Нація інновацій: Енциклопедія нових технологій

Розділ 13: Великі дані та аналітика

Великі дані та аналітика стосуються збору, аналізу та інтерпретації великих і складних наборів даних, що дозволяє організаціям визначати закономірності, тенденції та ідеї, які можуть інформувати прийняття рішень і стимулювати інновації. Поява великих даних і аналітики була зумовлена експоненційним зростанням цифрових даних, створених окремими особами, організаціями та машинами, а також прогресом у потужності комп’ютерної обробки, ємності зберігання та алгоритмах машинного навчання.

Історію великих даних і аналітики можна простежити до ранніх днів обчислювальної техніки, коли мейнфрейми використовувалися для обробки великих обсягів даних для наукових і бізнес-додатків. У 1980-х і 1990-х роках поява реляційних баз даних і сховищ даних дозволила організаціям більш ефективно зберігати та керувати структурованими даними, такими як інформація про клієнтів і фінансові операції.

Розвиток Інтернету наприкінці 1990-х і на початку 2000-х років привів до нової ери генерації та збору даних, оскільки окремі особи та організації почали створювати величезні обсяги неструктурованих даних за допомогою онлайн-взаємодій, соціальних мереж та інших цифрових платформ. Це створило потребу в нових інструментах і технологіях для збору, зберігання та аналізу цих даних.

У середині 2000-х років почав з’являтися термін «великі дані» як спосіб опису зростаючого обсягу, швидкості та різноманітності цифрових даних. Цей термін був популяризований технологічним аналітиком Дугом Лейні, який визначив Великі дані як «інформаційні активи великого обсягу, високої швидкості та/або різноманітності, які вимагають нових форм обробки для покращеного прийняття рішень, відкриття розуміння та процесу оптимізація».

Поява хмарних обчислень наприкінці 2000-х і на початку 2010-х років надала організаціям масштабований і економічно ефективний спосіб зберігання й обробки великих обсягів даних. Це дозволило розробити нові інструменти та технології аналізу даних, такі як бази даних Hadoop, Spark і NoSQL, які могли б обробляти складні та неструктуровані дані, створені соціальними мережами, мобільними пристроями та Інтернетом речей (IoT).

Зростання машинного навчання та штучного інтелекту в останні роки ще більше прискорило розвиток великих даних і аналітики. Алгоритми машинного навчання дозволяють комп’ютерам навчатися на даних, визначати закономірності та робити прогнози, тоді як системи штучного інтелекту можуть автоматизувати прийняття рішень і надавати інформацію в реальному часі.

Сьогодні великі дані та аналітика використовуються в широкому діапазоні галузей і застосувань, включаючи охорону здоров’я, фінанси, роздрібну торгівлю, виробництво та транспорт. Статистика, отримана на основі великих даних і аналітики, може інформувати прийняття рішень, покращувати роботу та стимулювати інновації, що робить їх важливим інструментом для організацій, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними в епоху цифрових технологій.

‍​‌‌​​‌‌‌​​‌​‌‌​‌​​​‌​‌‌‌​‌‌​​​‌‌​​‌‌​‌​‌​​​‌​‌‌‍




Поскаржитись




Використання файлів Cookie
З метою забезпечення кращого досвіду користувача, ми збираємо та використовуємо файли cookie. Продовжуючи переглядати наш сайт, ви погоджуєтеся на збір і використання файлів cookie.
Детальніше