„Lehet- e a következő vásárlásunk legnépszerűbb darabja a csikóbőr kulacsba integrált napelemes termosztát ... hmm… mondjuk bézs színben? ”

Két új erőforrás megjelenése forgatta fel a XXI. század elejének gazdaságát. Az egyik a pala gáz, a másik a Big Data. Mindkét erőforrás komoly jelentőséget szerzett az Egyesült Államok gazdaságában.

Az előbbi elhozta ismét az ország energetikai függetlenségét. Hiszen az Egyesült Államok hatalmas palagáz lelőhelyeinek feltárása, illetve a kiaknázásukhoz szükséges technológiának a felfedezése, hosszú idő után ismét lehetővé tette az USA számára az energiafüggetlenséget.

A másik a Big Data- végtelen információhalmaz.

 Forrás: http://bigdatasp.com/wp-content/uploads/2015/06/bd4.jpg

A kifejezés - mint általában az egyszerű kifejezések – hihetetlen bonyolultságú tartalmat nevesítenek. A digitális világ tartalmának adatmennyisége, lassan kifejezhetetlen mértékű növekedése, nehezen leírható. A számítástechnika születésénél a byte, kilobyte mértékegysége bőven elegendő volt az adatok tárolásához szükséges tárméretek meghatározásához. Ma már az exobyte-ot – amiből 1, annyi byte-ot jelent, hogy az egyes után tizennyolc nullát kell leírnunk – lassan váltó mértékegységnek használjuk. De lassan meg kell ismerkednünk olyan jelenleg nem annyira használt új kifejezésekkel, mint például zettabyte vagy yottabyte. Mondjuk az, hogy újszülötteket nevezzenek el róluk, talán még picit odébb van.

Iszonyú adatmennyiségről beszélünk melyet mi magunk, gépeink, eszközeink állítanak elő.

Az adathalmaz folyamatosan bővül, ha megnézünk egy weboldalt, ha rákeresünk valamire, ami valamiért felkeltette a kíváncsiságunkat vagy egyszerűen csak a felfelé mutató hüvelykujj bűvöletébe esve jelezzük véleményünket, valamelyik közösségi oldalon.

De adatok keletkeznek a cégek működése során is. Ha nagyon költőiek szeretnénk lenni még a hivatalok ügyintézése is csak egy csermely, amely hozzájárul a hatalmas adatóceán táplálásához.

Folyamatosan, minden egyes másodpercben óriási ütemben növekszik a világban tárolt adatok mennyisége.

Tulajdonképpen ezek az adatok alkotják az IT világában nem éppen meteorológiai kifejezést takaró felhőt. De ha már analógia, akkor ebbe a felhőbe gyakran küldünk meteorológiai léggömböket, hasonló céllal. Ezek is adatot gyűjtenek, de nem a várható csapadékmennyiséget jósolják meg, hanem például azt, hogy

lehet- e a következő vásárlásunk legnépszerűbb darabja a csikóbőr kulacsba integrált napelemes termosztát...hmm… mondjuk bézs színben.

Az eszkimó és a bikiniakció

Hatalmas erőforrás. Az Egyesült Államokban, főleg a szilícium-völgyben, sok bányászat folyik, ezt a fajtát hívjuk talán felhőbányászatnak.

Amit kitermelnek, az az adatok közötti kapcsolatok, illetve a kapcsolatból meghatározható következtetések.

Az üzleti felhasználása nyilvánvaló. Egy adatai által jól deklarált felhasználó számára könnyebb célreklámot, ajánlatot küldeni, ami érdeke a felhasználónak is – hiszen egy eszkimó számára valószínűleg nem releváns az információ az aktuális bikini leárazásokról,

míg egy karibi koktélbár alkalmazottja sem feltétlenül borzong bele a motoros szánok kedvező THM-jének számaiba.

Forrás: http://ehotelier.com/insights/2015/06/11/special-offers-that-guests-find-special/

De érdeke a reklámot küldőnek is, hiszen marketing költségeit a szükséges mértékben tudja meghatározni, és forrásait hatékonyan felhasználva tudja elérni potenciális ügyfeleit.  Az üzleti érdek fontos, mert az üzleti érdek egyben forrást is jelent az innovatív technológiák kutatásához, fejlesztéséhez.

 Új szerepek

Az üzleti érdekből született új technológiák aztán meglelik a szerepüket máshol is. A hatalmas adatmennyiség vizsgálata folyamatos. Ennek a vizsgálatnak, vagy adatkutatásnak fontos tulajdonsága a sebesség, azaz minél hamarabb megtalálni az összefüggéseket lehetőleg már az adat keletkezésének pillanatában.

A Big Data hatékony vizsgálatára képes alkalmazásokat fejlesztő szoftvermérnökök ma már az IT szektor legjobban fizetett alkalmazottjai közé tartoznak. Külön programnyelvek készülnek a hatékony fejlesztés támogatása érdekében.

Ma már ezekre az alkalmazásokra támaszkodva igyekeznek megőrizni proaktivitásukat azok a biztonsági szervezetek is, amelyek mondjuk az országuk elleni terrortámadásokat igyekeznek megelőzni. Na persze időként túl is tolják, elég, ha csak Edward Snowden, NSA-s felmondásának viharos körülményei jutnak eszünkbe.

Big data vs. madárinfluenza

De jó példa a kétezres évek egyik komoly egészségügyi krízis helyzete, amikor a sertés-, madárinfluenza vírusai közös mutációjának terjedését próbálták az ENSZ egészségügyi szervezetei modellezni, azzal a céllal, hogy a szükséges oltóanyagokat, hogyan helyezzék el a világ elosztó központjaiban.

Saját eszközeikkel nem nagyon boldogultak. A segítség a Google-től érkezett, akik adatrendszereik vizsgálatával és párszáz alkalmazással próbáltak megfelelő modellt találni a megoldásra. A megoldást az hozta végül, hogy azt elemezték hol, hányszor kerestek rá a lázzal, hidegrázással kapcsolatos gyógyszerekre. Ennek gyakoriságából, változásaiból modellezni lehetett a vírus terjedését, mozgását. Ez alapján aztán felrajzolható volt a szükséges modell, meglehetett jósolni a terjedés irányát, ütemét, amire így felkészülhetett a szervezet.

Egy szó, mint száz érdemes a meteorológiai előrejelzéseket figyelni, hátha számunkra is hasznos újdonságok potyognak a felhőkből.

Forrás: http://www.bitcoinisle.com/2016/03/24/oxbtc-releases-the-most-cost-efficient-cloud-mining-contract/