|
Guruh: 961-19 Bajardi
|
| bet | 3/7 | | Sana | 23.12.2023 | | Hajmi | 251,5 Kb. | | #127479 |
Bog'liq zafar optik tolali uzatish tizimlari, Mavzu Jamoani shakllantirishning istiqbol rejalari-fayllar.org, a, MUSIQAVIY BADIIY DIDNING DARAJASI, dilshod aka, Coursera Muhammedova, Shakarov Abbos falsafa axloqshunoslik, NKSHT 4MT (2), dilnoza, UMIRBEK, 1 Mînîpîliya nima , 1, 452-22 YN, TKT 1-2-3 MODULE KEY words newBig data manbalari .
Tranzaksiya maʼlumotlari ham onlayn, ham oflayn rejimda amalga oshiriladigan barcha kundalik tranzaksiyalardan hosil boʻladi. Hisob-fakturalar, to'lov topshiriqlari, saqlash yozuvlari, etkazib berish kvitansiyalari - barchasi tranzaksiya ma'lumotlari sifatida tavsiflanadi, biroq ma'lumotlarning o'zi deyarli ma'nosizdir va aksariyat tashkilotlar o'zlari yaratayotgan ma'lumotlar va undan qanday foydalanish mumkinligini tushunish uchun kurashadilar. Ma'lumotlardan haqiqiy qiymatni ochish. Haqiqiy biznes qiymati tushunchalar, qarorlar va harakatlarni yaratish uchun ushbu ma'lumotlarni birlashtirish qobiliyatidan kelib chiqadi. CloudMoyo kompaniyalarga keng qamrovli, yaxlit va barqaror tahliliy strategiyani ishlab chiqishda yordam beradi, bu ularga amaliy tushunchalar orqali o'zlarini farqlash vositalarini beradi va xodimlar va biznesning o'zini qo'llab-quvvatlaydi. Bir qator omillar CloudMoyo kabi kompaniyalar bajarayotgan joyning qiymatiga ishora qiladi. Yaqinda o'tkazilgan tadqiqot shuni ko'rsatdiki, ushbu sohada eng ilg'or texnologiyalarga ega bo'lgan kompaniyalarning uchdan ikki qismi ushbu imkoniyatlarni ishga tushirish uchun etarli odamlarni yollay olmaydi. Bunga qo'shimcha ravishda, tahlil resurslarni ko'p talab qiladi. Yirik kompaniyalar yetarlicha resurslarni ajratish uchun kurashadilar, ammo kichikroq kompaniyalar uchun ular samarali tahlil qilish uchun zarur bo'lgan barcha narsani bag'ishlashlari mumkin emas. Bu ikkala holatda ham autsorsing bebaho afzallik hisoblanadi. Katta ma'lumotlar raqobatbardosh ustunlikni ta'minlashi mumkinligi haqida umumiy e'tirof etilgan tushuncha mavjud bo'lsa-da, murakkab uchinchi tomon provayderlari bilan hamkorlik qilayotganlar yuqori sifatli va hamyonbop ma'lumotlardan foydalanishda ancha yaxshi imkoniyatga ega. Katta ma'lumotlar davri biz uchun yaxshi va haqiqatan ham keldi va endi korxonalar katta ma'lumotlar bilan shug'ullanishi kerakmi yoki yo'qmi degan savol emas, balki qanday qilib. Texnologik gigant Cisco 2020-yilda ishlab chiqarilgan maʼlumotlar miqdori bugungi kunga nisbatan 50 baravar koʻp boʻlishini bashorat qilmoqda. Ajablanarli emaski, kompaniyalar o'zlarini haddan tashqari ko'tarib, o'z bizneslarini tushunadigan va natijalarni berish uchun uni texnologiya bilan birlashtira oladigan mutaxassislardan qat'iy maslahatga muhtoj bo'lishadi. Faol bo'lish asosiy hisoblanadi.Anʼanaviy hisobot va BI oʻz oʻrnini Advanced Analyticsga boʻshatib bermoqda. Nima bo'lganini va nima uchun retro-aktiv tahlil qilish endi etarli emas. Buning o'rniga, yuqori sifatli ma'lumotlardan foydalanadigan tizimlar va hamkorliklarni yo'lga qo'yish va da'volarni qo'llab-quvvatlash uchun aniq dalillar bilan keyingi voqealar haqida bashorat qilish uchun ma'lumotlarni sharhlash kerak. Tashkilotlar maʼlumotlarni yetkazib berish va boshqarishdan tortib, maʼlumotlardan foydalanishgacha boʻlgan bulutli katta maʼlumotlar xizmati sifatida analitik talablarning toʻliq spektri boʻylab biznes ehtiyojlarini qondirishi mumkin. Bulutga asoslangan keng qamrovli katta maʼlumotlar maʼlumotlar strategiyasini ishlab chiqish orqali ular tushuncha doirasini belgilashi va korxona maʼlumotlarining umumiy qiymatini optimallashtirishi mumkin. Biroq, bulutga asoslangan katta maʼlumotlar tahlili yagona oʻlchamdagi yechim emas va CloudMoyo kabi AT boʻyicha mutaxassis hamkor bu yoʻlda sizga yordam berishi mumkin.
Big datani tahlil qilish jarayoni.
Katta ma'lumotlardan modellar yaratish, naqshlarni aniqlash va odamlar yoki jarayonlar kelajakda qanday harakat qilishini bashorat qilish uchun foydalanish mumkin. Katta ma'lumotlarga asoslangan bashoratli tahlillar, masalan, reklama kampaniyalarining muvaffaqiyatini rejalashtirish, tovarlar va xizmatlarga bo'lgan talabni bashorat qilish va mijozlarning samarali o'zaro munosabatlarini yaratishga yordam beradi. Bashoratli modellar nafaqat savdo va marketing, balki boshqa har qanday sohadagi tendentsiyalarni aniqlashga xizmat qilishi mumkin. Masalan, ta'limda ular o'quvchilarning kelajakdagi faoliyati, dasturlarning samaradorligi to'g'risida taxminlar qilish uchun ishlatiladi.Bashoratli tahlil allaqachon aviatsiyada keng qo'llaniladi. Shunday qilib, Airbus 2025 yilga kelib bashoratli texnik xizmatko‘rsatish yordamida aniqlangan nosozlik tufayli samolyotning parvoziga ruxsat berilmagan holatlar sonini minimallashtirish mumkin bo‘lishini kutmoqda. Katta ma'lumotlar, agar u o'lik vaznga ega bo'lsa, foydali bo'lmaydi: bularning barchasi katta, har soniyada yangilangan heterojen ma'lumotlar massivlarini boshqarish kerak. Katta ma'lumotlar bilan ishlash bir necha bosqichda qurilgan. Birinchidan, ma'lumotlar turli manbalardan to'planishi kerak . Keyinchalik, ularni saqlash, qayta ishlash va yo'qotishdan himoya qilish kerak . Endi, bu borada bulutli echimlar alohida ahamiyatga ega bo'lib, ular o'zlarining hisoblash resurslariga nisbatan bir qator afzalliklarga ega.Katta ma'lumotlar doimiy ravishda to'planib boradi va o'zining IT infratuzilmasini barcha kengaytirilishi mumkin bo'lgan holda cheksiz ravishda oshirib bo'lmaydi. Bundan tashqari, yuklarni har doim ham oldindan aytib bo'lmaydi va eng yuqori paytlarda jismoniy server ishlamay qolishi mumkin. Qayta sug'urtalash asossiz xarajatlarga olib keladi. Infratuzilmani bulutga o'tkazish sizga qimmatbaho uskunalarni sotib olishdan, uning ishlashi va xavfsizligini ta'minlash xarajatlaridan voz kechishga imkon beradi. Hisoblash resurslarini tez masshtablash va ko'paytirish imkoniyati tufayli bulutli saqlash ishonchlilik, nosozliklarga chidamlilik va moslashuvchan konfiguratsiyani ta'minlash bilan birga katta hajmdagi ma'lumotlarni joylashtirishga qodir.Va nihoyat, katta ma'lumotlar bilan ishlashning yakuniy va asosiy bosqichi ularni tahlil qilishdir . Aynan uning sharofati bilan Big Data haqiqiy amaliy foyda keltira boshlaydi. Tahlil ortiqcha narsalarni filtrlash va biznes uchun eng qimmatli narsalarni ajratib ko'rsatish imkonini beradi.
|
| |
