Big Data nima? - Mustaqil ish mavzu: Katta ma'lumotlar uchun Business Intelligence Bajardi: Sodiqov Sohib. Qabul...

|
Mustaqil ish mavzu: Katta ma'lumotlar uchun Business Intelligence Bajardi: Sodiqov Sohib. Qabul qildi: toshkent – 2023 Mavzu: Katta ma'lumotlar uchun Business Intelligence Reja
|
bet | 4/10 | Sana | 01.01.2024 | Hajmi | 99,84 Kb. | | #129290 |
Bog'liq Katta ma\'lumotlar uchun Business IntelligenceBig Data nima?
Aslida, atamaning ta'rifi yuzaga chiqadi: "katta ma'lumotlar" juda katta hajmdagi ma'lumotlarni boshqarish va ularni tahlil qilishni anglatadi. Agar siz kengroq qarasangiz, bu juda katta hajm tufayli klassik usullar bilan qayta ishlanmaydigan ma'lumotlar.
Big Data atamasi o'zi nisbatan yaqinda paydo bo'lgan. Google Trends ma'lumotlariga ko'ra, ushbu mashhurlikning faol o'sishi 2011 yil oxiriga to'g'ri keladi:
2010 yilda katta ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bevosita bog'liq bo'lgan birinchi mahsulotlar va echimlar paydo bo'ldi. 2011 yilga kelib, eng yirik IT-kompaniyalar, shu jumladan IBM, Oracle, Microsoft va Hewlett-Packard, o'z biznes strategiyalarida Big Data atamasidan faol foydalanmoqdalar. Asta-sekin, axborot texnologiyalari bozori tahlilchilari ushbu kontseptsiya bo'yicha faol izlanishlarni boshlaydilar.
Hozirgi vaqtda ushbu atama katta shuhrat qozondi va turli sohalarda faol qo'llanilmoqda. Ammo Katta Ma'lumotlar bu mutlaqo mutlaqo yangi hodisa, deb aniq aytish mumkin emas, aksincha, katta ma'lumotlar manbalari ko'p yillar davomida mavjud bo'lgan. Marketingda ularni mijozlar xaridlari, kredit tarixlari, turmush tarzi va hokazolarning ma'lumotlar bazasi deb atash mumkin. Yillar davomida tahlilchilar ushbu ma'lumotlardan kompaniyalarga mijozlarning kelajakdagi ehtiyojlarini bashorat qilish, xatarlarni baholash, iste'molchilarning xohish-istaklarini shakllantirish va h.k.
Hozirgi vaqtda vaziyat ikki jihatdan o'zgargan:
- turli xil ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qilish va taqqoslash uchun yanada murakkab vositalar va usullar paydo bo'ldi;
- Tahlil vositalari turli xil yangi ma'lumotlar manbalari bilan to'ldirildi, bu raqamli texnologiyalarga keng o'tish bilan bog'liq, shuningdek ma'lumotlarni yig'ish va o'lchashning yangi usullari.
Tadqiqotchilar Big Data texnologiyalaridan ishlab chiqarish, sog'liqni saqlash, savdo, davlat boshqaruvi va boshqa turli sohalar va sohalarda eng faol foydalanilishini taxmin qilishmoqda.
Big Data bu ma'lum bir ma'lumotlar to'plami emas, balki ularni qayta ishlash usullari to'plami. Katta ma'lumotlar uchun aniqlovchi xususiyat nafaqat uning hajmi, balki ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishning og'ir jarayonlarini tavsiflovchi boshqa toifalardir.
Qayta ishlash uchun dastlabki ma'lumotlar bo'lishi mumkin, masalan:
- Internet foydalanuvchilari xulq-atvori jurnallari;
- narsalar Interneti;
- ijtimoiy media;
- meteorologik ma'lumotlar;
- yirik kutubxonalarning raqamli kitoblari;
- transport vositalarining GPS signallari;
- bank mijozlarining operatsiyalari to'g'risidagi ma'lumotlar;
- uyali aloqa abonentlarining joylashuvi to'g'risidagi ma'lumotlar;
- yirik chakana savdo tarmoqlarida xaridlar to'g'risida ma'lumot va boshqalar.
Big Data asosiy tamoyillari:
- Landshaft kengaytirilishi - ma'lumotlar massivlari juda katta bo'lishi mumkin va bu katta ma'lumotlarni qayta ishlash tizimining dinamik ravishda kengayib borishi kerakligini anglatadi.
- Xatolarga bardoshlik - uskunaning ba'zi elementlari ishdan chiqsa ham, butun tizim ishlashi kerak.
- ma'lumotlarning joylashuvi. Katta taqsimlangan tizimlarda ma'lumotlar odatda juda ko'p sonli mashinalarda tarqatiladi. Ammo, iloji boricha va resurslarni tejash maqsadida ma'lumotlar ko'pincha o'sha serverda saqlanadi.
Uchala tamoyilning barqaror ishlashi va shunga mos ravishda katta ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlashning yuqori samaradorligi uchun, masalan, blockchain kabi yangi katta texnologiyalar kerak.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Mustaqil ish mavzu: Katta ma'lumotlar uchun Business Intelligence Bajardi: Sodiqov Sohib. Qabul qildi: toshkent – 2023 Mavzu: Katta ma'lumotlar uchun Business Intelligence Reja
|