Термин “большие данные” (big data) активно используется в литературе, но его единого
понимания пока не сформировалась. Цель данной статьи попытаться структурировать
разрозненную информацию о больших данных. Для нас представляют интерес данные,
полученные в результате вычислений, их анализ и визуализация. Кроме различия в
источниках существуют и различные методики обработки больших данных. Среди них
сжатие, кластеризация, слайсинг, фильтрация. В нашем понимании большие данные -
это предельный случай, когда универсальные подходы к анализу данных не работают.
Поэтому многомерные данные, данные большого объема, данные с неполной
информацией (модель с неопределенностью) являются частными случаями больших
данных. Для визуализации больших объемов данных необходимо использование таких
аппаратных и программных средств компьютерной графики, как “большие экраны” и
среды виртуальной реальности. Требуется анализ и моделирование поведения
пользователей, оценка и измерение качества, визуальных и интерактивных систем.
Поэтому важны теоретические основания визуализации или формализация, а также
верификация и валидация визуализации.
Версия для слабовидящих
