CC BY
9МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ
TiBBi SAHa ÜZRa BiG DATA TEXNOLOGiYALARININ T9TBiQi
HaSaNOVA AFAQ DiLBAZiN QIZI DOS. RaHiMOVA NAZiLa aLi QIZI
Azarbaycan Dövlat Neft va Sanaye Universiteti, Baki , Azarbaycan 2023
Xülass: Mdqalddd Big data (böyük verilanlar) anlayigi, onun xüsusiyyatlari, istifadd olunan texnologiyalar vd elaca dd böyük verilanlarin müasir dövrdd camiyyatin hayatinda rolu vd mövqeyi ara§dirilmi§dir.
Agar sözlw.Big data, dataizm, proqnozla§dirma, 5Vmalumatlar dasti, Hadoop
Giri§
israilli yazi9i va tarix9i olan Yuval N.Harari "XXI asr ü9ün 21 dars" adli kitabinda sanaye inqilablarinin camiyyatin hayatina hadsiz daracada tasir etdiyini va köklü dayi§ikliklara sabab oldugunu qeyd edir. Mahz bu sababdan o, XXI asri "data(malumat, informasiya) asri" adlandirmaqla yana§i, "üst insan"larin zaman ke9dikca siyasat, demokratiya va §axsi azadliqlar kimi mövzulara olan maraqlarinin azalacagi va bu mavhumlarin "dataizm"in kölgasinda qalacagini iddia edir. Bela naticaya galmak olar ki, datani idara edanlar bütün dünyani idara edacaklar!? [1]
"Big Data: ya§ayi§ tarzimizi, i§imizi va dü§üncalarimizi dayi§diracak inqilab" kitabinin müallifi Oxford universitetinin professoru Victor Mayer-Schönberger isa müasir dövrda big datanin hayatimizdaki önamini a§agidaki faktlarla dogrulayir [2]. 2009-cu ilda dünyada H1N1 adlandirilan yeni bir virus ortaya 9ixmi§di va dünya üzra bütün tibb qurumlari qorxulu bir pandemiyanin yayilmasindan narahat idi. Diqqat 9akan taraf ondan ibarat idi ki, bu virus man§etlarda yer almadan qisa müddat önca Google §irkati ciddi bir ara§dirmanin naticasi olaraq maqala taqdim etmi§ va yeni bir virus dalgasinin yayilmasini proqnozla§dirmi§di. §irkatin bu qanaata galmasi isa Google axtari§ sisteminin istifada9ilarinin an 9ox nayi axtardiqlarini analiz edarak mümkün olmu§du. Müasir dövrda isa artiq big datanin analizi takca tibb sahasi üzra proqnozla§dirma ila yekunla§mir, biznes, iqtisadiyyat, bank, informasiya texnologiyalari va digar bir 9ox sahalarda öz aksini tapir [3].
Big data nadir?
Müxtalif manbalara göra 3 sentyabr 2008-ci il Big data termininin ilk meydana galma tarixi olaraq qabul olunur. Baxmayaraq daha önca bu termin Con Me§i (Silicon Graphics kompaniyasinin mütaxassisi) tarafindan istifada olunub, lakin populyarliq qazanmasi mahz 2008-ci ila tasadüf edir. Hamin tarixda Böyük Britaniyanin qadim elmi jurnallarindan biri hesab olunan "Nature"-nin xüsusi bir buraxili§i 9ap olunmu§dur. Bu buraxili§ "Böyük hacmda verilanlarla i§layan texnologiyalarin elma tasiri" mövzusuna hasr olunmu§ va xüsusila elektron elmda verilanlarin ahamiyyati barada müzakiralari ümumila§dirmi§dir. Jurnalin redaktoru olan K.Lin9 yeni bir paradiqma baximindan bir anlayi§in kamiyyatinin keyfiyyata ke9idini aks etdiran "böyük civa", "böyük neft" metaforalarina uygunla§dirmaqla "Big data" ("böyük verilanlar") anlayi§ini taklif etmi§dir [4]. Bu anlayi§a olan müxtalif yana§malari ümumila§dirmakla bela qanaata galmak olar ki, Mövcud olan yeni texnologiyalarin, alqoritmlarin va elaca da metodlarin vasitasila toplanmasi, saxlanmasi, analiz olunmasi, ham9inin vizualla§dirilmasi 9ox 9atin ba§a galan va ya ümumiyyatla mümkün olmayan verilanlar toplusuna "Big Data" deyilir [5].Günümüzda an böyük sosial §abaka platformalarindan olan Facebook mütamadi olaraq 2.85 milyard istifada9isi tarafindan istehsal olunan bütün malumatlari (bayanmalar, foto payla§imlar, reklamlar, §arhlar va s.) emal edir. Eyni zamanda istifada9ilarin yeri, dili, onlarin axtari§ vardi§lari va digar §axsi malumatari qeyd edir ve üzarinda i§layir. Gün arzinda milyonlarla istifada9i tarafindan istehsal olunan bu malumatlarin hacmini tasavvür etmak Big Data-ni anlamaq ü9ün ayani tasvir ola bilar. Lakin daha daqiq yana§mada big (böyük) anlayi§i nisbi xarakter da§iyir, 9ünki bu günün aktualligindaki "big" bir zaman sonra o qadar
da böyük hesab olunmayacaq. Ümumilikda isa "big" halalik 100 petabayt ve daha 9ox hacmi nazarda tutur [6].
Big data V-lari
Malum oldugu kimi big data hacm baximindan daqiq tayin olunmu§ bir anlayi§ deyil. Mahz bu sababdan Gartner ara§dirmalar markazinin analitiki Doug Laney 2011-ci ilda big data ila bagli hesabatinda bu konsepsiyani tam müayyanla§dirmak ü9ün 3 V malumatlar dastini taklif etmi§, 2012-ci ilda isa bu dast 5 V olaraq tamamlanmi§dir:
1.Velocity-sürat. Burada big datanin hacminin her ke9en saniyada süratla artimi nazarda tutulur.
2.Volume-hacm. Big datanin hacmini ifada etmak ü9ün artiq gigabaytlar kifayat etmir, datanin hacmi petabayt, eksabayt, zettabaytlarla ifada edilir.
3.Variety-müxtaliflik. Böyük hacmli malumatlar yigimi vahid struktur va formata malik deyil. Big data öz tarkibida bütün multimedia fayllarini, matn, sas, §akil, video va digar formatli malumatlari ehtiva edir.
4.Veracity-dogruluq. Big data günümüzda insan faaliyyatini bir 90X mühüm sahalarinda tatbiq olundugundan ondan istifada etmakla aparilan müxtalif ara§dirmalar va tadqiqatlarda ger9ak naticalarin alinmasi ü9ün istifada olunan big data malumatlari va onun manbalarina dogruluq talabi qoyulur.
5.Value-dayar. Big data müxtalif sahalarda istifada olunmaq maqsadila müayyan emal va tahlil prosedurlarindan ke9dikdan sonra alda olunan son natica malumatlari istifada olunacaq qurum ü9ün 9ox dayarli bir hal alir [7].
Big data texnologiyalari
Big data böyük hacmli verilanlar yigimi olmaqla barabar, bu anlayi§ özünda hamin verilanlarin emal olunmasi, analizinin hayata ke9irilmasi ve lazimi biliklarin 9ixarilmasi ü9ün müxtalif texnologiya va alatlari özünda birla§dirir. Müasir dövrda bu texnologiyalar elm, sahiyya, biznes, e-dövlat va digar bir 9ox sahalarda inqilabi dayi§ikliklar etmakla yeni perspektivlara yol a9an texnologiyalar kimi taqdim edilir [8].
iri hacmli verilanlarin emalini hayata ke9irmak ananavi reliyasyon modelli verilanlar bazalarinda verilanlar bazasinin idaraetma sistemlarindan istifada etmakla emali hayata ke9irmakdan 9ox farqlanir. Bu problemi hall etmak maqsadila Google §irkati MapReduce adlanan alqoritmi irali sürdü va onun asasinda Hadoop proyekti arsaya galdi. Hadoop a9iq kodlu proqram taminatidir, hansi ki paralel serverlar arasinda big data amaliyyatlarini yerina yetirir. Hadoop klasterlarinda saxlanilan informasiyanin hacmi 100 petabaytdan 9oxdur. Mahz bu sababdan big data mühitinda faaliyyat göstaran müassisa va ta§kilatlar malumatlarinin saxlanmasi ü9ün Hadoop klasterlarindan istifada edirlar. Naticada vahid makanda mövcud olan malumatlarda qisa zaman aninda sorgularin hayata ke9irilmasi va qararlarin qabul edilmasi ü9ün son naticalarin alinmasi asanliqla realla§dirila bilir [9,10].
Big data asasinda Hadoop vasitasila realla§dirilan amaliyyatlara misal olaraq bela bir tap§irigi nümuna göstarmak olar. Tutaq ki, her hansi mahsul istehsal edan §irkat sosial §abakalarda onun mahsullarini bayanan istifada9ilarin sayini müayyanla§dirmak istayir. Text-mining proqram taminati "raziyam", "mahsulu aldim", "ala", "yax§idir" tipli müsbat fikirli sözlari axtarib tapmaq va ray bildiran mü§tarilarin siyahisini hazirlamaqla onlarin sayini müayyanla§dira bilar [11].
Konkret sahaya uygunla§dirilmi§ praktiki tatbiq
"Ag ciyar" xastalikllarini differensasiyasi zamani §ikayatlari va anamnezi tahlil edarkan an 9ox rast galan alamatlar xüsusi diqqat talab edir:
- tangnafaslik,
- inki§af sürati,
- nafas darligi,
- temperatur,
- rütubat (xarici amillar) va s.
Açagida tibb sahasi üzra alda olunmuç "data"-larin kömayila blok sxem asasinda big data-nin real naticalarin alda olunmasinda ahamiyyati vurgulanmi§dir. îlkin malumatlar:
XdStdllk növfori
Covid-19 (A) Astma(B) Pnevmoniya(C) AXOX*(D)
Fiziki müayina (F.m)
Temperatur Müntazam öskürak Temperatur Patoloji balgam
Öskürak Xiriltili, çatin nafas özala-oynaq agrisi Xroniki öskürak
Tanaffüs çatinliyi Bogulma tutmalari Öskürak Tütündan asililiq
Dad va qoxubilmanin itmasi Tanaffüs yollarinda iltihab Bogaz agrisi (d3)Pe§a faktorlari(kimyavi maddalarin, tozlarin tasirina maruz qalma)
Bogaz agrisi Sina agrisi (d4)Tanaffüs çati§mazligi(nafas darligi)
Termometr (T) Daraca Stetoskop (S) PZR test (PZR)
Subnormal 36°C a§agi Tanaffüs sayi: Pozitiv
Normal 36,4°-36,8°C a.Daqiqada 25-a qadar Neqativ
Subfebril 37,1°-38°C b.Daq. 25+
Febril 38,1°C c.Daq. 30-40
Letal max 43°C d.Daq. 40+
Rentgen (Ag ciyar) va Kompüter
tomoqrafiyasi(KT) 1-R1 2, 3, 4, 5, 6,7 ,8, 9- R2
1 Normal
2 Zadali: 1 payin 1 seqmenti
3 1 seqmentdan 1 paya qadar
4 1 tarafli zadalanma
S 2 tarafli zadalanma-har iki payda
б Total va subtotal zadalanma
7 3 sm-dan kiçik olan 3 va ya daha az barkima ocagi
В 5 sm-dan kiçik olan 3-dan çox ocaqda "donmu§ §ü§a" tipli barkima
9 retikulyar dayiçikliklarla birga agciyar toxumasinin "donmu§ §ü§a" tipli diffuz barkimasi va konsolidasiyasi
Qan analizi (Q) 1-Q1 2, 3, 4, 5, 6-Q2
1 Normal
2 Mötadil leykositoz
3 Leykositoz
4 Leykositoz, anemiya
5 Leykositlar, neytrofillar, trombositlarin sayi normaldir
6 Nazara 9arpan leykopeniya, limfopeniya, aneozinofiliya, trombositopeniya
Faktlar asasinda produksiya modelindan istifada edarak qaydalar tartib olunur. Xastaliyin differensasiyasi blok sxemi a§agidaki §akilda verilmi§dir:
Bajlangic
Fiziki müayine(A,B,C,D), T, S(a,b,c,d)
1
Miljahids,
Termometr,Stetoskop
НЭ 9gsr R=R2 YOX НЭ Bgar R=R2 va X. yOX
Qaydalar:
Qayda 1: Qgar temperatur > 370C, fiziki müayinanin naticasi A(Covid-19) va ya C(Pnevmoniya), Stetoskopla müayinanin naticasi c(daq. 30-40) va ya d(daq.40+) olarsa, onda xastalik novünün Covid-19 va ya Pnevmoniya olmasi ehtimal olunur. 9ks halda Astma va ya AXOX ola bilar. Qayda 2: 9gar temperatur > 370C, fiziki müayinanin naticasi A(Covid-19) va ya C(Pnevmoniya), Stetoskopla müayinanin naticasi c(daq. 30-40) va ya d(daq.40+) olarsa va rentgen müayina naticasi R=R2, qan analizi naticasi Q=Q2 va PZR test naticasi pozitiv olarsa, onda xastalik novü Covid-19 olaraq müayyanla§ar. 9ks halda Pnevmaniya olacaqdir.
ОФ "Международный научно-исследовательский центр "Endless Light in Science"
Qayda 2: ögar temperatur < 370C, fiziki müayinanin naticasi B(Astma) va ya D(AXOX), Stetoskopla müayinanin naticasi c(daq. 30-40) va ya d(daq.40+) olarsa va rentgen müayina naticasi R=R2, qan analizi naticasi Q=Q2, hamçinin fiziki müayinada F.m=d3 va d4 tam mûçahida olunarsa, xastalik növü AXOX olaraq mûayyanlaçir, aks halda Astma olacaqdir.
NeTice
Müasir dövrda kompüter texnologiyalarinin va internet qlobal çabakasinin süratli inki§afi informasiya artiminin har keçan saniya qar§isi alinmaz bir §akilda geni§lanmasina sabab olur. Haddindan artiq, lazimli va ya lazimsiz biliklarin artimi na qadar müsbat taraflari olsa bela, barabarinda bu malumatlarin saxlanmasi va idara olunmasi kimi manfi cahatlari da ehtiva edir. Gün keçdikca insan faaliyyatinin istanilan sahasinda tatbiq olunmasi qaçilmaz bir hal alan big data dogru va faydali malumatlarin alinmasi baximindan düzgün texnologiya va alatlardan istifada edilmakla maksimal yaraliliga nail olmaq ûçûn masuliyyatli yanaçmada çox böyük naaliyyatlarin alda olunmasi ûçûn mükammal vasitadir.
9D9BÎYYAT
1. Yuval N.Harari -"XXI asr ûçûn 21 dars", 2018, 372 sah.
2. Viktor Mayer-Schönberger- "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think", 2013, 242 sah.
3. Klaus Scwhab- "The Fourth Industrial Revolution", 2016, 204 sah.
4. https://ict.az/uploads/konfrans/biq_data/1-
1_Mkruf_Hacrhimova_Big_data_konsepsiyas_v_aktual_elmi-nzri_problemlr.pdf
5. https://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/big-data
6. https://www.simplilearn.com/how-facebook-is-using-big-data-article
7. https://datasciencedegree.wisconsin.edu/data-science/what-is-big-data/
8. https://unec.edu.az/application/uploads/2019/08/M-mm-dov-Namiz.pdf
9. https://hadoop.apache.org/
10. https://www.upgrad.com/blog/big-data-tools/
11. https://ict.az/uploads/konfrans/biq_data/1-21_Gunay_Nifteliyeva_-_E-
dovlt_sisteminin_analizind_data_mining_texnologiyalarnn_ttbiq_imkanlar.pdf
