2019 ခုနှစ် ဆောင်းဦးတွင် Apple Card ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ အရှုပ်တော်ပုံတစ်ခု ပေါ်ပေါက်ခဲ့သည်- စာရင်းသွင်းသည့်အခါ အမျိုးသားနှင့် အမျိုးသမီးအတွက် မတူညီသော ခရက်ဒစ်ကန့်သတ်ချက်များကို ထုတ်ပေးခဲ့သည်။ Steve Wozniak ပင် ကံမကောင်းခဲ့ပါ။
အစောပိုင်းတစ်နှစ်တုန်းက၊ Netflix ပလက်ဖောင်းသည် သုံးစွဲသူများ၏ လိင်၊ အသက်နှင့် နိုင်ငံသားတို့အပေါ် မူတည်ပြီး မတူညီသော ပိုစတာများနှင့် ကြော်ငြာများကို ပြသခဲ့ကြောင်း ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ ယင်းအတွက် ဝန်ဆောင်မှုကို လူမျိုးရေးခွဲခြားမှုဟု စွပ်စွဲခဲ့သည်။
နောက်ဆုံးတွင် Mark Zuckerberg သည် Facebook မှ သုံးစွဲသူများ၏ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း၊ ရောင်းချခြင်းနှင့် ကြိုးကိုင်ခြင်းတို့ဖြင့် ပုံမှန် ပြစ်တင်ရှုတ်ချခြင်းခံရသည်။ နှစ်တွေကြာလာတာနဲ့အမျှ၊ သူ့ကို အမေရိကန် ရွေးကောက်ပွဲတွေမှာ ခြယ်လှယ်ဖို့ ကြိုးစားတာတွေ၊ ရုရှား အထူးဝန်ဆောင်မှုတွေကို ကူညီပေးတာ၊ မုန်းတီးမှုတွေနဲ့ အစွန်းရောက် အမြင်တွေကို လှုံ့ဆော်တာ၊ မသင့်လျော်တဲ့ ကြော်ငြာတာ၊ သုံးစွဲသူ အချက်အလက် ပေါက်ကြားတာ၊ အရွယ်မရောက်သေးသူတွေကို စုံစမ်း စစ်ဆေးမှုတွေ နှောင့်ယှက်တာတွေ၊
Zuck က Facebook မှာ တင်ထားတာ
တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ Pornhub အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုသည် ကွဲပြားသောလူမျိုး၊ လိင်နှင့် အသက်အရွယ်တို့၌ ရှာဖွေနေသည့် ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများအကြောင်း အစီရင်ခံစာများကို နှစ်စဉ်ထုတ်ပြန်ပါသည်။ အကြောင်းတစ်ခုခုကြောင့် ဒါက ဘယ်သူ့ကိုမှ အနှောက်အယှက်မဖြစ်စေပါဘူး။ ဤဇာတ်လမ်းများအားလုံးသည် ဆင်တူသော်လည်း၊ ၎င်းတို့တစ်ခုစီတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ရာစုနှစ်တွင် "ဆီအသစ်" ဟုခေါ်သော ဒေတာကြီးများနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေပါသည်။
ဒေတာကြီးဆိုတာ ဘာလဲ။
ဒေတာကြီး – ၎င်းတို့သည် ဒေတာကြီး (Eng. Big Data) သို့မဟုတ် မက်တာဒေတာများဖြစ်သည် – သည် ပုံမှန်နှင့် ပမာဏများစွာဖြင့် ရောက်ရှိသည့် ဒေတာခင်းကျင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို စုဆောင်း၊ စီမံပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရှင်းလင်းသော မော်ဒယ်များနှင့် ပုံစံများကို ရရှိစေသည်။
ထင်ရှားသော ဥပမာတစ်ခုမှာ ဆက်တိုက်နှင့် ပမာဏများပြားသော Large Hadron Collider မှ ဒေတာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏အကူအညီဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။
သို့သော် ဝဘ်ပေါ်ရှိ ကြီးမားသောဒေတာသည် သိပ္ပံသုတေသနအတွက် ကိန်းဂဏန်းများသာမက။ ၎င်းတို့ကို မတူညီသော အုပ်စုများနှင့် လူမျိုးစုများ၏ ပြုမူပုံ၊ ၎င်းတို့ အာရုံစိုက်ပုံနှင့် အကြောင်းအရာနှင့် မည်သို့ တုံ့ပြန်ပုံတို့ကို ခြေရာခံရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ ဤအတွက်၊ အချက်အလက်များကို အရင်းအမြစ်တစ်ခုတည်းမှမဟုတ်ဘဲ အချို့သောပုံစံများကို နှိုင်းယှဉ်ကာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အများအပြားမှ စုဆောင်းပါသည်။
ကွန်ရက်ပေါ်တွင် မည်မျှအရေးကြီးသော ဒေတာပမာဏရှိသည်နှင့် ပတ်သက်၍ ၎င်းတို့သည် အမှန်တကယ် များပြားလာသောအခါတွင် ပြောဆိုလာကြသည်။ 2020 ခုနှစ်အစတွင် ကမ္ဘာပေါ်တွင် အင်တာနက်အသုံးပြုသူ 4,5 ဘီလီယံရှိပြီး ၎င်းတို့အနက် 3,8 ဘီလီယံသည် လူမှုကွန်ရက်တွင် စာရင်းသွင်းထားသည်။
Big Data ကို ဘယ်သူတွေ သုံးခွင့်ရှိလဲ။
စစ်တမ်းတွေအရ၊ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့နိုင်ငံတစ်ဝက်ကျော်က ကွန်ရက်ပေါ်ရှိ သူတို့ရဲ့ဒေတာကို ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းတွေက အသုံးပြုတယ်လို့ ယုံကြည်ကြပါတယ်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ များစွာသောသူတို့သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ၊ ဓာတ်ပုံများနှင့် လူမှုကွန်ရက်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများတွင် ဖုန်းနံပါတ်တစ်ခုကိုပင် ပို့စ်တင်ကြသည်။
ဤနေရာတွင် ရှင်းပြရန် လိုအပ်သည်- ပထမလူသည် သုံးစွဲသူကိုယ်တိုင်ဖြစ်သည်။အရင်းအမြစ် သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းတစ်ခုခုတွင် ၎င်း၏ဒေတာကို နေရာချပေးသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ဤဒေတာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် (သဘောတူညီချက်တွင် အမှတ်အသားတစ်ခုထည့်ထားသည်) သဘောတူသည်။ ဒုတိယပါတီ - ဆိုလိုသည်မှာ အရင်းအမြစ်ပိုင်ရှင်များ. ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းသည် အရင်းအမြစ်ပိုင်ရှင်များမှ သုံးစွဲသူဒေတာကို လွှဲပြောင်းရောင်းချနိုင်သူများဖြစ်သည်။. မကြာခဏဆိုသလို ၎င်းကို အသုံးပြုသူသဘောတူညီချက်တွင် ရေးထားသော်လည်း အမြဲတမ်းမဟုတ်ပါ။
တတိယအဖွဲ့အစည်းသည် အစိုးရအေဂျင်စီများ၊ ဟက်ကာများ သို့မဟုတ် စီးပွားဖြစ်ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာကို ဝယ်ယူသည့်ကုမ္ပဏီများဖြစ်သည်။ ယခင်တရားရုံးတစ်ခု သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်အာဏာပိုင်တစ်ဦး၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြင့် အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်သည်။ ဟက်ကာများသည် မည်သည့်ခွင့်ပြုချက်ကိုမျှ မသုံးပါ - ၎င်းတို့သည် ဆာဗာများပေါ်တွင် သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာဘေ့စ်များကို ရိုးရှင်းစွာ ဟက်ခ်လုပ်ကြသည်။ ကုမ္ပဏီများ (ဥပဒေအရ) ၎င်းတို့ကို သင်ကိုယ်တိုင်ခွင့်ပြုထားမှသာလျှင် ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည် - သဘောတူညီချက်အောက်ရှိ ဘောက်စ်ကို အမှန်ခြစ်ပေးပါ။ မဟုတ်ရင် တရားမဝင်ဘူး။
ကုမ္ပဏီတွေက ဘာကြောင့် Big Data ကို သုံးကြတာလဲ။
စီးပွားဖြစ်နယ်ပယ်တွင် ကြီးမားသောဒေတာကို ဆယ်စုနှစ်များစွာ အသုံးပြုခဲ့ပြီး၊ ယခုလောက် မပြင်းထန်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ဥပမာအားဖြင့်၊ စောင့်ကြည့်ကင်မရာများမှ မှတ်တမ်းများ၊ GPS လမ်းကြောင်းပြသူများထံမှ ဒေတာများ သို့မဟုတ် အွန်လိုင်းငွေပေးချေမှုများဖြစ်သည်။ ယခုအခါ လူမှုကွန်ရက်များ၊ အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပလီကေးရှင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမှုနှင့်အတူ၊ ဤအရာအားလုံးကို ချိတ်ဆက်ပြီး အပြည့်စုံဆုံးပုံတစ်ပုံကို ရရှိနိုင်သည်- ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော သုံးစွဲသူများ နေထိုင်သည့်နေရာ၊ ၎င်းတို့ကြည့်ရှုလိုသည့်အရာ၊ အပန်းဖြေခရီးထွက်သည့်နေရာနှင့် ၎င်းတို့တွင် မည်သည့်ကားအမျိုးအစားကို ရရှိနိုင်မည်နည်း။
အထက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများမှ၊ ဒေတာကြီးကြီးမားမားအကူအညီဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ကြော်ငြာများကို ပစ်မှတ်ထားချင်ကြသည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ထုတ်ကုန်များ၊ ဝန်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းရွေးချယ်ခွင့်များကို မှန်ကန်သောပရိသတ်ထံသို့သာ ကမ်းလှမ်းရန်နှင့် တိကျသောအသုံးပြုသူတစ်ဦးအတွက် ထုတ်ကုန်ကိုပင် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ Facebook နှင့် အခြားပလပ်ဖောင်းကြီးများတွင် ကြော်ငြာခြင်းသည် ပို၍စျေးကြီးပြီး လူတိုင်းအား ဆက်တိုက်ပြသခြင်းသည် အကျိုးအမြတ်လုံးဝမရှိပါ။
ပွင့်လင်းသောရင်းမြစ်များမှ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖောက်သည်များအကြောင်း အချက်အလက်များကို အာမခံကုမ္ပဏီများ၊ ပုဂ္ဂလိကဆေးခန်းများနှင့် အလုပ်ရှင်များမှ တက်ကြွစွာ အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အချို့သောရောဂါများ သို့မဟုတ် ဆေးဝါးများဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို မကြာခဏရှာဖွေနေကြောင်း တွေ့ရှိပါက အာမခံစည်းကမ်းချက်များကို ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး အလုပ်ရှင်များက သင်သည် ပဋိပက္ခများနှင့် လူမှုရေးဆန့်ကျင်ဘက်ပြုမူမှုများ ဖြစ်နိုင်ချေရှိမရှိ အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
သို့သော် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ရုန်းကန်နေရသည့် နောက်ထပ်အရေးကြီးသောတာဝန်တစ်ခုရှိသေးသည်- အပျော်လွန်သောပရိသတ်များနှင့် နီးစပ်ရန်။ OFD (ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာဒေတာအော်ပရေတာ) တစ်ခုတည်းမှတစ်ဆင့် ငွေပေးချေမှုဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အီလက်ထရွန်နစ်ချက်လက်မှတ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်မှာ ဤမျှလွယ်ကူသည်မဟုတ်ပေ။ အတတ်နိုင်ဆုံး နီးစပ်နိုင်ရန် ကုမ္ပဏီများသည် ကလေးဘဝကတည်းက ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖောက်သည်များကို ခြေရာခံပြီး “ပြုစုပျိုးထောင်” ရန် ကြိုးစားကြသည်။အွန်လိုင်းဂိမ်းများ၊ အပြန်အလှန်အရုပ်များနှင့် ပညာရေးဝန်ဆောင်မှုများမှတဆင့်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် အကြီးမားဆုံးအခွင့်အလမ်းမှာ ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို တစ်ပြိုင်နက်ပိုင်ဆိုင်သည့် ကမ္ဘာ့ကော်ပိုရေးရှင်းများမှဖြစ်သည်။ Facebook သည် လက်ရှိအသုံးပြုသူ ၂.၅ ဘီလီယံကျော်ရှိသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကုမ္ပဏီသည် အခြားဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်သည့် Instagram – 2,5 ဘီလီယံကျော်၊ WhatsApp – 1 ဘီလီယံကျော်နှင့် အခြားဝန်ဆောင်မှုများကိုလည်း ပိုင်ဆိုင်ထားသည်။
သို့သော် Google သည် ပို၍ပင်သြဇာလွှမ်းမိုးမှုရှိသည်- Gmail ကို ကမ္ဘာပေါ်တွင် လူ ၁.၅ ဘီလီယံ၊ Android မိုဘိုင်း OS မှ နောက်ထပ် ၂.၅ ဘီလီယံ၊ YouTube မှ ၂ ဘီလီယံကျော်ရှိသည်။ ၎င်းသည် Google ရှာဖွေမှုနှင့် Google Maps အက်ပ်များ၊ Google Play စတိုးနှင့် Chrome ဘရောက်ဆာတို့ကို ထည့်မတွက်ပါ။ သင်၏အွန်လိုင်းဘဏ်ကို ချိတ်ဆက်ရန်ကျန်နေသေးသည် – Google သည် သင့်နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံးကို စာသားအတိုင်းသိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ စကားမစပ်၊ Yandex သည် ဤကိစ္စတွင် ရှေ့တစ်လှမ်းတိုးနေပြီဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် ရုရှားစကားပြောပရိသတ်များကိုသာ အကျုံးဝင်သည်။
👍 ပထမဆုံးအနေနဲ့ ကုမ္ပဏီတွေက လူမှုကွန်ရက်မှာ ကျွန်တော်တို့ တင်တာတွေကို သဘောကျတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် လက်ထပ်ပြီးသည်နှင့် Instagram သို့မဟုတ် Tinder တွင် မိန်းကလေးများကို တက်ကြွစွာ သဘောကျနေသည်ကို ဘဏ်မှ မြင်ပါက၊ သင်သည် စားသုံးသူချေးငွေကို အတည်ပြုနိုင်ခြေ ပိုများပါသည်။ မိသားစုအတွက် ပေါင်နှံခြင်းလည်း မရှိတော့ပါ။
သင်နှိပ်လိုက်သည့် ကြော်ငြာများ၊ အကြိမ်ရေနှင့် မည်သည့်ရလဒ်များဖြင့် ကြော်ငြာထားသည်ကိုလည်း အရေးကြီးပါသည်။
(IE နောက်တစ်ဆင့်မှာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မက်ဆေ့ချ်များဖြစ်သည်၊ ၎င်းတို့တွင် အချက်အလက်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ မက်ဆေ့ချ်များသည် VKontakte၊ Facebook၊ WhatsApp နှင့် အခြား instant messenger များတွင် ပေါက်ကြားခဲ့သည်။ သူတို့အဆိုအရ၊ စကားမစပ်၊ မက်ဆေ့ချ်ပေးပို့ချိန်တွင် ပထဝီဝင်တည်နေရာကို ခြေရာခံရန် လွယ်ကူသည်။ သေချာပေါက် သင် သတိထားမိသည်- သင် တစ်စုံတစ်ဦးနှင့် ပီဇာကို တစ်စုံတစ်ဦးနှင့် ပီဇာ မှာယူရန် ဆွေးနွေးသည့်အခါ သက်ဆိုင်ရာ ကြော်ငြာများသည် ဖိဒ်တွင် ချက်ချင်းပေါ်လာပါသည်။
🚕 ပို့ဆောင်ခြင်းနှင့် တက္ကစီဝန်ဆောင်မှုများမှ ကြီးမားသောဒေတာကို တက်ကြွစွာအသုံးပြုပြီး "ပေါက်ကြားခြင်း" ဖြစ်သည်။ သင်နေထိုင်အလုပ်၊ သင်နှစ်သက်သောအရာ၊ သင့်အနီးစပ်ဆုံးဝင်ငွေကို သူတို့သိသည်။ ဥပမာ၊ Uber သည် ဘားမှ အိမ်သို့ ကားမောင်းပြီး အလွန်အကျွံလုပ်ပါက စျေးပိုမြင့်သည်ကို ပြသည်။ သင့်ဖုန်းတွင် အခြားသော စုစည်းမှုများစွာရှိသောအခါ၊ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ ၎င်းတို့သည် စျေးသက်သာသော ကိရိယာများကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်သည်။
(IE အချက်အလက်များကို တတ်နိုင်သမျှစုဆောင်းရန် ဓာတ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုများကို အသုံးပြုသည့် ဝန်ဆောင်မှုများရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ပျူတာအမြင်စာကြည့်တိုက်များ – Google တွင် တစ်ခုရှိသည်။ သင်နှင့် သင့်ပတ်ဝန်းကျင်တွင် သင့်အရွယ်အစား သို့မဟုတ် အရပ်အမြင့်၊ သင်ဝတ်ဆင်သည့် အမှတ်တံဆိပ်များ၊ သင်မောင်းနှင်သည့်ကား၊ သင့်တွင် ကလေး သို့မဟုတ် အိမ်မွေးတိရစ္ဆာန်များ ရှိမရှိကို ကြည့်ရှုရန် ၎င်းတို့သည် သင်နှင့် သင့်ပတ်ဝန်းကျင်ကို စကင်န်ဖတ်စစ်ဆေးသည်။
(IE ၎င်းတို့၏စာပို့ခြင်းအတွက် ဘဏ်များသို့ SMS gateways ပေးသူများသည် ကတ်ပေါ်တွင် သင်၏ဝယ်ယူမှုများကို ခြေရာခံနိုင်သည်။ - နောက်ဆုံး ဂဏန်း 4 လုံးနှင့် ဖုန်းနံပါတ်ကို သိရှိပြီးနောက် ဤဒေတာကို အခြားသူတစ်ဦးထံ ရောင်းချပါ။ ထို့ကြောင့် လျှော့စျေးများနှင့် ပီဇာလက်ဆောင်အဖြစ် ဤစပမ်းများအားလုံး။
🤷️️ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာများကို ဘယ်ဘက်ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အက်ပ်လီကေးရှင်းများသို့ ပေါက်ကြားစေပါသည်။ အခြားသူများ မည်သို့ရေးသားထားသည်ကို သိရှိရန် လူတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ဖုန်းနံပါတ်ကို ဖြည့်သွင်းရန် ပျော်ရွှင်နေချိန်တွင် Getcontact တွင် တုန်လှုပ်သွားသည်ကို သတိရပါ။ ယခု ၎င်းတို့၏ သဘောတူညီချက်ကို ရှာဖွေပြီး သင့်ဒေတာလွှဲပြောင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ၎င်းပြောထားသည်ကိုဖတ်ပါ (spoiler- ပိုင်ရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ဆုံးဖြတ်ချက်အတိုင်း တတိယပါတီများသို့ လွှဲပြောင်းနိုင်သည်)။
ကော်ပိုရေးရှင်းများသည် သုံးစွဲသူဒေတာများကို နှစ်ပေါင်းများစွာ စုဆောင်းရောင်းချနိုင်သည် - အလားတူ Facebook တွင် ဖြစ်ပွားခဲ့သည့်အတိုင်း တရားစွဲခံရသည်အထိ အောင်မြင်စွာ ရောင်းချနိုင်ခဲ့သည်။ ထို့နောက်တွင် ကုမ္ပဏီ၏ GDPR ကို ချိုးဖောက်ခြင်းမှ အဆုံးအဖြတ်ပေးသည့် အခန်းကဏ္ဍမှာ အီးယူတွင် ဒေတာအသုံးပြုမှုကို အမေရိကန်ထက် ပိုမိုတင်းကြပ်စွာ ကန့်သတ်ထားသည့် ဥပဒေတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီက နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုမှာ Avast ဗိုင်းရပ်စ်နှိမ်နင်းရေးအရှုပ်တော်ပုံဖြစ်သည်- ကုမ္ပဏီ၏လုပ်ငန်းခွဲဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုသည် သုံးစွဲသူ သန်း 100 မှ 400 သန်းထံမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရောင်းချခဲ့သည်။
သို့သော် ဤအရာအားလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အကျိုးကျေးဇူးများ ရှိပါသလား။
ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးကို ဒေတာ မည်မျှ ကြီးမားစွာ ကူညီပေးသနည်း။
ဟုတ်တယ်၊ တောက်ပတဲ့ဘက်လည်းရှိတယ်။
Big data သည် ရာဇ၀တ်ကောင်များကို ဖမ်းမိစေပြီး အကြမ်းဖက်တိုက်ခိုက်မှုများကို ကာကွယ်ရန်၊ ပျောက်ဆုံးနေသော ကလေးများကို ရှာဖွေကာ အန္တရာယ်မှ ကာကွယ်ပေးပါသည်။
သူတို့အကူအညီနဲ့ ကျနော်တို့ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘဏ်များမှ ကမ်းလှမ်းမှုများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ အထူးလျှော့စျေးများကို လက်ခံရရှိပါသည်။. သူတို့ကို ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြော်ငြာခြင်းမှသာလျှင် ရရှိသော ဝန်ဆောင်မှုများစွာနှင့် လူမှုကွန်ရက်များအတွက် ပေးဆောင်ခြင်းမရှိပါ။. မဟုတ်ရင် Instagram တစ်ခုတည်းက တစ်လကို ဒေါ်လာ ထောင်ဂဏန်းလောက် ကုန်ကျမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
Facebook တစ်ခုတည်းတွင် အသုံးပြုသူ ၂.၄ ဘီလီယံရှိသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ 2,4 ခုနှစ်အတွက် ၎င်းတို့၏အမြတ်ငွေမှာ $2019 billion ရှိသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ကြော်ငြာမှတစ်ဆင့် သုံးစွဲသူတစ်ဦးစီထံမှ တစ်နှစ်လျှင် $18,5 အထိ ရရှိကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။
နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ တစ်ခါတစ်ရံမှာ အဆင်ပြေပါတယ်- ဝန်ဆောင်မှုတွေက သင်ဘယ်မှာနေပြီး သင်လိုချင်တာကို သိပြီး သင်ကိုယ်တိုင်လိုအပ်တဲ့ အချက်အလက်ကို ရှာနေစရာမလိုတော့တဲ့အခါ။
Big Data အသုံးချမှုအတွက် နောက်ထပ်အလားအလာကောင်းများ မှာ ပညာရေးဖြစ်သည်။
ဗာဂျီးနီးယားရှိ အမေရိကန်တက္ကသိုလ်တစ်ခုတွင် အန္တရာယ်အုပ်စုဟု ခေါ်သော ကျောင်းသားများ၏ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် လေ့လာမှုတစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤသူများသည် စာကျက်ညံ့ဖျင်းသူများ၊ အတန်းလွဲ၍ ကျောင်းထွက်တော့မည့်သူများဖြစ်သည်။ တကယ်တော့ ပြည်နယ်တွေမှာ နှစ်စဉ် လူ ၄၀၀ လောက် နုတ်ယူခံရပါတယ်။ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ နိမ့်ကျပြီး ရန်ပုံငွေဖြတ်တောက်ခံရသည့် တက္ကသိုလ်များအတွက်ရော ကျောင်းသားများကိုယ်တိုင်အတွက်ပါ ဆိုးရွားသည်- များစွာသောသူများသည် ဖြတ်တောက်ပြီးပါက ပြန်ဆပ်ရမည့် ပညာရေးအတွက် ချေးငွေယူကြသည်။ ဆုံးရှုံးသွားသော အချိန်နှင့် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်း အလားအလာများကို မပြောလိုပါ။ ဒေတာကြီးကြီးမားမားအကူအညီဖြင့် အချိန်နောက်ကျကျန်နေမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ကျူရှင်ဆရာ၊ အပိုအတန်းများနှင့် အခြားပစ်မှတ်ထားသောအကူအညီများကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။
ဤနည်းအားဖြင့်၊ ဤနည်းအားဖြင့် ကျောင်းများအတွက်လည်း သင့်လျော်သည်- ထို့နောက် စနစ်သည် ဆရာများနှင့် မိဘများကို အကြောင်းကြားပါမည် - ကလေးမှာ ပြဿနာရှိနေပြီ၊ သူ့ကို အတူတူ ကူညီကြပါစို့။ Big Data သည် မည်သည့်ဖတ်စာအုပ်များ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်ကြောင်းနှင့် မည်သည့်အကြောင်းအရာကို ဆရာများက ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ရှင်းပြသည်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးပါမည်။
အခြားသော အပြုသဘောဆောင်သော ဥပမာတစ်ခုမှာ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်ပြုလုပ်ခြင်း ဖြစ်သည်။: ဤအချိန်သည် ဆယ်ကျော်သက်များအား ၎င်းတို့၏ အနာဂတ် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည့် အချိန်ဖြစ်သည်။ ဤတွင်၊ ကြီးမားသောဒေတာသည် သင့်အား သမားရိုးကျစမ်းသပ်မှုများကို အသုံးပြု၍ မရနိုင်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်သည်- အသုံးပြုသူ၏ ပြုမူပုံ၊ သူအာရုံစိုက်သည့်အရာ၊ အကြောင်းအရာနှင့် တုံ့ပြန်ပုံတို့ဖြစ်သည်။
တူညီသော USA တွင်၊ SC ACCELERATE တွင် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလမ်းညွှန်မှု အစီအစဉ်တစ်ခုရှိသည်။ အခြားအရာများထဲတွင် ၎င်းသည် CareerChoice GPS နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်- ကျောင်းသားများ၏ သဘောသဘာဝ၊ ဘာသာရပ်များအပေါ် ၎င်းတို့၏ သဘောထားများ၊ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များအကြောင်း အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြသည်။ ထို့နောက် ဆယ်ကျော်သက်များသည် ၎င်းတို့အတွက် မှန်ကန်သောကောလိပ်များကို ရွေးချယ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။
Yandex.Zen — နည်းပညာ၊ ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ စီးပွားရေး၊ ပညာရေးနှင့် ချန်နယ်တစ်ခုတွင် မျှဝေခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ကို စာရင်းသွင်းပြီး လိုက်နာပါ။