МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ В БОЛЬШИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

Abstract

В современном мире огромные объемы данных становятся все более значимыми для различных сфер деятельности, от бизнеса до исследований и общественной политики. Методы сбора данных в больших информационных технологиях играют важную роль в сборе, обработке и анализе этих данных. Настоящее исследование сосредотачивается на анализе различных методов сбора данных, актуальных за последние 10 лет. В современном контексте широко используются сенсорные технологии, позволяющие собирать данные о физических параметрах окружающей среды в режиме реального времени. Интернет вещей (IoT) предоставляет возможность собирать данные с помощью подключенных устройств и передавать их на облачные серверы для дальнейшей обработки. Веб-скрейпинг, метод автоматизированного сбора данных с веб-сайтов, остается актуальным в современных информационных технологиях. Традиционные методы социальных исследований, такие как опросы и фокус-группы, попрежнему остаются важными для получения качественных данных о мнениях и предпочтениях людей. Однако активно развиваются и методы анализа больших данных, такие как машинное обучение и анализ текста. Машинное обучение используется для выявления закономерностей и трендов в данных, а также для создания прогностических моделей. Анализ текста позволяет автоматически обрабатывать и анализировать текстовую информацию из различных источников. Другие методы анализа данных, такие как пространственный анализ, сетевой анализ и временные ряды, также остаются актуальными. Применение методов сбора данных в больших информационных технологиях требует не только технических навыков, но и понимания целей и контекста исследования. Развитие технологий и методов сбора данных открывает новые перспективы для исследований и приложений в различных областях.