가장 신뢰할 수있는 5 가지 큰 데이터 "너기츠" 분야

-응? 덴마크의 저명한 물리학자인 닐스 볼은 "예측은 매우 어렵다, 특히 미래를 예측하는 것은 매우 어렵다" 고 말했다. 과학기술이 나날이 새로워지는 시대에도 마찬가지다. 오늘의 대담한 예측은 내일이 현실이 될 수 있다. 널리 사용되는 기술 및 시장 동향에 대한 미래 지향적 예측은 오늘날의 기업가와 임원에 대한 엄중한 시험이며, 다음 상업제국의 성패와 관련이 있다.

또한 미래를 예측하는 것은 고대의 마법 수정구처럼 재미있지만, 데이터의 응용은 발굴만큼 쉽지 않다. 이제 미국 인터넷 사모 지분회사인 Insight Venture Partners 사장 Deven Parekh 의 관점에서 빅 데이터 시대가 경제와 생활에 어떤 새로운 기회와 도전을 가져올지 살펴보겠습니다.

빅 데이터 하에서의 테러

그동안 큰 파문을 일으킨 소니 영화업이 검게 된 것은 공공연한 국가가 지지하는 사이버 공격이다. 이 글은 당분간 옳고 그름을 논의하지 않지만 이번 사건에서 소니 영화업의 인터넷 시스템은 해킹, 직원 편지, 임금, 영화 대본 유출, 대량의 내부 데이터가 소니의 높은 공황을 불러일으켰다.

이제 모든 "Fortune" 글로벌 2000 대 기업이 우리 회사의 데이터 보안을 생각하고 있습니까? 만약 데이터가 공개된다면, 나를 어디에 두겠습니까? 동시에 보안 소프트웨어 회사는 기업이 미래의 공격으로부터 데이터를 더 잘 보호할 수 있도록 대규모 데이터 분석 소프트웨어를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

빅 데이터에 따른 시민의 자유

데이터 중심 의사 결정 도구는 상업 분야뿐만 아니라 가장 적합한 학교, 의사 및 고용주를 선택하는 데도 널리 사용됩니다. 마찬가지로, 회사는 우수한 직원을 찾아 고용하거나 대상 고객을 선택하기 위해 빅 데이터 분석 소프트웨어를 사용합니다. 하지만 이것이 모두 시민의 프라이버시에 기반을 두고 있다면 어떨까요? 빅데이터의 내용에는 시민의 생활방식 선택, 건강 상태, 심지어 인종, 성별 또는 나이까지 포함될 것이다. 의도적으로 시민의 사생활을 침해하는 것이 아니라, 단지 더 나은 결정을 위한 것이다. 현재 모든 학교, 회사 및 공공 기관은 개인 정보 보호, 공정성 및 차별 금지 규정을 제정하고 있으며 정부의 법 집행을 뒷받침하고 있습니다.

빅 데이터 시대에 가져온 불가피한 프라이버시와 시민의 자유 침해는 점차 세상에 알려지고 있다. 시민들의 이러한 권리를 어떻게 보호하고, 빅데이터 연구의 나날이 새로워지는 행보를 따라가는 것은 우리가 깊이 생각해 볼 만한 가치가 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 명예명언)

빅 데이터에 따른 정부 데이터

20 15, 정부 데이터가 더 투명하고 실용적일 것으로 기대합니다. 일반적으로 공공 부문은 민영기업의 중요한 데이터 소스이며, 정부 데이터를 통해 더 많은 기업들이 자신의 제품과 서비스에 큰 데이터를 적용하여 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

샌프란시스코의 의외기상보험사 Climate Corporation 을 예로 들자면 기상부서가 파악한 대량의 날씨 데이터를 분석하여 앞으로 농업생산에 해를 끼칠 수 있는 각종 날씨를 예측하고 농민에게 상응하는 농업보험을 제공하여 악천후가 농업생산에 미치는 영향을 줄인다. 또 미국 부동산 정보 조회 사이트인 질로우는 연방정부와 지방정부의 분석 데이터를 이용해 주택 구입자에게 위성 사진, 세무검사, 경제통계 등 포괄적인 부동산 시장 동향을 제공한다.

빅 데이터 하에서의 개인화 된 의료

개인 사생활에 대해 여전히 큰 논쟁이 있지만, 빅데이터는 이미 의료 분야의 경계선을 모호하게 하고 있다. 정밀의료' 든' 개인화의료' 든, 디지털 의료 시스템과 웨어러블 장비가 모두 적용된다. 이 두 가지 추세가 융합되어 의료 업계를 조용히 혁신하고 있다.

가까운 장래에 의사는 환자의 게놈, 활동 수준, 실제 건강 상태에 따라 환자에게 개인화된 약물과 치료 방안을 맞춤화할 것이다. 이때 특정 치료 방안의 데이터 출처에 대한 일반 환자의 반응은 중요하지 않다. 환자가 없으면 최고의 치료 방안을 거부하거나 일부 환자의 프라이버시를 희생하기도 하기 때문이다.

의료 정보 기술은 현재 투자의 핫스팟 영역이지만, 임상 결정은 주로 큰 데이터가 아닌 의사의 임상 가이드에 달려 있다. 앞으로 빅 데이터 분석은 이런 상황을 타파하고 인간의 의료 건강 산업을 완전히 변화시킬 가능성이 높다.

빅 데이터에서의 디지털 학습

미국은 매년 공공기초교육과 고등교육에 지출하는 지출이 65438 달러+0 조 2000 억 달러에 이른다. 하지만 학생들의 성적과 성과는 여전히 정책 입안자들의 기대에 미치지 못하고 있으며, 이로 인해 교육자와 학교의 교육제도 개혁에 대한 논의가 촉발되고 있다. 개혁가들은 교육 시스템이 시장화 운영 모델을 도입하고 학생 테스트, 책임성 및 성과 평가에 중점을 두어야 한다고 생각합니다. 그러나 반대자들은 교육 수준을 높이고 교육 자원 투입을 늘려야 한다고 생각한다.

그러나 양측은 디지털 학습에 대해 공감하며 교실 안팎의 디지털 학습은 이미 막을 수 없는 추세가 되었다. 대규모 온라인 과정 개발에서 어댑티브 학습 기술에 이르기까지 교재는 각 학생에게 개인화된 방식으로 전달되며, 교육 기술은 대규모 데이터 환경을 통해 비약적으로 발전했다. 익숙한 이름에서 낯선 명사에 이르기까지 새로운 디지털 제품이 끊임없이 등장해 전통적인 인터넷 공유 콘텐츠 패턴을 바꾸었지만, 학생들의 학습 시간과 방식을 근본적으로 바꿔 교사가 학생들의 진보를 지도하는 방식을 바꾸었다.

요약하자면, 간단한 채택에서 진정한 개발 활용에 이르기까지 5 개 분야에서 큰 데이터가 발생할 중대한 변화와 경제 변화와 생활 변화를 어떻게 도울 것인가, 20 15 는 의심할 여지 없이 큰 데이터가 폭발하는 해다.

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