mavzu. Raqamli iqtisodiyot faniga kirish

Volume – Hajm (Ma’lumotlarning fizik hajmi)
Har soniyada hosil boʻladigan katta hajmdagi ma’lumotlarga ishora qiladi. Gap Terabayt haqida emas, balki Zettabayt yoki Brontobayt haqida bormoqda. Agar kishilik jamiyati paydo boʻlgandan buyon 2008 yilgacha dunyoda hosil boʻlgan barcha ma’lumotlarni oladigan boʻlsak, tez orada har daqiqada bir xil, ya’ni shuncha miqdordagi ma’lumotlar hosilboʻlmoqda. Bu koʻp ma’lumotlar toʻplamlarini an’anaviy ma’lumotlar bazasi texnologiyasidan foydalangan holda saqlash va tahlil qilish uchun juda kattalik qiladi. Katta ma’lumotlar bilan ishlovchi yangi vositalari taqsimlangan tizimlardan foydalanadi, shu bilan dunyoning istalgan nuqtasida joylashgan ma’lumotlar bazalari boʻyicha axborotlarni saqlashimiz va tahlil qilishimiz mumkin.
Velocity – Tezlik
Ma’lumotlar doimiy yangilanib boradi, bu ularni doimiy qayta ishlashni talab etadi. Variety – Xilma-xillik
Ma’lumotlar bir jinsli formatga ega boʻlmaydi, ular tarkiblangan va tarkiblanmagan tuzilishga ega boʻlishi mumkin.
Endilikda biz foydalanishimiz mumkin boʻlgan har xil ma’lumotlarni anglatadi. Ilgari biz faqat jadvallarga yoki ma’lumotlar bazalariga, masalan, moliyaviy ma’lumotlar yaxshi joylashtirilgan tuzilgan ma’lumotlarga e’tibor qaratdik. Darhaqiqat, dunyodagi ma’lumotlarning 80% tarkibiy tuzilishga ega emas (matn, rasm, video, ovoz, va hokazo). Katta ma’lumotlar texnologiyasi yordamida biz endi har xil turdagi ma’lumotlarni, masalan, xabarlar, ijtimoiy tarmoqlardagi suhbatlar, fotosuratlar, sensor ma’lumotlarini tahlil qilib, birlashtira olamiz. Jumladan, video yoki ovozli yozuvlarni.
Value va Veracity
Big Data-ni koʻrib chiqishda yana ikki V ni hisobga olish kerak: Qiymat! va Ishonchlilik! Agar biz ma’lumotlarni qiymatga aylantirmasak va ishonchliligini ta’minlay olmasak,
katta hajmli ma’lumotlarga kirishimiz yaxshi emas.
Kompaniyalar oʻzlarining katta ma’lumotlaridan yuqori qiymat yaratadilar.
Hozirda biz faqat katta ma’lumotli iqtisodiyotga aylanishning boshlanishini koʻrib turibmiz. Big Data-ning oqibatlarini jiddiy koʻrib chiqmaydigan har qanday biznes uchun orqada qolish xavfi mavjud.
Katta hajmli ma’lumotlar shunchaki koʻp ma’lumotni tahlil qilish bilan cheklanmaydi. Muammo tashkilotlar juda katta hajmdagi ma’lumotlarni yaratishda emas, balki ularning asosiy qismi veb–jurnallar, videolar, matnli hujjatlar, mashinali kodlar yoki, masalan, geokosmik ma’lumotlar kabi an’anaviy tuzilgan ma’lumotlar bazasi formatiga toʻgʻri kelmaydigan formatda ekanligidadir. Bularning barchasi juda koʻplab turli xil saqlagichlarda, ba’zan hatto tashkilot tashqarisida saqlanadi. Natijada, korporatsiyalar juda katta miqdordagi ma’lumotlarga kirish imkoniyatiga ega boʻlishlari mumkin, lekin ushbu ma’lumotlar oʻrtasida aloqanioʻrnatish va undan mazmunli xulosalar chiqarish uchun zarur vositalarga ega boʻlishmaydi. Ma’lumotlarning tobora tez-tez yangilanib turishi va an’anaviy tahlil qilish usullari doimiy ravishda yangilanib turadigan ulkan hajmlarni boshqara olmaydigan vaziyat yuzaga kelayotganligi, oxir-oqibatkata hajmli ma’lumot texnologiyalariga yoʻl ochadi.
Aslida, katta ma’lumotlar tushunchasi samaradorlikni oshirish, yangi mahsulotlar yaratish
va raqobatbardoshlikni oshirish maqsadida juda tez- tez yangilanib turadigan va turli manbalarda joylashgan juda katta hajmli va xilma-xil ma’lumotlar bilan ishlashni anglatadi. Forrester konsalting kompaniyasi shunday ta’rif beradi: Katta hajmli ma’lumotlar ularni tushunadigan texnikalar va texnologiyalarni birlashtiradi.

Neyrotexnologiya

Neyrotexnologiyaning ta’riflari:

1. 
   asab tizimining ishlash printsiplari asosida yaratilgan texnologiyalar majmui;
   
2. 
   yangi bozorlarni, mahsulotlarni, xizmatlarni, shu jumladan hayotning davomiyligini va sifatini oshirishni rivojlantirish uchun zarur boʻlgan raqobatdosh texnologiyalarning yangi sinfini yaratish uchun asos.
   

Neyrotexnologiya miyaga neyron tarmogʻi, ya’ni oʻzaro bogʻliq neyronlar toʻplami sifatida qaraydi. Neyron tarmoqlarni ikki turga boʻlish mumkin: “hoʻl” va “quruq”. “Hoʻl” – bizning boshimizdagi biologik neyron tarmoqlari va «quruq» - sun’iy hisoblanadi. Biologik neyron tarmoqlari printsipiga asoslangan matematik modellar, juda murakkab muammolarni hal qilishga va oʻzini-oʻzi oʻrgatishga qodirdir.
Neyrotexnologiyaning eng istiqbolli sohalari: