• Nenhum resultado encontrado

Big Data as Information Barrier

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Share "Big Data as Information Barrier"

Copied!
6
0
0

Texto

(1)

1237

Copyright © 2014 by Academic Publishing House

Researcher

Published in the Russian Federation

European Researcher

Has been issued since 2010. ISSN 2219-8229

E-ISSN 2224-0136

Vol. 78, No. 7-1, pp. 1237-1242, 2014

DOI: 10.13187/issn.2219-8229

www.erjournal.ru

Engineering sciences

UDC 004.041

Big Data as Information Barrier

1 Victor Ya. Tsvetkov 2 Alexandr A. Lobanov

1-2 Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation MSTU MIREA, Russian Federation

1 Doctor of Technical Sciences, Professor 2 PhD, Associate Professor

E-mail: cvj2@mail.ru

Abstract. The article covers analysis of ‗эig яata‘ which has been discussed over last мл

yearsй The reasons and factors for the issue are revealedй It has proved that the factors creating ‗эig

яata‘ issue has existed for quite a long timeз and from time to timeз would cause the informational

barriers. Such barriers were successfully overcome through the science and technologies. The

conducted analysis refers the ―эig яata‖ issue to a form of informative barrierй This issue may be

solved correctly and encourages development of scientific and calculating methods.

Keywords: information; data; complexity; informational technologies; analysis; information processing.

. «

» гBig Dataд [мз нз о]й

й

« » « V»:

гvolumeдз гvelocity), гvarietyдй

« »й

нллу [п]й « »

– Nature [п]з й

й

нллм

з

« »й « »

й

й

з 1970–

(2)

1238

з

»й з

рл [рз с]з пл–рл

й нл–ол й

– з

й

Ы й й . [т]

г д

й

й з

й

з

й

з

й

[уз ф]з

з й

з з

й .

й з

з й

з з

й й

з з

[млз мм]й

зЫ Ы Ы Ы й

й

[мн]й

й

х з з з

з з з з з

з з [мо]й

– з з

( д

з

й

– з з

г д

й

з

, з з

. й

Ы Ы йЫ

з [тз мпз мр]й

« » оV мCй V1

-(volume), V2 - гvelocity), V3 - гvariety), C – гcomplexity).

з

(3)

1239

n!й й

м –

nз н – n!й з

.

й й

з

[мпз мр]з

г Vндй з

й

[мс]й

— з

з г V1-оз дй

[мт]й

— з

- г V2).

з

й

й

з

г д з

й

[му] й

— з

з

г V1).

й

[19] — з

г д

з

– г дй

[мм]й

— з

з

г Vодй

з з з

й

з

й

х з з з

з з

з

(4)

1240

з

з з

з й

й

й

й

й

[мм]

з з

й

з й з

з з

й

з

з

й з

з з й

з

з

- й

й

[нл]з з з з з

й з

й з з

з й

й

.

з

й

й

[нм]й

й

« »

з

« » з «

» й й

« »

й

х

1. - йз й х з з

з й з з нлмп. 240 c.

нй й – кк й

(5)

1241

3. Jacobs A. The pathologies of big data кк юommunications of the ьюMй нллфй й рнй № 8. . 36-44.

4. Lynch C. Big data: How do your data grow? // Nature. нллуй й пррй №й тнлфй й ну-29.

рй й

й йх з мфтсй оус й

сй й й й йх

з з мффмй ммо й

тй й й й йх з мфутй ррт й

уй й й кк

й нлмпй №рз .2.

. 178-180.

9. Tsvetkov V.Y. Information field. // Life Science Journal.2014. ммгрдй й ррм-554.

10. . ., . . :

-: 2- : м к й й й й й йх з 2008. 1.

туу йз нз усл й

ммй й йз й й

кк й 2010. № рй . 41-43.

12. Tsvetkov V.Y . Information interaction // European Researcher, 2013, Volйгсндз № мм-1, p. 2573-2577.

13. Tsvetkov V.Y й Spatial Information Models // European Researcher, 2013, Vol.(60),

№ 10-1, p. 2386-2392.

14. й й кк

з №сз нллпй й 113-118.

мрй й йз й йз й й

кк й нлмнй № ммй й п-7.

мсй й йз й й

- RSS. //

«MSTU MIREA HERALD» нлмпз № н годз й нтс-284.

мтй й й

кк й нлмпз № н годз й нор-256.

муй й й кк

- « »й 01-2012, . 59-61.

19. Tsvetkov V.Ya. Complexity Index // European Journal of Technology and Design, 2013,

Volйгмдз № мз pй 64-69.

нлй й йз й йз й й кк

з нллфз № рз й мпсй

21. Herodotou H. et al. Starfish: A Self-tuning System for Big Data Analytics // CIDR. 2011. . 11. й 261-272.

References:

1. Maier-Shenberger V., Kuk'er K. Bol'shie dannye: Revolyutsiya, kotoraya izmenit to, kak my zhivem, rabotaem i myslim. Mann, Ivanov i Ferber, 2014. 240 c.

2. Chernyak L. Bol'shie dannye – novaya teoriya i praktika // Otkrytye sistemy. SUBD 2011.

№млй sй му-25.

3. Jacobs A. The pathologies of big data // Communications of the ьюMй нллфй Tй рнй № уй p. 36-44.

пй Lynch юй эig dataх How do your data growъ кк Natureй нллуй Tй пррй №й тнлфй rй н8-29.

5. Kosmicheskie issledovaniya zemnykh resursov. Metody i sredstva izmerenii i obrabotki informatsii. M.: Nauka, 1976. 386 s.

6. Tsvetkov V.Ya. Metody i sistemy obrabotki i predstavleniya videonformatsii. M.: GKNT, VNTITsentr, 1991. 113 s.

7. Glushkov V.M. Osnovy bezbumazhnoi informatiki. M.: Nauka, 1987. 557 s.

8. Tsvetkov V.Ya. Estestvennoe i iskusstvennoe informatsionnoe pole // Mezhdunarodnyi

zhurnal prikladnykh i fundamentalвnykh issledovaniiй нлмпй №рз chйнй sй мту-180.

(6)

1242

10. Polyakov A.A., Tsvetkov V.Ya. Prikladnaya informatika: Uchebno-metodicheskoe posobie: V 2-kh chastyakh: Chast' 1 / Pod obshch. red. A.N. Tikhonova. M.: MAKS Press, 2008. Chast' 1. 788 s., chast' 2, 860 s.

11. Savinykh V.P., Tsvetkov V.Ya. Razvitie metodov iskusstvennogo intellekta v

geoinformatike кк Transport Rossiiskoi Federatsiiй нлмлй № рй sй пм-43.

мнй Tsvetkov VйYaй Information interaction кк ѐuropean Researcherз нлмоз Volйгсндз № мм-1,

p. 2573-2577.

13. Tsvetkov V.Ya. Spatial Information Models // European Researcher, 2013, Vol.(60),

№ 10-1, p. 2386-2392.

14. Tsvetkov V.Ya. Geoinformatika i preodolenie informatsionnykh bar'erov // Geodeziya i

aerofotosЭemkaз №сз нллпй sй ммо-118.

15. Tsvetkov V.Ya., Markelov V.M., Romanov I.A. Preodolenie informatsionnykh bar'erov //

яistantsionnoe i virtualвnoe obuchenieй нлмнй № ммй sй п-7.

16. Kazennikov A.O., Solov'ev I.V. Izvlechenie strukturirovannogo novostnogo soobshcheniya iz veb-stranits pri ispol'zovanii dopolnitel'noi informatsii RSS. // Vestnik MGTU MIREA «MSTU

MIRѐь HѐRьLя» нлмпз № н годз sй нтс-284.

17. Matchin V.T. Informatsionnye resursy kak instrument nauchnogo issledovaniya i razvitiya

кк Vestnik MGTU MIRѐьй нлмпз № н годз sй нор-256.

18. Tsvetkov V.Ya. Prostranstvennye otnosheniya v geoinformatike // Mezhdunarodnyi nauchno-tekhnicheskii i proizvodstvennyi zhurnal «Nauki o Zemle». Vypusk 01-2012, s. 59-61.

19. Tsvetkov V.Ya. Complexity Index // European Journal of Technology and Design, 2013,

Volйгмдз № мз pй сп-69.

20. Tikhonov A.N., Ivannikov A.D., Tsvetkov V. Ya. Terminologicheskie otnosheniya //

Fundamentalвnye issledovaniyaз нллфз № рз sй мпсй

21. Herodotou H. et al. Starfish: A Self-tuning System for Big Data Analytics // CIDR. 2011. T. 11. r. 261-272.

ллпйлпм

Big Data as Informational Barrier

1

2

1-2 з

з

1 з

2 з

E-mail: cvj2@mail.ru

й « » гBig Dataдз

й

з й з

« »

й

й « »

(Big Dataд й

й

Ы : ц ц ц ц

Referências

Documentos relacionados

12) Em conformidade com o Regulamento (CE) n.º 1059/2003 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 26 de Maio de 2003, relativo à instituição de uma Nomenclatura Comum das

8 Os alunos já ingressam no ensino médio com certo receio da disciplina, pois ela é nova em seu currículo escolar, e a partir das primeiras aulas, já a relacionam

da vontade, não significa que concordamos com tal possibilidade. Há sim, a nosso ver um sujeito da vontade, mas que fica sublimado pelo sujeito do inconsciente, o sujeito

consentimento das entidades convenentes, as empresas recolherão a título de contribuição social, até o dia 10 (dez) de cada mês, o valor de R$ 8,46 (oito reais e quarenta

Condicionada ###m2 3 - Dialogue Cafe ####m2 10 - Economato ###m2 1 - Entrada ###m2 4 - Gabinete ###m2 ###m2 ###m2 14 - Abrigo para 12 - Arrumo/Economato ###m2 ####m2 QE

A injeção de aminofilina pode ser administrada lentamente por via IV ou diluída com solução isotônica de glicose a 5% ou cloreto de sódio 0,9% também em infusão lenta, podendo

A estrutura da floresta dos agrupamentos florísticos foi comparada por meio dos atributos dendrométricos medidos: diâmetro à altura do peito (DAP) mínimo, médio, máximo e a

b) Se não é verdade que não chove em agosto, então a praia não está cheia de gente. Ora é falso que a praia não esteja cheia de gente. Não resiste às chamas. e) Portugal