Big Data? Ja, danke – Neues Spanien

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Es ist richtig, dass es Fälle gegeben hat, die nicht dazu beigetragen haben, diese Meinung zu verbessernBig Data. Wir hören den Fall von Cambridge Analytica oder die ständigen Nachrichten, über die die Medien berichtenCyber-AngriffeDies führt zu Sicherheitslücken in Bezug auf die Daten der Unternehmen, die letztendlich unsere Daten bleiben, die der normalen Bürger. Ohne weiter zu gehen, können wir die Debatten überprüfen, die die letzte INE – Initiative ausgelöst hat, als sie die Migrationsbewegungen der spanischen Bürger untersuchte, dank der Einigung mit drei der wichtigsten Unternehmen vonMobiltelefonie, um die Daten der Geopositionierung der Geräte an bestimmten Tagen zu analysieren, ja, immer anonym. Oder zumindest alles, was anonym zu einer Telefonnummer werden kann.

Nun, da sich die Dinge für immer geändert haben, müssen wir Big Data und seinen direkten und indirekten Vorteilen eine verdiente Portion Vertrauen schenken.

Im Rahmen der direkten Vorteile hat Big Data die Erstellung neuer Arbeitsprofile mit Kapazitäten ermöglicht, die bis zu ihrem Eintreffen auf andere Aufgaben verteilt waren, die es ihnen nicht ermöglichten, den vollen Nutzen zu ziehen, und ihnen die Relevanz verliehen, die sie in der gesamten Wertschöpfungskette verdient hatten, an der sie sich orientierten Wichtige Entscheidungen treffen. Derzeit hat jede Universität, die ihr Geld wert ist, Abschlüsse und Master im Zusammenhang mit Big Data und speziell mit demkünstliche Intelligenz, das Teil der fortschrittlichen Analysetechniken ist, die am meisten zu Big Data beigetragen haben und Ergebnisse aufweisen, die denen anderer Disziplinen weit überlegen sind.

Damit sich dieser Plädoyer jedoch nicht nur an diejenigen richtet, die sich ihm widmen wollen, muss ich mich vor allem auf die indirekten Vorteile konzentrieren, die er uns bietet, und ich finde keinen besseren Weg, als eine Reihe realer Projekte aufzuzeigen, die gerade durchgeführt werden raus innerhalbNachhaltige Entwicklungsziele (SDGs), die 2015 von allen Mitgliedstaaten der Vereinten Nationen als allgemeiner Aufruf zum Schutz des Ökosystems der Erde und zur Gewährleistung von Frieden und Wohlstand für alle Menschen bis 2030 angenommen wurden. Dieser Ansatz umfasst insgesamt 17 SDGs. Einige dieser Projekte werden unter dem Akronym Englisch bezeichnetBD4D ('Big Data for Developement'). Es ist wichtig zu betonen, dass Big Data nicht dazu gedacht ist, den Grad der Einhaltung der SDGs zu messen, sondern dass sein Potenzial darin besteht, den Weg zu seiner Erreichung aufzuzeigen. Daher sollte es als Mittel zur Beantwortung komplexer Fragen verstanden werden, die eine Herausforderung für das Unternehmen darstellen Mensch, also lass es uns tun!

Können wir mit Big Data Antworten auf die Armut, die Hungersnot und das Wohlergehen bestimmter Gebiete erhalten, um die geeigneten Mittel einzusetzen? Ja, durch die Verwendung von unkonventionellen Datenquellen wie zB MobilfunkdatenSatellitentechnikIn Bezug auf soziale Netzwerke gibt es Projekte, die das Ausmaß der Armut auf kommunaler Ebene abbilden, wie beispielsweise in Guatemala, wo sich herausgestellt hat, dass die Vorhersage der Armut in städtischen Gebieten aufgrund der technologischen Kluft genauer ist als in ländlichen Gebieten Diese beiden Umgebungen ermöglichen es, die Hauptfaktoren zu identifizieren, die sie auslösen, was den Behörden hilft, spezifische Maßnahmen mit engen Budgets zu planen. Angesichts der Hungersnot und des Zugangs zu sicheren Nahrungsmitteln in Verbindung mit einer nachhaltigen Landwirtschaft ist es eine Herausforderung für Big Data, wenn man weiß, dass im Jahr 2030 eine Weltbevölkerung von 8500 Millionen Menschen erwartet wird Das Internet weist beim Einkauf von Lebensmitteln eine hohe Korrelation mit denjenigen Lebensmitteln auf, die stärker verarbeitet werden und deren Preise stärker von Marktschwankungen abhängen. In ähnlicher Weise zeigten die Ergebnisse einer von UN Global Pulse (2014) durchgeführten Studie einen Zusammenhang zwischen retrospektiven Statistiken zur Lebensmittelinflation und dem Tweet-Volumen zu steigenden Lebensmittelpreisen, was eine Indirekter Indikator, der den Grad des Haushaltszugangs zu bestimmten Grundnahrungsmitteln misst. Und schließlich analysiert und beleuchtet Big Data den Grad der finanziellen Inklusion durch die Untersuchung der Vergabe von Mikrokrediten an Personen außerhalb des traditionellen Bankensystems in Entwicklungsländern, die ihnen Zugang zu Geld ermöglichen Es ist ein Hindernis, ein Mindestmaß an Wohlbefinden zu erreichen.

Was passiert, wenn wir Daten in Bezug auf den Zugang zu sauberem Wasser analysieren?Energie Nachhaltigkeitunter dem Prisma von Big Data? Nun, es werden Projekte vorgeschlagen, die auf die Dürreüberwachung in großen Regionen mit der Analyse von Satellitendaten reagieren und die es ermöglichen, präzisere neue Indizes auf der Grundlage der vom Satellitensensor beobachteten Reflexionsdaten auf der Grundlage von Vegetation und Erde zu definieren Bodenfeuchtigkeit, so dass temporäre Modelle basierend aufkünstliche Intelligenzdas sagt ihre Entwicklung genauer voraus und bekämpft sie mit Wasserpolitik.

Was leistet Big Data für die Gleichstellung der Geschlechter, die Qualität der Bildung und den Zugang zu menschenwürdigen Arbeitsplätzen, die ein nachhaltiges und faires Wirtschaftswachstum ermöglichen?

Die Analyse von Handy-Daten zusammen mit sozialen NetzwerkenDadurch wird es möglich, auf das Geschlecht anonymer Personen zu schließen und zu zeigen, dass Frauen häufiger gemeinsam genutzte Telefone verwenden. Darüber hinaus können Verhaltensmuster bei Frauen ermittelt und Schlüsselindikatoren für Bewegungsfreiheit, Zugang zu Verhütungsmitteln und Mangelernährung ermittelt werden. Aus der Sicht einer qualitativ hochwertigen Bildung ist es entscheidend, dass die Gesellschaft Analphabetismus beseitigt oder zumindest identifiziert, um handlungsfähig zu sein. Daher wurde durch die Analyse von Mobiltelefondaten ein automatischer Lernalgorithmus entwickelt, um Analphabetismus durch die Analyse von Aufzeichnungen vorherzusagen von Mobiltelefonen in einem Entwicklungsland in Asien. Eine Umfrage unter 76.000 Mobiltelefonbenutzern wurde durchgeführt, um die Studie zu validieren und Informationen zur Alphabetisierung zu sammeln. Das Modell zeigte mit der Studie eine Genauigkeit von 70%, was auch zeigt, dass der Analphabetismus auf Antennenebene hinzugefügt werden kann.

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