Ma’lumotlar bazalari va katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash texnologiyalari Reja

Sanoatdagi katta ma'lumotlar. McKinsey ma'lumotiga ko’ra ma’lumotlar ishlab chiqarishning mehnat omili va ishlab chiqarish aktivlari kabi muhim omiliga aylandi. BIG DATA dan foydalanish orqali kompaniyalar ustunliklarga ega bo'lishlari mumkin. BIG DATA texnologiyalari quyidagi vazifalarni hal qilishda foydali bo'lishi mumkin:

• 
  bozor holatini bashorat qilish;
  
• 
  marketing va sotuvni optimallashtirish;
  
• 
  mahsulotni takomillashtirish;
  
• 
  boshqaruv qarorlarini qabul qilish;
  
• 
  mehnat unumdorligini oshirish;
  
• 
  samarali logistika;
  
• 
  asosiy fondlar holatini monitoring qilish.
  

Sanoat korxonalarida, shuningdek, sanoatda internet-texnologiyalarini qo’llash natijasida katta ma'lumotlar hosil bo'ladi. Ushbu jarayon davomida mashinalar va stanoklarning asosi va detallariga datchiklar, kontrollerlar va ba'zan hisob-kitoblarni amalga oshirishga qodir bo'lgan arzon protsessorlar o’rnatiladi. Ishlab chiqarish jarayonida ma'lumotlar doimiy ravishda to'planadi va oldindan qayta ishlanadi (filtrlanadi). Tahliliy platformalar ushbu ma'lumotlar massivlarini real vaqt rejimida qayta ishlaydi va natijalarni eng sodda shaklda taqdim etadi. Olingan ma'lumotlarni tahlil qilish asosida jihozlarning holati, uning ishlash samaradorligi, mahsulot sifati, texnologik jarayonlarga o'zgartirish kiritish zarurligi va boshqalar to'g'risida xulosalar chiqariladi.
Axborotni real vaqt rejimida kuzatib borish orqali korxona xodimlari:

• 
  turib qolishlar sonini kamaytirishi;
  
• 
  uskunalarning ishlash ko'rsatkichlarini oshirishi;  uskunalarning ekspluatatsiya xarajatlarini kamaytirishi;  baxtsiz hodisalarning oldini olishi mumkin.
  

Oxirgi sanab o’tilgan jihat muhim. Masalan, kimyo - neft sanoatidagi operatorlar kuniga o'rtacha 1500 ta signal oladilar. Bu bir daqiqada birdan ortiq xabar degani. Bu esa operatorning tez charchashiga olib keladi. Zero, ular berilgan signalga qanday javob berish kerakligi to'g'risida doimiy qarorlar qabul qilishlari kerak. Ammo tahliliy platforma ikkilamchi ma'lumotlarni filtrlashi mumkin bo’lib, operatorlar birinchi navbatda muhim vaziyatlarga e'tibor qaratishlari mumkin. Bu ularga baxtsiz hodisalarni yanada samarali aniqlash va oldini olishga imkon beradi. Natijada sanoat xavfsizligi, texnologik uskunalarning tayyorligi va me'yoriy talablarga muvofiqligi darajasi oshadi.
Bundan tashqari, katta ma'lumotlarning tahlili natijalariga ko'ra, uskunaning o’zini oqlash muddatini, texnik xodimlarni qisqartirish yoki qayta taqsimlashni hisoblash mumkin - ya'ni, korxonani yanada rivojlantirish bo'yicha strategik qarorlar qabul qilinishi mumkin.
Foydalanuvchilarni shartli ravishda har xil faoliyatni amalga oshiradigan 5 guruhga kiritish mumkin:

• 
  Ta'minotchilar — vazifalariga axborot saqlash va qayta ishlash masalalari kiradi. Masalan: IBM, Microsoft, Oracle, Sap va boshqalar.
  
• 
  Datamaynerlar — yuqori darajadagi maxsus bilimlarni olishga qaratilgan noyob algoritmlarni yaratish bilan shug'ullanadi. Ular orasida: Yandex Data Factory, Algomost, Glowbyte Consulting, CleverData va boshqalar.
  
• 
  tizim integratsiyasi — mijozdan ma'lumotlarni yig'ish va uzatish: «Форс»,
  

«Крок».

• 
  Iste'molchilar — yangi dasturlarni sotib oluvchilar. «Сбербанк»,
  

«Газпром», «МТС», «Мегафон» va moliya, telekommunikatsiya, chakana savdo sohalarining boshqa kompaniyalari.

• 
  Xizmatni yaratuvchilar — BIG DATA ga kirishni keng foydalanuvchilarga taklif etuvchilar.
  

Google. 2012-yilda Big Query — bu katta ma'lumotni real vaqtda tahlil qilish uchun bulut (облако) bozorga chiqarildi. 2013-yil unga PremiumAnalytics — pullik asosda korporativ mijozlar uchun analizator hisoblagichi kiritildi. Yaqinda Cloud Bigtable — gorizontal ravishda o'sib boruvchi bulutli saqlash xizmati chiqarildi.