RAS PresidiumВестник Российской академии наук Herald of the Russian Academy of Sciences

  • ISSN (Print) 0869-5873
  • ISSN (Online) 3034-5200

System analysis of big data for Earth sciences

PII
10.31857/S0869587323060087-1
DOI
10.31857/S0869587323060087
Publication type
Status
Published
Authors
Volume/ Edition
Volume 93 / Issue number 6
Pages
518-525
Abstract
Currently, big data is one of the most discussed phenomena in the field of information technology. What is big data? How are they created? How does big data software work? How is big data theory and practice used and can be used in relation to geosciences? How is the issue of big data developing within the Russian Academy of Sciences? These are the questions discussed in an article prepared on the basis of a scientific report presented at a meeting of the Presidium of the Russian Academy of Sciences on March 28, 2023.
Keywords
большие данные системный анализ науки о Земле.
Date of publication
01.06.2023
Year of publication
2023
Number of purchasers
0
Views
56

References

  1. 1. Lynch C. Big data: How do your data grow? // Nature. 2008. № 455. P. 28–29.
  2. 2. David R., Gantz J., Rydning J. The Digitization of the World // From Edge to Core An IDC White Paper. #US44413318. https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf (дата обращения 14.02.2022).
  3. 3. What Happens in an Internet Minute in 2023: 90 Fascinating Online Stats. https://localiq.com/blog/what-happens-in-an-internet-minute/ (дата обращения 11.05.2023).
  4. 4. Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical. Don’t Focus on Big Data; Focus on the Data That’s Big. IDC White Paper. Doc# US44413318 I November 2017. https://www.seagate.com/files/www-content/ our-story/trends/files/Seagate-WP-DataAge2025-March-2017.pdf (дата обращения 11.05.2023).
  5. 5. ГОСТ 8.417-2002 Государственная система обеспечения единства измерений. Единицы величин. 2013.
  6. 6. Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живём, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
  7. 7. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters // OSDI'04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation. San Francisco, CA, 2004. P. 137–150.
  8. 8. Гвишиани А.Д., Добровольский М.Н., Дзеранов Б.В., Дзебоев Б.А. Большие данные в геофизике и других науках о Земле // Физика Земли. 2022. № 1. С. 3–34. https://doi.org/10.31857/S0002333722010033
  9. 9. Захаров В.Н., Гвишиани А.Д., Вайсберг Л.А., Дзеранов Б.В. Большие данные и устойчивое функционирование горнотехнических систем // Горный журнал. 2021. № 11. С. 45–52. https://doi.org/10.17580/gzh.2021.11.06
  10. 10. Совместное исследование VK CLOUD и ARENADATA: Технологии работы с Bid Data: готовность к использованию и основные барьеры. 2022. Москва. © VK Cloud
  11. 11. Паньков В. Государство может простимулировать предиктивные подходы в бизнесе // Тематическое приложение к ежедневной газете РБК. 15 апреля 2021. № 52 (3341).
QR
Translate

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library