Big Data, Internet of Thing (IoT) and Their Impact To Our Work & Life

Big Data một trong bốn xu hướng công nghệ lớn; gần đây các bạn lại nghe nói nhiều về IoT, chúng sẽ ảnh hưởng như thế nào đến môi trường kinh doanh, cuộc sống, và cách mà thế giới vận hành? Chúng ta có tự hỏi là Big Data, IoT có từ bao giờ, ai là người vận dụng thành công nó đầu tiên? Thật sự không quan trọng, điều quan trọng là chúng ta biết nó đã và đang len lỏi vào cuộc cống chúng ta, vì vậy hãy dành chút thời gian cho nó!

IoT?

image

Theo định nghĩa từ Wikipedia:

Internet of Things (IoT) là một kịch bản của thế giới, khi mà mỗi đồ vật, mỗi đồ vật, con người được cung cấp một định danh của riêng mình, và tất cả có khả năng truyền tải, trao đổi thông tin, dữ liệu qua một mạng duy nhất mà không cần đến sự tương tác trực tiếp giữa người với người, hay người với máy tính. IoT đã phát triển từ sự hội tụ của công nghệ không dây, công nghệ vi cơ điện tử và Internet.

Tôi xin chia sẻ hai mẫu chuyện tôi đọc được trong quyển “Big Data A revolution that will transform how we live, work, and think – Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier – dịch giả Vũ Duy Mẫn – NXB Trẻ”.

Chuyện thứ nhất:

Matthew Fontaine Maury một sĩ quan Hải quân Mỹ. Trên đường nhận nhiệm vụ mới, ông bị tai nạn, gãy xương đùi. Kết quả, ông phải chuyển sang công việc bàn giấy tờ, những tưởng công việc nhàm chán sẽ giết chết ông nhưng hóa ra lại là bước ngoặc của cuộc đời. Chính nhờ, việc tiếp xúc với kho Bản đồ và Khí giới đã giúp ông đóng góp rất nhiều vào việc giảm thiểu tai nạn hàng hải. Và ông cũng đã hoàn thành cuốn sách có uy tín “The Physical Geography of the Sea”; đầu theế kỷ XXI tên ông được xuất hiện trong biểu đồ dẫn đường của Hải quân Mỹ. Maury “thám tử của Đại dương” đã người đầu tiên nhận ra giá trị đặc biệt của dữ liệu lớn, điều mà sẽ không có được với lượng dữ liệu nhỏ hơn – nguyên lý cốt lõi của dữ liệu lớn. Ông đã dữ liệu hóa nhật ký hàng hải, mốc neo của Hải quân đã tạo nên “dữ liệu” để khai thác…

Câu chuyện thứ hai:

Trong bộ phim Moneyball (bạn hãy xem mình họa, đội bóng chày Oakland đã trở thành người chiến thắng bằng cách áp dụng phương pháp thống kê và dữ liệu vào công việc tuyển trạch, thay thế cho các “trưởng lão” dựa trên tình cảm, thay vì khoa học… (Có đoạn rất vui khi các tuyển trạch viên kỳ cựu đưa ra quan điểm của mình: “Anh ta có một cơ thế bóng chày… một khuôn mặt đẹp; Anh ta có cô bạn gái xấu òm Smile -> Bạn gái xấu nghĩa là không tự tin;…”).

Câu chuyện thứ ba:

Tôi vô tình xem được bộ phim “Kingsman: The Secret Service” trên một chuyến bay. Đây là thể loại phim hành động, hài hước,…Bộ phim nói về con đường trở thành mật vụ ngoài tài giỏi bạn cần có lòng can đảm, lòng trung thành tuyệt đối với tổ chức và một chút “tàn nhẫn”(theo kịch bản – bài kiểm tra cuối cùng dành cho một mật vụ – Tuy nhiên, có một người đã làm thay đổi luật lệ –> hãy kiên định với cong đường mình chọn, và đôi lúc hãy hành động bằng trái tim Red heart. Trong tất cả tình huống, đều có ngoại lệ, nếu không hãy tạo ra nóSmile. Nói đến đây, tôi đoán chắc bạn rất tò mò muốn xem cảnh này.). Người được chọn, sẽ tham gia vào liên minh để ngăn cản và tiêu diệt tội phạm có tổ chức, núp bóng tổ chức phi lợi nhuận. Tôi chỉ xin chia sẻ bài học góc độ con người sử dụng công nghệ, tác động đến cuộc sống của chúng ta:

  • Dự án “Free Project – Free call, Free Internet, for Everyone & Forever”  do thiên tài “Richmond Valentine” đứng đầu – lạm dụng tài năng của mình cho mục đích không tốt đẹp
  • Lợi dụng lòng tham của các chính trị gia
  • Lợi dụng niềm tin tôn giáo

-> Kết quả: Các thành viên tham gia vào dự án, và mạng lưới đã bị không chế cảm xúc và bị xóa sổ chỉ với một cái “click” Smile.

Cũng may đây là kết cục của một bộ phim. Tuy nhiên, điều chúng ta cần phải suy nghĩ là công nghệ phát triển quá nhanh, và hàng ngày con người lệ phuộc và tham gia quá nhiều vào mạng lưới trong khi chúng ta không/ chưa thể lường trước được các hiểm hoạ tiềm ẩn… Vậy các bạn sẽ nói, thế thì thôi… chúng ta cùng xa lánh… phương án này chắc không khả thi, chúng ta phải thích ứng để tồn tại. Hãy dành thời gian tìm hiểu mặt tích cực của nó để phục vụ công việc và cuộc sống, cũng như tránh các mặt tiêu cực nó có thể làm ảnh hưởng đến bạn. Tôi chỉ lấy một ví dụ đơn giản:

image

Con dao được tạo ra để giúp chúng ta nhiều việc, nhưng lại có rất nhiều vụ án mạng liên quan đến nó. Bản chất công nghệ cũng vậy, tùy thuộc vào chúng ta có làm chủ được nó hay không. Dao cũng có thể làm đứt tay bạn, giống như bạn sử dụng Smart-phone mà không đặt mật mã, không mã hóa, luôn bật “location on”  người khác có thể xem trộm thông tin riêng tư của bạn, mất điện thoại có thể mua lại, nhưng thông tin bên trong đôi khi làm tan nát sự nghiệp của bạn… Công nghệ có thể giúp mọi thứ trở nên thông minh hơn, nhưng không hẵn con người sẽ hành động để đem lại kết quả tốt hơn…

Chúng ta sống trong thế giới số và kết nối: thật giật mình khi hôm qua nghe báo nói có một tỷ người cùng truy cập Facebook trong một ngày; 25 tỷ thiết bị kết nối vào năm 2020 –> sẽ có nhiều ý tưởng mới trong thập kỷ này.

digital enterprise 2

Nguồn: http://www.cio.com/article/2835275/it-strategy/top-cios-start-the-journey-to-the-digital-enterprise.html

Chuyện lớn có người khác lo, tôi chia sẻ cách thức chúng ta triển khai và vận hành IoT, Big Data thông qua từng chuyên đề:

  • Chuyên đề số 1: Ứng dụng Microsoft Band và Microsoft IoT Suite để theo dõi bé sơ sinh – dự kiến ngày 12/9/2015
  • Chuyên đề số 2: Hãy đợi đấy – có quá nhiều ý tưởng, đang phải lựa chọnSmile.

 

Advertisements

Sách hay về Data Mining– 27 Free Data Mining Books

Nếu bạn yêu thích trong việc khai thác thông tin, với các công nghệ và kỹ thuật như data mining, machine learning,predictive analytics và big data hãy tham khảo các tàng kinh các sau nhé:

  1. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
    Overview of statistical learning based on large datasets of information. The exploratory techniques of the data are discussed using the R programming language.
  2. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking
    An introduction to data sciences principles and theory, explaining the necessary analytical thinking to approach these kind of problems. It discusses various data mining techniques to explore information.
  3. Modeling With Data
    This book focus some processes to solve analytical problems applied to data. In particular explains you the theory to create tools for exploring big datasets of information.
  4. Big Data, Data Mining, and Machine Learning: Value Creation for Business Leaders and Practitioners
    On this resource the reality of big data is explored, and its benefits, from the marketing point of view. It also explains how to store these kind of data and algorithms to process it, based on data mining and machine learning.
  5. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
    Full of real world situations where machine learning tools are applied, this is a practical book which provides you the knowledge and hability to master the whole process of machine learning.
  6. Machine Learning – Wikipedia Guide
    A great resource provided by Wikipedia assembling a lot of machine learning in a simple, yet very useful and complete guide.
  7. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms
    A great cover of the data mining exploratory algorithms and machine learning processes. These explanations are complemented by some statistical analysis.
  8. Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+, GitHub, and More
    The exploration of social web data is explained on this book. Data capture from the social media apps, it’s manipulation and the final visualization tools are the focus of this resource.
  9. Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers
    A book about bayesian networks that provide capabilities to solve very complex problems. Also discusses programming implementations on the Python language.
  10. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management
    A data mining book oriented specifically to marketing and business management. With great case studies in order to understand how to apply these techniques on the real world.
  11. Inductive Logic Programming Techniques and Applications
    An old book about inductive logic programming with great theoretical and practical information, referencing some important tools.
  12. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
    This is a conceptual book in terms of data mining and prediction from a statistical point of view. Covers many machine learning subjects too.
  13. An Introduction to Data Science
    An introductory level resource developed by a american university that presents a overview of the most important data science’s notions.
  14. Mining of Massive Datasets
    The main focus of this book is to provide the necessary tools and knowledge to manage, manipulate and consume large chunks of information into databases.
  15. A Programmer’s Guide to Data Mining
    A guide through data mining concepts in a programming point of view. It provides several hands-on problems to practice and test the subjects taught on this online book.
  16. Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery
    The objective of this book is to provide you lots of information  on data manipulation. It focus on the Rattle toolkit and the R language to demonstrate the implementation of these techniques.
  17. Reinforcement Learning: An introduction
    A solid approach to the reinforcement learning thematic providing solution methods. It describes also some very important case studies.
  18. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
    This book presents you a lot of pattern recognition stuff based on the bayesian networks perspective. Many machine learning concepts are approached and exemplified.
  19. Machine Learning, Neural and Statistical Classification
    A good old book about statistical methodology, learning techniques and another important issues related to machine learning.
  20. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
    An interesting approach to information theory merged with the inference and learning concepts. This book taughts a lot of data mining techniques creating a bridge between it and information theory.
  21. Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die [Broken Link]
    A great predictive analytics book providing an insight about the concept, alongside with case studies to consolidate the theory.
  22. Introduction to Machine Learning
    A simple, yet very important book, to introduce everyone to the machine learning subject.
  23. Data Mining and Business Analytics with R
    Another R based book describing all processes and implementations to explore, transform and store information. It also focus on the concept of Business Analytics.
  24. Machine Learning
    A very complete book about the machine learning subject approching several specific, and very useful techniques.
  25. Think Bayes, Bayesian Statistics Made Simple
    A Python programming language approach to the bayesian statistical methods, where these techniques are applied to solve real-world problems and simulations.
  26. Bayesian Reasoning and Machine Learning
    Another bayesian book reference, this one focusing on applying it to machine learning algorithms and processes.  It is a hands-on resource, great to absorb all the knowledge in the book.
  27. Gaussian Processes for Machine Learning
    This is a theoretical book approaching learning algortihms based on probabilistic gaussian processes. It’s about supervised learning problems, describing models and solutions related to machine learning.

 

Nguồn: http://www.dataonfocus.com/21-free-data-mining-books/