Megadatele (Big Data) pe Internet

Nicolae Sfetcu
Nicolae SfetcuFreelancer à MultiMedia

Termenul Big Data se referă la extragerea, manipularea și analiza unor seturi de date care sunt prea mari pentru a fi tratate în mod obișnuit. Din această cauză se utilizează software special și, în multe cazuri, și calculatoare și echipamente hardware special dedicate. În general la aceste date analiza se face statistic. Pe baza analizei datelor respective se fac de obicei predicții ale unor grupuri de persoane sau alte entități, pe baza comportamentului acestora în diverse situații și folosind tehnici analitice avansate. Se pot identifica astfel tendințe, necesități și evoluții comportamentale ale acestor entități. IT & C, Volumul 1, Numărul 1, Septembrie 2022, pp. 23-27 ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT47091

IT & C
ISSN 2821 - 8469, ISSN – L 2821 - 8469, Volumul 1, Numărul 1, Septembrie 2022
Megadatele (Big Data) pe Internet
Nicolae Sfetcu
Pentru a cita acest articol: Sfetcu, Nicolae (2022), Megadatele (Big Data) pe Internet, IT & C,
1:1, 23-27, DOI: 10.58679/IT47091, https://www.internetmobile.ro/megadatele-big-data-pe-
internet/
Publicat online: 19.08.2022
ABONARE
© 2022 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate
revine exclusiv autorilor.
INTERNET - MOBILE
2
Megadatele (Big Data) pe Internet
Nicolae Sfetcu
Rezumat
Termenul Big Data se referă la extragerea, manipularea și analiza unor seturi de date care
sunt prea mari pentru a fi tratate în mod obișnuit. Din această cauză se utilizează software special
și, în multe cazuri, și calculatoare și echipamente hardware special dedicate. În general la aceste
date analiza se face statistic. Pe baza analizei datelor respective se fac de obicei predicții ale unor
grupuri de persoane sau alte entități, pe baza comportamentului acestora în diverse situații și
folosind tehnici analitice avansate. Se pot identifica astfel tendințe, necesități și evoluții
comportamentale ale acestor entități.
Cuvinte cheie: megadate, Big Data, Internet
IT & C, Volumul 1, Numărul 1, Septembrie 2022, pp. 23-27
ISSN 2821 - 8469, ISSN – L 2821 - 8469
URL: https://www.internetmobile.ro/megadatele-big-data-pe-internet/
© 2022 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate
revine exclusiv autorilor.
MEGADATELE (BIG DATA) PE INTERNET
3
Termenul Big Data se referă la extragerea, manipularea și analiza unor seturi de date care
sunt prea mari pentru a fi tratate în mod obișnuit. Din această cauză se utilizează software special
și, în multe cazuri, și calculatoare și echipamente hardware special dedicate. În general la aceste
date analiza se face statistic. Pe baza analizei datelor respective se fac de obicei predicții ale unor
grupuri de persoane sau alte entități, pe baza comportamentului acestora în diverse situații și
folosind tehnici analitice avansate. Se pot identifica astfel tendințe, necesități și evoluții
comportamentale ale acestor entități. Oamenii de știință folosesc aceste date pentru cercetări în
meteorologie, genomică, (Nature 2008) conectomică, simulări fizice complexe, biologie, protecția
mediului , etc. (Reichman, Jones, and Schildhauer 2011)
Odată cu creșterea volumului de date pe Internet, în media socială, cloud computing,
dispozitive mobile și date guvernamentale, Big Data devine în același timp o amenințare și o
oportunitate pentru cercetători în ceea ce privește gestionarea și utilizarea acestor date, menținând
în același timp drepturile persoanelor implicate.
INTERNET - MOBILE
4
Definiții
Big Data includ, de obicei, seturi de date cu dimensiuni care depășesc capacitatea software
și hardware obișnuite, folosind date nestructurate, semi-structurate și structurate, cu accentul pe
datele nestructurate. (Dedić and Stanier 2017) Dimensiunile Big Data au crescut în timp din 2012,
de la câteva zeci de terabyte până la multe exabyte de date. (Everts 2016) Eficientizarea lucrului
cu Big Data implică învățarea mașinilor pentru a detecta modele, (Mayer-Schönberger and Cukier
2014) dar adesea aceste date sunt un produs secundar al altor activități digitale.
O definiție din 2018 afirmă că "Big Data sunt datele care necesită instrumentele de calcul
paralel pentru a gestiona datele", aceasta reprezentând o turnură în informatică, prin utilizarea
teoriilor de programare paralelă și lipsa unor garanții presupuse de modelele anterioare." Big Data
utilizează statistici inductive și concepte de identificare a sistemelor neliniare pentru a deduce legi
(regresii, relații neliniare și efecte cauzale) din seturi mari de date cu densitate scăzută de informații
pentru a obține relații și dependențe sau pentru a efectua predicții ale rezultatelor și
comportamentelor.
La nivelul Uniunii Europene nu există o definiție obligatorie dar, în conformitate cu Avizul
3/2013 al Grupului european de lucru privind protecția datelor,
"Big Data este un termen care se referă la creșterea enormă a accesului și a utilizării automate a
informațiilor: se referă la cantitățile uriașe de date digitale controlate de companii, autorități
și alte organizații mari, care sunt supuse unor analize ample bazate pe utilizarea de
algoritmi. Big Data pot fi folosite pentru a identifica tendințele și corelațiile generale, dar
pot fi utilizate și pentru a afecta direct persoanele." (European Economic and Social
Committee 2017)
Problema cu această definiție e că nu ia în considerare reutilizarea datelor cu caracter
personal.
Regulamentul nr. 2016/679 definește datele personale (articolul 4, paragraful 1) drept
"orice informație referitoare la o persoană fizică identificată sau identificabilă (persoana vizată); o
persoană fizică identificabilă este cea care poate fi identificată, în mod direct sau indirect,
în special prin referire la un identificator cum ar fi un nume, un număr de identificare, date
de localizare, un identificator online sau unul sau mai mulți factori specifici identității
fizice, fiziologice, genetice, mentale, economice, culturale sau sociale a acelei persoane
fizice.”
Definiția se aplică, la nivelul UE, și persoanelor neidentificate dar care pot fi identificate
prin corelarea datelor anonime cu alte informații suplimentare. Datele cu caracter personal, o dată
MEGADATELE (BIG DATA) PE INTERNET
5
anonimizate (sau pseudo-anonimizate), pot fi prelucrate fără a fi nevoie de o autorizație, ținându-
se totuși cont de riscul re-identificării persoanei vizate.
Dimensiunile Big Data
Datele sunt partajate și stocate pe servere, prin interacțiunea dintre entitatea implicată și
sistemul de stocare. În acest context, Big Data se poate clasifica în sisteme active (interacțiune
sincronă, datele entității sunt trimise direct către sistemul de stocare), și sisteme pasive
(interacțiune asincronă, datele sunt colectate printr-un intermediar și apoi introduse în sistem.
De asemenea, datele pot fi transmise direct în mod conștient, sau ne-conștient (dacă
persoana ale cărei date sunt transmise nu este notificată la timp și clar). Datele sunt apoi prelucrate
pentru a genera statistici.
În funcție de ținta analizelor statisticilor respective, dimensiunile datelor pot fi a)
individuale (este analizat o singur entitate); sociale (se analizează grupuri discrete de entități din
cadrul unei populații; și hibride (când o entitate este analizată prin prisma apartenenței sale la un
grup deja definit).
Producția actuală imensă de date generate de utilizatori este estimată că va crește cu 2000%
1 2 3 la nivel mondial până în 2020, și sunt adesea nestructurate. (a7) În general, Big Data se
caracterizează prin:
• Volum (cantitatea de date);
• Varietate (produse de diferite surse în diferite formate);
• Viteză (viteza de analiza online a datelor);
• Veracitate (datele sunt incerte și trebuie verificate);
• Valoare (evaluată prin analiză).
Volumul de date produse și stocate evoluează în prezent exponențial, peste 90% din ele
fiind generate în ultimii patru ani. (European Economic and Social Committee 2017) Volumele
mari necesită viteză mare de analiză, cu impact puternic asupra veracității. Datele incorecte au
potențialul de a genera probleme atunci când sunt folosite în procesul de decizie.
Una din probleme important cu Big Data este dacă este nevoie de datele complete pentru a
trage anumite concluzii cu privire la proprietățile lor, sau este suficient un eșantion. Big Data
INTERNET - MOBILE
6
conține chiar în nume un termen legat de dimensiune, care este o caracteristică importantă a Big
Data. Dar eșantionarea (statistică) permite selectarea unor puncte corecte de colectare de date dintr-
un set mai larg pentru a estima caracteristicile întregii populații. Big Data pot fi eșantionate pe
diferite categorii de date în procesul de selecție a probelor cu ajutorul unor algoritmii de
eșantionare pentru Big Data.
Bibliografie
Dedić, Nedim, and Clare Stanier. 2017. “Towards Differentiating Business Intelligence, Big Data,
Data Analytics and Knowledge Discovery.” In Innovations in Enterprise Information
Systems Management and Engineering, edited by Felix Piazolo, Verena Geist, Lars Brehm,
and Rainer Schmidt, 114–22. Lecture Notes in Business Information Processing. Springer
International Publishing.
European Economic and Social Committee. 2017. “The Ethics of Big Data: Balancing Economic
Benefits and Ethical Questions of Big Data in the EU Policy Context.” European Economic
and Social Committee. February 22, 2017. https://www.eesc.europa.eu/en/our-
work/publications-other-work/publications/ethics-big-data.
Everts, Sarah. 2016. “Information Overload.” Science History Institute. July 18, 2016.
https://www.sciencehistory.org/distillations/magazine/information-overload.
Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. 2014. Big Data: A Revolution That Will
Transform How We Live, Work, and Think. Reprint edition. Boston: Eamon Dolan/Mariner
Books.
Nature. 2008. “Community Cleverness Required.” Nature 455 (7209): 1.
https://doi.org/10.1038/455001a.
Reichman, O. J., Matthew B. Jones, and Mark P. Schildhauer. 2011. “Challenges and
Opportunities of Open Data in Ecology.” Science 331 (February): 703.
https://doi.org/10.1126/science.1197962.

Recommandé

Big Data par
Big DataBig Data
Big DataNicolae Sfetcu
5 vues5 diapositives
Procesarea Big Data par
Procesarea Big DataProcesarea Big Data
Procesarea Big DataNicolae Sfetcu
37 vues4 diapositives
Big Data - Aspecte filosofice par
Big Data - Aspecte filosoficeBig Data - Aspecte filosofice
Big Data - Aspecte filosoficeNicolae Sfetcu
20 vues7 diapositives
Big Data par
Big DataBig Data
Big DataAndreiaugui
125 vues11 diapositives
Big data par
Big dataBig data
Big dataOvidiuIoanCIOBANU
109 vues12 diapositives
Tehnologii big data (1) par
Tehnologii big data (1)Tehnologii big data (1)
Tehnologii big data (1)LauraCristinaCHIPER1
166 vues15 diapositives

Contenu connexe

Similaire à Megadatele (Big Data) pe Internet

Securitatea Big Data: Amenințări par
Securitatea Big Data: AmenințăriSecuritatea Big Data: Amenințări
Securitatea Big Data: AmenințăriNicolae Sfetcu
4 vues15 diapositives
Cercetare și aplicații în rețelele sociale par
Cercetare și aplicații în rețelele socialeCercetare și aplicații în rețelele sociale
Cercetare și aplicații în rețelele socialeNicolae Sfetcu
4 vues7 diapositives
54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence par
54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence
54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligenceramona771
382 vues6 diapositives
Sdd2 par
Sdd2Sdd2
Sdd2nubianca
301 vues7 diapositives
Analiza informațiilor par
Analiza informațiilorAnaliza informațiilor
Analiza informațiilorNicolae Sfetcu
46 vues7 diapositives
Modulul 1 ecdl par
Modulul 1 ecdlModulul 1 ecdl
Modulul 1 ecdlAdriana Popescu
6.2K vues51 diapositives

Similaire à Megadatele (Big Data) pe Internet(20)

Cercetare și aplicații în rețelele sociale par Nicolae Sfetcu
Cercetare și aplicații în rețelele socialeCercetare și aplicații în rețelele sociale
Cercetare și aplicații în rețelele sociale
54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence par ramona771
54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence
54 mazareanu v_-_''inteligenta''_in_business_intelligence
ramona771382 vues
Activitatea de informații - Ciclul informațional par Nicolae Sfetcu
Activitatea de informații - Ciclul informaționalActivitatea de informații - Ciclul informațional
Activitatea de informații - Ciclul informațional
Nicolae Sfetcu43 vues
Activitatea de informații - Ciclul informațional par Nicolae Sfetcu
Activitatea de informații - Ciclul informațional Activitatea de informații - Ciclul informațional
Activitatea de informații - Ciclul informațional
Nicolae Sfetcu80 vues
Eficientizarea Ap Prin Informatizare par guest578676b
Eficientizarea Ap Prin InformatizareEficientizarea Ap Prin Informatizare
Eficientizarea Ap Prin Informatizare
guest578676b301 vues
Eficientizarea Ap Prin Informatizare par guest578676b
Eficientizarea Ap Prin InformatizareEficientizarea Ap Prin Informatizare
Eficientizarea Ap Prin Informatizare
guest578676b439 vues
Eficientizarea Ap Prin Informatizare par guest578676b
Eficientizarea Ap Prin InformatizareEficientizarea Ap Prin Informatizare
Eficientizarea Ap Prin Informatizare
guest578676b551 vues
Internet of Things par LuisaSrbu
Internet of ThingsInternet of Things
Internet of Things
LuisaSrbu108 vues
GHID GDPR IN SCOLI PROTECTIA DATELOR par Alis Popa
GHID GDPR IN SCOLI PROTECTIA DATELOR GHID GDPR IN SCOLI PROTECTIA DATELOR
GHID GDPR IN SCOLI PROTECTIA DATELOR
Alis Popa77 vues
Analistul în „intelligence” și rolul său de „filtru al informațiilor” par Nicolae Sfetcu
Analistul în „intelligence” și rolul său de „filtru al informațiilor”Analistul în „intelligence” și rolul său de „filtru al informațiilor”
Analistul în „intelligence” și rolul său de „filtru al informațiilor”

Plus de Nicolae Sfetcu

Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - Rezumate par
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - RezumateIntelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - Rezumate
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - RezumateNicolae Sfetcu
2 vues19 diapositives
Tratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeană par
Tratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeanăTratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeană
Tratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeanăNicolae Sfetcu
3 vues15 diapositives
Biopolitica și geopolitica par
Biopolitica și geopoliticaBiopolitica și geopolitica
Biopolitica și geopoliticaNicolae Sfetcu
3 vues13 diapositives
Dance Music par
Dance MusicDance Music
Dance MusicNicolae Sfetcu
5 vues238 diapositives
Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2... par
Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2...Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2...
Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2...Nicolae Sfetcu
4 vues18 diapositives
Actul de la 23 august 1944 în România par
Actul de la 23 august 1944 în RomâniaActul de la 23 august 1944 în România
Actul de la 23 august 1944 în RomâniaNicolae Sfetcu
3 vues9 diapositives

Plus de Nicolae Sfetcu(20)

Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - Rezumate par Nicolae Sfetcu
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - RezumateIntelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - Rezumate
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 - Rezumate
Tratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeană par Nicolae Sfetcu
Tratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeanăTratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeană
Tratatul de la Lisabona – un nou tip de securitate europeană
Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2... par Nicolae Sfetcu
Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2...Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2...
Puncte de vedere privind activitatea Serviciului Special de Informații după 2...
Actul de la 23 august 1944 în România par Nicolae Sfetcu
Actul de la 23 august 1944 în RomâniaActul de la 23 august 1944 în România
Actul de la 23 august 1944 în România
Mărturii importante despre momentul 23 august 1944 par Nicolae Sfetcu
Mărturii importante despre momentul 23 august 1944Mărturii importante despre momentul 23 august 1944
Mărturii importante despre momentul 23 august 1944
Cunoașterea Științifică, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023 par Nicolae Sfetcu
Cunoașterea Științifică, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023Cunoașterea Științifică, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023
Cunoașterea Științifică, Volumul 2, Numărul 2, Iunie 2023
IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023 par Nicolae Sfetcu
IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023
IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023
Puncte de vedere privind tipologia serviciilor de intelligence din unele stat... par Nicolae Sfetcu
Puncte de vedere privind tipologia serviciilor de intelligence din unele stat...Puncte de vedere privind tipologia serviciilor de intelligence din unele stat...
Puncte de vedere privind tipologia serviciilor de intelligence din unele stat...
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023 - Rezumate par Nicolae Sfetcu
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023 - RezumateIntelligence Info, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023 - Rezumate
Intelligence Info, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023 - Rezumate
Considerații privind educația și formarea analiștilor de intelligence într-o ... par Nicolae Sfetcu
Considerații privind educația și formarea analiștilor de intelligence într-o ...Considerații privind educația și formarea analiștilor de intelligence într-o ...
Considerații privind educația și formarea analiștilor de intelligence într-o ...
Metodologii moderne în analiza intelligence par Nicolae Sfetcu
Metodologii moderne în analiza intelligenceMetodologii moderne în analiza intelligence
Metodologii moderne în analiza intelligence
Organizarea, structurile şi transformările unei organizații de intelligence par Nicolae Sfetcu
Organizarea, structurile şi transformările unei organizații de intelligenceOrganizarea, structurile şi transformările unei organizații de intelligence
Organizarea, structurile şi transformările unei organizații de intelligence
Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining) par Nicolae Sfetcu
Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)
Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)
Viitorul științei – Știința științelor par Nicolae Sfetcu
Viitorul științei – Știința științelorViitorul științei – Știința științelor
Viitorul științei – Știința științelor

Megadatele (Big Data) pe Internet

  • 1. IT & C ISSN 2821 - 8469, ISSN – L 2821 - 8469, Volumul 1, Numărul 1, Septembrie 2022 Megadatele (Big Data) pe Internet Nicolae Sfetcu Pentru a cita acest articol: Sfetcu, Nicolae (2022), Megadatele (Big Data) pe Internet, IT & C, 1:1, 23-27, DOI: 10.58679/IT47091, https://www.internetmobile.ro/megadatele-big-data-pe- internet/ Publicat online: 19.08.2022 ABONARE © 2022 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.
  • 2. INTERNET - MOBILE 2 Megadatele (Big Data) pe Internet Nicolae Sfetcu Rezumat Termenul Big Data se referă la extragerea, manipularea și analiza unor seturi de date care sunt prea mari pentru a fi tratate în mod obișnuit. Din această cauză se utilizează software special și, în multe cazuri, și calculatoare și echipamente hardware special dedicate. În general la aceste date analiza se face statistic. Pe baza analizei datelor respective se fac de obicei predicții ale unor grupuri de persoane sau alte entități, pe baza comportamentului acestora în diverse situații și folosind tehnici analitice avansate. Se pot identifica astfel tendințe, necesități și evoluții comportamentale ale acestor entități. Cuvinte cheie: megadate, Big Data, Internet IT & C, Volumul 1, Numărul 1, Septembrie 2022, pp. 23-27 ISSN 2821 - 8469, ISSN – L 2821 - 8469 URL: https://www.internetmobile.ro/megadatele-big-data-pe-internet/ © 2022 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.
  • 3. MEGADATELE (BIG DATA) PE INTERNET 3 Termenul Big Data se referă la extragerea, manipularea și analiza unor seturi de date care sunt prea mari pentru a fi tratate în mod obișnuit. Din această cauză se utilizează software special și, în multe cazuri, și calculatoare și echipamente hardware special dedicate. În general la aceste date analiza se face statistic. Pe baza analizei datelor respective se fac de obicei predicții ale unor grupuri de persoane sau alte entități, pe baza comportamentului acestora în diverse situații și folosind tehnici analitice avansate. Se pot identifica astfel tendințe, necesități și evoluții comportamentale ale acestor entități. Oamenii de știință folosesc aceste date pentru cercetări în meteorologie, genomică, (Nature 2008) conectomică, simulări fizice complexe, biologie, protecția mediului , etc. (Reichman, Jones, and Schildhauer 2011) Odată cu creșterea volumului de date pe Internet, în media socială, cloud computing, dispozitive mobile și date guvernamentale, Big Data devine în același timp o amenințare și o oportunitate pentru cercetători în ceea ce privește gestionarea și utilizarea acestor date, menținând în același timp drepturile persoanelor implicate.
  • 4. INTERNET - MOBILE 4 Definiții Big Data includ, de obicei, seturi de date cu dimensiuni care depășesc capacitatea software și hardware obișnuite, folosind date nestructurate, semi-structurate și structurate, cu accentul pe datele nestructurate. (Dedić and Stanier 2017) Dimensiunile Big Data au crescut în timp din 2012, de la câteva zeci de terabyte până la multe exabyte de date. (Everts 2016) Eficientizarea lucrului cu Big Data implică învățarea mașinilor pentru a detecta modele, (Mayer-Schönberger and Cukier 2014) dar adesea aceste date sunt un produs secundar al altor activități digitale. O definiție din 2018 afirmă că "Big Data sunt datele care necesită instrumentele de calcul paralel pentru a gestiona datele", aceasta reprezentând o turnură în informatică, prin utilizarea teoriilor de programare paralelă și lipsa unor garanții presupuse de modelele anterioare." Big Data utilizează statistici inductive și concepte de identificare a sistemelor neliniare pentru a deduce legi (regresii, relații neliniare și efecte cauzale) din seturi mari de date cu densitate scăzută de informații pentru a obține relații și dependențe sau pentru a efectua predicții ale rezultatelor și comportamentelor. La nivelul Uniunii Europene nu există o definiție obligatorie dar, în conformitate cu Avizul 3/2013 al Grupului european de lucru privind protecția datelor, "Big Data este un termen care se referă la creșterea enormă a accesului și a utilizării automate a informațiilor: se referă la cantitățile uriașe de date digitale controlate de companii, autorități și alte organizații mari, care sunt supuse unor analize ample bazate pe utilizarea de algoritmi. Big Data pot fi folosite pentru a identifica tendințele și corelațiile generale, dar pot fi utilizate și pentru a afecta direct persoanele." (European Economic and Social Committee 2017) Problema cu această definiție e că nu ia în considerare reutilizarea datelor cu caracter personal. Regulamentul nr. 2016/679 definește datele personale (articolul 4, paragraful 1) drept "orice informație referitoare la o persoană fizică identificată sau identificabilă (persoana vizată); o persoană fizică identificabilă este cea care poate fi identificată, în mod direct sau indirect, în special prin referire la un identificator cum ar fi un nume, un număr de identificare, date de localizare, un identificator online sau unul sau mai mulți factori specifici identității fizice, fiziologice, genetice, mentale, economice, culturale sau sociale a acelei persoane fizice.” Definiția se aplică, la nivelul UE, și persoanelor neidentificate dar care pot fi identificate prin corelarea datelor anonime cu alte informații suplimentare. Datele cu caracter personal, o dată
  • 5. MEGADATELE (BIG DATA) PE INTERNET 5 anonimizate (sau pseudo-anonimizate), pot fi prelucrate fără a fi nevoie de o autorizație, ținându- se totuși cont de riscul re-identificării persoanei vizate. Dimensiunile Big Data Datele sunt partajate și stocate pe servere, prin interacțiunea dintre entitatea implicată și sistemul de stocare. În acest context, Big Data se poate clasifica în sisteme active (interacțiune sincronă, datele entității sunt trimise direct către sistemul de stocare), și sisteme pasive (interacțiune asincronă, datele sunt colectate printr-un intermediar și apoi introduse în sistem. De asemenea, datele pot fi transmise direct în mod conștient, sau ne-conștient (dacă persoana ale cărei date sunt transmise nu este notificată la timp și clar). Datele sunt apoi prelucrate pentru a genera statistici. În funcție de ținta analizelor statisticilor respective, dimensiunile datelor pot fi a) individuale (este analizat o singur entitate); sociale (se analizează grupuri discrete de entități din cadrul unei populații; și hibride (când o entitate este analizată prin prisma apartenenței sale la un grup deja definit). Producția actuală imensă de date generate de utilizatori este estimată că va crește cu 2000% 1 2 3 la nivel mondial până în 2020, și sunt adesea nestructurate. (a7) În general, Big Data se caracterizează prin: • Volum (cantitatea de date); • Varietate (produse de diferite surse în diferite formate); • Viteză (viteza de analiza online a datelor); • Veracitate (datele sunt incerte și trebuie verificate); • Valoare (evaluată prin analiză). Volumul de date produse și stocate evoluează în prezent exponențial, peste 90% din ele fiind generate în ultimii patru ani. (European Economic and Social Committee 2017) Volumele mari necesită viteză mare de analiză, cu impact puternic asupra veracității. Datele incorecte au potențialul de a genera probleme atunci când sunt folosite în procesul de decizie. Una din probleme important cu Big Data este dacă este nevoie de datele complete pentru a trage anumite concluzii cu privire la proprietățile lor, sau este suficient un eșantion. Big Data
  • 6. INTERNET - MOBILE 6 conține chiar în nume un termen legat de dimensiune, care este o caracteristică importantă a Big Data. Dar eșantionarea (statistică) permite selectarea unor puncte corecte de colectare de date dintr- un set mai larg pentru a estima caracteristicile întregii populații. Big Data pot fi eșantionate pe diferite categorii de date în procesul de selecție a probelor cu ajutorul unor algoritmii de eșantionare pentru Big Data. Bibliografie Dedić, Nedim, and Clare Stanier. 2017. “Towards Differentiating Business Intelligence, Big Data, Data Analytics and Knowledge Discovery.” In Innovations in Enterprise Information Systems Management and Engineering, edited by Felix Piazolo, Verena Geist, Lars Brehm, and Rainer Schmidt, 114–22. Lecture Notes in Business Information Processing. Springer International Publishing. European Economic and Social Committee. 2017. “The Ethics of Big Data: Balancing Economic Benefits and Ethical Questions of Big Data in the EU Policy Context.” European Economic and Social Committee. February 22, 2017. https://www.eesc.europa.eu/en/our- work/publications-other-work/publications/ethics-big-data. Everts, Sarah. 2016. “Information Overload.” Science History Institute. July 18, 2016. https://www.sciencehistory.org/distillations/magazine/information-overload. Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. 2014. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Reprint edition. Boston: Eamon Dolan/Mariner Books. Nature. 2008. “Community Cleverness Required.” Nature 455 (7209): 1. https://doi.org/10.1038/455001a. Reichman, O. J., Matthew B. Jones, and Mark P. Schildhauer. 2011. “Challenges and Opportunities of Open Data in Ecology.” Science 331 (February): 703. https://doi.org/10.1126/science.1197962.