Đóng góp truyền thông

Tại Los Angeles, Hoa Kỳ, kể từ khi hệ thống dự đoán khu vực và thời gian có thể xảy ra tội phạm, các vụ trộm cắp đã giảm 12% và cướp giật giảm 26% Hệ thống này thông báo các địa điểm có khả năng xảy ra tội phạm trong vòng 12 giờ mỗi ngày Để phát triển hệ thống này, Los Angeles đã phân tích 13 triệu hồ sơ sự cố trong 80 năm qua

   Công nghệ Dữ liệu lớn giúp phát triển hệ thống dự báo tội phạm có thể dự đoán tương lai Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét dữ liệu lớn có thể ảnh hưởng như thế nào đến bet88 và bet88 nên chấp nhận dữ liệu lớn như thế nào　

　△Dữ liệu lớn là gì

　Dữ liệu lớn là thuật ngữ bao gồm số lượng lớn các tập dữ liệu khó thu thập, lưu trữ, tìm kiếm và phân tích bằng các phương pháp thông thường cũng như nhân sự, tổ chức và các công nghệ liên quan cần có để quản lý và phân tích chúng Cụ thể hơn, dữ liệu lớn có thể được xác định theo 4V: Khối lượng, Sự đa dạng, Vận tốc và Giá trị

　Quy mô dữ liệu đang được xử lý đã tăng từ Mega (1 triệu) và Giga (1 tỷ) byte lên Tera (1 nghìn tỷ), Peta (1 nghìn tỷ) và Exa (nghìn tỷ) byte Về phạm vi dữ liệu, các loại và loại đã đa dạng từ dữ liệu có cấu trúc có thể được sắp xếp thành các bảng rõ ràng trong khung chuẩn hóa như Excel đến dữ liệu phi cấu trúc như video, nhạc, tin nhắn, mạng xã hội và bài đăng Ngoài ra, chu kỳ sử dụng phân phối đã tăng tốc từ vài ngày đến vài tuần, vài phút đến vài giây 　

　△Tại sao dữ liệu

　Lý do khiến các công ty đam mê dữ liệu đến vậy là vì xã hội chúng ta đang sống là một thời đại không chắc chắn, nơi chúng ta không thể thấy trước được tương lai Trong lịch sử, trong những thời điểm mà tương lai không chắc chắn, công nghệ nhận được nhiều sự quan tâm nhất chính là công nghệ dự đoán tương lai Trước đây, mọi người dựa vào bói toán, ý kiến ​​tuyệt đối hoặc kiến ​​thức của những người có thẩm quyền, nhưng gần đây, các kỹ thuật dự đoán khoa học dựa trên một công cụ gọi là thống kê đã thay thế họ Và dữ liệu nằm trên nền tảng của công nghệ dự đoán khoa học Nói cách khác, trong những thời điểm không chắc chắn như xã hội hiện đại, tầm quan trọng của việc dự đoán tương lai càng trở nên nổi bật hơn và dữ liệu là tài liệu duy nhất giúp cải thiện độ chính xác của các dự đoán Đó là lý do tại sao giá trị của dữ liệu đã tăng lên rất nhiều

　Alvin Toffler, một nhà tương lai học nổi tiếng, đã trích dẫn kiến ​​thức là một trong những yếu tố then chốt để tạo ra sự giàu có trong cuốn ‘Tương lai của sự giàu có’ năm 2005 Vậy kiến ​​thức được tạo ra như thế nào? Nếu được xem như một cấu trúc logic, kiến ​​thức được tạo ra theo cách quy nạp hoặc diễn dịch Trong số đó, kiến ​​thức mới, thực tế và khoa học được tiếp thu một cách quy nạp Kiến thức thực tế thu được thông qua phương pháp quy nạp này cho phép chúng ta hiểu, giải thích và dự đoán thế giới thực Ở đây, dữ liệu được sử dụng làm nguyên liệu thô cho phương pháp tạo ra kiến ​​thức quy nạp Nói cách khác, có thể kết luận rằng yếu tố then chốt để tạo ra của cải trong xã hội hiện đại là tri thức, còn nguyên liệu thô để tạo ra tri thức là dữ liệu Theo đó, dữ liệu đang nhận được sự quan tâm　　

　△Dữ liệu lớn có thể đóng góp cho sự phát triển của bet88

　Hiện nay, việc sử dụng dữ liệu trong bet88 là cực kỳ thấp Phản ánh tình trạng hiện tại của bet88, Viện Toàn cầu McKinsey (MGI) dự đoán rằng bet88 sẽ không thấy được hiệu quả cải thiện năng suất thông qua dữ liệu lớn Và lý do được giải thích dựa trên giá trị của bạn

　Đầu tiên, đang thiếu nhân lực dữ liệu lớn Lĩnh vực xây dựng thiếu nhân sự có chuyên môn về thống kê và học máy có thể tạo ra giá trị từ dữ liệu lớn Thứ hai, lĩnh vực xây dựng có cường độ CNTT thấp Do dữ liệu lớn dựa trên dữ liệu số hóa nên các khu công nghiệp tập trung CNTT cao sẽ có giá trị tiềm năng tương đối cao So với các ngành như sản xuất hay phân phối, đúng là bet88 có mức độ tập trung CNTT thấp Thứ ba, lĩnh vực xây dựng không có tư duy dựa trên dữ liệu Lĩnh vực xây dựng là lĩnh vực có xu hướng đặc biệt mạnh mẽ tìm kiếm câu trả lời trong kinh nghiệm hoặc tùy chỉnh hơn là dữ liệu Cuối cùng, có sẵn dữ liệu Trong lĩnh vực xây dựng, không những không có đủ dữ liệu được tích lũy mà còn không tạo ra được môi trường trong đó dữ liệu có thể được tích lũy theo thời gian thực

　Phân tích của MGI có ý nghĩa Phải thừa nhận rằng lĩnh vực xây dựng đang thiếu nhân sự dữ liệu lớn và thói quen tư duy lấy dữ liệu làm trung tâm chưa được hình thành Tuy nhiên, có những khía cạnh của MGI coi xây dựng là một khái niệm quá hẹp Xây dựng dường như chỉ được xem như một khái niệm tập trung vào việc xây dựng diễn ra trên công trường, chẳng hạn như ‘xây dựng các tòa nhà và trải nhựa’ Tuy nhiên, xây dựng có phạm vi rộng và nhiều lĩnh vực chi tiết Điều này có nghĩa là không chỉ xây dựng là chủ đề của xây dựng, mà vòng đời từ quy hoạch, thiết kế, mua sắm, xây dựng, vận hành và bảo trì cũng là chủ đề của xây dựng Nếu chúng ta xem xét xây dựng từ khái niệm mở rộng này, thì bet88 là lĩnh vực có thể nhận thấy sự cải thiện năng suất cao thông qua dữ liệu lớn

　Sự tập trung của CNTT trong lĩnh vực xây dựng đang tăng lên nhanh chóng Trước đây, bet88 đã phát triển từ hệ thống sản xuất báo cáo định hướng tài liệu sang môi trường xử lý công việc dựa trên dữ liệu, số hóa Gần đây, với làn gió thay đổi mang tính cách mạng như BIM thổi bùng lên, mức độ tập trung của CNTT trong lĩnh vực xây dựng không bao giờ có thể coi là thấp Ngoài ra, với việc sản xuất hàng loạt dữ liệu số hóa, dữ liệu hợp lệ và sẵn có đang tăng lên nhanh chóng Để làm một ví dụ gần gũi, hãy xem xét việc vận hành và bảo trì cơ sở hạ tầng như đường cao tốc Hàng triệu phương tiện đi qua trạm thu phí mỗi ngày và thông tin giao thông được ghi lại tự động thông qua Hi-Pass (thiết bị đầu cuối điện tử) Ngoài ra, hãy xem xét lượng dữ liệu khổng lồ thu được từ các cảm biến đo cầu Gần đây, công nghệ cảm biến và công nghệ lưu trữ dữ liệu số đã phát triển và các dữ liệu như chuyển vị, độ rung, biến dạng và độ nghiêng của cầu đang được ghi lại theo thời gian thực

　Nhiều nỗ lực khác nhau đang được thực hiện trên khắp thế giới nhằm sử dụng dữ liệu lớn nhằm thúc đẩy sự phát triển trong lĩnh vực xây dựng và giao thông Gần đây, Hà Lan đã bắt đầu nghiên cứu ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn vào quản lý tài nguyên nước và kiểm soát lũ lụt, dự kiến ​​sẽ có tác dụng giảm 15% ngân sách quản lý nước hiện nay Ngoài ra, để ngăn ngừa tai nạn an toàn tại hầm mỏ hoặc công trường, một công ty Australia đã phát triển một hệ thống phân tích dữ liệu được tạo ra tại công trường theo thời gian thực và đưa ra cảnh báo sớm về an toàn cho người lao động Tại Melbourne, Australia, hệ thống xe điện đã được chuyển đổi thành hệ thống dữ liệu lớn để có thể ứng phó theo thời gian thực với các vụ tai nạn có thể xảy ra bất ngờ trong thành phố 　

　△Thái độ chấp nhận dữ liệu lớn

　Dữ liệu lớn là một công cụ và bản thân nó không phải là mục đích cuối cùng Dữ liệu lớn được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế trong xây dựng và giao thông, nhưng việc triển khai dữ liệu lớn không phải là mục tiêu Nhìn chung, các công ty giới thiệu thành công các công nghệ mới nổi, nhưng trên thực tế, có nhiều trường hợp không đạt được kết quả đáng kể trong quá trình hoạt động Điều này là do công nghệ đã được đưa lên hàng đầu Để đạt được kết quả kinh doanh thành công nhờ áp dụng công nghệ dữ liệu lớn, bạn phải tiếp cận nó từ ‘vấn đề’ Nói cách khác, trước tiên bạn nên ưu tiên định nghĩa chính xác về 'vấn đề bạn muốn giải quyết', sau đó tìm kiếm lời khuyên về việc liệu có cần dữ liệu lớn để giải quyết vấn đề đó hay không

　Mục tiêu cuối cùng của dữ liệu lớn là cung cấp cái nhìn sâu sắc và dự đoán cho những người ra quyết định Nếu vậy, việc xem xét kỹ những lĩnh vực cụ thể nào cần có cái nhìn sâu sắc và dự đoán trong bet88 sẽ giúp phân biệt rõ ràng các lĩnh vực ứng dụng của dữ liệu lớn Ngoài ra, lượng dữ liệu đã được tích lũy để thu được kết quả sẽ là một trong những yếu tố quyết định khả năng ứng dụng thành công dữ liệu lớn Tất nhiên, sự trợ giúp của các chuyên gia dữ liệu lớn là cần thiết cho những việc này

　Trong lĩnh vực xây dựng cần chú ý tới 4 từ khóa: chi phí, thời gian thi công, chất lượng và an toàn Điều này là do mục tiêu cơ bản của việc xây dựng là giảm chi phí, rút ​​ngắn thời gian xây dựng, nâng cao chất lượng và an toàn Để đạt được mục tiêu này, trước tiên chúng ta phải tiếp cận việc tận dụng tối đa dữ liệu tích lũy được Tất nhiên, dữ liệu tích lũy sẽ không tồn tại ở dạng có thể sử dụng được ngay Vì vậy, cần thiết lập các mục tiêu và định nghĩa sử dụng rõ ràng để tạo ra giá trị và thiết lập nền tảng cho việc tích lũy dữ liệu có hệ thống Để đạt được điều này, cần phải tìm kiếm sự trợ giúp từ các chuyên gia thống kê và khoa học dữ liệu về những dữ liệu nào nên được tích lũy và cách thức Gần đây, một số trường đại học đã cung cấp các chương trình giáo dục thông qua hợp tác giữa ngành và trường học để giúp sinh viên áp dụng công nghệ dữ liệu lớn vào công việc của họ Cách sử dụng tính năng này cũng sẽ rất hữu ích trong việc tăng cường sử dụng dữ liệu