cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Mi Reflejo
Thành tích
Tại lễ trao giải Latin Grammy năm 2001, album Mi Reflejo nhận được giải "Album Nhạc Pop xuất sắc nhất (Nữ)". Ở lễ trao giải Grammy lần thứ 43 (2001), album nhận được đề cử cho giải "Album Nhạc Pop Latin xuất sắc nhất" (giải thưởng này được trao cho album "MTV Unplugged" của Shakira). Album cũng nhận được một đề cử cho giải "Album Nhạc Pop của Năm" tại lễ trao giải Lo Nuestro Awards lần thứ 13, nhưng giải này sau đó thuộc về album Paulina của Paulina Rubio. Riêng bản thân Christina lại thắng hai giải khác là "Nữ Ca Sĩ Nhạc Pop của Năm" và "Nghệ sĩ Mới của Năm". Tại lễ trao giải Billboard Latin Music Awards năm 2001, album nhận được hai giải thưởng là "Album Nhạc Pop của Năm cho Nữ Ca Sĩ" và "Album Nhạc Ppp của Năm cho Nghệ sĩ Mới". Ở lễ trao giải Blockbuster Entertainment Awards năm 2001, Christina nhận được giải "Ca Sĩ Dòng Nhạc Latin được yêu thích nhất" nhớ vào thành công của album Mi Reflejo tại Mỹ.
Chú thích
Thể loại:Album của Christina Aguilera Thể loại:Album năm 2000 Thể loại:Album tiếng Tây Ban Nha Thể loại:Album của RCA Records
Sáng kiến ​​Chiang Mai
thumb|300px|Thành viên Sáng kiến Chiang Mai: các nước ASEAN có màu lục nhạt; các nước +3 màu lục đậm. Sáng kiến ​​Chiang Mai (tiếng Anh: Chiang Mai Initiative, viết tắt: CMI) là một thỏa thuận hoán đổi tiền tệ đa phương giữa mười thành viên của Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), Trung Quốc (bao gồm cả Hồng Kông), Nhật Bản và Hàn Quốc. Sáng kiến này được trích từ dự trữ ngoại hối nhà nước 120 tỷ đô la Mỹ và được khởi động vào ngày 24 tháng 3 năm 2010. Quỹ đó đã được mở rộng lên 240 tỷ đô la Mỹ vào năm 2012.
Sáng kiến ​​bắt đầu như một loạt các thỏa thuận hoán đổi song phương sau khi các nước ASEAN+3 gặp nhau tại một cuộc họp thường niên của Ngân hàng Phát triển châu Á, vào ngày 6 tháng 5 năm 2000 tại Chiang Mai, Thái Lan. Sau cuộc khủng hoảng tài chính châu Á 1997, các nước thành viên khởi động sáng kiến ​​này nhằm quản lý các vấn đề thanh khoản ngắn hạn trong khu vực và tránh phụ thuộc vào Quỹ Tiền tệ Quốc tế.
Thành viên
Bloomberg ước tính rằng các thành viên Sáng kiến Chiang Mai đã nắm giữ hơn 4,1 nghìn tỷ đô la Mỹ dự trữ ngoại hối trong năm 2009.
Liên kết ngoài
Thể loại:Thị trường ngoại hối Thể loại:Chiang Mai Thể loại:Luật năm 2006 Thể loại:Châu Á năm 2006 Thể loại:Thái Lan năm 2006
Garissa (hạt)
Hạt Garissa là một hạt thuộc tỉnh Đông Bắc ở Kenya. Theo điều tra dân số ngày 24 tháng 8 năm 1999, hạt này có dân số 329939 người. Hạt Garissa có diện tích 44952 km². Hạt lỵ đóng tại Garissa.
Nhân khẩu học
Quận Garissa hầu hết là nơi sinh sống của người dân tộc Somalia.
Cấu thành
Nó có sáu khu vực bầu cử:
Quận hội
Theo Hiến pháp mớiđược ban hành vào năm 2010, Hạt Garisaa có một hội đồng với các thành viên được bầu từ các khu vực bầu cử thành viên duy nhất được gọi là phường. Ngoài ra còn có các thành viên được đề cử để đảm bảo tuân thủ quy tắc giới tính hai phần ba. Có sáu thành viên được đề cử để đại diện cho các nhóm bên lề (người khuyết tật và thanh niên) và một diễn giả sẽ là thành viên chính thức của hội đồng. Một thành viên hội đồng quận được bầu với nhiệm kỳ năm năm. Diễn giả được bầu bởi các thành viên hội đồng trong số những người không phải là thành viên của Hội đồng. Người phát ngôn chủ trì tất cả các buổi họp của hội nghị và khi vắng mặt, ông ta đã từ chối một phó chủ tịch được bầu từ các thành viên trong hội đồng.
Tham khảo
Thể loại:Hạt của Kenya
Sam (diễn viên)
Nguyễn Hà My (sinh ngày 28 tháng 10 năm 1990 ), thường được biết đến với nghệ danh Sam, là một nữ diễn viên, người mẫu kiêm người dẫn chương trình người Việt Nam.
Tiểu sử
Sam tên thật là Nguyễn Hà My, sinh ngày 28 tháng 10 năm 1990, quê gốc ở Long An. Sau một cuộc thi thời trang, Sam được nhiều tạp chí chọn làm đại sứ thương hiệu và được mời đóng trong một vài video ca nhạc.
Sự nghiệp
Cô từng đoạt giải "Ngôi sao thời trang 2008" (cuộc thi có các thí sinh sau này là những nghệ sĩ nổi tiếng gồm: Noo Phước Thịnh, Jun Phạm, Tường Vi,...)
Ngoài công việc của một người mẫu ảnh thì Sam còn mở một cửa hàng thời trang. Hiện nay cô đã bỏ công việc làm người mẫu và quyết định theo con đường diễn xuất. Năm 2017, Sam tham gia bộ phim hài kinh dị Linh duyên, đóng cùng Tim và Trương Quỳnh Anh. Đến năm 2018, Sam tham gia phim điện ảnh Siêu sao siêu ngố.
Tin đồn hẹn hò
Cư dân mạng bắt đầu tìm tung bằng chứng hẹn hò giữa Ngô Kiến Huy và Sam nhưng Sam đã lên tiếng đính chính cả hai chỉ là bạn bè và không có quan hệ tình cảm.
Reichlingia
Thể loại:Barychelidae Thể loại:Chi nhện đơn loài
Rhianodes
Thể loại:Barychelidae Thể loại:Chi nhện đơn loài
Ưu Đàm Hoa
Ưu Đàm Hoa (Hán văn : 優曇花) là bút danh một tác giả võ hiệp Việt Nam.
Sinh bình
Theo một bài đính chính của Nhà sách Nhân Văn (Thành phố Hồ Chí Minh), tác giả Ưu Đàm Hoa có nguyên danh Phạm Công Lánh, sinh năm 1956 tại Sài Gòn, trú quán phường 05 quận 11 Thành phố Hồ Chí Minh.
Ưu Đàm Hoa tham dự văn đàn từ cuối thập niên 1980, trong thời kì phim và truyện võ hiệp phong cách Kim Dung, Cổ Long đang đà sôi động nhất. Ông chọn bút danh theo tên một loài hoa trong Phật tích (thực ra là nấm tỏa hương dịu và có màu đượm mắt), được cho chỉ nở 3 thiên niên kỉ 1 lần.
Mãi tới cuối thập niên 1990, vị thế Ưu Đàm Hoa mới ổn vững trong giới văn nghệ, tuy nhiên đời thực và cả tên tuổi ông vẫn là ẩn số với công chúng. Vào tháng 08 năm 2010, nhà sách Nhân Văn có phát hành một tác phẩm của nhà văn Ưu Đàm Hoa là Bích Nhãn Thần Quân. Do sơ suất trong ấn loát, xác minh nguồn gốc nên có ghi Quý Long biên dịch trong trang lưu chiểu. Nay chúng tôi công bố đến bạn đọc xác nhận nhà văn Ưu Đàm Hoa là người Việt Nam tên thật là Phạm Công Lánh hiện ở tại Thành phố Hồ Chí Minh. Đồng thời chúng tôi cũng xin lỗi nhà văn về sơ suất, cũng những sai sót chữ nghĩa, câu cú trong tác phẩm.
Tác phẩm
Cho tới năm 2020, có khoảng 20 trứ tác Ưu Đàm Hoa được công bố, gồm đã hoàn thành và chưa nhuận sắc. Các tác phẩm đều ở thể loại tiểu thuyết truyền kì, khai thác yếu tố Phật pháp kết hợp phong cách võ hiệp du hành. Cũng như dòng tiểu thuyết Á Đông truyền thống, tác phẩm Ưu Đàm Hoa ít phân biệt giữa văn và thơ, mà thường để hòa quyện cho nội dung thêm mượt mà. Giọng điệu lúc kiêu kì hùng vĩ khi hãi hùng hồi hộp trong các cuộc võ công, khi tinh khôn trong các cuộc đấu trí chánh tà, lúc khoái lạc trong các câu thoại hóm hỉnh.
Bối cảnh chính tiểu thuyết Ưu Đàm Hoa là miền Giang Nam huyễn mộng ở trung đại với vô vàn võ phái và cá nhân tranh đoạt lẫn nhau hoặc đôi khi có duyên nợ từ lâu. Nhìn chung, tiếp thu ảnh hưởng của thi pháp Kim Dung, nhưng cũng phải kể đến sự bổ sung tích cực các tác phẩm thi phú cổ điển.
Số phận nhân vật Nam Cung Giao trong Tiếu ngạo Trung Hoa được độc giả nhận định là biểu hiện tương đối rõ cuộc đời tác giả thuở hàn vi.
Chi phí giao dịch
Trong kinh tế học và các ngành liên quan, chi phí giao dịch là chi phí dùng để thực hiện bất kỳ giao dịch kinh tế nào khi tham gia vào thị trường. Oliver E. Williamson định nghĩa chi phí giao dịch là chi phí vận hành hệ thống kinh tế của các doanh nghiệp, là tổng chi phí để thực hiện một giao dịch, bao gồm chi phí lập kế hoạch, quyết định, thay đổi kế hoạch, giải quyết tranh chấp và hậu mãi. Do đó, chi phí giao dịch là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong quá trình vận hành và quản lý doanh nghiệp.
Trong cuốn sách Transaction Cost Economics của mình, Oliver E. Williamson đã phổ biến khái niệm chi phí giao dịch. Còn Douglass C. North thì lập luận rằng các thể chế, hay còn được hiểu là tập hợp các quy tắc trong một xã hội, là yếu tố then chốt trong việc xác định chi phí giao dịch. Theo định nghĩa này, các thể chế tạo điều kiện giảm thiểu chi phí giao dịch, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Chi phí giao dịch có thể được phân thành ba loại:
Ví dụ, khi người mua một chiếc ô tô đã qua sử dụng, người đó phải đối mặt với nhiều loại chi phí giao dịch khác nhau như sau: (1) chi phí tìm kiếm là chi phí tìm mua xe và xác định tình trạng của xe; (2) chi phí mặc cả là chi phí thương lượng giá cả với người bán; (3) các chi phí chính sách và thực thi là các chi phí để đảm bảo rằng người bán sẽ giao xe trong tình trạng đã cam kết.
Lịch sử phát triển
Nhà kinh tế học thể chế John R. Commons đưa ra ý tưởng cho rằng các giao dịch là nền tảng của tư duy kinh tế (1931). Ông cho rằng:
"Những hành động riêng lẻ này thực sự là hành động chuyển đổi thay vì được xem là hành vi cá nhân hoặc "trao đổi" hàng hóa. Chính sự chuyển đổi từ hàng hóa và cá nhân trong giao dịch và các quy tắc làm việc của hành động tập thể đã đánh dấu sự chuyển đổi từ các trường phái cổ điển và khoái lạc sang các trường phái thể chế của tư duy kinh tế. Bước chuyển này là một sự thay đổi trong đơn vị cuối cùng của cuộc điều tra kinh tế. Các nhà kinh tế học theo chủ nghĩa khoái lạc và chủ nghĩa cổ điển, với xuất phát điểm từ chủ nghĩa cộng sản và chủ nghĩa vô chính phủ, đã xây dựng lý thuyết của họ về mối quan hệ của con người với tự nhiên, nhưng chủ nghĩa thể chế lại là mối quan hệ của con người với con người. Đơn vị nhỏ nhất của các nhà kinh tế học cổ điển là hàng hóa do lao động sản xuất ra. Đơn vị nhỏ nhất của các nhà kinh tế học theo chủ nghĩa khoái lạc là hàng hóa giống nhau hoặc tương tự được những người tiêu dùng cuối cùng yêu thích. Một là mặt khách quan, mặt kia là mặt chủ quan, của cùng mối quan hệ giữa cá nhân và các lực lượng của tự nhiên. Kết quả, trong cả hai trường hợp, đều là phép ẩn dụ duy vật về trạng thái cân bằng tự động, tương tự như sóng biển, nhưng được nhân hóa là "tìm kiếm mức độ của chúng". Nhưng đơn vị nhỏ nhất của các nhà kinh tế thể chế là một đơn vị hoạt động - một giao dịch, với những người tham gia trong giao dịch. Các giao dịch can thiệp vào giữa lao động của các nhà kinh tế học cổ điển và thú vui của các nhà kinh tế học khoái lạc, đơn giản bởi vì chính xã hội kiểm soát việc tiếp cận với các lực lượng của tự nhiên, và giao dịch, không phải là "trao đổi hàng hóa", mà là sự chuyển nhượng và mua lại, giữa các cá nhân, về quyền tài sản và quyền tự do do xã hội tạo ra, do đó phải được thương lượng giữa các bên liên quan trước khi lao động có thể sản xuất, người tiêu dùng có thể tiêu dùng hoặc hàng hóa được trao đổi vật chất"."
Thuật ngữ "chi phí giao dịch" thường được cho là do Ronald Coase đặt ra. Ông là người đã sử dụng nó để phát triển một khuôn khổ lý thuyết để dự đoán khi nào các nhiệm vụ kinh tế nhất định sẽ được thực hiện bởi các doanh nghiệp và khi nào chúng sẽ được thực hiện trên thị trường. Tuy nhiên, mãi đến những năm 1970 thì thuật ngữ này mới xuất hiện trong những nghiên cứu đầu tiên của ông. Mặc dù Coase không đề cập đến thuật ngữ cụ thể nào, nhưng ông thực sự đã thảo luận về "chi phí của việc sử dụng cơ chế giá" trong bài báo “Bản chất của doanh nghiệp” năm 1937. Tại đó, ông lần đầu tiên thảo luận về khái niệm chi phí giao dịch. Đây là lần đầu tiên khái niệm chi phí giao dịch được đưa vào nghiên cứu doanh nghiệp và tổ chức thị trường, nhưng mãi đến giai đoạn cuối những năm 1960 và đầu những năm 1970 thì đây mới được xem như một lý thuyết chính thức. Thuật ngữ "Chi phí giao dịch" có thể được bắt nguồn từ các tài liệu kinh tế học tiền tệ của những năm 1950, và dường như không được "đặt ra" một cách có ý thức bởi bất kỳ cá nhân cụ thể nào.
Có thể cho rằng, lý luận về chi phí giao dịch được biết đến rộng rãi nhất thông qua cuốn Kinh tế học về chi phí giao dịch của Oliver E. Williamson. Ngày nay, kinh tế học chi phí giao dịch được sử dụng để giải thích một số hành vi khác nhau. Thông thường, điều này liên quan đến việc coi là "giao dịch" không chỉ trong các trường hợp mua và bán rõ ràng, mà còn là các tương tác cảm xúc hàng ngày, trao đổi quà tặng thân mật. Oliver E. Williamson là nhà khoa học xã hội có nhiều công trình được trích dẫn nhiều nhất trong suốt thế kỷ, đã được trao Giải Nobel Kinh tế vào năm 2009.
Ít nhất hai định nghĩa của cụm từ "chi phí giao dịch" được sử dụng phổ biến trong tài liệu. Theo Steven N. S. Cheung, chi phí giao dịch là bất kỳ chi phí nào không thể hình dung được trong "nền kinh tế Robinson Crusoe" - nói cách khác, là bất kỳ chi phí nào phát sinh do sự tồn tại của các thể chế. Đối với Cheung, nếu thuật ngữ "chi phí giao dịch" không quá phổ biến trong các tài liệu kinh tế học, thì chúng đáng ra nên được gọi là "chi phí thể chế". Nhưng nhiều nhà kinh tế dường như hạn chế sử dụng định nghĩa này nhằm loại trừ chi phí nội bộ của tổ chức. Một định nghĩa khác song song với phân tích ban đầu của Coase về "chi phí của cơ chế giá" và nguồn gốc của thuật ngữ này là "phí giao dịch thị trường".
Vốn bắt đầu như một định nghĩa rộng, nhiều nhà kinh tế sau đó đã nghiên cứu từng loại thể chế (công ty, thị trường, nhượng quyền thương mại, v.v.), xem liệu thể chế nào thì giảm thiểu chi phí giao dịch của việc sản xuất và phân phối một hàng hóa hoặc dịch vụ cụ thể. Thường thì những mối quan hệ này được phân loại theo loại hợp đồng có liên quan. Cách tiếp cận này đôi khi nằm dưới tiêu chuẩn của kinh tế học thể chế hiện đại. Các công nghệ liên quan đến cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư như công nghệ sổ cái phân tán (DLT) và blockchain có khả năng giảm chi phí giao dịch so với các hình thức hợp đồng truyền thống.
Một số ví dụ
Một nhà cung cấp có thể đấu thầu trong một môi trường rất cạnh tranh với khách hàng để tạo ra phụ tùng. Tuy nhiên, để tạo ra phụ tùng, nhà cung cấp sẽ phải chế tạo máy móc chuyên dụng không thể dễ dàng triển khai lại để tạo ra các sản phẩm khác. Khi hợp đồng được trao cho nhà cung cấp, mối quan hệ giữa khách hàng và nhà cung cấp chuyển từ môi trường cạnh tranh sang mối quan hệ độc quyền / độc quyền, được gọi là độc quyền song phương. Điều này có nghĩa là khách hàng có đòn bẩy lớn hơn đối với nhà cung cấp chẳng hạn như khi giảm giá. Để tránh những chi phí tiềm ẩn này, "con tin" có thể bị hoán đổi. Những “con tin” này có thể bao gồm quyền sở hữu một phần trong nhà máy sản xuất phụ tùng; chia sẻ doanh thu.
Các công ty ô tô và các nhà cung cấp của họ thường phù hợp với danh mục này, các công ty ô tô buộc phải giảm giá đối với các nhà cung cấp của họ. Các nhà cung cấp quốc phòng và quân đội lại gặp phải vấn đề ngược lại, khi chi phí vượt mức thường xuyên xảy ra. Các công nghệ như hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) có thể hỗ trợ kỹ thuật cho các chiến lược này.
Một ví dụ về đo lường, một trong bốn yếu tố chi phí giao dịch của North, được trình bày chi tiết trong tác phẩm Độc tài, Dân chủ và Phát triển của Mancur Olson (1993) - Olson viết rằng những tên cướp lưu động tính toán sự thành công của băng cướp của chúng dựa trên số tiền chúng có thể lấy từ công dân. Thực thi, yếu tố thứ hai trong các yếu tố chi phí giao dịch của North, được minh chứng trong cuốn sách “The Sicilian Mafia: the Business of Private Protection” (1996) của Diego Gambetta. Gambetta mô tả khái niệm "Peppe", người đóng vai trò trung gian trong các cuộc đối phó với mafia Sicily - “Peppe” là cần thiết vì không chắc rằng cả hai bên sẽ duy trì kết thúc của thỏa thuận. Đo lường và thực thi bao gồm yếu tố thứ ba, thái độ tư tưởng và nhận thức - quan điểm của mỗi cá nhân ảnh hưởng đến cách họ thực hiện mỗi giao dịch.
Khác biệt so với kinh tế học vi mô tân cổ điển
Williamson lập luận trong Cơ chế quản trị (1996) rằng Kinh tế học về Chi phí giao dịch (TCE) khác với kinh tế vi mô tân cổ điển ở những điểm sau: Các khuôn khổ chi phí giao dịch bác bỏ khái niệm về tính hợp lý của công cụ và các tác động của nó đối với việc dự đoán hành vi. Trong khi tính hợp lý công cụ giả định rằng sự hiểu biết của một tác nhân về thế giới cũng giống như thực tế khách quan của thế giới, các học giả tập trung vào chi phí giao dịch cho rằng các tác nhân bị thiếu thông tin hoàn hảo về thế giới (do tính hợp lý bị giới hạn).
Lý thuyết trò chơi
Trong lý thuyết trò chơi, chi phí giao dịch đã được Anderlini và Felli nghiên cứu vào năm 2006. Họ xem xét một mô hình mà cả hai bên cùng có thể tạo ra thặng dư. Cả hai bên đều cần thiết để tạo ra thặng dư. Tuy nhiên, trước khi các bên có thể thương lượng về việc phân chia thặng dư, mỗi bên phải chịu chi phí giao dịch. Anderlini và Felli nhận thấy rằng chi phí giao dịch gây ra một vấn đề nghiêm trọng khi có sự không phù hợp giữa quyền thương lượng của các bên và mức độ chi phí giao dịch. Đặc biệt, nếu một bên có chi phí giao dịch lớn nhưng trong các cuộc đàm phán trong tương lai, bên đó chỉ có thể thu được một phần nhỏ thặng dư (tức là khả năng thương lượng của bên đó nhỏ), thì bên này sẽ không phải chịu chi phí giao dịch và do đó tổng thặng dư sẽ bị mất đi. Nó đã được chỉ ra rằng sự hiện diện của chi phí giao dịch như được mô hình bởi Anderlini và Felli có thể lật ngược những hiểu biết trung tâm của lý thuyết Grossman-Hart-Moore- lý thuyết về doanh nghiệp.
Cơ chế đánh giá
Oliver E. Williamson (1979) tuyên bố rằng các cơ chế đánh giá bao gồm bốn biến, đó là tần suất trao đổi, tính đặc trưng của tài sản, sự không chắc chắn và mối đe dọa của chủ nghĩa cơ hội.
Bài báo
Thể loại:Chi phí Thể loại:Kinh tế sản phẩm
Clanculus rarus
Clanculus rarus là một loài ốc biển, là động vật thân mềm chân bụng sống ở biển thuộc họ Trochidae, họ ốc đụn.
Tham khảo
Thể loại:Clanculus
Orimarga latissima
Orimarga latissima là một loài ruồi trong họ Limoniidae. Chúng phân bố ở miền Cổ bắc.
Tham khảo
Thể loại:Orimarga Thể loại:Limoniidae ở vùng Palearctic
Mixochroa
Mixochroa là một chi bướm đêm thuộc họ Geometridae.
Alincourt
Alincourt là một xã ở tỉnh Ardennes, thuộc vùng Grand Est ở phía bắc nước Pháp.
Mixochroa
Tham khảo
Thể loại:Geometridae
Alincourt
Tham khảo
Thể loại:Xã của Ardennes
Hadena flavofascia
Hadena flavofascia là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Hadena
Capito maculicoronatus
Capito maculicoronatus là một loài chim trong họ Capitonidae.
Prosoplus javanicus
Prosoplus javanicus là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Capito maculicoronatus
Tham khảo
M Thể loại:Động vật được mô tả năm 1861
Prosoplus javanicus
Tham khảo
Thể loại:Prosoplus
Aşağıçayırcık, Taşköprü
Aşağıçayırcık là một xã thuộc huyện Taşköprü, tỉnh Kastamonu, Thổ Nhĩ Kỳ. Dân số thời điểm năm 2008 là 259 người.
Terpsichore jenmanii
Terpsichore jenmanii là một loài thực vật có mạch trong họ Polypodiaceae. Loài này được (Underw. ex Maxon) A.R. Sm. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1993.
Glattbach
Glattbach là một xã của huyện Aschaffenburg, thuộc vùng (Regierungsbezirk) Unterfranken, bang Bayern, Đức.
Athanasia oocephala
Athanasia oocephala là một loài thực vật có hoa trong họ Cúc. Loài này được (DC.) Källersjö mô tả khoa học đầu tiên năm 1986.
Montanoa standleyi
Montanoa standleyi là một loài thực vật có hoa trong họ Cúc. Loài này được V.A.Funk mô tả khoa học đầu tiên năm 1982.
Liên kết ngoài
Thể loại:Montanoa Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1982
Bucklandiella rupestris
Bucklandiella rupestris là một loài Rêu trong họ Grimmiaceae. Loài này được (Hook. f. & Wilson) Bednarek-Ochyra & Ochyra mô tả khoa học đầu tiên năm 2003.
Liên kết ngoài
Thể loại:Bucklandiella Thể loại:Thực vật được mô tả năm 2003
Lasioglossum desertum
Lasioglossum desertum là một loài Hymenoptera trong họ Halictidae. Loài này được Smith mô tả khoa học năm 1879.
Tham khảo
Thể loại:Lasioglossum Thể loại:Động vật được mô tả năm 1879
Aire, Ardennes
Aire là một xã ở tỉnh Ardennes, thuộc vùng Grand Est ở phía bắc nước Pháp.
Tham khảo
Thể loại:Xã của Ardennes
Nový Oldřichov
Nový Oldřichov là một làng thuộc huyện Česká Lípa, vùng Liberecký, Cộng hòa Séc.
Tham khảo
Thể loại:Huyện Česká Lípa Thể loại:Làng của Cộng hòa Séc
Sason (chi nhện)
Sason là một chi nhện trong họ Barychelidae.
Các loài
Chi này gồm các loài:
Prosoplus jobiensis
Prosoplus jobiensis là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Tham khảo
Thể loại:Prosoplus
Clanculus pseudocorallinus
Clanculus pseudocorallinus là một loài ốc biển, là động vật thân mềm chân bụng sống ở biển thuộc họ Trochidae, họ ốc đụn.
Tham khảo
Thể loại:Clanculus
Hoạch định phân phối tài nguyên
Hoạch định phân phối tài nguyên (DRP) là một phương pháp được sử dụng trong quản trị kinh doanh để lập kế hoạch cho các đơn đặt hàng trong chuỗi cung ứng. DRP cho phép người dùng đặt các tham số kiểm soát hàng tồn kho nhất định (như chứng khoán an toàn) và tính toán các yêu cầu kiểm kê theo từng giai đoạn. Quá trình này cũng thường được gọi là lập kế hoạch yêu cầu phân phối.
DRP sử dụng một số biến:
Orimarga longiventris
Orimarga longiventris là một loài ruồi trong họ Limoniidae. Chúng phân bố ở miền Cổ bắc.
Hoạch định phân phối tài nguyên
DRP cần các thông tin sau:
Doryphoribius
Doryphoribius là một chi gấu nước trong ngành Tardigrada, lớp Eutardigrada.
Orimarga longiventris
Tham khảo
Thể loại:Orimarga Thể loại:Limoniidae ở vùng Palearctic
Hoạch định phân phối tài nguyên
Tham khảo
Feigin, G.E., Katircioglu, K., Yao, D.D.: Distribution Resource Planning systems: a critique and enhancement.
Thể loại:Quản lý chuỗi cung ứng
Doryphoribius
Liên kết ngoài
Thể loại:Hypsibiidae
Neptunia dimorphantha
Neptunia dimorphantha là một loài thực vật có hoa trong họ Đậu. Loài này được Domin miêu tả khoa học đầu tiên.
Liên kết ngoài
Thể loại:Chi Rau rút Thể loại:Thực vật New South Wales Thể loại:Thực vật Queensland
Dữ liệu lớn
thumb|right|400px|Sự tăng trưởng và số hóa các khả năng lưu trữ thông tin trên toàn cầu
Dữ liệu lớn (Tiếng Anh: Big data) là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu. "Vài nghi ngờ cho rằng số lượng của dữ liệu có sẵn hiện nay thực sự lớn, nhưng đó không phải là đặc trưng phù hợp nhất của hệ sinh thái dữ liệu mới này."
Phân tích tập dữ hợp liệu có thể tìm ra tương quan mới tới "xu hướng kinh doanh hiện tại, phòng bệnh tật, chống tội phạm và vân vân". Các nhà khoa học, điều hành doanh nghiệp, y bác sĩ, quảng cáo và các chính phủ cũng thường xuyên gặp những khó khăn với các tập hợp dữ liệu lớn trong các lĩnh vực bao gồm tìm kiếm internet, thông tin tài chính doanh nghiệp. Các nhà khoa học gặp giới hạn trong công việc cần tính toán rất lớn, bao gồm khí tượng học, bộ gen, mạng thần kinh, các mô phỏng vật lý phức tạp, sinh vật học và nghiên cứu môi trường.
Tập dữ liệu đang tăng rất nhanh một phần vì chúng được thu thập bởi số lượng thiết bị internet vạn vật ngày càng rẻ và nhiều, ví dụ như các thiết bị di động, anten, nhật ký phần mềm, các thiết bị thu hình, thu thanh, đầu đọc RFID và mạng cảm biến không dây. Khả năng lưu trữ thông tin của thế giới đã tăng bình quân gấp đôi sau mỗi 40 tháng từ những năm 1980 ; riêng năm 2012, mỗi ngày thế giới tạo ra 2.5 exabytes (2.5×1018). Một câu hỏi cho các tổ chức kinh doanh lớn là xác định ai nên sở hữu các sáng kiến dữ liệu lớn có ảnh hưởng tới toàn bộ tổ chức.
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ, máy bàn và các gói ảo hóa thường khó xử lý dữ liệu lớn. Công việc khổng lồ này yêu cầu được xử lý bởi hàng chục, hàng trăm, hoặc thậm chí hàng nghìn máy chủ. Người ta quan niệm dữ liệu lớn khác nhau phụ thuộc vào khả năng của người dùng và công cụ họ dùng, và khả năng mở rộng làm cho dữ liệu lớn luôn thay đổi. "Các tổ chức đối diện với hàng trăm gigabytes dữ liệu ở thời gian đầu gây ra sự cần thiết phải xem xét lại các tùy chọn quản trị dữ liệu. Mặt khác, có thể tạo ra hàng chục hoặc hàng trăm terabytes trước khi kích thước dữ liệu trở thành một lý do quan trọng".
Định nghĩa
thumb|Hình ảnh trực quan của sửa đổi trên [[Wikipedia hằng ngày được tạo ra bởi IBM. Với kích cỡ vài terabyte, các văn bản và hình ảnh trên Wikipedia là một ví dụ của dữ liệu lớn.]] Dữ liệu lớn thường bao gồm tập hợp dữ liệu với kích thước vượt xa khả năng của các công cụ phần mềm thông thường để thu thập, hiển thị, quản lý và xử lý dữ liệu trong một thời gian có thể chấp nhận được. Kích thước dữ liệu lớn là một mục tiêu liên tục thay đổi. Như năm 2012 thì phạm vi một vài tá terabytes tới nhiều petabytes dữ liệu. Dữ liệu lớn yêu cầu một tập các kỹ thuật và công nghệ được tích hợp theo hình thức mới để khai phá từ tập dữ liệu đa dạng, phức tạp, và có quy mô lớn.
Trong báo cáo nghiên cứu năm 2001 và những diễn giả liên quan, META Group (bây giờ là Gartner) nhà phân tích Doug Laney định nghĩa những thách thức và cơ hội tăng dữ liệu như là 3 chiều, tăng giá trị dữ liệu, tốc độ vào ra của dữ liệu (velocity), và khổ giới hạn của kiểu dữ liệu (variety). Gartner, và nhiều ngành công nghiệp tiếp tục sử dụng mô hình '3Vs' để mô tả dữ liệu lớn. Trong năm 2012, Gartner đã cập nhật định nghĩa như sau: "Dữ liệu lớn là khối lượng lớn, tốc độ cao và/hoặc loại hình thông tin rất đa dạng mà yêu cầu phương thức xử lý mới để cho phép tăng cường ra quyết định, khám phá bên trong và xử lý tối ưu". Định nghĩa '3Vs' của Gartner vẫn được sử dụng rộng rãi, và trong phù hợp với định nghĩa đồng thuận.là: "Dữ liệu lớn tiêu biểu cho tập thông tin mà đặc điểm như khối lượng lớn (Volume), tốc độ cao(Velocity) và đa dạng (Variety) để yêu cầu phương thức phân tích và công nghệ riêng biệt để biến nó thành có giá trị". Thêm nữa, vài tổ chức đã thêm vào tính xác thực(Veracity) để mô tả về nó. 3Vs đã được mở rộng để bổ sung đặc tính của dữ liệu lớn.
Đặc trưng
Big Data được mô tả bởi những đặc trưng sau:
Volume (Dung lượng)
Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.
Variety (Tính đa dạng)
Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.
Trong trường hợp này nghĩa là tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.
Veracity (Tính xác thực)
Chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.
Nhà máy và các hệ thống không thực-ảo có thể có một hệ thống 6C bao gồm:
• Kết nối (cảm biến và mạng)
• Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)
• Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)
• Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)
• Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)
• Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)
Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để cho ra các thông tin có ý nghĩa. Ví dụ, để quản lý một nhà máy phải xem xét cả hai vấn đề hữu hình và vô hình với các thành phần khác nhau. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và giải quyết các vấn đề không nhìn thấy được như sự xuống cấp của máy, mài mòn linh kiện, vv. trong nhà máy.
Hình thành
Nguồn dữ liệu lớn đã tồn tại dưới nhiều hình thức, thường được xây dựng bởi các công ty cho những nhu cầu đặc biệt. Bắt đầu từ những năm 1990, các nhà cung cấp thương mại tham gia cung cấp các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu song song cho các dữ liệu lớn. Trong nhiều năm, WinterCorp là công ty phát hành báo cáo lớn nhất về cơ sở dữ liệu.
Năm 1984, Tập đoàn Teradata đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012. Các hệ thống của Teradata là những hệ thống đầu tiên lưu trữ và phân tích đến 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992. Ổ đĩa cứng đã đạt đến mức dung lượng 2.5GB vào năm 1991 nên định nghĩa dữ liệu lớn liên tục phát triển theo quy luật Kryder. Teradata đã cài đặt hệ thống đầu tiên dựa trên RDBMS có thể phân tích hàng petabytes dữ liệu vào năm 2007. Đến năm 2017, có hàng chục các cơ sở dữ liệu dựa trên hệ thống của Teradata có dung lượng hàng petabyte, trong đó dữ liệu lớn nhất vượt quá 50 petabytes. Cho đến năm 2008, 100% hệ thống đều xử lý các dữ liệu quan hệ có cấu trúc. Do đó, Teradata đã thêm các kiểu dữ liệu phi cấu trúc bao gồm XML, JSON và Avro.
Năm 2000, Seisint Inc. (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển một khung chia sẻ tệp dựa trên cấu cấu trúc C++ để lưu trữ và truy vấn dữ liệu. Hệ thống này lưu trữ và phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và phi cấu trúc trên nhiều máy chủ. Người dùng có thể truy vấn bằng một phương ngữ C ++ gọi là ECL. ECL sử dụng phương thức "áp dụng giản đồ khi truy cập dữ liệu" để suy luận cấu trúc dữ liệu được lưu trữ khi nó được truy vấn, thay vì khi nó được lưu trữ. Năm 2004, LexisNexis mua lại Seisint Inc. và trong năm 2008 đã mua lại ChoicePoint, Inc. cùng với nền tảng xử lý song song tốc độ cao của họ. Hai nền tảng đã được sáp nhập vào hệ thống HPCC (High-Performance Computing Cluster) và HPCC có mã nguồn mở dựa trên giấy phép Apache v2.0 vào năm 2011. Khoảng cùng thời điểm đó, hệ thống Quantcast File đã được phát hành.
Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về một quá trình gọi là MapReduce sử dụng một kiến ​​trúc tương tự. MapReduce cung cấp một mô hình xử lý song song, và phát hành những ứng dụng liên quan để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Với MapReduce, các truy vấn được chia nhỏ và truyền đi qua các nút mạng song song và được xử lý song song (bước Map). Các kết quả sau đó được thu thập và phân phối (Bước Reduce). Khuôn mẫu này rất thành công nên những công ty khác cũng muốn sao chép các thuật toán của nó. Do đó, Google đã triển khai khuôn mẫu MapReduce thông qua dự án mã nguồn mở Apache Hadoop.
Các nghiên cứu vào năm 2012 cho thấy cấu ​​trúc nhiều lớp là một lựa chọn để giải quyết các vấn đề của xử lý dữ liệu lớn. Một kiến ​​trúc phân tán song song phân tán dữ liệu trên nhiều máy chủ; những môi trường thực hiện song song này có thể cải thiện đáng kể tốc độ xử lý dữ liệu. Kiểu cấu ​​trúc này chèn dữ liệu vào một DBMS song song, thực hiện việc sử dụng các khung nền MapReduce và Hadoop. Loại khung nền này sẽ tăng sức mạnh xử lý thông suốt đến người dùng cuối bằng cách sử dụng một máy chủ ứng dụng đầu cuối.
Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng vào việc sản xuất được giới thiệu như một cấu ​​trúc 5C (connection - kết nối, conversion - chuyển đổi, cyber - không gian mạng, cognition - nhận thức và configuration - cấu hình).
Hồ dữ liệu cho phép một tổ chức thay đổi định hướng từ mô hình kiểm soát tập trung sang mô hình chia sẻ thông tin để năng động đáp ứng với sự thay đổi của việc quản lý thông tin. Điều này cho phép phân tách nhanh chóng dữ liệu vào hồ dữ liệu, do đó làm giảm thời gian xử lý thông tin.
Ứng dụng
Báo cáo của Viện nghiên cứu Toàn cầu McKinsey năm 2011 mô tả các thành phần chính và hệ sinh thái của dữ liệu lớn như sau:
• Các kỹ thuật để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như kiểm thử A/B, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Công nghệ dữ liệu lớn, như thông tin kinh doanh, điện toán đám mây và cơ sở dữ liệu
• Công cụ trực quan như biểu đồ, đồ thị và các phương pháp thể hiện khác của dữ liệu
Các dữ liệu lớn đa chiều cũng có thể được biểu diễn dưới dạng tensor, có thể được xử lý hiệu quả hơn bằng cách tính toán dựa trên cơ sở dựa trên Tensor, chẳng hạn như nghiên cứu không gian đa cấp. Các công nghệ bổ sung đang được áp dụng cho dữ liệu lớn bao gồm cơ sở dữ liệu MPP, các ứng dụng dựa trên tìm kiếm, khai thác dữ liệu, hệ thống phân tán tập tin, phân tán cơ sở dữ liệu, điện toán đám mây và HPC (ứng dụng, lưu trữ và các tài nguyên máy tính) và Mạng Internet. Mặc dù nhiều phương thức tiếp cận cũng như các công nghệ xử lý đã được phát triển, vẫn còn khó khăn để thực hiện việc học máy với dữ liệu lớn.
Một vài cơ sở dữ liệu liên quan đến MPP có khả năng lưu trữ và quản lý hàng petabytes dữ liệu. Đó chính là một nguồn tận dụng khả năng tải về, theo dõi, sao lưu và tối ưu hóa việc sử dụng các bảng dữ liệu lớn trong RDBMS.
Chương trình Phân tích Dữ liệu Topological của DARPA tìm ra cấu trúc cơ bản của bộ dữ liệu khổng lồ và đến năm 2008, công nghệ này được công bố cùng với sự ra mắt của công ty Ayasdi.
Việc gửi thông tin thời gian thực hoặc gần với thời gian thực là một trong những đặc điểm xác định của phân tích dữ liệu lớn. Do đó độ trễ được tránh bất cứ khi nào và bất cứ khi nào có thể. Dữ liệu trong bộ nhớ là dữ liệu trên một đĩa quay tròn với một đầu kia là FC SAN. Chi phí của một SAN ở quy mô cần thiết cho các ứng dụng phân tích cao hơn rất nhiều so với các kỹ thuật lưu trữ khác.
Có nhiều lợi thế cũng như bất lợi khi sử dụng các ổ đĩa chung trong phân tích dữ liệu lớn, nhưng các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn vào năm 2011 đã không ủng hộ chuyện này.
Quản lý Chính phủ
Việc sử dụng các dữ liệu lớn trong các quy trình của chính phủ cho phép tăng hiệu quả về mặt chi phí, năng suất và sự đổi mới, nhưng không phải là không có sai sót của nó. Phân tích dữ liệu thường yêu cầu nhiều bộ phận của chính phủ (trung ương và địa phương) hợp tác và tạo ra các quy trình mới và sáng tạo để mang lại kết quả mong muốn. Dưới đây là một số ví dụ về các sáng kiến ​​liên quan đến dữ liệu lớn của chính phủ.
Hoa Kỳ
• Phân tích dữ liệu lớn đã đóng một vai trò lớn trong chiến dịch bầu cử lại thành công của Barack Obama năm 2012.
• Chính phủ liên bang Hoa Kỳ sở hữu sáu trong số mười siêu máy tính mạnh nhất trên thế giới.
• Trung tâm Dữ liệu Utah đã được NSA (Cơ quan An ninh Quốc gia Hoa Kỳ) xây dựng. Khi hoàn tất, cơ sở sẽ có thể xử lý một số lượng lớn thông tin thu thập được bởi NSA qua Internet. Số lượng chính xác của không gian lưu trữ là không rõ, nhưng các nguồn gần đây hơn cho rằng nó lên đến vài exabyte.
Ấn Độ
• Phân tích số liệu lớn đã được thử nghiệm cho BJP để giành chiến thắng trong Tổng tuyển cử Ấn Độ, 2014.
Vòng loại giải vô địch bóng đá Đông Nam Á 2012
Vòng loại Giải vô địch bóng đá Đông Nam Á 2012 sẽ được tổ chức tại Myanmar từ ngày 5 tới ngày 13 tháng 10 năm 2012 với sự tham dự của 5 đội có thứ hạng thấp nhất tại khu vực Đông Nam Á. Các trận được thi đấu theo thể thức vòng tròn tính điểm, lấy hai đội nhất và nhì tham dự vòng chung kết. Lễ bốc thăm dự kiến được tổ chức vào ngày 11 tháng 7 năm 2012.
Dữ liệu lớn
Ấn Độ
• Chính phủ Ấn Độ sử dụng nhiều kỹ thuật để xác định cách thức cử tri Ấn Độ phản ứng lại hành động cũng như các ý tưởng của chính phủ về thay đổi chính sách.
Vương quốc Anh
Ví dụ về việc sử dụng dữ liệu lớn trong các dịch vụ công:
Vòng loại giải vô địch bóng đá Đông Nam Á 2012
Đội tuyển Brunei sau khi bị cấm thi đấu từ tháng 9 năm 2009 sẽ được thi đấu trở lại do FIFA đã dỡ bỏ lệnh cấm với nước này vào cuối tháng 5 năm 2011. Trong khi đó, Philippines là một trong sáu đội giành quyền vào thẳng vòng chung kết nhờ lần đầu tiên vào đến vòng bán kết ở giải đấu năm 2010. Còn Myanmar, đội đứng cuối vòng đấu bảng năm 2010, lần đầu tiên sẽ phải tham dự vòng loại.
Dữ liệu lớn
Vương quốc Anh
• Dữ liệu về thuốc theo toa: bằng cách kết nối nguồn gốc, vị trí và thời gian của mỗi toa thuốc, một đơn vị nghiên cứu có thể theo dõi việc phân phối bất cứ loại thuốc nào trong đơn thuốc, và hướng dẫn Viện Y tế và Chăm sóc Quốc gia điều chỉnh cho chính xác. Điều này khiến cho các loại thuốc mới nhất sẽ tốn ít thời gian hơn khi đến với bệnh nhân phổ thông.
Vòng loại giải vô địch bóng đá Đông Nam Á 2012
Kết quả
Giờ thi đấu tính theo giờ địa phương (UTC+6:30)
Chú thích
Thể loại:Bóng đá Đông Nam Á năm 2012 Thể loại:Giải vô địch bóng đá Đông Nam Á 2012 Thể loại:Giải đấu bóng đá quốc tế tổ chức bởi Myanmar
Dữ liệu lớn
Vương quốc Anh
• Kết nối dữ liệu: các cơ quan địa phương liên kết các dữ liệu về các dịch vụ với nhau, ví dụ như hệ thống giao thông, với các dịch vụ công, như là việc phân chia thức ăn cho người tàn tật. Việc kết nối dữ liệu cho phép chính quyền địa phương tránh được các chậm trễ liên quan đến thời tiết, đường sá...
Sự phát triển quốc tế
Nghiên cứu về việc sử dụng hiệu quả các công nghệ thông tin và truyền thông cho mục đích phát triển (hay còn gọi là ICT4D) cho thấy công nghệ dữ liệu lớn có thể có nhiều đóng góp quan trọng nhưng cũng là thách thức đối với sự phát triển của quốc tế. Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn giúp giảm chi phí cho việc ra quyết định trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khoẻ, việc làm, năng suất kinh tế, tội phạm, an ninh, thiên tai và quản lý tài nguyên. Tuy nhiên, những thách thức đối với các nước đang phát triển như cơ sở hạ tầng công nghệ không đầy đủ và sự khan hiếm về kinh tế và nguồn nhân lực sẽ làm nghiêm trọng thêm các mặt trái của dữ liệu lớn như sự riêng tư hoặc các vấn đề khác.
Kinney, Minnesota
Tham khảo
Thể loại:Quận St. Louis, Minnesota Thể loại:Thành phố của Minnesota Thể loại:Thành phố ở quận St. Louis, Minnesota
Lasioglossum diatretum
Lasioglossum diatretum là một loài Hymenoptera trong họ Halictidae. Loài này được Vachal mô tả khoa học năm 1904.
Dữ liệu lớn
Tài chính
Việc sử dụng các dữ liệu lớn dưới dạng lịch sử các giao dịch tài chính được gọi là phân tích kỹ thuật. Sử dụng dữ liệu phi tài chính để dự đoán thị trường đôi khi được gọi là dữ liệu thay thế.
Sản Xuất
Theo bài Nghiên cứu xu hướng toàn cầu TCS 2013, sự cải tiến trong kế hoạch sản xuất và chất lượng sản phẩm là lợi ích lớn nhất của dữ liệu lớn cho ngành sản xuất. Dữ liệu lớn cung cấp cơ sở hạ tầng cho ngành công nghiệp sản xuất, đó là khả năng cải thiện năng suất và tính khả dụng. Việc lên kế hoạch sản xuất chính là một cách tiếp cận dữ liệu lớn cho phép giảm thời gian chết về gần như bằng không và cụ thể hóa số lượng lớn dữ liệu và các công cụ dự đoán khác cho phép tạo ra một quá trình nhằm hệ thống hóa dữ liệu thành các thông tin hữu ích. Khái niệm về việc dự báo sản xuất bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu cảm quan khác nhau như âm thanh, chuyển động, áp suất, điện áp... Số lượng lớn các dữ liệu cảm quan cộng với dữ liệu lịch sử sản xuất tạo thành dữ liệu lớn trong sản xuất. Các dữ liệu lớn này như là đầu vào cho các công cụ dự báo và các chiến lược phòng ngừa tương tự như việc dự báo trong lĩnh vực Quản lý Y tế.
Lasioglossum diatretum
Tham khảo
Thể loại:Lasioglossum Thể loại:Động vật được mô tả năm 1904
Dữ liệu lớn
Chăm sóc sức khỏe
Phân tích dữ liệu lớn đã giúp cải thiện việc chăm sóc sức khoẻ bằng cách cá nhân hóa các phương pháp trị liệu và chẩn đoán lâm sàng, làm giảm thiểu chi phí và thời gian khám bệnh, tự động báo cáo và lưu trữ thông tin sức khỏe và dữ liệu bệnh nhân trong nội bộ cũng như mở rộng ra bên ngoài, chuẩn hóa các thuật ngữ y học và chống phân mảnh trong lưu trữ dữ liệu và thông tin của bệnh. Một số lĩnh vực có sự cải tiến mang tính hướng dẫn hơn là thực hành. Lượng dữ liệu được tạo ra trong các hệ thống chăm sóc sức khoẻ là không nhỏ. Với sự bổ sung thêm của mHealth, eHealth và các thiết bị công nghệ theo dõi sức khỏe được thì khối lượng dữ liệu sẽ tiếp tục gia tăng. Điều này bao gồm dữ liệu ghi chép sức khoẻ điện tử, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu được tạo ra của bệnh nhân, dữ liệu cảm biến và các dạng dữ liệu khó xử lý khác. Hiện nay, nhu cầu lớn hơn đối với các môi trường như vậy là chú ý nhiều hơn đến chất lượng dữ liệu và thông tin. "Dữ liệu lớn rất thường có nghĩa là dữ liệu chưa được xử lý và một phần số liệu không chính xác tăng lên khi có sự tăng trưởng khối lượng dữ liệu." Việc theo dõi bằng con người ở quy mô dữ liệu lớn là không thể và có một nhu cầu cấp thiết về các công cụ thông minh để kiểm soát chính xác và xử lý thông tin bị mất trong dịch vụ y tế. Mặc dù dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ hiện nay thường được lưu trữ dưới dạng điện tử, nhưng nó nằm ngoài phạm vi của dữ liệu lớn vì hầu hết không có cấu trúc và khó sử dụng.
Giáo dục
Một nghiên cứu của Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey cho thấy, ngành dữ liệu lớn đang thiếu hụt 1,5 triệu chuyên gia cũng như nhà quản lý dữ liệu, và một số trường đại học bao gồm Đại học Tennessee và UC Berkeley đã tạo ra các chương trình thạc sĩ để đáp ứng nhu cầu này. Các khóa huấn luyện tư nhân cũng phát triển các chương trình để đáp ứng nhu cầu đó, bao gồm các chương trình miễn phí như The Data Incubator hoặc chương trình trả tiền như General Assembly.
Truyền thông
Để hiểu cách thức các phương tiện truyền thông sử dụng dữ liệu lớn như thế nào, trước tiên cần hiểu rõ một số ngữ cảnh trong cơ chế sử dụng cho quá trình truyền thông. Nick Couldry và Joseph Turow đề xuất rằng các học viên trong ngành Truyền thông và Quảng cáo cần tiếp cận dữ liệu lớn như là nhiều điểm thông tin về hàng triệu cá nhân. Ngành công nghiệp dường như đang chuyển hướng từ cách tiếp cận truyền thống bằng cách sử dụng các môi trường truyền thông cụ thể như báo chí, tạp chí hoặc chương trình truyền hình và thay vào đó là những người tiêu dùng với công nghệ tiếp cận những người này được nhắm mục tiêu vào những thời điểm tối ưu ở những vị trí tối ưu. Mục đích cuối cùng là để phục vụ hoặc truyền tải, một thông điệp hoặc nội dung (theo cách thống kê) phù hợp với suy nghĩ của người tiêu dùng. Ví dụ, môi trường xuất bản ngày càng làm cho các thông điệp (quảng cáo) và nội dung (bài viết) được cải thiện để thu hút người tiêu dùng đã được thu thập độc quyền thông qua các hoạt động khai thác dữ liệu khác nhau.
• Nhắm đến người tiêu dùng mục tiêu (đối với quảng cáo của các nhà tiếp thị)
•Thu thập dữ liệu
• Dữ liệu trong báo chí: nhà xuất bản và nhà báo sử dụng các công cụ dữ liệu lớn để cung cấp thông tin chi tiết và các bản đồ họa chi tiết độc đáo và sáng tạo.
Kênh 4, một kênh phát thanh truyền hình công cộng của Anh, đang dẫn đầu trong lĩnh vực dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu.
Mạng lưới vạn vật kết nối Internet (IoT)
Kevin Ashton, chuyên gia đổi mới kỹ thuật số người được cho là người tạo ra thuật ngữ định nghĩa Internet vạn vật đã phát biểu: "Nếu chúng ta có máy tính biết tất cả mọi thứ - nó sẽ sử dụng dữ liệu mà nó thu thập được mà không có sự trợ giúp từ chúng ta - chúng ta sẽ có thể theo dõi và kiểm soát mọi thứ, giảm đáng kể lượng chất thải, tổn thất và chi phí. Chúng ta sẽ biết khi nào cần thay thế, sửa chữa hoặc thu hồi lại, và liệu rằng thức ăn chúng ta đang ăn có tươi hay không."
Công nghệ
Từ năm 2015, dữ liệu lớn trở nên nổi bật trong hoạt động kinh doanh như một công cụ để giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn cũng như tối ưu hóa việc thu thập và chia sẻ thông tin. Việc sử dụng dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề thu thập dữ liệu và CNTT trong một doanh nghiệp được gọi là IT Operations Analytics (ITOA). Bằng cách áp dụng các nguyên tắc dữ liệu lớn vào các khái niệm về trí thông minh của máy móc và tính toán sâu, các bộ phận CNTT có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp trước khi vấn đề xảy ra. Vào thời điểm này, các doanh nghiệp ITOA cũng bắt đầu đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý hệ thống bằng cách cung cấp các nền tảng mang các dữ liệu cá nhân riêng biệt và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ toàn bộ hệ thống chứ không phải từ các dữ liệu riêng lẻ.
• EBay sử dụng hai kho dữ liệu với tốc độ 7.5 petabyte và 40PB cũng như một cụm 40PB Apache Hadoop để tìm kiếm, khuyến nghị người tiêu dùng và bán hàng.
• Amazon.com xử lý hàng triệu hoạt động back-end hàng ngày, cũng như các truy vấn từ hơn nửa triệu người bán hàng bên thứ ba. Công nghệ cốt lõi mà Amazon hoạt động dựa trên Linux và đến năm 2005 họ có ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới, với dung lượng 7,8 TB, 18,5 TB và 24,7 TB.
• Facebook xử lý 50 tỷ hình ảnh từ cơ sở người dùng của nó.
• Cơ sở dữ liệu Oracle NoSQL đã được kiểm tra để vượt qua mốc 1 triệu xử lý mỗi giây với 8 nhân và đạt tốc độ 1.2 triệu xử lý mỗi giây với 10 nhân.
Đọc thêm
Thể loại:Quản trị dữ liệu  Thể loại:Dự báo công nghệ Thể loại:Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
Gucha (huyện)
Huyện Gucha là một huyện thuộc tỉnh Nyanza ở Kenya. Theo điều tra dân số ngày 24 tháng 8 năm 1999, huyện này có dân số 460939 người. Huyện Gucha có diện tích 661 km². Huyện lỵ đóng tại Tabaka.
Tham khảo
Thể loại:Huyện cũ của Kenya Thể loại:Tỉnh Nyanza
Phi vụ ngầm
Phi vụ ngầm (tên gốc tiếng Anh: Contraband) là một phim điện ảnh tội phạm giật gân của Mỹ năm 2012 do Baltasar Kormákur đạo diễn. Phim có sự tham gia của các diễn viên Mark Wahlberg, Kate Beckinsale, Ben Foster, Caleb Landry Jones, Giovanni Ribisi, Lukas Haas, Diego Luna và J. K. Simmons. Đây là phiên bản làm lại từ phim điện ảnh Iceland Reykjavík-Rotterdam ra mắt năm 2008 mà Baltasar Kormákur có tham gia diễn xuất, với kinh phí đầu tư 25 triệu USD. Phi vụ ngầm được công chiếu tại Mỹ và Việt Nam vào ngày 13 tháng 1 năm 2012.
Nội dung
Chris Farraday đã từ bỏ nghề buôn lậu và đang có cuộc sống hạnh phúc bên cô vợ Kate cùng với hai đứa con ở New Orleans. Andy, em trai của Kate, đi vận chuyển ma túy nhưng vứt hết số hàng xuống sông Mississippi vì thấy cảnh sát xuất hiện. Ông chủ của Andy là tên giang hồ Tim Briggs đe dọa sẽ giết gia đình của Chris nếu Andy không trả lại cho hắn 700.000 đôla. Chris quyết định đi kiếm tiền bằng cách buôn lậu, anh giao vợ con cho người bạn thân Sebastian Abney coi chừng. Chris lên một con tàu chở hàng, dự định sẽ mua 10 triệu đôla tiền giả ở Panama và về Mỹ bán chúng. Đi theo Chris còn có Andy, người bạn Danny Raymer và nhiều người bạn khác.
Ở Panama, Chris tìm đến trùm giang hồ Gonzalo để mua tiền giả. Briggs gọi điện cho Andy và bắt buộc anh lấy tiền đi mua ma túy. Số tiền đã biến mất, Chris và Danny đành phải giúp Gonzalo tấn công một chiếc xe bọc thép của chính phủ để đổi lấy số tiền giả. Sau trận đấu súng với lực lượng cảnh sát, họ cũng đã tẩu thoát thành công, cướp được bức tranh của họa sĩ Jackson Pollock. Chris và Danny chạy về con tàu với số tiền giả và bức tranh. Chris đánh Andy vì dám lấy tiền mua ma túy, Andy sau đó giải thích lý do cho Chris nghe.
Thật ra Sebastian đang làm việc với Briggs, và anh cần tiền để trả cho gã gangster Jim Church. Qua một cuộc điện thoại, Sebastian biết được Chris tính vứt bỏ số ma túy mà Andy mua. Sebastian bảo Briggs hãy đe dọa Kate để ngăn không cho Chris vứt số ma túy. Chris nhận ra Sebastian đã phản bội mình. Sebastian gọi điện cho thuyền trưởng Camp, báo tin rằng Chris đang buôn lậu trên tàu của ông và hứa sẽ chia phần cho ông. Vì không thể bắt Chris khai ra số hàng lậu, Camp buộc phải gọi cho cảnh sát đến kiểm tra con tàu khi vừa về đến New Orleans. Tuy nhiên cảnh sát không tìm thấy số hàng lậu. Briggs và bọn thuộc hạ đến gặp Chris để đòi số ma túy. Chris đưa nhóm của Briggs đến nhà của Camp, đột nhập vào trong rồi tìm thấy số ma túy. Chris đã bỏ trốn trong khi nhóm của Briggs đang ngồi trong phòng khách với số ma túy. Camp thức dậy và đi ra phòng khách đúng lúc cảnh sát đến. Camp và nhóm của Briggs đều bị bắt giữ vì tàng trữ ma túy.
Sebastian vô tình xô Kate ngã đập đầu vào bồn tắm. Nghĩ rằng Kate đã chết, Sebastian ném xác cô xuống cái hố ở công trường xây dựng. Chris đến nơi tìm thấy Kate bằng cách gọi vào điện thoại của cô, anh đưa cô vào bệnh viện kịp thời. Sebastian bị bắt giữ và bị đưa vào tù, ở trong tù anh bị bọn côn đồ bắt nạt. Danny tìm ra được số tiền giả mà trước đó Chris bí mật thả xuống sông Mississippi trước khi về đến New Orleans. Church là người mua lại số tiền giả của Chris với giá 3 triệu đôla. Church nói với Chris rằng bức tranh của Jackson Pollock là vật rất quý giá, sẽ được 20 triệu đôla nếu bán ở thị trường chợ đen. Nhóm của Chris vui mừng vì họ còn giữ bức tranh đó. Chris, Kate, Andy và hai đứa con tiếp tục sống hạnh phúc bên nhau tại một ngôi nhà ở bờ sông.
Hadena folia
Hadena folia là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Hadena