Fenomén Big Data jako trend ovlivňující technické zpravodajské disciplíny

Tento odborný článek se snaží pojednat o problematice Big Data a možném využití tohoto současného fenoménu v oblasti zpravodajských disciplín založených na technických metodách sběru dat a jejich relevantním vyhodnocování. Úvodní část je věnována problematice vývoje bezpečnostního prostředí a poskytuje obecný přehled o současných trendech v oblasti technických zpravodajských oborů. V další kapitole je proveden rozbor hlavních trendů, konkrétně digitalizace bojiště, nárůstu objemu informací a vývoji nových technologií. Následující část je věnována základnímu terminologickému popisu problematiky Big Data, což vyúsťuje v závěrečné zhodnocení a určitou predikci dalšího vývoje v této oblasti a nárůstu významu tohoto trendu pro zpravodajské disciplíny v budoucnu.

Další informace

  • ročník: 2014
  • číslo: 4
  • stav: Recenzované / Reviewed
  • typ článku: Ostatní / Other

Autor, název článku

Major Ing. Martin Havlík, MBA, MSc.

Fenomén Big Data jako trend ovlivňující technické zpravodajské disciplíny
The Big Data Phenomenon as a Trend Influencing Technical Intelligence Disciplines

 

Jak citovat tento článek / How to Cite this Article

Havlík, Martin, Fenomén Big Data jako trend ovlivňující technické zpravodajské disciplíny, Vojenské rozhledy, 2014, roč. 23 (55), č. 4, s. 124-132, ISSN 1210-3292 (tištěná verze), ISSN 2336-2995 (on line), dostupné z www.vojenskerozhledy.cz.

DOI

10.3849/1210-3292.23.2014.04.124-132

 

1. Úvod

V úvodu je vhodné položit důraz na významné odlišnosti vzešlé z komparace obecných vojenských strategií současnosti a minulosti související s predikcí vývoje bezpečnostního prostředí a identifikací významných hrozeb.

V minulosti byla pro západní společnost identifikována výhradně jedna významná hrozba reprezentovaná bývalým Svazem sovětských socialistických republik, jež byla vysoce pravděpodobná, a také vysoce předvídatelná ve způsobu nasazených sil, jejich očekávané struktury, výzbroje a možného operačního tempa při nasazení. Hlavními atributy této hrozby bylo jaderné odstrašování a obranné strategie západních mocností byly proto zaměřeny na sestavení adekvátního celku sil a prostředků s obdobnými úkoly a poměrem druhů sil.

V současné době však existuje pro západní společnost mnoho odlišných a velmi aktuálních hrozeb, u nichž je naopak nejistá pravděpodobnost a velmi nízká předvídatelnost. Jakákoliv forma odstrašování není v současné době již plně relevantní a strategie musí být sestavena tak, aby byla připravena na nejistotu a šok.

Tyto skutečnosti mají velmi významný dopad také na hodnocení a predikci vývoje bezpečnostní situace v celosvětovém měřítku z pohledu zpravodajských subjektů. Je nutné proto reflektovat tyto skutečnosti a přizpůsobit činnosti zpravodajského cyklu ve všech jeho fázích tomu, aby zpravodajské služby České republiky partnerských členů Evropské unie a Severoatlantické aliance byly schopny reagovat na dynamiku turbulentního prostředí a objektivně analyzovat, hodnotit a predikovat bezpečnostní hrozby pro Českou republiku a nadnárodní organizace, jichž je Česká republika členem.

2. Trendy v oblasti technických zpravodajských oborů

Trendy současného vývoje bezpečnostní a vojensko-politické situace v rizikových a krizových oblastech světa jsou nejen z pohledu globálního, ale také z pohledu regionálního či národního jedním z hlavních faktorů mající ať už přímý, či nepřímý dopad na ekonomické ukazatele a další strukturální indikátory všech zemí, včetně České republiky.

V rámci bezpečnostního prostředí a jeho dynamického vývoje je nutné v celosvětovém měřítku potlačovat hrozby nejrůznějšího charakteru, které mají dopad na zájmy, a především bezpečnost jednotlivých státních aktérů a nadnárodních organizací. V této souvislosti je potřeba věnovat zvýšenou pozornost rozvoji a efektivitě činnosti zpravodajských subjektů, kdy je položen největší důraz na kontinuální rozvoj schopností zpravodajských disciplín závislých zejména na technických metodách sběru dat a informací a na jejich relevantním vyhodnocování. Jedná se především o SIGINT (Signal Intelligence), COMINT (Communications Intelligence), ELINT (Electronic Intelligence), FISINT (Foreign Instrumentation Intelligence), MASINT (Measurement and Signature Intelligence) a IMINT (Imagery Intelligence). [1]

Pokud byl výše zmíněn důraz na rozvoj schopností zpravodajských disciplín závislých na technických metodách sběru dat a jejich relevantním vyhodnocování, je nutné zmínit hlavní současné trendy mající přímý vliv na vývoj těchto specifických zpravodajských disciplín. Přestože se několik odborníků a specialistů snaží predikovat určité trendy ve vývoji v oblasti signálového zpravodajství a dalších technicky založených zpravodajských oborů, je předpověď vývoje používaných technických, informačních a komunikačních prostředků protivníkem v budoucích operacích téměř nemožné, zejména ve střednědobém a dlouhodobém horizontu.

V určité míře lze na bázi teoretického poznávání a bádání a s ohledem na vývoj komunikačních a informačních technologií (IKT) v komerční sféře předpokládat, jakými směry se budou jednotlivé obory pravděpodobně ubírat, a v krátkodobém horizontu se lze pokusit o racionální predikci. Je zřejmé, že současný výzkum a vývoj komerčního sektoru v oblasti informačních a komunikačních technologií ve srovnání s výzkumem vojenským je na vzestupu a tento trend lze očekávat i do budoucnosti.

Dalším problémem je také limitace v předpovídání vývoje bezpečnostní prostředí v celosvětovém měřítku, což má přímý dopad na všechny zpravodajské disciplíny, signálové, obrazové a další technické obory zpravodajství nevyjímaje. Pokud bereme v potaz nejzávažnější faktory mající dopad na vývojové trendy v oblasti zpravodajských oborů závislých na technických metodách sběru dat a jejich vyhodnocování, je přínosné zdůraznit zejména digitalizaci bojiště, nárůst objemu informací, zavádění nových technologií, zejména souvislost těchto faktorů se současným fenoménem označovaným jako Big Data.

2.1 Digitalizace dat

Kontinuální vývoj a inovace používaných technologií zapříčinila určitou revoluci v rámci bojiště, a nadále má velký vliv na samotné vedení operací. Hlavní výhodou digitalizace v obecném pohledu je možnost získávat stále větší objem dat, a potažmo i zpravodajských informací a na takto digitalizovaná data i utříděné informace lze aplikovat mnohem větší množství specifických metod pro zpracování, analýzu, spravování, třídění a výběr. Digitalizovaná data jsou v současné době mnohem rozšířenější než data ve formě analogové, nicméně v některých případech samotná digitalizace právě dat analogových skrývá problém ve snížení kvality těchto dat, kdy narůstá chybovost jednotlivých subsystémů a systému jako celku. [2]

Jedním ze základních parametrů pro hodnocení kvality přenosu analogových komunikačních a informačních systémů je jejich výstupní poměr signálu k šumu označovaném S/N (Signal to Noise). U digitálních komunikačních a informačních systémů je základním parametrem obdobného významu jejich chybovost BER (Bit Error Rate). Chybovost v této souvislosti bývá nejčastěji definována jako poměr chybně přenesených elementů digitálního signálu k celkovému počtu přenesených elementů, a to za určitou dobu měření.

U digitálních systémů se v praxi nejčastěji setkáváme s chybovostí bitovou, která je definována jako poměr chybně přijatých bitů k celkovému počtu přijatých bitů za určitou dobu měření. [3] Nejvyšší přípustné hodnoty této veličiny závisí na konkrétních aplikacích a použitých typech modulací. [4] Matematické vyjádření tohoto typu chybovosti je znázorněno následujícím vyjádřením:

Havlik vzorec

kde:
vp je přenosová rychlost [bit/s],
t  je celková doba měření [s]
bE je počet chybně přijatých elementů [bit]

Z pohledu signálového zpravodajství a dalších technických zpravodajských disciplín je taktéž patrné, že zpracovávání digitalizovaných dat je poměrně rychlejší, tím dochází také k urychlení rozhodovacích procesů velitelů, kteří využívají zpravodajské informace. Nutno však v této části dodat, že se zvyšujícím se objemem digitalizace narůstá zmiňovaná chybovost jednotlivých subsystémů a celého systému jako celku, včetně nárůstu možností a příležitostí pro napadení těchto systémů protivníkem.

Problematika se však nedotýká pouze oblasti signálového zpravodajství, ale zasahuje také značným způsobem do oblasti elektronického boje (EB). [5] S ohledem na určité trendy v oblasti EB lze do budoucna očekávat, že dojde k určitému propojení se signálovým zpravodajstvím SIGINT, především na taktické a operačním stupni při společné podpoře úkolových uskupení v budoucích operacích.

2.2 Objem informací

Nejen v souvislosti s vývojem nových komunikačních a informačních technologií, ale také v souvislosti s digitalizací (nejen výše zmiňovaného bojiště) je v posledních letech patrný nárůst počtu zdrojů dat a informací obecně, [5] a od toho se samozřejmě odvíjí také nárůst potencionálních zpravodajských informací, kterou mohou sloužit v rámci rozhodovacího procesu velitele.

Při správném využívání informací (zejména po ověření jejich věrohodnosti a dalších atributů) mohou tyto efektivně posloužit velitelům na všech hierarchických úrovních při rozhodování v rámci svých pravomocí a plánování úspěšných a efektivních operací. V této souvislosti je nutné připomenout, že pokud nejsou zabezpečeny potřebné prostředky (softwarové nástroje, hardware, databáze, selekční a identifikační systémy, analytické nástroje, atd.) pro práci s daty, hrozí zahlcení velitele množstvím neuspořádaných a nežádoucích dat či informací.

Diskutovaný objem dostupných informací skýtá proto určitou ambivalentnost, kdy na jedné straně je se zvyšujícím se objemem dat zřejmý vyšší potenciál zájmových zpravodajských a dalších využitelných informací, na straně druhé hrozí zahlcení a kolaps příslušných systémů. Je nutné tedy v budoucnu věnovat pozornost nejen samotnému sběru informací a zpravodajských informací prostředky signálového zpravodajství, ale rovněž zajistit kontinuální aktualizaci nástrojů pro správu takto získaných informací ve všech možných souvislostech. K tomuto účelu je vhodné aplikovat nové přístupy pro práci s velkými objemy dat – tedy věnovat se problematice označované jako Big Data (více viz podkapitola 2.4 a kapitola 3).

2.3 Nové technologie

Neustálý vývoj a vznik nových technologií i technických systémů klade vysoké požadavky jak na fundovanost příslušníků zpravodajských disciplín, tak rovněž na vlastní vývoj veškerých specifických komunikačních a informačních prostředků. V této fázi nelze nezmínit ani vliv nových technologií a prostředků na způsob řízení elementů signálového a obrazového zpravodajství implementovaných do sestav úkolových uskupení v soudobých i budoucích operacích. Lze s vysokou jistotou předpokládat, že na vývoj v oblasti nových technologií a prostředků budou bezprostředně reagovat taktéž nestátní aktéři, včetně těch zapojených do extremistických a teroristických aktivit v asymetrickém způsobu boje. Zavádění nových technologií ve specifické oblasti signálového zpravodajství umožňuje rozšiřovat portfolio vyhledávání zpravodajských informací ze stále se rozšiřujícího spektra sub-zdrojů, popřípadě agentur.

Zvyšující se nárůst potencionálně zájmových zpravodajských informací s ohledem na vytěžování nových technologií a systémů klade velmi vysoké nároky na finanční zdroje vyčleněné pro tyto potřeby. Trendy v této oblasti se přesouvají od běžných komunikačních prostředků k širšímu využívání webového rozhraní, a to už jak v oblasti sociálních sítí či VoIP telefonie (Voice over Internet Protocol). [7]

2.4 Big Data

Pokud byly v předcházející části specifikovány určité vývojové trendy související s nárůstem informací, jejich digitalizací a vývojem nových technologií, je v této části vhodné také zmínit současný fenomén označovaný jako Big Data. Jedná se o specifickou kategorii velkokapacitních souborů dat v obecném pohledu jak strukturovaných, tak i nestrukturovaných. Tato data jsou ukládána do specifických datových skladů a jsou na ně následně aplikovány analytické metody využívající nejrůznější matematické algoritmy. Obvykle se v datových skladech pracuje s objemy dat o velikosti terabytů a výše. [8]

Podle předpokladů a analýz komerční společnosti IBM se v roce 2015 předpokládá nárůst objemu dat na 8000 až 9000 exabytů (1 EB = 1018 bytů). Celkový počet účtů na sociálních sítích a multimediálních serverech překročí v roce 2015 celosvětový počet obyvatel a počet síťových zařízení pracujících na platformě internetu bude minimálně dvojnásobný, než bude v roce 2015 celosvětová populace. [9]

3. Big Data – terminologie a působnost

V nejrůznějších primárních či sekundárních zdrojích se mnohdy vyskytuje také počeštěné mutace původního termínu Big Data, konkrétně tedy veledata, velká data či superdata. Ani jeden z těchto českých ekvivalentů není podle nejnovějších informací doposud jednoznačně ustálen a používán dogmaticky, a proto bylo zvoleno v celém odborném článku použití původního označení Big Data.

Pokud budeme chtít co nejvěrohodněji definovat význam Big Data, je nejvhodnější použít model, kdy se v případě velkoobjemových dat jedná o taková data, která splňují některé z kritérií, jejichž anglický význam začíná na písmeno V. V této souvislosti jde především o následující:

  • Volume (objem) – velké množství dat, kdy se v dnešní době vyskytují objemy dat od kapacity jednotek TB (terabyty) do ZB (zettabyty).
  • Velocity (rychlost) – velká rychlost dat a také rychlost zpracovávaných analýz z takto dostupných dat. Rychlost dat je často přímo závislá na přenosových rychlostech dotčených informačních a komunikačních systémů.
  • Variety (rozmanitost) – různorodé a proměnlivé formáty dat a jejich strukturovanost. V této souvislosti je vhodné zmínit text, hlas, multimédia atd.
  • Veracity (pravdivost) – věrohodnost dat, jejich rozporuplnost, dvojznačnost, skrytost, klamnost, podvratnost, atd.
  • Variability (variabilita) – proměnlivost dat, a to zejména z hlediska času.

Půl století poté, co se počítače začaly běžně používat, došlo k takové akumulaci dat, že se děje něco nového a zvláštního. Kromě toho, že je svět zaplaven více informacemi než kdykoliv dříve, narůstá navíc stále rychleji i objem těchto informací.

3.1 Datová exploze

Změna měřítka způsobila změnu stavu. Kvantitativní změna se proměnila na kvalitativní. Vědy jako astronomie a genomika, které tuto datovou explozi zažily nejdříve (v prvním desetiletí tohoto století), přišly s termínem Big Data. Tato zavedená koncepce se nyní šíří do všech oblastí lidské činnosti. [10]

Big Data se v současné dynamicky měnící se době stávají velmi důležité v mnoha oblastech komerční sféry a státního sektoru, kdy data o velkých objemech nejen ovlivňují jednotlivé segmenty trhu, ale také mění samotnou podobu konkrétních odvětví, a právě efektivní práce a využívání dat o velkém objemu představuje v dnešní době velkou konkurenční výhodu. Tento trend lze s velkou pravděpodobností předpokládat i do budoucnosti.

V souladu s vládními nařízeními, nutnou regulací i kontrolou a potřebnou činností zpravodajských subjektů a orgánů činných v trestním řízení, je s ohledem na výše zmíněné trendy nutné reflektovat nárůst archivovaných elektronických dokumentů, včetně e-mailů a do nich zakomponovaných příloh, a veškeré elektronické komunikace (sociální sítě, messangery, VoIP, atd.). Tyto skutečnosti proto předpokládají velmi intenzivní budoucí využití fenoménu Big Data také v oblasti zpravodajství, signálového a obrazového zpravodajství nevyjímaje, které se právě využitím, analýzou a archivací elektronických komunikací a dokumentů hluboce zabývá ve smyslu získávání důležitých informací, v prvé řadě zpravodajských informací.

Jak již bylo zmíněno, ukládání a analýza Big Data poskytuje velké možnosti nejen pro zpravodajské analytiky, kteří zde mohou aplikovat nejrůznější metody vizualizace či dataminingových nástrojů (specifických nástrojů – většinou softwarové produkty – umožňující vyhledávat vhodné vzorce v dostupných datech, na která poté aplikuje specifické a známé statistické postupy), ale také pro komerční subjekty, které se potýkají s velkým nárůstem dat v posledních letech.

4. Vývoj a vliv trendů na zpravodajskou činnost

V předcházejících kapitolách byly uvedeny hlavní trendy mající nejintenzivnější dopad na vývoj zpravodajských disciplín založených na technických metodách sběru a vyhodnocování dat. V této souvislosti je zde vhodné popsat vliv těchto trendů a jejich další předpokládané směřování ve zpravodajské oblasti v následujících letech.

Podle závěrů odborné studie organizace Digital Universe IDC je nárůst objemu dat v posledních letech rychlejší než udává Moorův zákon. [11] Nárůst objemu těchto dat o zájmových subjektech, jejich aktivitách, vazbách a dalších souvislostech indikuje nutnost tyto data efektivně, hospodárně a účelně spravovat, aby je bylo možné ve všech fázích zpravodajské činnosti využívat dle potřeb zpravodajských subjektů na národní i mezinárodní úrovni, a to primárně pro rozhodovací procesy oprávněných adresátů.

V této fázi je velmi důležitá jak problematika vizualizace těchto dat, která má přímý vliv na výslednou interpretaci a distribuci zpravodajských informací, tak další obsahová i provozně-technická analýza, která nabývá na důležitosti ve všech současných krizových oblastech v globálním pohledu. Tyto činnosti budou mít v budoucnosti velmi významný dopad na samotnou konkurenční schopnost jednotlivých zpravodajských subjektů a budou reprezentovat základní silné nebo slabé stránky výsledné činnosti těchto subjektů s vlivem na očekávanou udržitelnost zpravodajských schopností.

Podle dostupných informací je problematika využívání a implementace nástrojů Big Data výrazně nápomocna jak samotnému strategickému rozhodování, tak každodennímu řízení vnitro-organizačních procesů. Smyslem v následujících letech bude stále efektivněji nahrazovat velmi nákladné lidské zdroje a urychlit proces jednotlivých zpravodajských analýz specifických zpravodajských disciplín, a to primárně v návaznosti na všezdrojové zpravodajství (All Source Intelligence).

Správně interpretovaná data budou v budoucnu předpokladem k tomu, aby daná společnost (organizace) lépe porozuměla vnitřním procesům a hledala nové způsoby, jak toto dále pozitivně ovlivňovat, minimalizovat všechna související rizika, efektivněji hospodařit a zejména věrohodněji a v reálném čase predikovat budoucí vývoj bezpečnostního prostředí se všemi zájmovými faktory a ukazateli. Budoucí cesta ve využívání dat velkého objemu je v hledání trendů a aspektů, které tyto trendy přímo či nepřímo ovlivňují, a poté se těchto trendů držet (pokud prezentují příležitosti) nebo se jich vyvarovat (pokud prezentují hrozby).

Hlavní přínosy nových trendů pro ovlivněné zpravodajské disciplíny (zejména SIGINT, ELINT, COMINT, IMINT a FISINT) lze do budoucna spatřit v samotném novém propojení dat do souvislostí (vizualizace událostí a aktivit zájmových zpravodajských subjektů), což přináší dle nejnovějšího zjištění narůstající možnosti nových pohledů na sledované subjekty a také výše avizované snížení nákladů na lidské zdroje. Do budoucna lze dále očekávat, že se bude stále více rozvíjet práce na datech velkého objemu z veřejných datových zdrojů (rejstříky státní správy, informační databáze a služby nejrůznějšího charakteru apod.).

Nejdůležitějším záměrem pro zpravodajské služby by mělo být to, abychom se nevěnovali hlavním úsilím popisu stávajících jevů (to co se v oblastech zpravodajského zájmu událo), ale naopak výhradně predikci toho, co může v budoucnu nastat v nejrůznějších pravděpodobnostních variantách, a jak na tyto možnosti reagovat v rámci řízení možných rizik. [12, 13] Současné analytické nástroje (nejen v oblasti zpravodajství) se velmi intenzivně rozšiřují právě o elementy, procedury, funkcionality a další dílčí nástroje, které využívají analýzu dat o velkém objemu, umožňují jejich vícekriteriální vizualizaci, a to jak dat strukturovaných, dat v budoucnu stále více také dat nestrukturovaných z vlastních i externích zdrojů. [14]

Na významu budou nabývat také citlivá data sdílená prostřednictvím moderních sociálních sítí (Facebook, Twitter, Google+, LinkedIn, Naymz, Xing, MySpace, Orkut, Bebo, Classmates, Friendster, Hi5, Blackplanet, atd.). S nárůstem objemu dat bude v budoucnu také narůstat potřeba na vysoký výpočetní výkon počítačů a změnu základní počítačové architektury, kdy bude využíváno sdíleného výkonu, pozornost bude věnována zrcadlení diskových polí, vzdáleným úložištím a podobně. Mezi nejrozšířenější metody bude pravděpodobně patřit DataMining, simultánní zpracování dat MPP (Massively Parallel Processing), strojové učení (Machine Learning) a prediktivní modelování v návaznosti na rozhodovací procesy velitelů (nejen v oblasti zpravodajských služeb). [15]

5. Závěr

Big Data v současné době představují jeden z nejvýznamnějších vlastnických aktiv v oblasti informačních technologií u komerčních i státních subjektů a do budoucna jejich význam dále poroste. Souhrnně jde o taková data, která jsou postavena mimo oblast standardního zpracování běžnými softwarovými a hardwarovými nástroji současných uživatelských stanic, zejména při jejich zpracování v reálném čase. Toto je pro potřeby zpravodajských subjektů jednou z klíčových vlastností současných i budoucích prostředků. Do budoucna lze očekávat, že se teoretické pojetí problematiky Big Data rozroste o jejich praktické využívání nejen zpravodajskými subjekty v globálním měřítku, ale bude věnována pozornost jejich dosti problematické struktuře, jejího uspořádání a případné fragmentace, vzrůstajícímu objemu a náročnosti zainteresovaných systémů na rychlost zpracování dat.

Tyto skutečnosti generují dva základní pohledy do budoucnosti ve využívání a vývoji nových softwarových nástrojů (databázové projekty) a hardwarových prostředků, které užívají výkon několika jader (případně sdílejí výkon několika stanic s více jádrovými procesory prostřednictví sítě). V oblasti zpravodajství skýtá problematika Big Data široké možnosti ve využití specifických analýz především sociálních sítí, jež jsou typické značně nestrukturalizovanými daty, a také dynamickým vývojem v posledních letech.

Big Data otevírají do budoucna široké možnosti ke zcela podstatným změnám, a to jak v řízení komerčních podniků, tak v oblasti výzkumu či vědy, a v neposlední řadě také při rozhodování státních institucí a vrcholových představitelů státu, včetně rezortu obrany a vlády České republiky.

 

Poznámky k textu a použitá literatura

 

Poznámky k textu a použitá literatura

[1] AJP-2.1 (A), Intelligence Procedures. Brussels: NATO Standardization Agency, 2005, 231 s.

[2] ŽALUD, V. - DOBEŠ, J. Moderní radiotechnika. 1. vydání, Praha: BEN – technická literatura, 2006, 768 s. ISBN 80-7300-132-2.

[3] ŽALUD, V. Nejnovější vývojové trendy v mobilní komunikaci. Perspektivy elektroniky – sborník přednášek. Rožnov pod Radhoštěm: Sensit Holding s.r.o., 2005.

[4] PROAKIS, J. G. Digital Communications. 4. vydání, New York (USA): McGraw Hill, 2001, 1002 s. ISBN 0-07-232111-3.

[5] AAP-6, NATO Glossary of Terms and Definitions (English and French). NATO Standardization Agency, 2010. 451 s.

[6] LYNCH, C. 2008. Big Data: How Do Your Data Grow? [online] [vid. 2014-09-05] Available from: http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455028a.html.

[7] SEGARAN, T. - HEMMERBACHER, J. Beautiful Data: The Stories Behind Elegant Data Solutions. O´Reilly Media, 2009, 257 s. ISBN 978-0-596-15711-1.

[8] DOLÁK, O. 2011. Big Data – Nové způsoby zpracování a analýzy velkých objemů dat [online] [vid. 2014-09-10] Available from: http://www.systemonline.cz/clanky/big-data.htm.

[9] CLAVERIE-BERGE, I. 2012. IBM Corporation - Solutions Big Data IBM - presentation [online] [vid. 2014-08-02] Available from: http://www05.ibm.com/fr/events/netezzaDM_2012/Solutions_Big_Data.pdf.

[10] MAYER-SCHONBERGER, V. - CUKIER, K. Big Data – Revoluce, která změní způsob, jak žijeme, pracujeme a myslíme. Brno: Computer Press, 2014, 256 s. ISBN 978-80-251-4119-9.

[11] Moorův zákon je empirické pravidlo, které r. 1965 vyslovil chemik Gordon Moore. Původní znění bylo: „Počet tranzistorů, které mohou být umístěny na integrovaný obvod se při zachování stejné ceny zhruba každých 18 měsíců zdvojnásobí." Lze říci, že stejně pravidelně se zdvojnásobuje i výkon celých počítačů, čipy jsou základními součástkami, z nichž se počítače i jiná elektronická zařízení staví. Dvojnásobek za rok znamená čtyřnásobek po dvou letech, osminásobek po třech a tak dále. Výkon roste podél exponenciální křivky. Dostupné na http://archiv.ihned.cz/c1-39746890-zase-dalsi-notebook-na-odpis-aneb-mooruv-zakon-nezastavis. Též na Objem dat na světě se každé dva roky více než zdvojnásobí. [online] [vid. 2014-10-19], http://www.cloud.cz/tiskove-zpravy/176-objem-dat-na-svt-se-kade-dva-roky-zdvojnasobi.htm.

[12] JIRKA, R. 2014. Big Data jsou kouzelné zrcadlo značky. Praha: Idealisti, s.r.o. [online] [vid. 2014-10-15] Available from: http://www.idealisti.eu/prispevky/show/inspirativni-nazory-12?postID=90.

[13] BLÁHOVEC, P. 2014. Jaké trendy ovlivňují IT v průmyslových podnicích? Praha: System OnLine S přehledem ve světě informačních technologií. [online] [vid. 2014-10-17] Available from: http://www.systemonline.cz/rizeni-vyroby/jake-trendy-ovlivnuji-it-v-prumyslovych-podnicich.htm.

[14] WAYNER, P. 2012. 7 Top Tools for Taming Big Data. InfoWorld. [online] [vid. 2014-10-19] Available from: http://www.infoworld.com/article/2616959/big-data/7-top-tools-for-taming-big-data.html.

[15] JARED, D. Big Data, Data Mining, and Machine Learning. Wiley, 2014, 288 s. ISBN 978-1-118-92069-5.

 

 

 

Ing. Martin HAVLÍK, Ph.D., MBA, MSc. Pracovník Ministerstva obrany České republiky. Specializuje se na oblast managementu informací a dlouhodobě na analýzy bezpečnostních hrozeb a rizik v oblastech konfliktů s dopadem na obranu a bezpečnost České republiky.

08/02/2016

Zanechat komentář

Ujistěte se, že zadáte požadované informace, tam kde je vyznačeno (*). Kód HTML není povolen.