წყლის წამება - ანალიტიკური ანალოგი ძალიან შორს მიდის ხიდზე

წვეთოვანი ანალიტიკა

მონაცემები, წყლის მსგავსად, მრავალფეროვანია. ადამიანის გონება განვითარდა იმ მონაცემების უმეტესობის გაფილტვრაზე, რაც ჩვენს თვალწინ ხვდება, რადგან მათში ამდენი რამ არსებობს.

თვალებისა და ყურების გახსნისას მონაცემები ყველგან არის. კედლის ფერი, კონდიციონერის ხმა და თქვენი მეზობლის ყავის სუნი განიხილება, როგორც ტენიანობა. წყალი მუდმივად ჰაერშია, მაგრამ დიდი ყურადღების მიქცევა არ გამოდგება.

როდესაც წყალი კონდენსირდება ნისლში, ის აიძულებთ მას დაინახოთ და მით უფრო ართულებს გარშემომყოფ სამყაროს გაგებას. მონაცემთა არასრული ნაკრები, დაზიანებული მონაცემები, ცუდი მეცნიერება, ცრუ დასკვნები და შემეცნებითი მიკერძოება ამან დაკარგავს გზას ნისლში.

დათა წვიმასავით მოდის. როდესაც იქ მხოლოდ ცოტაა, ის ძალზე უკმაყოფილოა - საკმარისია იმისთვის, რომ შენი მანქანა ბინძური იყოს და საუბარი არეულობდეს. თქვენ ხედავთ, რომ ადგილზე იწმენდთ სათვალეებს, რადგან ვინმეს გადაჰყავს რაიმე შემთხვევითი მონაცემების წერტილი, რომელიც ამოიღეს რაღაც გაურკვეველი წყაროდან.

  • შემორჩენილი წყალი არაღრმა აუზში საშიშია. არასანდო მარაგიდან შეგროვებული მონაცემები, არც გაწმენდილი და ნორმალიზებული და არ დარჩა სტაგნაციის გარეშე, ადვილად შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები.
  • A სტაბილური წვეთი წყალი შეიძლება საკმარისი იყოს სასადილოს შევსებისთვის ან ტყის ეკოსისტემის შენარჩუნებისთვის. მონაცემთა მხოლოდ სამი პუნქტი (გაგზავნილი ელ.ფოსტის რაოდენობა, გახსნილი, დაწკაპუნებული და დაწკაპუნებული) შეუძლია შეინარჩუნოს მარკეტინგის პროგრამა.
  • A ჯანმრთელი ნაკადი მონაცემები მცირე ნაკადის სახით შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბანაობისთვის. მონაცემთა უწყვეტი ნაკადი საშუალებას იძლევა ნიშნული და ისტორიული შედარება მოხდეს. სადესანტო გვერდის ოპტიმიზაცია შეიძლება განხორციელდეს სტაბილური კონვერტაციის მონაცემებით.
    A მოკრძალებული მდინარე შეუძლია წისქვილის გაძვირება ხის ხერხის ან ხორბლის დაფქვისთვის. სარეკომენდაციო ძრავას მხოლოდ რამდენიმე შენაკადის საიმედო წვლილი სჭირდება, რომ სავაჭრო კალათა ღირებულება გაიზარდოს.
  • A ჩანჩქერი შეუძლია უზარმაზარი წყლის ბორბლის წინსვლა და ინფორმაციის საკმარისი ნაკადს შეუძლია მართოს რეალურ დროში, დინამიური შინაარსის სისტემა.
  • A მდინარე ეს ფართო და ღრმაა, შეუძლია მხარი დაუჭიროს მთელ სატრანსპორტო ინდუსტრიას. საკმარის მონაცემებს შეუძლია დაატვირთოს ბარჟები და სატვირთო გემები, როგორიცაა სარეკლამო ქსელების ქუქი-ფაილების კოლექცია, ლოიალობის ბარათების პროგრამის მონაცემთა აგრეგატორები და მონაცემთა ბროკერები.

როდესაც მონაცემები მოსალოდნელ რაოდენობებში მოვა მოსალოდნელ დროს, მათი აღება, კანალიზაცია და გამოყენება შესაძლებელია. სარწყავი სისტემები, კაშხლები და წყალსაცავები უზრუნველყოფს კონტროლის განცდას და საშუალებას იძლევა აშენდეს მუდმივად გაფართოებული ინფრასტრუქტურა არხებით, საკეტებით და კაშხლებით. მონაცემთა საწყობები აშენდა ნაკლებად სანდო ნაკადებზე.

სისუფთავე ღვთისმოსაობის გვერდით არის

სუფთა წყალი სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია წარმატების მისაღწევად, სარწყავი, ელექტროსადგურები და ა.შ. ”სუფთა” განმარტება შეიძლება შეიცვალოს მიზნის მისაღწევად; ეს კარგია, თუ წყალში არის წყალმცენარეები, რომლებიც ენერგიას აგრილებს და არ არის მისაღები, თუ სასმელ წყალში დარიშხანზე 10 მილიონზე მეტი ნაწილია.

მონაცემები იგივეა. პირდაპირი ფოსტის განაცხადში, გაქვთ თუ არა პირის ტიტული (ბატონი, ქალბატონი, ქალბატონი) უშედეგოა ... თუ ექიმებს არ გაგზავნით. მაგრამ ბინძური მონაცემები ყოველ ჯერზე მოგაშორებთ.

როგორც აშშ – ს მთავარი მონაცემების მეცნიერი, DJ Patilგანათავსეთ CTO- ს პირველი რაუნდის სამიტზე, ”თუ თქვენ თავიდანვე არ ფიქრობთ იმაზე, თუ როგორ უნდა შეინარჩუნოთ თქვენი მონაცემები სუფთა, თქვენ ხართ & amp; გარანტიას გაძლევთ. მისი გაწმენდის მცდელობას თვეების განმავლობაში მაინც დასჭირდება ”.

თუ წყალს ადუღებთ დუღილამდე, მას შეუძლია მთელი სამრეწველო რევოლუციის გაძლიერება. მონაცემები, როგორც ჩანს, იგივეს აკეთებს. იმ მომენტიდან, როდესაც კომპიუტერებს შეეძლებათ შენახვა და გაანგარიშება, მონაცემთა შეგროვება ხდება იმდენად სწრაფად, რამდენადაც შეიქმნება შენახვის მოწყობილობები.

დათა ტბა

ამ შენაკადების მონაცემები წისქვილის ძრავების მეშვეობით ტრიალებს, ეს ყველაფერი ტბაში ხვდება, კაშხლის უკან. მას შემდეგ, რაც მონაცემები კონტროლირებად რეჟიმშია გამოცემული, ეს ენერგიას აძლევს მონაცემთა ინდუსტრიის ტურბინებს; მონაცემთა დამუშავების იმ გიგანტურ ძრავებს ისეთი სახელები, როგორიცაა Google და Facebook. აქ გვალვა არ იქნება.

დაბოლოს, წყლის ღრმა გუბეა, ელოდება ანალიტიკოსის ჩაძირვას. Scuba მექანიზმი და შუბის იარაღი ხელში, ანალიტიკოსი იკვლევს სიღრმეს, ახასიათებს ახალ მიწას და აღმოაჩენს ახალ სახეობებს. ძალიან საინტერესო დროა მონაცემთა მკვლევარი.

ამიტომ ამდენი მათგანი გამოჩნდა eMetrics სამიტი 2002 წლიდან. შემდეგი შესაძლებლობა არის ბოსტონში, 27 წლის 1 სექტემბრიდან 2015 ოქტომბრამდე.

eMetrics სამიტის რეგისტრაცია

ხიდი ძალიან შორს

და რა ძალა აქვს მონაცემებს შემდეგი Grand Canyon- ის ამოსაჭრელად? რაც შეეხება სტრუქტურული მონაცემების გამყინვარების დნობას? როგორ უნდა მოვექცეთ ნარჩენ წყალს მსოფლიოში, რომელიც სულ უფრო და უფრო ხდება პირადი ცხოვრების დაცვა?

ეს კითხვებია სხვა დროისა და წყლის ხიდის ქვეშ.

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.