Reja: 1 Big data nima?
Yüklə 347,48 Kb. Pdf görüntüsü
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- Document Outline
|
BIG DATA Iqtisodiyotda axborot-kommunikatsion texnologiyalar va tizimlar Ro'zmamatov Abdulaziz KB-61 Reja: 1) Big data nima? 2) Big dataning asosiy 8 atamasi 3) Big dataning tafsiflanishi BIG DATA Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi. Ba'zi hollarda, katta ma'lumotlar tushunchasi bilan birga shu ma'lumotlarni qayta ishlash ham tushuniladi. Asosan, analiz obyekti katta ma'lumotlar deb ataladi. Big data atamasi 2008-yilda dunyoga kelgan. Nature jurnali muharriri Klifford Linch dunyo ma'lumotlar hajmining juda tez sur'atda o'sishiga bag'ishlangan maxsus sonida big data atamasini qo'llagan. Biroq, katta ma'lumotlar avval ham bo'lgan. Mutaxassislarning fikricha, kuniga 100 gb dan ko'p ma'lumot tushadigan oqimlarga big data deb aytilar ekan. «Katta ma’lumotlar» tushunchasi o‘zi nisbatan yangi bo‘lsa-da, aslida uning kelib chiqishi birinchi ma’lumotlar markazlari va relyasion ma’lumotlar bazalarini ishlab chiqish boshlangan 1960-1970-yillarga to‘g‘ri keladi. Katta ma'lumotlarni analiz qilish, inson his etish imkoniyatidan tashqarida bo'lgan qonuniylatlarni aniqlashda yordam beradi. Bu esa kundalik hayotimizdagi barcha sohalar, hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya, transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolarga muqobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi. BIG DATAning asosiy 8 atamasi 1. Data lake(ma'lumotlar ko'li) - qayta ishlanmagan katta ma'lumotlar ombori. 2. Data science(ma'lumotlar haqidagi fan) - analiz muommolarini , ma'lumotlarni qayta ishlash va ularni raqamli ko'rinishda taqdim etishni o'rganadigan fan. 3. Data mining(ma'lumotlarni topish) - biron qonuniyatni topish maqsadida ma'lumotlarni intellektual analiz qilishga aytiladi. Isroillik matematik Grigoriy Pyatetskiy-Shapiro 1989-yilda bu atamani fanga kiritgan. 4. Machine learning(mashinali o'qitish) - o'zi o'rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi. 5. Deep learning(chuqur o'qitish) - yanada murakkab va yanada mustaqil bo'lgan o'zi o'qidigan dasturlar yaratadigan mashinali o'qitish turi. Oddiy mashinali o'qitish hollarida boshqariladigan malaka yordamida kompyuter bilimlarni aniqlab oladi: dasturchi algoritmga ma'lum misollarni ko'rsatadi, xatolarni qo'lda to'g'rilaydi. Deep learningda esa, tizim o'zi o'z funksiyalarini loyihalaydi, ko'p darajali hisob-kitoblar amalga oshiradi va atrof-muhit haqida xulosalar qiladi. 6. Sun'iy neyron tarmog'i - oddiy protsessorlar(sun'iy neyronlar) birlashtirilgan tizimi bo'lib, insonning nerv tizimini imitatsiya qiladi. Bunday struktura evaziga, neyron tarmoqlari dasturlanmaydi, ular o'qitishadi. Huddi haqiqiy neyronlar kabi, protsessorlar signallarni oddiygina qabul qilishadi va boshqa protsessorlarga o'zatishadi. Shu bilan birga, boshqa butun tizim algoritmlar bajara olmaydigan murakkab topshiriqlarni bajaradi. 7. Business intelligence(biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi. 8. Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi. Barcha yig‘ilgan Big Data ma’lumotlari olingan manbalarga qarab tasniflanishi mumkin. AQShning Gartner kompaniyasi «katta ma’lumotlar»ga kiritilgan ma’lumotlarning quyidagi tasnifini taklif qiladi: 1. Operatsion ma’lumotlar. Bu onlayn tranzaksiyalarni qayta ishlash jarayonida mavjud bo‘lgan yoki onlayn tahliliy ma’lumotlar bazasidan olingan mijozlar, yetkazib beruvchilar, hamkorlar va xodimlar to‘g‘risidagi ma’lumotlar. 2. «Qorong‘i» ma’lumotlar. Tashkilotlar tomonidan ataylab saqlanmaydigan yoki to‘planmagan, lekin biznesni yuritish yoki tarmoq xizmatlari bilan ishlash jarayonida tasodifiy (yo‘lda) yaratilgan va Internet arxivlarida qoladigan ma’lumotlar. 3. Tijorat ma’lumotlari. Katta ma’lumotlar texnologiyasi imkoniyatlari paydo bo‘lishidan oldin, turli sohalarda qimmatli tijorat ma’lumotlarining agregatorlari mavjud edi. 4. Rasmiy ma’lumotlar. Davlat organlari tomonidan tarqatiladigan ma’lumotlar (bayonotlar, press-relizlar, ob-havo prognozlari, munitsipal rivojlanish rejalari to‘g‘risidagi ma’lumotlar), ochiq davlat registrlari, e’lon qilingan normativ-huquqiy hujjatlar (shu jumladan, ularning loyihalari) eng ishonchli va eng ko‘p tuzilgan hisoblanadi. 5. Ijtimoiy tarmoqlar va xizmatlardan olingan ma’lumotlar. Yirik ijtimoiy tarmoqlarning (Facebook, Twitter, Instagram va boshqalar) funksiyalari, biznes, bozor munosabatlarida jismoniy shaxslarning ishtiroki, yangi va istiqbolli mahsulotlar, xizmatlar, kompaniyalar haqida yana bir ma’lumot manbasini yaratdi. Tahlil qilishning to‘rtta asosiy usuli mavjud: 1. Tavsiflovchi tahlil (descriptive analytics) 2. Bashoratli tahlil (predictive analytics) 3. Retseptiv tahlil (prescriptive analytics) 4. Tashxisli tahlil (diagnostic analytics) E'TIBORINGIZ UCHUN RAXMAT Document Outline
Yüklə 347,48 Kb. Dostları ilə paylaş:
|