यहां आपके लिए एक चुनौती है: इंटरनेट के बिना आज अपने जीवन की कल्पना करें। लगभग असंभव, यह & rsquo नहीं है? संभावना है कि आप इस लेख के एक डिजिटल संस्करण को पढ़ रहे हैं, जो राउटर, स्विच और अन्य नेटवर्किंग गियर के माध्यम से हजारों मील तक आपके कंप्यूटर पर पहुंचा है, जो वर्ल्ड वाइड वेब बनाते हैं। लेकिन हम में से ज्यादातर लोग प्रौद्योगिकी के इस चमत्कार को दूसरा विचार नहीं देते हैं। वही अन्य प्रौद्योगिकी प्रवृत्तियों और mdash के बारे में कहा जा सकता है; व्यक्तिगत कंप्यूटर, उदाहरण के लिए, और हाल ही में, स्मार्ट मोबाइल डिवाइस और फेसबुक। प्रौद्योगिकी हमारे दैनिक जीवन, हमारे कार्य, हमारी दुनिया, यह & rsquo के कपड़े में पूरी तरह से बुनी हुई है, केवल तभी टूट जाती है जब हमें इसके प्रभाव की भयावहता का एहसास होता है। आज, और भविष्य के भविष्य के लिए, यह एक हिस्सा है कि हम कौन हैं और हम कैसे रहते हैं। जब मैं pik & mdash के नीचे आने वाली अगली बड़ी प्रौद्योगिकी प्रवृत्ति के बारे में सोचता हूं, तो मैं इसे लेकर उत्साहित हूं; इसे कॉल करें & ldquo; डेटा कंप्यूटिंग। & rdquo; जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है, इसका डेटा और mdash के साथ क्या करना है; डेटा के पहाड़, या क्या & lsquo; डब किया गया है & ldquo; बड़ा डेटा & rdquo; & Mdash; और यह & rsquo; पहले से ही हम सभी पर भारी प्रभाव डाल रहा है। इस वर्ष की शुरुआत में, मैंने इस प्रकाशन के लिए एक टुकड़ा लिखा था जिसका शीर्षक है यूटर्न डेटा रूल्स द वर्ल्ड इन द डेटा रिवोल्यूशन जिसके बारे में हम जिस दुनिया में रह रहे हैं उसे बदल रहे हैं। डेटा, डेटा एवरीवेयर हर जगह हम देखते हैं, दुनिया में सूचना की मात्रा बढ़ रही है क्योंकि हम विस्फोट करते हैं। सुरक्षा कैमरों, RFID चिप्स, सेल फोन, स्कैनर, सेंसर, ईमेल, ट्वीट और फेसबुक अपडेट से संख्याओं, शब्दों, चित्रों, वीडियो और ध्वनियों की अग्नि-हाइड्रेंट स्ट्रीम। एक अनुमान के अनुसार, मानव जाति ने २००५ में डेटा के १५० एक्साबाइट्स को क्रैंक किया और mdash; इस वर्ष की संख्या को आठ गुना बढ़ाकर 1,200 करने का अनुमान है (एक एक्साबाइट एक बिलियन गीगाबाइट और mdash के बराबर है; या इसके बाद 18 शून्य के साथ 1)। ESENTH नेटवर्क बस डेटा के इस धार के साथ रखने और उपयोगी हो सकता है कि बिट्स का भंडारण खुद में एक लंबा आदेश है; विशेषज्ञों का कहना है कि डाटा डेल्यूज ने इसे स्टोर करने के लिए हमारी तकनीकी क्षमता को पहले ही पीछे छोड़ दिया है। इससे पहले कि हमने कुछ भी देखा है, और मशीनों के साथ 10 गुना डेटा पैदा कर रहे हैं, जो हम मनुष्यों द्वारा बनाए गए डेटा का 10 गुना उत्पन्न करते हैं, यह कोई संकेत नहीं देता है। न ही हमारी कोशिश है कि हम इसे टाल दें। क्यूं कर? क्योंकि डेटा व्यवसाय का नया कच्चा माल बन रहा है & mdash; एक आर्थिक इनपुट लगभग पूंजी और श्रम के रूप में मौलिक है। कोई डर नहीं है, उत्तर मशीन यहाँ है! लेकिन कहां & ldquo; डेटा कंप्यूटिंग & rdquo; अपने आप में आता है इस डेटा के विश्लेषण में प्रवृत्तियों की पहचान करने और कार्रवाई करने योग्य जानकारी & mdash निकालने; दूसरे शब्दों में, उत्तर खोजने के लिए। बड़े डेटा की समझ बनाने के लिए प्रौद्योगिकी कुछ भी नया नहीं है & mdash; मिसाल के तौर पर, वाल मार्ट सालों से इनका काफी इस्तेमाल कर रहा है। इस नए युग में क्या & rsquo; s अलग है, ऐसी तकनीकें हैं जो काम करने के लिए उपलब्ध हैं, और उन कंपनियों और व्यक्तियों की संख्या जो काम करने के लिए आवश्यक हैं। वे दिन गए जब हाईएंड, स्पेशलाइज्ड सुपर कंप्यूटर केवल कार्य तक की ही मशीनें थीं। आज, कई प्रौद्योगिकी विक्रेताओं (जिसमें EMC शामिल है, जिन्होंने एक डेटा & ldquo; डेटा कंप्यूटिंग & rdquo; का गठन किया है) उत्पाद विभाजन पिछली गर्मियों में ग्रीनप्लम का अधिग्रहण करने के बाद, कंपनी (जिसकी मैंने सह-स्थापना की थी) बड़े पहाड़ों का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किए गए परिवर्तनकारी उपकरणों की एक नई लहर बाजार में ला रही है अधिक मर्मज्ञ अंतर्दृष्टि के साथ और कम लागत पर तेजी से डेटा। उद्योग मानक सर्वर और प्रौद्योगिकियों का उपयोग करना & ldquo; समानांतर कंप्यूटिंग, & rdquo; ये & ldquo; उत्तर मशीनें & rdquo; प्रतिस्पर्धी प्रौद्योगिकियों और mdash की तुलना में सैकड़ों गुना अधिक तेजी से और अधिक सस्ते में सभी प्रकार के उपयोगी कार्यों में तेजी ला सकता है; व्यावसायिक रुझानों को खोलना और आर्थिक मूल्य के नए स्रोतों को खोलना, बीमारियों को रोकना, विज्ञान में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करना और अपराध का मुकाबला करना। & Ldquo में जनता के लिए सुपरकंप्यूटिंग; डेटा कंप्यूटिंग, & rdquo; गति वास्तव में सार है। यदि डेटा के महासागरों से चमकदार अंतर्दृष्टि हत्यारा ऐप है, तो वास्तविक समय में या वास्तविक समय के निकट ऐसा करना, पवित्र ग्रिल ही है। कई नए व्यापार अंतर्दृष्टि अनिवार्य रूप से & ldquo; मृत डेटा & rdquo; से आते हैं। & Mdash; पिछले लेनदेन के बारे में संग्रहीत जानकारी है कि जब जांच की छिपी सहसंबंध उपज। लेकिन आज कंपनियां वास्तविक समय के निर्णय लेने में मदद करने के लिए वास्तविक समय की सूचना प्रवाह के विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। तो व्यक्तिगत उपभोक्ता हैं। वास्तव में, डेटा कंप्यूटिंग & rdquo की कठोरता में एक महत्वपूर्ण कारक; प्रवृत्ति उन सूचनाओं के लिए उपभोक्ता की मांग है जो इन तकनीकों की सेवा करती हैं। पहले से ही वेब-आधारित सेवाओं और mdash की ऑन-डिमांड प्रकृति के आदी; व्यक्तिगत बैंकिंग से लेकर अप-टू-द-सेकेंड ट्रैफिक अपडेट, मौसम की रिपोर्ट और खेल स्कोर & mdash; उपभोक्ताओं को विश्लेषिकी और अंतर्दृष्टि पर आदी किया जाता है। वे वास्तविक समय की जानकारी, विश्लेषण और सिफारिशें चाहते हैं, और वे उन्हें अभी चाहते हैं। & Ldquo; डेटा कंप्यूटिंग, & rdquo; उनके पास हो सकता है। वास्तव में, यह & rsquo; अभी समय की बात है, इससे पहले कि हर कोई डेटा कंप्यूटिंग का अपना संस्करण & ldquo कर रहा होगा।
