Datos generados por la máquina

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Datos generados por la máquina es información que se creó automáticamente desde un proceso de computadora, aplicación, u otra máquina sin la intervención de un ser humano. Sin embargo, hay una indecisión en cuanto a la amplitud del término. Curt Monash's Monash Research, que generalmente se acredita con la introducción del término, la define como "datos que fue producidos enteramente por máquinas datos OR más sobre observación de seres humanos que sus opciones de grabación".[1] Mientras tanto, Daniel Abadi, catedrático de CS Yale, propone una definición estrecha de "datos generados por la máquina están información que se genera como resultado de una decisión de un agente independiente computacional o una medida de un evento que no es causado por una acción humana".[2] Sin importar el conflicto de definición, tanto excluyen datos introducidos manualmente por un usuario final.[3] Datos generados por la máquina cruza todo sectores de la industria, y los seres humanos generan cada vez más los datos sin saberlo.[4]

Contenido

  • 1 Relevancia
  • 2 Crecimiento
    • 2.1 Procesamiento
  • 3 Ejemplos
  • 4 Notas
    • 4.1 Lista de referencias
    • 4.2 Bibliografía

Relevancia

Datos generados por la máquina tienden a ser amorfo; por lo general, los usuarios no deben modificar estos datos. Máquinas a menudo generan estos datos como una respuesta coherente a un evento que ocurrió. Puesto que el acontecimiento es histórico, los datos son menos propensos a las actualizaciones y modificaciones. En parte debido a esta cualidad, el U.S. sistemas de corte considerar los datos generados por la máquina como altamente confiable.[5]

Crecimiento

En 2009, Gartner publicó que datos crecerá en un 650% durante los siguientes cinco años.[6] La mayor parte del crecimiento de datos es el subproducto de datos generados por la máquina.[3] IDC estima que en 2020, habrá conectadas 26 veces más cosas que las personas.[7] Wikibon emitió un pronóstico de $ 514 billones a invertirse en el Internet industrial en el año 2020.[8]

Procesamiento

Dada la naturaleza bastante estática pero voluminosa de datos generados por la máquina, los propietarios de datos dependen de herramientas altamente escalables para procesar y analizar la resultante conjunto de datos. Datos generados por la máquina casi todo están contenido no estructurados pero luego derivó en una estructura común.[3] Normalmente, estas estructuras derivadas contienen muchos puntos de datos/Columns. Con estos puntos de datos, el desafío consiste en su mayoría con análisis de los datos. Requisitos de alto rendimiento junto con tamaños de datos grande, tradicionales base de datos de indexación y repartir limita el tamaño y la historia del conjunto de datos para su procesamiento. Existen enfoques alternativos con bases de datos de columnas Sólo particular "columnas" del conjunto de datos podría consultarse durante el análisis particular.[9]

Ejemplos

  • Registros de servidor Web[10]
  • Detalle de llamadas[10]
  • Instrumento financiero oficios[10]
  • Red registros de sucesos[10]
  • SEIM registros
  • Telemetría recogidos por el gobierno[10]

Notas

Lista de referencias

  1. ^ Monash, 30/12/2010
  2. ^ Abadi
  3. ^ a b c Monash, tres amplias categorías de datos
  4. ^ Deloach, máquina generó datos
  5. ^ Federal Evidence Review, datos generados por la máquina no fue declaración y no se crió rumores
  6. ^ ScienceLogic
  7. ^ [1], Blog de Chuck
  8. ^ [2], Wikibon
  9. ^ Copro, columna DBMS orientado
  10. ^ a b c d e Monash, ejemplos de máquina generó datos

Bibliografía

  • Abadi, Daniel. "Máquina vs humanos generó datos". BlogSpot.
  • Deloach, Don. "Máquina generó datos". In, Inc.
  • Revisión de evidencia federal. "Generado era no declaración de datos de la máquina y levantado rumores ni confrontación".
  • Monash, Curt. "Tres categorías amplias de datos". Investigación de Monash.
  • Monash, Curt. "Ejemplos de máquina generan datos". Investigación de Monash.
  • Monash, Curt. "Ejemplos y definición de datos generados por la máquina". Investigación de Monash.
  • Ciencia lógica. "Gartner diez Technologies to Watch".
  • "Columna"orientado a DBMS. Copro.

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