీట్ ఇమెయిల్ Android లో Google యొక్క అంతర్నిర్మిత బబుల్ స్థాయిని ఎలా యాక్సెస్ చేయాలిమీరు ఎప్పుడైనా చిటికెలో ఏదో స్థాయిని నిర్ధారించుకోవాల్సిన అవసరం ఉంటే, మీరు ఇప్పుడు మీ ఫోన్‌లో బబుల్ స్థాయిని సెకన్లలో పొందవచ్చు.
తదుపరి చదవండి సంబంధిత అంశాలు- సాంకేతికత వివరించబడింది
- ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్
- పెద్ద డేటా
బెర్టెల్ డిజిటల్ మినిమలిస్ట్, అతను భౌతిక గోప్యతా స్విచ్‌లు మరియు ఉచిత సాఫ్ట్‌వేర్ ఫౌండేషన్ ఆమోదించిన OS తో ల్యాప్‌టాప్ నుండి వ్రాస్తాడు. అతను లక్షణాలపై నైతికతకు విలువ ఇస్తాడు మరియు ఇతరులు వారి డిజిటల్ జీవితాలపై నియంత్రణ సాధించడానికి సహాయం చేస్తాడు.
బెర్టెల్ కింగ్ నుండి మరిన్నిమా వార్తాలేఖకు సభ్యత్వాన్ని పొందండి
టెక్ చిట్కాలు, సమీక్షలు, ఉచిత ఈబుక్‌లు మరియు ప్రత్యేకమైన డీల్స్ కోసం మా వార్తాలేఖలో చేరండి!
సభ్యత్వం పొందడానికి ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి