Реферат выполнен в срок. Тема раскрыта. Спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
BIG DATA - ПОНЯТИЕ, ХАРАКТЕРИСТИКА И ПЕРСПЕКТИВЫ
- 16 страниц
- 2018 год
- 90 просмотров
- 1 покупка
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Понятие и характеристика «Big Data» 4
2. Перспективы дальнейшего развития «Big Data» 8
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 14
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 16
1. Понятие и характеристика «Big Data»
Big Data (большие данные) - это совокупность методов и средств обработки большого объема различной информации, которая весьма часто обновляется и находится в разных источниках. Изначальное появление этого понятия связывают со статьей «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объемами данных?», опубликованной редактором журнала Nature Клиффордом Линчем в 2008 году. В ней было собраны разнообразные материалы о большом объеме информации и возможностью ее обрабатывать. И уже в 2011 году термин стал использоваться в крупнейших IT-компаниях таких, как Microsoft, IBM, Oracle.
Big Data стали горячей темой в основных ИТ ресурсах; хотя в прошлом существовали большие базы данных, а также данные, основанные на интенсивных вычислениях с накоплением петабайт.
...
2. Перспективы дальнейшего развития «Big Data»
Анализ «Big Data» позволяет получать нужную информацию из потоков данных. Ниже перечислены некоторые типичные задачи для потоковой разработки:
- Кластеризация. Это задача группировки набора объектов таким образом, что объекты в одной группе (называемые кластером) более похожи друг на друга, чем объекты в других группах (кластерах). Методы кластеризации для потоков данных обычно постоянно кластеризуют объекты на устройствах с ограниченным сроком хранения с некоторыми временными ограничениями [4, с. 49].
- Классификация. В данном случае используется предварительные условия для получения набора классификаторов с целью последующей селекции данных. В принципе, по сравнению с кластеризацией классификация является контролируемым процессом обучения, тогда как кластеризация - это процесс без надзора.
...
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Хотя слово big подразумевает такое, большие данные не просто определяются объемом, а сложностью. Многие небольшие наборы данных, которые считаются большими данными, не потребляют много физического пространства, но особенно сложны по своей природе. В то же время большие массивы данных, требующие значительного физического пространства, могут быть недостаточно сложными, чтобы считаться большими данными.
В дополнение к объему большая метка данных также включает в себя разнообразие данных и скорость, составляющую три V больших данных - объем, разнообразие и скорость. Разнообразие ссылается на различные типы структурированных и неструктурированных данных, которые могут собирать организации, такие как данные уровня транзакций, видео и аудио, или текстовые и лог-файлы. Скорость - это показатель того, насколько быстро данные могут быть доступны для анализа.
...
1. Gary S. Mastering Big Data: CFO Strategies to Transform Insight into Opportunity // Financial System News – 2012. - №12. - Электронный ресурс. – Режим доступа: http://www.fsn.co.uk/channel_bi_bpm_cpm/mastering_big_data_cfo_strategies_to_transform_insight_into_opportunity#.W-oM09ZKXQS - Дата доступа: 10.10.2018
2. Matsuoka S., Sato H., Tatebe O. Extreme big data (EBD): next generation big data infrastructure technologies towards yottabyte/year // An international open access journal. - 2014. - Vol 1. - Электронный ресурс. – Режим доступа: http://superfri.org/superfri/article/download/24/120 - Дата доступа: 10.10.2018
3. Matteson S. Big Data basic concepts and benefits explained // in Big Data Analytics/ - 2013/ - September 25 - Электронный ресурс. – Режим доступа: https://www.techrepublic.com/blog/big-data-analytics/big-data-basic-concepts-and-benefits-explained/ - Дата доступа: 10.10.2018
4. Namiot D. On big data stream processing // International journal of open information technologies 2015. - Vol. 3. - No. 8, - Электронный ресурс. – Режим доступа: HTTPS://CYBERLENINKA.RU/ARTICLE/N/ON-BIG-DATA-STREAM-PROCESSING - Дата доступа: 10.10.2018
5. Ustimenko O. Development prospects of distributed storage of big data // ISJ Theoretical & Applied Science 9 (17) 2014 - Электронный ресурс. – Режим доступа: http://dx.doi.org/10.15863/TAS.2014.09.17.3 - Дата доступа: 10.10.2018
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
