logo

BIG DATA VA BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI

Yuklangan vaqt:

16.08.2023

Ko'chirishlar soni:

0

Hajmi:

1202.029296875 KB
AREBig Dat a t ushunchasi. Big Dat a 
muammolar v a imk oniy at lar. Big Dat a ni 
aniqlov chi v a uni qay t a ishlash jaray onida 
hosil bo’luv chi xususiy at larBIG DATA VA BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI  Reja:
ARE
Big Data tushunchasi;

Big Data muammolar va imkoniyatlar;

Big Data ni aniqlovchi va uni qayta ishlash 
jarayonida hosil bo’luvchi xususiyatlarBig Dat a  AREBig Dat a 
IBM  ma'lumotlariga  ko'ra,  har 
kuni  2,5  kvintillion  bayt  ma'lumot 
ishlab  chiqarilmoqda  va  shuning 
uchun  bugungi  kunda  dunyodagi 
ma'lumotlarning  90%  so'nggi  ikki 
yil  ichida  shakllangan  deyish 
mumkin . 
IDG  (International  Data 
Group)  olimlari  2018-yilda 
"Raqamli  koinot"  ning  hajmi  33 
Zettabaytga  yetganligini  va  bu 
ko’rsatgich  2025-yilga  kelib  175 
Zettabaytga  yetishini  bashorat 
qilishmoqda. AREBig Dat a 
Yuqorida  majoziy  ma’noda  aytilgan  ma’lumotlar 
to’foni  qanchalik  katta?  Keling  buni  qanchalik  katta 
ekanligini  tushunish  uchun  quyidagi  masalani  ko’rib 
o’tamiz: 
Tasavvur  qiling  yuqorida  aytilgan  bir  kunda  ishlab 
chiqarilayotgan  2,5  kvintillion    bayt  ma'lumotni  bir 
kishi  ushbu  ma’umotlar  saqlanayotgan  serverlardan 
yuklab  olmoqchi  bo’lsin,  agar  u  o’rtacha  Mbit/sekund 
tezlik  bilan  ma’lumotlarni  yuklab  olmoqchi  bo’lganda 
ham unga yilga yaqin vaqt kerak bo’lar edi.  bayt602	5,2	 AREBig Dat a 
Ma’lumotlarning  bu  qadar  tez  sur’atlarda  o’sib 
borishi  ilm-fan  sohasida  ushbu  ma’lumotlarni  saqlash 
va  qayta  ishlashga  doir  yangi  “Big  Data”  -  katta 
ma’lumotlar  atamasining  paydo  bo’lishiga  olib  keldi. 
Terminning  birinchi  ta'rifi  1997-yilda  NASA  ning 
ikkita  tadqiqotchisi  Maykl  Koks  va  Devid  Ellsvort 
tomonidan  kiritilgan.  "Big  Data"  tushunchasi  uchun 
rasmiy  ta’rif  aniq  berilmagan,  dastlabki  berilgan 
ta’riflarni  aksariyati  bu  tushunchaning  kelib  chiqish 
sababiga  ya’ni  ma’lumotlar  hajmiga  asoslangan.  Bu 
ta’riflarning ba’zilarini quyida keltirib o’tilgan. AREBig Dat a 
Big Data  – bu oddiy tarzda saqlash, uzatish va qayta 
ishlash mumkin bo’lmagan katta hajmdagi ma’lumotlar 
majmuasidir.
Big  Data  –  hajmi  jihatidan  odatdagi  ma’lumotlar 
bazasining dasturiy ta’minoti tomonidan olish, saqlash, 
boshqarish  va  tahlil  qilish  imkoniyatiga  ega 
bo’lmaydigan ma’lumotlar to’plamlaridir. AREBig Dat a 
Big  Data  -  bu  qiymatga 
aylanish  uchun  o’ziga  xos 
texnologiya  va  analitik 
usullarni talab qiladigan yuqori 
hajm,  tezlik  va  turli-tumanlik 
bilan  tavsiflangan  axborot 
aktivlaridir. 
Ushbu  ta’rifda  Big  Dataning  uch  xususiyati  (3  V)  ga,  hajm 
(Volume),  tezlik  (Velocity)  va  turli  xillik  (Vareity)  ega  ekanligiga 
urg’u berishgan,  AREBig Dat a 
Hajm  (Volume).    Ma'lumotlarning  kiruvchi  oqimi  va 
saqlanadigan  ma’lumotlar  hajmini  anglatadi.  Ma’lumotlar 
hajmining  kattaligi  ularni  Big  Data  deb  hisoblash 
mumkinligining  muhim  ko’rsatgichidir.  Xorijlik  olimlar  R. 
Elmasri,  B.  Navathe  o’zlarining  tadqiqot  ishida  bugungi 
sharoitda  ma’lumotlar  hajmining  Big  Data  deb  qaralish 
oralig’ini  terabayt  yoki  petabaytdan  ekzobaytgacha  o’zgarib 
turishini  aytib  o’tishadi.  Lekin  ko’pchilik  xorijiy  olimlar  Big 
Data  hajmining  bu  oralig’iga  qat’iy  chegara  qo’yish  haqida 
ilmiy  fikrlar  yoki  xulosalar  keltirishmagan.  Buning 
sababilaridan  biri  har  qanday  faol  manbadan  chiqayotgan 
ma’lumoltar  bir  kun  kelib  katta  hajimli  ma’lumotlarni  hosil 
qilishi  bo’lsa,  ikkinchi  sababi  Big  Data  ma’lumotlarining 
hajmiga qo’yilgan chegara vaqti kelib o’zgarishidir.  AREBig Dat a 
Tezlik  (Velacity)  –  bu  ma’lumotlarning  yaratilish 
(o’sish  darajasi)  va  tahlil  qilish  uchun  qayta  ishlash 
tezligi  tushuniladi.  Boshqacha  qilib  aytganda  tezlik 
nafaqat  ma’lumotlarning  bazaga  kirish  tezligini  balki 
ushbu  bazadan  muhim  ma’lumotlarni  olish  tezligini 
ham  anglatadi.  Odatda  Big  Data  real  vaqtda 
ma’lumotlarni  yuqori  tezlikda  tahlil  qilinishini  talab 
qiladi.  Buning  uchun  Big  Data  ma’lumotlarini  qayta 
ishlash  texnologiyasi  ularni  ma’lumotlar  omboriga 
kirishdan  oldin  tahlil  qilish  imkoniyatini  yaratishi 
kerak.  AREBig Dat a 
Tezlik  amaliy  foydalanish  nuqtai  nazridan  Big  Dataning  eng 
asosiy  xususiyatlaridan  biridir.  Fujitsu  olimlari  o’z  tadqiqot 
ishlarida  bu  g’oyanini  quyidagi  ikki  fikrlari  orqali  qo’llab 
quvatlayd: 
1)  “Hozirda  odamlar  uchun  petabayt  (1  million  gigabayt) 
katta bo’lib tuyuladi, ammo ertaga bu hajm odatiy holga va vaqt 
o’tishi  bilan  bu  ham  nazarimizda  kichik  hajmga  aylanadi. 
Shuning uchun o’lchamni unuting  – Big Data  qaror qabul  qilish 
tezligi  bilan  bog’liq.  Biznes  ma’noda  Big  Data  –  bu  tezkor 
javoblardir”.
2)  “Reuters  axborot  agentligini  100  yildan  buyon  Big  Data 
bilan  shug’illanib  kelayapti  chunki  uning  biznes  modeli 
ko’pgina  manbaalardagi  ma’lumotlardan  tegishli  yangiliklarni 
tezlik  bilan  olish  va  kerakli  odamlarga  iloji  boricha  tezroq 
yetkazishga asoslangan”. AREBig Dat a 
Ukrainalik  olim  V.A.  Reznichenko  o’z  tadqiqot 
ishida Big Data  ma'lumotlar toifasi kuniga 100 Gb dan 
yuqori  bo'lgan  ma'lumotlar  oqimlarining  ko'p  qismini 
o'z  ichiga  oladi  deb  takidlaydi.  Reznichenko  fikridan 
xulosa  qiladigan  bo’lsak  kun  davomida  o’rtacha 
sekundiga  1,19  Mbayt  dan  yuqori  tezlik  bilan 
ma’lumotlar  oqimini  hosil  qiluvchi  ma’lumotlar 
guruhini Big Data deb atash mumkin bo’ladi AREBig Dat a 
Turli  xillik  (Vareity)  –  bu  turli  manbaalardan  turli 
ma’lumotlarni  qabul  qilish,  saqlash  va  qayta  ishlash 
qobiliyatidir.  Ya’ni  turli  xillik  deganda  quyidagilar  nazarda 
tutuladi:

Ma’lumotlarni turli manbaalardan qabul qilishliligi. 

Ma’lumotlarni  qabul  qilish  va  saqlash  formatlarining 
turli xilligi: matn, audio, video, tasvirlar.

Semantik  xilma-xillik.  Ya’ni  bir  xil  ma’lumotlarning 
turli yo’llar bilan taqdim etilishi. Misol uchun talabaning besh 
yoki  uch  baho  olganligi  haqidagi  ma’lumotning  a’lo  yoki 
qoniqarli kabi atamalar bilan taqdim etilishi.  

Ma’lumotlarning turli tuzilishliligi.  AREBig Dat a 
Ishonchlilik (Veracity)  – bu ma’lumotlarning to’g’riligini, 
ishonchligini  tavsiflovchi  xususiyatdir.    Vishnu  Pendyala  o’z 
tadqiqot  ishida  “Ishonchlilik  –  Big  Datadan  foydalanish  va 
undan  natija  olishning  hal  qiluvchi  jihatidir”  deb  xususiyati 
muhimligini  takidlaydi.  Big  Data  ma’lumotlaridan 
foydalanish  texnologiyasi  puxta  tanlangan  va  tasdiqlangan 
ma’lumotlarning  ma’lumotlar  bazasiga  kirishini  nazarda 
tutmaydi.  Dastlabki  ma’lumotlar  “xom”  bo’lishi  mumkin, 
yani ular hech qanday dastlabki ishlovlarsiz, tasodifiy va juda 
ko’p  “shovqinlar”ni  o’z  ichiga  olgan  holda  bazaga  kelishi 
mumkin.  Big  Data  tahlil  qilish  va  qaror  qabul  qilish  uchun 
ajoyib  imkoniyatlarni  taqdim  etsada,  uning  qiymati  ko'p 
jihatdan  asl  ma'lumotlarning  sifatiga  bog'liq.  Big  Data 
texnologiyasi  ushbu  xususiyatni  hisobga  oladi  va  bunday 
ma'lumotlar bilan ishonchli ishlashga imkon beradi.  AREBig Dat a 
Qiymatlilik (Value)  – bu amaliy muammolar nuqtai 
nazidan  uning  ahamiyatliligini  tushuntiradi. 
Qiymatlilik  Big  Dataning  muhim  xususiyati  ekanligi 
haqida  Ishwarappa  va  J.  Anuradha  o’z  ilmiy  ishlarida 
shunday  fikr  bildirishadi:  “Big  Dataning  potensial 
qiymati  juda  katta  shuning  uchun  qiymatlilik  katta 
ma'lumotlarning  eng  muhim  jihatidir”.  Bu  haqda 
Azrboyjonlik  tadqiqotchilar  Magerramov  Z.T., 
Abdullaev  V.G.,  Magerramova  A.Z.  lar  o’z  tadqiqot 
ishida  qiymatlilik  Big  Datani  yangi  hodisa  sifatida 
ajratishga  imkon  beradigan  asosiy  xususiyatidir  deb 
takidlashadi.  AREBig Dat a 
O’zgaruvchanlik  (Variability)  –  bu  harakatdagi 
ma'lumotlarning  vaqt  o'tishi  bilan  har  qanday 
o'zgarishini,  shu  jumladan  oqim  tezligini,  formatini 
yoki tarkibining o’zgarishini anglatadi.
Dolzarblilik  (Volatility)  -  ma'lumotlarning  qancha 
vaqtgacha  amal  qilinishini  va  qancha  vaqt  saqlanishi 
kerakligini  anglatadi.  Dolzarblilik  Big  Dataning  hajm 
(qancha  ma'lumot  saqlanishi  kerak  va  saqlash  narxi 
qancha?),  qiymatlilik  (ma'lumotlar  qancha  vaqtgacha 
dolzarb  bo'lib  qoladi  va  qiymat  hosil  qiladi?) 
xususiyatlariga  va  ma’lumotlarni  qayta  ishlash 
zarurligiga bog'liqdir.
  AREBig Dat a 
Yaroqlilik  (Validity).  Ushbu  xususiyat  ishonchlilik 
bilan  chambarchas  bog'liq  bo'lib,  mavjud 
ma'lumotlarning  maqsadga  muvofiq  ishlatilishi  jihatidan 
qanchalik to'g'ri va noto'g'ri ekanligini tavsiflaydi.
Vizualizatsiya  (Visualization).  Ma'lumotlarning  katta 
hajmi  va  murakkabligi  shunchalik  ulkanki,  ko'plab 
tashkilotlar  ularni  tahlil  qilish  orqali  har  qanday 
raqobatbardosh  ustunlikka  erishish  uchun  kurashadilar. 
Big  Data  turli  foydalanuvchilar  uchun  oson  tushunarli 
tarzda taqdim etilishi kerak. Vizualizatsiya - bu juda katta 
miqdordagi ma'lumotlarni tushunarli va o'qilishi mumkin 
bo'lgan tarzda tushunarli qilish jarayonidir.  AREBig Dat a 
Hayotiylik (Viability)  - korxonalar uchun eng muhim 
natijalarni  bashorat  qilish  ehtimoli  yuqori  bo'lgan 
xususiyatlar  va  omillarni  sinchkovlik  bilan  tanlash 
jarayonini  anglatadi.  Hayotiylik  (Viability)  xususiyati 
haqida  Vishnu  Pendyala  shunday  ta’rif  beradi: 
“Hayotiylik  -  Big  Data  haqida  hamma  narsa  foydali 
emasligini  anglatadi.  Faqatgina  xususiyatlarni  tanlash 
uchun  mavjud  bo'lgan  atributlarning  hayotiyligini 
baholash zarur, bu qiymatni aniqlashga yordam beradi”.
Baholash  (Valuation)  -  bu  Big  Datadan  qiymatni 
chiqarish  jarayoni.  Baholash  xususiyatini  qiymatlilik 
xususiyati  bilan  adashtirmaslik  kerak.  Chunki  birinchisi 
jarayon, ikkinchisi esa natijadir.

AREBig Dat a t ushunchasi. Big Dat a muammolar v a imk oniy at lar. Big Dat a ni aniqlov chi v a uni qay t a ishlash jaray onida hosil bo’luv chi xususiy at larBIG DATA VA BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI

Reja: ARE Big Data tushunchasi;  Big Data muammolar va imkoniyatlar;  Big Data ni aniqlovchi va uni qayta ishlash jarayonida hosil bo’luvchi xususiyatlarBig Dat a

AREBig Dat a IBM ma'lumotlariga ko'ra, har kuni 2,5 kvintillion bayt ma'lumot ishlab chiqarilmoqda va shuning uchun bugungi kunda dunyodagi ma'lumotlarning 90% so'nggi ikki yil ichida shakllangan deyish mumkin . IDG (International Data Group) olimlari 2018-yilda "Raqamli koinot" ning hajmi 33 Zettabaytga yetganligini va bu ko’rsatgich 2025-yilga kelib 175 Zettabaytga yetishini bashorat qilishmoqda.

AREBig Dat a Yuqorida majoziy ma’noda aytilgan ma’lumotlar to’foni qanchalik katta? Keling buni qanchalik katta ekanligini tushunish uchun quyidagi masalani ko’rib o’tamiz: Tasavvur qiling yuqorida aytilgan bir kunda ishlab chiqarilayotgan 2,5 kvintillion bayt ma'lumotni bir kishi ushbu ma’umotlar saqlanayotgan serverlardan yuklab olmoqchi bo’lsin, agar u o’rtacha Mbit/sekund tezlik bilan ma’lumotlarni yuklab olmoqchi bo’lganda ham unga yilga yaqin vaqt kerak bo’lar edi. bayt602 5,2 

AREBig Dat a Ma’lumotlarning bu qadar tez sur’atlarda o’sib borishi ilm-fan sohasida ushbu ma’lumotlarni saqlash va qayta ishlashga doir yangi “Big Data” - katta ma’lumotlar atamasining paydo bo’lishiga olib keldi. Terminning birinchi ta'rifi 1997-yilda NASA ning ikkita tadqiqotchisi Maykl Koks va Devid Ellsvort tomonidan kiritilgan. "Big Data" tushunchasi uchun rasmiy ta’rif aniq berilmagan, dastlabki berilgan ta’riflarni aksariyati bu tushunchaning kelib chiqish sababiga ya’ni ma’lumotlar hajmiga asoslangan. Bu ta’riflarning ba’zilarini quyida keltirib o’tilgan.