큰 데이터의 깊은 의미

원/리 우

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프로토콜, 결과적인 일관성, 데이터 딩, 반대로 엔트로피, 비잔틴
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당신은이 문자열 밀도 용어에서 온다 추측할 수 있습니다.?

이것은 주주에 게 아마존 CEO 베조스에서 첫 편지 2010 년 전입니다. "아마존 컨퍼런스 룸으로 걸어, 당신은 생각할 수 있습니다 갑자기 컴퓨터 과학 강의로 타락 했습니다." 이 편지의 거의 모든 대형 데이터 처리에 초점을 맞추고 기술에 대 한입니다. 데이터는 기름, 대용량 데이터 처리 능력의 새로운 시대, 실제로 기업의 경쟁력 집중 되고있다.

2011 8 월 볼륨 내에서 나 큰 데이터, 2005 년에 처음 출현 정리는 Tim O ' Reilly 웹 2.0 개념을 제시. 그러나, "명예의 전당" 짐 그레이 문서의이 문제를 작성, 나 정보를 많이 읽었고 것 들 훨씬 간단한 것으로 나타났습니다.

이르면 1940 's, 인공의 아버지, 소시지, 수집 정보, 생산, 시장, 그리고 인간 심리학의 다양 한 종류의 충분 수 있는 무슨 일이 있었는지의 확률을 결정 하는 기계를 논의 하기 시작 했다. 그 당시에 컴퓨터 하지 아직 탄생 했다.

짐 그레이 그가 그가 1969 전에 버클리에서 박사 학위를 위해 공부 했다 사회 문제에 컴퓨터 과학을 적용할 몇 가지 동료와 일 했다 회상 합니다. 이 그 이후 공부는 테마 중 하나입니다. 마이크로소프트 연구에서 그의 프로젝트 이름을 escience, 라고 하며 그 데이터 집약적 주제를 해결 하기 위해 다른 분야에서 학문적 인 동료에 게 마이크로소프트의 컴퓨팅 리소스를 개방 하 여 유익한 결과 굴복은 대부분의 작업.

2007 년에, 그는 몇 달 전, 국가 과학 연구 협의회, 과학적 연구를 입력 했다 다는 것을 지적 하는 연설에서 탐사 후 4 단계 데이터 수천 년의 경험, 이론적인 모델링 및 전산 시뮬레이션의 년의 수백 년 전 했다. 이 단계에서 과학자 들은 다양 한 악기, 센서 데이터를 얻기 위해 또는 데이터를 생성 하는 시뮬레이션을 통해에 의존 하 고 소프트웨어를 사용 하 여 처리, 정보/지식을 그리고 과학자 들은 다양 한 통계 및 데이터 분석 및 시각화 도구는 컴퓨터에 저장 될. 이것은 기본적으로 대규모 데이터 처리의 고전적인 의미입니다.

이 요즘 나는 2007 년 베스트 셀러, 슈퍼 crunchers, 데이터 분석을 위한 매우 중요 한 인기 있는 안내 책자를 통해 찾고 있어요. 책에서 풍부한 예제 큰 데이터의 유비의 아이디어를 줄 것 이다: 레드 와인의 품질을 예측, 야구 선수, 타이틀, 복용 판사 바르게 선택, 개체를 찾고...

대용량 데이터 분석은 종종 더 전문가 또는 자신 보다 신뢰할 수 있는. 가장 인상적인 경우 증거 기반 의학, 솔직히 말하자면, 축적 된 의료 진단의 전통적인 경험과 많은 사례 및 절차의 처리, 데이터는 지원 되지 않습니다, 거기 큰 위험 인수에 대 한 통계 데이터 만큼 사용 해야 합니다.

일부 병원의 실험은 10만의 생명을 구하기 위해 1 년 이상의.

이 또한 장 錦의 조기 사망의 생각나: 적시 치료를 놓친 하 하지 신속 하 고 하지 지불 관심을 느끼는 교사, 그는 사망 전에 일반 신체 검사에서 문제를 검색 하지 못했습니다. 이 비극은 우리가 수 적절 한 기술을 개발, 작은 센서와 각 개인의 중요 한 장기 모니터링, 지속적으로 데이터를 수집, 시간에, 그들을 분석 하 고 위험의 그들을 경고 하는 경우 피해 야 한다.

짐 회색 2047에 의해 진정한 것, 사람, 건물, 프로세스에 대 한 모든 정보 온라인 될 것 이다는 예측 하고있다. 저희가 가능한 한 빨리 그것을 달성 하기 위해 함께 작동 합니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)