We used tens of thousands of simult

We used tens of thousands of simultaneous computers to search
every keystroke on Google over five years to create an algorithm to prt;?ict flu outbreaks," Dr. Larry recalls. The resulting algorithm identifies flu outbreaks within a day, compared with the two weeks typically takes the CDC to notice hot spots for the disease based :1 reports from physicians.
Big data software analyzes voluminous amounts of information;
;ing Google data to spot flu outbreaks was one of the early appli­ ttions of big data to a mob-what's become known as "collective ttelligence." Big data lets us know where the collective attention ICUSeS.
The uses are endless. For instance, analyzing who connects to hom-via calls, tweets, texts, and the like-surfaces the human rve system of an organization, mapping connectivity. Hypercon­ cted folks are typically the most influential: an organization's so­ al connectors, knowledge holders, or power brokers.
Among the multiplying commercial applications for big data: mobile phone company used the methodology to analyze the tlls its customers made. This identified "tribal leaders," individu­ s who got and made the largest number of connections to a small nnity group. The company found that if such a leader adopted new phone service the company offered, those in the tribe were lghly likely to do so, too. On the other hand, if the leader dropped te phone service for another, the tribe would be likely to follow.
"The focus of organizational attention has been on internal in
rmation," Thomas Davenport, who tracks the uses of big data,
•ld me. "We've squeezed about as much juice from that fruit as we m. So we've turned to external information-the Internet, cus­ omer sentiment, supply chain risk, and the like."
Davenport, formerly director of the Accenture Institute for Stra­ gic Change, was on the faculty at Harvard Business School when e spoke. He added, "What we need is an ecological model, where m survey the external information environment-everything tppening in a company's surround that might impact it."

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้นับหมื่นของคอมพิวเตอร์พร้อมกันในการค้นหา
ใน Google การกดแป้นพิมพ์ทุกกว่าห้าปีในการสร้างอัลกอริทึมที่จะ PRT;?. การแพร่ระบาดของไข้หวัดไอซีที "ดร. ลาร์รี่จำได้ว่าอัลกอริทึมที่เกิดการระบาดของโรคไข้หวัดระบุภายในวันเมื่อเทียบกับสองสัปดาห์ ปกติจะใช้เวลา CDC สังเกตเห็นจุดร้อนสำหรับโรคตาม: 1. รายงานจากแพทย์
ซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่วิเคราะห์จำนวนมากมายของข้อมูล;
; ไอเอ็นจีข้อมูลของ Google ที่จะจุดระบาดไข้หวัดเป็นหนึ่งใน ttions Appli ต้นของข้อมูลขนาดใหญ่ที่จะม็อบอะไร กลายเป็นที่รู้จักในฐานะ "ttelligence รวม." ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยให้เราทราบว่า ICUSeS ความสนใจร่วมกัน.
การใช้งานไม่มีที่สิ้นสุด. ยกตัวอย่างเช่นการวิเคราะห์ที่เชื่อมต่อกับหอมผ่านทางสาย, ทวิตเตอร์, ข้อความ, และพื้นผิวเช่นระบบ RVE ของมนุษย์ . องค์กรเชื่อมต่อการทำแผนที่ Hypercon คน cted มักจะมีอิทธิพลมากที่สุด: ขององค์กรเพื่อให้การเชื่อมต่ออัลผู้ถือความรู้หรือนายหน้าค้าอำนาจ.
ท่ามกลางการคูณใช้งานเชิงพาณิชย์สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่: บริษัท โทรศัพท์มือถือที่ใช้วิธีการในการวิเคราะห์ tlls ลูกค้าทำ . นี้ระบุ "หัวหน้าเผ่า" individu S ที่ได้รับและทำให้จำนวนมากที่สุดของการเชื่อมต่อไปยังกลุ่ม nnity ขนาดเล็ก บริษัท พบว่าถ้าเช่นผู้นำที่นำมาใช้บริการโทรศัพท์ใหม่ของ บริษัท ที่นำเสนอผู้ที่อยู่ในชนเผ่าที่ถูก lghly แนวโน้มที่จะทำเช่นนั้นได้อีกด้วย ในทางตรงกันข้ามถ้าผู้นำลดลงบริการโทรศัพท์ TE อีกเผ่าจะมีแนวโน้มที่จะปฏิบัติตาม.
"มุ่งเน้นความสนใจขององค์กรที่ได้รับในภายใน
rmation "โทมัสดาเวนพอร์ตที่ติดตามการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่,
• LD ฉัน "เราได้เกี่ยวกับการบีบน้ำจากผลไม้ที่มากที่สุดเท่าที่เรา m. ดังนั้นเราจึงได้หันไปข้อมูลอินเทอร์เน็ตภายนอกยูเอสเชื่อมั่น omer ความเสี่ยงห่วงโซ่อุปทานและชอบ."
ดาเวนพอร์ผู้อำนวยการเดิมของสถาบันแอคเซนเจอร์สำหรับ Stra Gic เปลี่ยนเป็นอาจารย์ที่ Harvard Business School ได้เมื่ออีพูด เขาเสริมว่า "สิ่งที่เราต้องการคือรูปแบบของระบบนิเวศที่สำรวจเมตรข้อมูลภายนอกสภาพแวดล้อมทุกอย่าง tppening ในรอบทิศทางของ บริษัท ที่อาจส่งผลกระทบต่อมัน."

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราเคยนับหมื่นของเครื่องคอมพิวเตอร์พร้อมกันเพื่อค้นหา
ทุกการกดแป้นพิมพ์บน Google กว่าห้าปีในการสร้างวิธีการ PRT ; ? ไอซีที ไข้หวัดระบาด ดร. ลาร์รี่ เล่าว่า วิธีการระบุการระบาดไข้หวัดใหญ่ที่เกิดขึ้นภายในวันเดียว เมื่อเทียบกับสองสัปดาห์ โดยทั่วไปจะใช้ CDC สังเกตเห็นจุดร้อนสำหรับโรคตามรายงานจากแพทย์
: 1 .ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลใหญ่มากมายปริมาณของข้อมูล ;
; Google ข้อมูลไอเอ็นจีจุดระบาดไข้หวัดใหญ่เป็นหนึ่งในแรกใช้อง ttions ข้อมูลใหญ่ม็อบสิ่งที่กลายเป็นที่รู้จักในฐานะ " กลุ่ม ttelligence " บิ๊กดาต้าให้เรารู้ว่ากลุ่มความสนใจ icuses .
ใช้ไม่มีที่สิ้นสุด ตัวอย่าง การวิเคราะห์ที่เชื่อมต่อผ่านสายหอม , ทวีต ข้อความและเหมือนผิวมนุษย์ rve ระบบขององค์กรเครือข่ายแผนที่ hypercon องที่ folks มักจะมีอิทธิพลมากที่สุด : ขององค์กรดังนั้นองอัล เชื่อมต่อความรู้ที่ผู้ถืออำนาจ หรือโบรกเกอร์
ของคูณใช้งานเชิงพาณิชย์สำหรับข้อมูลใหญ่ : โทรศัพท์มือถือของ บริษัท ที่ใช้วิธีการวิเคราะห์ tlls ลูกค้าทำ นี้ระบุว่า " ชนเผ่า ผู้นำ" บุคคลผู้ได้สร้างองเป็นจํานวนมากที่สุดของการเชื่อมต่อไปยังกลุ่ม nnity ขนาดเล็ก บริษัท พบว่าถ้าใช้บริการบริษัทผู้นำเสนอโทรศัพท์มือถือใหม่ในตระกูลเป็น lghly แนวโน้มที่จะทำเหมือนกัน ในทางกลับกัน ถ้าผู้นำทำบริการไปยังโทรศัพท์อื่น เผ่าจะเป็นแนวโน้มที่จะปฏิบัติตาม .
" โฟกัสขององค์การสนใจได้ภายใน
rmation " โทมัส ดาเวนพอร์ต ที่ติดตามการใช้ข้อมูลใหญ่
- LD ผม” เราบีบเกี่ยวกับผลไม้มากจากผลไม้ที่เราเมตร ดังนั้นเราจึงเปิดอินเทอร์เน็ตข้อมูลภายนอก , ยูเอสองอร์ความเชื่อมั่นความเสี่ยงห่วงโซ่อุปทานและชอบ "
ดาเวนพอร์ตเดิมผู้อำนวยการของ Accenture สถาบันเองเพื่อเปลี่ยนเป็นอาจารย์ที่ Harvard Business School เมื่ออีพูด เขากล่าวเสริมว่า " สิ่งที่เราต้องการคือรูปแบบทางนิเวศวิทยาที่ M สำรวจข้อมูลสภาพแวดล้อมภายนอกทุกอย่าง tppening ใน บริษัท ที่อาจส่งผลกระทบต่อรอบมัน . "