Большие данные: большие проблемы

Статья описывает особенности проблемы «больших данных». Анализируются причины периодического возникновения проблемы. Показано, что проблема существовала задолго до ее отражения в средствах массой информации. Описаны основные качественные характеристики больших данных: большой объем, сложность, временные ограничения. Описаны числовые характеристики больших данных. Описаны методики и методы работы с большими данными.

Проблема «больших данных» (BigData) начала обсуждаться с 2008 г. Эту проблему чаще всего связывают с необходимостью анализа неструктурированных данных больших объёмов. Для характеристики «больших данных» ввели упрощенные критерии, которые назвали «три V»: объём (volume), скорость (velocity), многообразие (variety).

1. Черняк Л. Большие данные–новая теория и практика //Открытые системы. СУБД – 2011. – №10. – С.18-25.
2. Jacobs,A. The pathologies of big data //Communications of theACM. – 2009. – V. 52. – №. 8. – р.36-44.
3. 3.Tsvetkov V. Ya. Complexity Index // European Journal of Technology and Design, 2013, Vol.(1), № 1, p.64-69.
4. LynchC. Bigdata: How do your data grow? //Nature. – 2008. – V. 455. – №. 7209. – р.28-29.
5. Цветков В.Я. Методы и системы обработки и представления видеонформации. – М.:ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991. – 113 с.
6. Денисов А.А. Информационное поле. – СПб.: Изд-во "Омега", 1998. – 64 с.
7. Цветков В. Я.Естественное и искусственное информационное поле// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2014. – №5, ч.2. – С. 178–180.
8. The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery, 2009, URL: http://research.microsoft.com/enus/collaboration/ fourthparadigm
9. LoekEssers: CERN pushes storage limits as it probes secrets of universe, URL: http://news.idg.no/cw/art.cfm?id=FF726AD5-1A64- 6A71-CE987454D9028BDF.
10. Tsvetkov V. Ya. Information Management of Mobile Object // European Journal of Economic Studies, 2012, Vol.(1), №1. P. 40-4
11. Tsvetkov V.Ya. Cognitive information models. // Life Science Journal. 2014; 11(4). pр. 468-471.
12. Кулагин В.П. Проблемы параллельных вычислений // Перспективы науки и образования. 2016. №1. С.7-11.
13. Tsvetkov V. Ya. Information Constructions // European Journal of Technology and Design, 2014, Vol (5), № 3. p.147-152.
14. Tsvetkov V. Yа. Information interaction // European Researcher, 2013, Vol.(62), № 11-1. p.2573.
15. Прорывная технология машинного перевода и вокруг нее. PC WEEK, №9, 12 апреля 2011.
16. Цветков В. Я. Когнитивная кластеризация // Славянский форум, 2016. – № 1(11). – С.233-240.
17. Цветков В.Я. Геостатистика // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2007. – №3. – С.174-184.
18. Herodotou H. et al. Starfish: A Self-tuning System for Big Data Analytics // CIDR. – 2011. – Т. 11. – р.261-272.
19. T.A. Ozhereleva. Information Barriers. // European Journal of Technology and Design, 2016, Vol.(11), Is. 1, pp.30-34. DOI: 10.13187/ ejtd.2016.11.30 www.ejournal4.com
20. TsvetkovV.Ya. Worldview Model as the Result of Education // World Applied Sciences Journal. – 2014. – 31 (2). – р.211-215.
21. Степин В.С., Кузнецова Л.Ф. Научная картина мира в культуре техногенной цивилизации. М.: Directmedia, 2013.
22. Клягин Н. Современная научная картина мира. М.: Litres, 2016.
23. Вонсовский С. В. Современная естественно-научная картина мира. Екатеринбург: Изд-во Гуманитарного ун-та, 2005.

PlumX

Метрики публикации