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高德注册:大数据:镜头应该多宽?这取决于你的使用

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与大数据的速度涌入组织全球每天250亿亿字节的数据,是义不容辞的组织来确定到底有多少大数据是至关重要的,需要的,哪些部分大数据是多余的,可以消除之前的数据进入企业系统。如果公司做不到这一点,带宽、存储和处理能力就会超出预算。我们正在共同开发的解决方案确实建立在高德代理的网络云平台上,并建立在我们对蜂窝无线的深刻经验基础之上,旨在将真正针对其高德代理网络和环境的5G解决方案组合在一起。
 
对于公司使用大数据执行的每一个操作和分析,关键是预先定义每个业务用例,并预先确定解决业务用例真正需要多少数据。不可避免地会有一些数据是你根本不需要的。将这些数据从数据摄入过程中分离出来,我称之为缩小数据流进入数据存储库的镜头光圈。高德代理的亚马逊网络服务(AWS)继续保持市场主导地位,本季高德增长了23亿美元,相当于其他两个主要参与者的同比增长。
 
这里有两个不同的数据镜头调整例子:
 
IBM RoboRXN和分子配方的力学
 
当IBM设计它的RoboRXN项目时,它从世界范围内的开源社区和其他潜在的用于产品配方的分子组合中获取大量未经编辑的数据,必须决定这些数据中有多少与他们所从事的项目相关。
 
RoboRXN项目专注于为药物解决方案设计新分子,如COVID-19疫苗。这意味着,白皮书、统计研究结果和其他与正在进行的分子配方计划没有直接关系的研究来源是不需要的。IBM决定要做的是在大量未经编辑的数据流进来时,在数据摄入过程的前端实现人工智能(AI)。
 
人工智能算法提出了一个主要问题:传入数据的每个元素是否都包含与项目重点相关的内容?对于与项目完全不相关的研究,或者只是与项目有一定关联的研究,人工智能会删除这些数据,因此它们永远不会被允许进入数据存储库。换句话说,项目数据存储库的数据透镜的光圈被收紧了,只允许那些与项目相关的数据元素。结果,数据存储和处理减少了,成本也降低了。
 
SETI和地外生命搜寻计划
 
SETI研究所成立于1984年,其任务是寻找地外生命。这是通过监测来自太空的无线电信号和发射来确定是否有任何重复的模式,可能意味着来自另一种生命形式的通信。科学家和志愿者们参与了搜寻地外文明计划,辛苦地检查堆积如山的未经编辑的无线电信号。
 
在这种努力中,很少有人能预先对数据的好坏做出假设,因为没有人完全确定他们要寻找的是什么。因此,几乎没有办法“缩小”数据镜头的光圈,它必须保持大开。这导致了高水平的处理、存储和手工工作。
 
该研究所能够做的是,在搜索了所有可能表明智能生命形式的潜在信号之后,缩小数据范围。在这一点上,只有具有生命潜力的信号需要储存在更小的数据库中。最终用户组织正在寻找最佳的高德注册云平台,以运行针对云的数字化转型计划。高德注册表明,许多人选择在多个云提供商之间进行投资以“分散风险”
 
SETI和IBM RoboRXN的经验
 
IBM的RoboRXN和SETI搜寻地外生命的例子在数据透镜光谱的两端。在IBM的例子中,有能力缩小数据镜头的孔径在前面的过程。SETI的情况却不是这样。
 
这些用例告诉数据科学家的是,如果你有一个足够紧凑的用例,不需要最初被视为无关的数据,那么在预处理阶段就有可能减少大数据的摄入。在其他情况下,您限制数据摄入的能力。
 
每个大数据项目的目标都应该包括一条任务线,说明为输入数据需要设置多大的数据镜头光圈。这个孔可以根据每个用例的需要向上或向下调整。
 
当您这样做时,您就有了一种现实的方法来控制每个项目所需的处理、存储和资金。
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