Cuốn sách này khám phá sự tiến hóa của dữ liệu lớn bằng cách thẩm vấn khái niệm rằng dữ liệu lớn là một sự đổi mới mang tính đột phá dường như đang thách thức các phương pháp luận hiện có trong khoa học xã hội và nhân văn. Khám phá nhiều khía cạnh (gây tranh cãi) của dữ liệu lớn như đạo đức, sức mạnh dữ liệu và công lý dữ liệu, cuốn sách cố gắng làm rõ quỹ đạo của phương pháp luận của khoa học (lớn) dựa trên dữ liệu trong khoa học xã hội và nhân văn.

Trọng tâm của câu chuyện của cuốn sách là khám phá cách sử dụng dữ liệu và ý nghĩa sâu sắc của nó trên các lĩnh vực khác nhau. Nó giải quyết những thách thức vốn có trong việc nghiên cứu các phương pháp thực hành dữ liệu, đặc biệt khi những phương pháp này được các tập đoàn và doanh nghiệp bảo vệ chặt chẽ như bí mật độc quyền.

Cuốn sách truy cập mở này mô tả các công nghệ cần thiết để xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn an toàn, kết nối chủ sở hữu dữ liệu, tổ chức phân tích và tổ chức người dùng trong vòng tròn tin cậy. Nó bắt đầu bằng việc thảo luận các vấn đề kỹ thuật phù hợp nhất liên quan đến việc tạo ra các nền tảng phân phối dữ liệu lớn an toàn và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời đặc biệt tập trung vào các nguyên tắc mã hóa và kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư, là những điều kiện tiên quyết cần thiết.

Xạ trị ung thư có vị thế độc đáo để khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn khi khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra với tốc độ chưa từng có cho từng bệnh nhân trong các nghiên cứu hình ảnh và điều trị xạ trị trên toàn thế giới. Dữ liệu lớn gặp phải trong phòng khám xạ trị có thể bao gồm thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân được lưu trữ trong hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử (EMR), cài đặt kế hoạch và thông tin thể tích liều của khối u và mô bình thường được tạo ra bởi các hệ thống lập kế hoạch điều trị (TPS), thông tin giải phẫu và chức năng từ các phương thức hình ảnh chẩn đoán và điều trị

Một trong những sự phát triển hứa hẹn nhất trong mô hình hóa kiến thức là khoa học mạng lưới nhận thức, nhằm mục đích điều tra các hiện tượng nhận thức được thúc đẩy bởi tổ chức kiến thức có tính liên kết, được nối mạng. Ví dụ, việc nghiên cứu cấu trúc của bộ nhớ ngữ nghĩa thông qua mạng ngữ nghĩa đã làm sáng tỏ cách các mô hình gợi lại bộ nhớ ảnh hưởng đến các hiện tượng như tính sáng tạo, tìm kiếm bộ nhớ, học tập và nói chung hơn là thu thập, khám phá và khai thác kiến thức.

Đây là một cuốn sách Truy cập Mở. Cuốn sách này dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu phương tiện năng lượng mới (NEV) đầu tiên về dữ liệu lớn ở Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn theo thời gian thực do nền tảng quản lý và giám sát quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến bộ công nghệ chính hàng năm của NEV, đặc điểm vận hành của phương tiện, đồng thời cũng dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.

Bộ sưu tập này khám phá sự liên quan của luật thương mại toàn cầu đối với dữ liệu, dữ liệu lớn và luồng dữ liệu xuyên biên giới. Các tác giả đóng góp từ các ngành khác nhau bao gồm luật, kinh tế và khoa học chính trị phân tích các diễn biến tại Tổ chức Thương mại Thế giới và tại các địa điểm thương mại ưu đãi bằng cách đặt câu hỏi về các mô hình hướng đến tương lai nào cho quản trị dữ liệu có sẵn và khả thi trong lĩnh vực luật và chính sách thương mại. Bộ sưu tập này vẽ nên bức tranh toàn cảnh về sự tương tác giữa công nghệ kỹ thuật số và quy định thương mại cũng như cung cấp các phân tích chuyên sâu về các vấn đề quan trọng đối với nền kinh tế dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như quyền riêng tư và AI, và quan điểm của các quốc gia khác nhau

Với tầm nhìn toàn cầu và tầm nhìn về tương lai kỹ thuật số của chúng ta, chúng ta nên tiến lên với sự hiểu biết về luật pháp về quyền dữ liệu một cách nhanh chóng. Chúng ta càng sớm thiết lập các chuẩn mực giá trị xung quanh dữ liệu trong cuộc đua đường dài kỹ thuật số này, chúng ta càng có nhiều khả năng nắm bắt các cơ hội trong đó và nắm bắt tương lai của các giá trị được hiểu chung. Với tầm nhìn về tương lai, ngành luật Trung Quốc có nhiều khả năng dẫn đầu thế giới nhất là ngành liên quan đến nền kinh tế kỹ thuật số.

Cuốn sách này là một phần của Dự án LAMBDA (Học, Áp dụng, Nhân Phân tích Dữ liệu Lớn), được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu, GA số 809965. Phân tích Dữ liệu bao gồm việc áp dụng các quy trình thuật toán để rút ra thông tin chuyên sâu. Ngày nay nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép các tổ chức và công ty đưa ra quyết định tốt hơn cũng như xác minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện có. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho trí thông minh, thống kê, lý luận, khai thác dữ liệu, khám phá kiến thức và những thứ khác.

Cuốn sách này xem xét tất cả các khía cạnh của việc quản lý sự phức tạp của Điện toán dữ liệu lớn đa phương tiện (MMBD) cho các ứng dụng IoT và phát triển một hệ thống phân loại toàn diện.