Vojenské Rozhledy

Czech Military Review

Vojenské rozhledy / Czech Military Review Nr. 4/2014: 124-132

The Big Data Phenomenon as a Trend Influencing Technical Intelligence DisciplinesReviewed - Other

Major Ing. Martin Havlík, MBA, MSc.

This specialised article deals with Big Data and the exploitation of this current day phenomenon in the field of intelligence disciplines, based on technical methods of data gathering and its relevant assessments. The introduction deals with the issue of development of the security environment and gives general overview on the current trends in the field of technical branches. The following chapter analyses the main trends, especially the digitalisation of the battlefield, rise in data volume and the development of new technologies. The next chapter is focused on the basic terminology description of the Big Data issue, which leads into final assessment and certain prediction of future development in this field and the rise of importance of this trend for the intelligence disciplines in future.

Keywords: Big Data, intelligence, support, data collection, information and communications technology (ICT), electronic warefare, digitalization of battlefield, SIGINT.

Published: December 15, 2014  Show citation

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Havlík, M.M. (2014). The Big Data Phenomenon as a Trend Influencing Technical Intelligence Disciplines. Czech Military Review, 95(4), 124-132
Share...
Download citation
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Open full article

    References

    1. AJP-2.1 (A), Intelligence Procedures. Brussels: NATO Standardization Agency, 2005, 231 s.
    2. ŽALUD, V. - DOBEŠ, J. Moderní radiotechnika. 1. vydání, Praha: BEN - technická literatura, 2006, 768 s. ISBN 80-7300-132-2.
    3. ŽALUD, V. Nejnovější vývojové trendy v mobilní komunikaci. Perspektivy elektroniky - sborník přednášek. Rožnov pod Radhoštěm: Sensit Holding s.r.o., 2005.
    4. PROAKIS, J. G. Digital Communications. 4. vydání, New York (USA): McGraw Hill, 2001, 1002 s. ISBN 0-07-232111-3.
    5. AAP-6, NATO Glossary of Terms and Definitions (English and French). NATO Standardization Agency, 2010. 451 s.
    6. LYNCH, C. 2008. Big Data: How Do Your Data Grow? [online] [vid. 2014-09-05] Available from: http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455028a.html.
    7. SEGARAN, T. - HEMMERBACHER, J. Beautiful Data: The Stories Behind Elegant Data Solutions. O´Reilly Media, 2009, 257 s. ISBN 978-0-596-15711-1.
    8. DOLÁK, O. 2011. Big Data - Nové způsoby zpracování a analýzy velkých objemů dat [online] [vid. 2014-09-10] Available from: http://www.systemonline.cz/clanky/big-data.htm.
    9. CLAVERIE-BERGE, I. 2012. IBM Corporation - Solutions Big Data IBM - presentation [online] [vid. 2014-08-02] Available from: http://www05.ibm.com/fr/events/netezzaDM_2012/Solutions_Big_Data.pdf.
    10. MAYER-SCHONBERGER, V. - CUKIER, K. Big Data - Revoluce, která změní způsob, jak žijeme, pracujeme a myslíme. Brno: Computer Press, 2014, 256 s. ISBN 978-80-251-4119-9.
    11. Moorův zákon je empirické pravidlo, které r. 1965 vyslovil chemik Gordon Moore. Původní znění bylo: "Počet tranzistorů, které mohou být umístěny na integrovaný obvod se při zachování stejné ceny zhruba každých 18 měsíců zdvojnásobí." Lze říci, že stejně pravidelně se zdvojnásobuje i výkon celých počítačů, čipy jsou základními součástkami, z nichž se počítače i jiná elektronická zařízení staví. Dvojnásobek za rok znamená čtyřnásobek po dvou letech, osminásobek po třech a tak dále. Výkon roste podél exponenciální křivky. Dostupné na http://archiv.ihned.cz/c1-39746890-zase-dalsi-notebook-na-odpis-aneb-mooruv-zakon-nezastavis. Též na Objem dat na světě se každé dva roky více než zdvojnásobí. [online] [vid. 2014-10-19], http://www.cloud.cz/tiskove-zpravy/176-objem-dat-na-svt-se-kade-dva-roky-zdvojnasobi.htm.
    12. JIRKA, R. 2014. Big Data jsou kouzelné zrcadlo značky. Praha: Idealisti, s.r.o. [online] [vid. 2014-10-15] Available from: http://www.idealisti.eu/prispevky/show/inspirativni-nazory-12?postID=90.
    13. BLÁHOVEC, P. 2014. Jaké trendy ovlivňují IT v průmyslových podnicích? Praha: System OnLine S přehledem ve světě informačních technologií. [online] [vid. 2014-10-17] Available from: http://www.systemonline.cz/rizeni-vyroby/jake-trendy-ovlivnuji-it-v-prumyslovych-podnicich.htm.
    14. WAYNER, P. 2012. 7 Top Tools for Taming Big Data. InfoWorld. [online] [vid. 2014-10-19] Available from: http://www.infoworld.com/article/2616959/big-data/7-top-tools-for-taming-big-data.html.
    15. JARED, D. Big Data, Data Mining, and Machine Learning. Wiley, 2014, 288 s. ISBN 978-1-118-92069-5.

    Return to the content