Big Data'ning asosiy 8 atamasi

Muammolar
Salmoqli ma’lumotlar muammosi shundaki, o‘n yillar davomida yig‘ilgan turli axborotlar hamon har qanday tizim uchun o‘ta muhim va ochiq bo‘lib qolmoqda. Yana bir eng katta muammosi ularni qayta ishlash xarajatlaridir. Bunga qimmat asbob-uskunalar, katta miqdordagi axborotlarga xizmat qo‘rsatuvchi malakali mutaxassislar ish haqi xarajatlarini ham qo‘shish mumkin. Shubhasiz, asbob-uskunalar muntazam yangilanib turishni talab etadi, ular ma’lumotlar hajmi oshishi jarayonida ish samaradorligini yo‘qotmasligi kerak.
Uchinchi muammo yana qayta ishlash talab etiladigan ko‘p sonli axborot bilan bog‘liq. Masalan, tadqiqotlar 2-3 martada emas, balki ko‘p sonli o‘rganishlarda natija beradi, chunki qaysidir hodisa bo‘yicha haqiqiy ta’sirga ega bo‘lish uchun ma’lumotlarni umumiy oqimdan ajratish va ob’yektiv baho berish juda qiyin.
Axborotni yo‘qotish muammosi. Ehtiyot choralari bir martalik oddiy zaxira ma’lumotlarni cheklamaslikni, saqlovning kamida 2-3 ta zaxirasini tayyorlashni talab etadi. Ammo, hajmning oshib borishi zaxiralashni yanada murakkablashtiradi – AT-mutaxassislar mazkur muammoning optimal yechimini topishga harakat qilishmoqda.
Xulosa o‘rnida aytish mumkinki, texnologiyalardan yashirinib ololmaymiz. «Big Data» dunyoni o‘zgartiryapti, asta-sekin shahrimizga, uyimizga va gadjetlarimizga kirib bormoqda. Texnologiya sayyorani qanday tezlikda egallaydi – aytish qiyin. Ammo, bir tushuncha aniq – «Klinika» serialida Bob Kelso aytganidek, urf (moda)ni ushlab qol yoki eskicha yashab o‘tib ket.

Katta hajmli maʼlumot

Vikipediya, ochiq ensiklopediya
Jump to navigationJump to search
Katta hajmli maʼlumot (inglizcha: Big data) — katta hajmdagi ma´lumotlarga nisbatan qo´llanadigan termin hisoblanadi(odatda terabayt, ekzabayt va petabaytlar darajasida). Ushbu ma´lumotlarni amaldagi va yangi yaratilayotgan texnologiyalar yordamida to´plash, taqsimlash, o´zgartirishlar kiritish, tahlil qilish, saqlash va vizual shaklda tasvirlash imkoni bo´lishi kerak. Ma´lumotlar miqdorining tez o´sishiga so´nggi yillarda kuzatilayotgan texnologik taraqqiyot va buning natijasi hisoblanmish mashina tomonidan yaratilayotgan ma´lumotlarning ko´payib borishi sababchidir. RFID-texnologiyasining keng tarqalishi, elektron transaksiyalarning moliya sohasida keng qo´llanilishi, ilmiy-tadqiqot muassasalarining to´plagan natijalari, web-texnologiyalarining keng tarqalishi, telekommunikasion tizimlardagi protokollar shular jumlasidandir. Big Data aslida ilmiy-tadqiqotga aloqador sohalarda avvaldan ham mavjud bo´lgan bo´lsa-da, lekin so´nggi yillardagina ushbu fenomen ko´proq tilga olinadigan bo´ldi. Buning sababi shundaki, katta miqdordagi ma´lumotlarni tahlil qilish endi iqtisodiy tashkilotlar tomonidan ham keng qo´llanila boshlanishi va buning oqibatida ma´lumotlar tahlilining raqobatbardoshlikni oshirish va samaradorlikni kuchaytirish kabi muhim masalasarda asosiy o´rinni egallaganidir. Big Data odatiy Bosh Informasion Mutaxassis (Chief Information Officer - CIO) uchun qo´shimcha vazifalar va talablar yaratishdan tashqari, yangi Ma´lumot Boshqaruvchisi (Data Steward) va Ma´lumot bo´yicha mutaxassis (Data Scientist) kabi kasblarning paydo bo´lishiga olib keldi.