Home-theater-designers
데이터는 정보이지만 이는 일부일 뿐입니다. 인간 건강에 관한 사건이나 사실에 대한 한 가지 세부 사항은 작업할 데이터가 많지 않습니다. 우리가 데이터에 대해 이야기할 때 생각하는 것은 정보의 수집, 구성 및 저장입니다.
인터넷 시대에 전 세계의 회사와 조직은 너무 많은 데이터를 수집하여 현재 기하급수적으로 더 큰 규모의 문제에 대해 이야기하고 있습니다. 이제 빅 데이터가 있으며 우리 삶 전체에 엄청난 영향을 미치고 있습니다.
빅 데이터란 무엇입니까?
빅 데이터는 데이터 세트가 너무 커서 정보를 관리하는 기존의 수단이 적합하지 않습니다. 이 컬렉션은 다양한 형태를 취할 수 있습니다.
빅 데이터의 예
- Twitter 서버에 저장된 트윗
- Google이 자동차 타기를 추적하여 얻는 정보
- 기록이 보관된 한 국가의 전체 지역 및 전국 선거 결과 집합
- 건강 보험 회사가 누가 어떤 병원에서 어떤 치료를 받는지 알고 있는 것
- 신용 카드에 표시되는 구매 유형 및 장소
- 사람들이 Netflix에서 무엇을 시청하는지, 언제, 어디서, 얼마나 오래 시청하는지
빅 데이터 기술이란 무엇입니까?
우리의 PC는 상당한 양의 데이터를 관리할 수 있습니다. 단일 스프레드시트에 넣을 수 있는 모든 정보를 상상해 보십시오. 데이터베이스 소프트웨어는 훨씬 더 많은 양의 정보를 처리할 수 있습니다. 이러한 도구는 노트북과 폴더로 가득 찬 상자로 가득 찬 선반을 필요로 하는 단일 하드 드라이브 데이터에 집어넣을 수 있습니다.
그러나 이러한 도구는 우리가 빅 데이터라고 부르는 모든 양의 정보를 처리하기에는 충분하지 않습니다. 이를 위해 우리는 새로운 방법을 개발했습니다. 클라우드 컴퓨팅은 PC에서 원격 서버로 작업을 오프로드합니다. 거기에서 정보에 액세스하고 활용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
빅 데이터의 주목할만한 용도
빅데이터는 저절로 생겨난 것이 아니다. 몇 가지 경향이 그 존재를 장려했습니다.
사물 인터넷
여러분이 현재 알고 있는 인터넷은 사람의 인터넷입니다. 이것은 사람들이 서로 상호 작용하는 곳이며, 그 통신을 용이하게 하는 기계를 사용합니다. 사람들이 디자인한 사이트를 봅니다. 사람들이 입력한 단어를 읽습니다.
사물 인터넷은 사람의 개입 없이 장치가 서로 직접 통신하는 것입니다. 하나의 장치가 날씨를 모니터링합니다. 스마트 온도 조절기는 해당 정보에 액세스하여 집의 온도를 조정합니다.
빅 데이터와 사물 인터넷은 상호 의존적입니다. 이러한 장치는 사용 가능한 모든 데이터 덕분에 스스로 조치를 취할 수 있습니다. 더 많은 장치가 이러한 방식으로 작동할수록 더 많은 데이터가 생성됩니다.
기계 학습
머신 러닝은 데이터로부터 학습하는 컴퓨터의 능력을 말합니다. 이것이 Pandora 라디오 방송국이 귀하의 특정 스타일에 맞는 방식입니다. 머신 러닝은 YouTube 및 Netflix의 콘텐츠 추천 뒤에도 있습니다.
이러한 예측은 알고리즘으로 인한 것입니다. 구글의 검색 알고리즘? Facebook의 뉴스 피드에 표시되는 내용을 결정하는 알고리즘은 무엇입니까? 이것은 모두 직장에서의 기계 학습입니다.
이것들은 기계 학습 알고리즘이 우리의 일상 경험에 어떻게 영향을 미치는지 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다.
인공 지능
인공 지능은 기계 학습 다음 단계입니다. 여기에서 컴퓨터는 데이터에서 학습할 뿐만 아니라 해당 정보를 사용하여 스스로 결정을 내리고 자신의 행동을 형성합니다.
마이크로소프트와 구글은 둘 다 인간형 로봇을 만들기 위한 노력을 과시했다. 페이스 북 은 자살 을 예방 하기 위해 인공 지능 을 사용 하고 있습니다 . 기술은 컴퓨터의 생각이 인간의 생각을 능가하는 경우가 여러 번 있는 속도로 발전하고 있습니다.
빅 데이터 분석이란 무엇입니까?
빅 데이터의 출처는 그 자체로 우리에게 아무 것도 말해주지 않습니다. 누군가는 그 모든 정보를 이해해야 합니다. 이것이 빅 데이터 분석 분야의 전부입니다. 이해할 수 없을 정도로 많은 양의 정보를 보고 우리가 배울 수 있는 것을 보는 것입니다.
오늘날 더 많은 조직이 새로운 빅 데이터 프로젝트를 시작하고 있으며 기업은 다양한 분야에 걸쳐 특정 형태의 빅 데이터 분석을 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이러한 행동을 통해 빅 데이터가 당신의 삶에 영향을 미치고 있습니다. 비록 당신이 현대의 러다이트일지라도 말입니다.
사람들이 왜 이러는 걸까요? 올바른 통찰력이 있으면 빅 데이터가 많은 이점을 제공할 수 있기 때문입니다.
빅 데이터의 이점
사람들은 우리의 삶을 개선하기 위해 빅 데이터를 활용하기 위해 경쟁하고 있습니다. 다음은 빅 데이터가 작동하는 영역 중 일부입니다.
가능한 경우 하드웨어 가속 사용이란 무엇입니까?
의료 분야의 빅 데이터
의료 산업은 신기술을 가장 빠르게 채택하지 않습니다. 일부 제공업체는 여전히 종이에서 디지털 저장 수단으로 마이그레이션하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 빅 데이터가 변화를 일으키는 영역이 있습니다. 하나는 통합 영역입니다. 보험사와 공급자는 청구, 엑스레이, 의사 소견서 및 처방전과 같은 다양한 출처의 데이터를 결합하기 위해 노력하고 있습니다.
이미지 크레디트: MGDboston/ 영안실
많은 사람들은 의료 데이터가 더 잘 통합된다면 더 저렴한 비용으로 더 나은 치료를 제공할 수 있다고 믿습니다. Amazon, Berkshire Hathaway 및 JP Morgan이 올해 초 의료 분야에서 협력하고 있다고 발표했을 때 그들은 다음과 같이 기술을 중점 분야로 언급했습니다. 수호자 커버.
금융의 빅데이터
금융 업계는 컴퓨터 분석을 기반으로 의사 결정을 내리는 아이디어에 올인합니다. 월스트리트의 플래시 충돌은 시장 상황에 따라 사람의 개입 없이 기계가 빠르게 주식을 매도하는 자동화된 거래로 인해 발생합니다. 이를 고주파 거래라고 합니다.
이제 금융 데이터 과학자들은 빅 데이터를 사용하여 어떤 주식이 성공할 것인지, 미래에 붕괴가 발생할 가능성이 있는지 예측합니다. 은행은 또한 빅 데이터를 수익을 늘리는 방법으로 보고 있습니다.
전자 상거래 및 마케팅의 빅 데이터
우리는 쇼핑을 할 때 많은 정보를 생성합니다. 매장에서 신용 카드와 로열티 카드는 모든 구매를 추적합니다. 어떤 가게는 카메라를 사용하거나 심지어 우리의 전화를 추적하여 가게의 어느 부분이 우리의 관심을 가장 오래 유지하는지 확인합니다. 온라인에서는 쇼핑하기 전에 계정을 만들어야 사이트에서 우리가 구매하는 것뿐만 아니라 우리가 보는 모든 항목을 추적할 수 있습니다.
매장은 소비자의 관심과 행동을 중심으로 레이아웃을 구성합니다. 온라인 판매자는 인구 통계 정보 및 기타 측정항목을 기반으로 표시되는 항목을 결정합니다. Amazon의 새로운 오프라인 매장은 두 세계가 합쳐지는 예입니다.
우리의 관심사와 온라인 행동을 모니터링함으로써 얻을 수 있는 통찰력에 대한 수요가 많습니다. Facebook과 Google은 다른 광고 방법 및 플랫폼보다 특정 소비자 그룹을 더 잘 타겟팅할 수 있는 광고를 판매할 수 있는 능력 때문에 수익성이 높은 기술 대기업입니다. 그들은 우리가 그들의 서비스를 사용할 때 제공하는 모든 정보 덕분에 이것을 할 수 있습니다.
빅 데이터가 위험합니까?
빅 데이터에는 약속이 있지만 위험도 따릅니다. 첫째, 사생활 침해다. 인류 역사상 그 어느 때보다도 더 많은 사람들이 우리 각자에 대해 더 많이 알고 있습니다. 우리가 사는 곳뿐만 아니라 어디로 가는지, 누구를 사랑하는지, 어떻게 살고 있는지, 무엇을 생각하는지 찾는 것은 쉽지 않습니다.
이것은 개인과 사회를 조작에 더 개방적으로 만듭니다. 우리는 우리의 비밀번호와 신용 카드 번호를 포기하도록 속이거나 우리가 지지하지 않을 후보자에게 투표하도록 영향을 받을 수 있습니다. 더 많은 데이터는 광고주와 미디어 회사가 우리의 욕구와 가치를 형성할 수 있는 더 많은 방법을 제공합니다.
우리에 대한 데이터가 전보다 더 많고 그 데이터가 더 많은 곳에 저장됩니다. 이는 더 많은 공격 대상을 생성합니다. 더 이상 우리 자신의 기계를 보호하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터 유출은 이제 정기적으로 발생하며 데이터에 발생하는 일은 통제할 수 없습니다.
외부 공격으로부터 데이터를 보호하는 일을 훌륭하게 수행할 수 있는 회사조차도 Facebook의 경우와 같이 해당 데이터 자체로 의심스러운 일을 하는 경우가 많습니다.
그런 다음 사람들이 빅 데이터를 통해 예측할 수 있는 정보로 무엇을 할 위험이 있습니다. 건강에 해로운 식습관을 가진 사람들에게 건강 보험에 더 많은 비용을 청구합니까? 범죄가 더 많을 것으로 예상되는 지역에서 치안을 강화해야 합니까? 부유한 지역에 사는 온라인 쇼핑객의 가격을 인상합니까?
데이터를 안전하게 보호하고 개인 정보를 존중하며 가치를 유지하는 방법을 찾는 것은 빅 데이터에 대한 추세가 계속됨에 따라 지속적인 도전이 될 것입니다. 그러나 좋든 나쁘든 우리는 모두 빅 데이터의 세계에 살고 있습니다.
공유하다 공유하다 트위터 이메일 Android에서 Google의 내장 버블 레벨에 액세스하는 방법무언가가 수평인지 확인해야 했던 적이 있다면 이제 몇 초 만에 휴대전화에서 거품 수준을 확인할 수 있습니다.
다음 읽기 관련 항목- 기술 설명
- 사물 인터넷
- 빅 데이터
Bertel은 물리적 개인 정보 보호 스위치와 Free Software Foundation에서 승인한 OS가 있는 랩톱에서 글을 쓰는 디지털 미니멀리스트입니다. 그는 기능보다 윤리를 중요시하고 다른 사람들이 디지털 생활을 통제할 수 있도록 돕습니다.
Bertel King이 참여한 작품 더보기뉴스레터 구독
뉴스레터에 가입하여 기술 팁, 리뷰, 무료 전자책 및 독점 거래를 확인하십시오!
구독하려면 여기를 클릭하세요.