큰 데이터 폭발 인간의 마음을 바꿀 것입니다.

인터넷은 사람들이 의사 소통 하는 방법을 reshaped 있다. 큰 데이터 다르다: 그것은 사회 정보를 처리 하는 방식에 변화를 표시. 시간이 지남에, 큰 데이터는 우리가 세계에 대해 생각 하는 방식을 변경할 수 있습니다.

모두가 인터넷 방식 변경 되었습니다 알고 기업 운영, 정부 운영 한다, 사람들이 살고. 하지만 새로운, 보다 적게 명백한 기술 동향 같은 거 대 한 transformative 전원, "빅 데이터" (http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13814.html "> bigdata"). 큰 데이터 트렌드는 오늘날 어느 때 보 다도 전파 되 고 더 많은 정보는 사실과이 추세 특별 한 새로운 용도에 적용 되는 시작 합니다. 인터넷 훨씬 쉽게 수집 하 고 데이터를 공유 하지만 큰 데이터는 인터넷에서 매우 다릅니다. 큰 데이터의 의미는 그냥 통신: 본질은 우리가 우리가 약간의 정보에서 얻을 수 없는 정보를 많이 배울 수 있습니다.

사람들이 생각 하는 방식을 바꿀 것입니다.

기원전 3 세기에에서 알렉산드리아 도서관 모든 인간의 지식 수집 생각 되었다. 그리고 오늘 세계의 정보 생활 중 동등 하 게 분할 된다, 하는 경우 다음 각 사람은 있을 것 이다 이상의 320 시간 알렉산드리아에서 도서관의 금액. 이 정보는 디스크에 새겨진 5 스택에 쌓아 경우 디스크 달까지 누적 될 수 있습니다.

이 데이터 폭발은 상대적으로 새로운 현상이 다.

세계의 저장 정보의 유일한 1/4는 2000 년에, 디지털화 하 고 나머지는 종이, 필름 및 기타 아날로그 미디어에 저장 된. 하지만 거의 모든 3 년이 상황이 신속 하 게 반대로 디지털 데이터의 수가 매우 신속 하 게 두 배로 성장 했다. 오늘날, 모든 저장된 정보의 2% 미만 디지털화 이다.

이러한 격차의 규모를 감안할 때, 그것은 단지 양적 큰 데이터 이해에 관해서 생각 하 피할 수입니다. 하지만 잘못 된 것입니다. 큰 데이터의 또 다른 기능은 데이터 "데이터" 호출할 수 있는 정량된 하기 전에-는 기능 적이 없는 세계의 여러 측면을 대표를 사용 하는 기능입니다. 예를 들어 위치 정보 데이터 첫번째 그리고 최근 GPS 위도 및 경도의 발명 때문 이었다. 때 컴퓨터의 샘플도 서의 몇 세기 텍스트가 됩니다 처리 되는 데이터. 심지어 우정과 취미는 되 고 전산화-페이 스 북을 통해 예를 들어. 저렴 한 컴퓨터 메모리, 고성능 프로세서, 지능형 알고리즘, 스마트 소프트웨어 및 기본 통계에서 빌린 수학 지식, 이러한 데이터는 놀라운 새로운 용도에 사용 되고있다. 새로운 접근 "" 컴퓨터 드라이브 또는 번역 등을 가르치는 것을 시도 하지 않습니다, 그리고 대신, 그들은 트래픽을 나타냅니다 녹색 빛, 붉은 빛은 밝은, 또는 그 "빛" 이란 "빛" "빛" 보다 특정 맥락에서 확률 같은 확률을 추정할 수 있다 컴퓨터에 충분 한 정보를 입력 하는 데 필요한.

이 방법으로 데이터를 사용 하 여 세 가지 방법으로 데이터를 근본적으로 태도 변경 하도록 필요 합니다. 첫 번째 통계학자 일 지난 100 년 이상 수집 하 고 사용 하는 많은 양의 데이터를 보다는 오히려 작은 양의 데이터 또는 샘플, 콘텐츠입니다. 두 번째 데이터와 순수한 데이터에 대 한 우리의 선호를 포기 하 고 대신 동의 경우, 조금 부정확성의 증가 수에 장애-쾌활 하는 것입니다. 셋째, 많은 경우에, 우리는 케이스를 포기 하 고 관련 섹스의 수용을 해야 합니다. 큰 데이터를 사용 하 여 보다는 엔진 실패의 정확한 원인이 나 약물 부작용의 실종을 이해 하려고, 연구원은 수집 하 고 이러한 이벤트를 미래의 이벤트를 예측할 수 있도록 법률 모든 관련 자료에 대 한 정보의 큰 거래를 분석 수 있습니다. 큰 데이터는 그것이 무엇 인지, 질문에 대답 도움이 아니 왜-일반적으로 충분 하다.

인터넷은 사람들이 의사 소통 하는 방법을 reshaped 있다. 큰 데이터 다르다: 그것은 사회 정보를 처리 하는 방식에 변화를 표시. 시간이 지남에, 큰 데이터는 우리가 세계에 대해 생각 하는 방식을 변경할 수 있습니다. 우리 것 들을 이해 하 고 결정을 점점 더 많은 데이터를 사용 하 여, 우리는 생활의 많은 크기는 무작위, 확실 하지 찾을 것입니다.

(책임 편집기: 루 광)