빅 데이터 (big? 데이터, 메가? 데이터) 또는 방대한 양의 데이터란 새로운 처리 모델이 있어야만 의사 결정력, 통찰력, 프로세스 최적화 능력을 강화할 수 있는 방대한 용량, 높은 증가율, 다양한 정보 자산을 말합니다.
빅토르 마이어 셰인버그와 케네스 쿡예가 쓴' 빅데이터 시대'? 큰 데이터는 무작위 분석법 (샘플링 조사) 과 같은 지름길을 사용하지 않고 모든 데이터를 분석 처리에 사용하는 것을 말합니다. 대용량 데이터의 4V 특징: 볼륨, 속도, 다양함, 값.
큰 데이터 (Big) 의 경우? 데이터) 연구기관인 Gartner 는 이런 정의를 내렸다. 빅 데이터 (Big Data) 는 의사 결정력, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 향상시키기 위해 새로운 처리 모델이 필요한 대용량, 높은 성장률 및 다양한 정보 자산입니다.
기술적으로 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 관계는 동전의 앞면과 뒷면처럼 불가분의 관계입니다. 큰 데이터는 단일 컴퓨터로 처리할 수 없으며 분산 아키텍처를 사용해야 합니다. 대량 데이터의 분산 데이터 마이닝이 특징이지만 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스 및 클라우드 스토리지, 가상화 기술에 의존해야 합니다.
클라우드 시대가 도래함에 따라 빅 데이터 (Big? 데이터) 도 점점 더 많은 관심을 끌고 있다. 운대' 의 애널리스트 팀은 빅데이터 (Big) 가? Data) 는 일반적으로 한 회사가 만든 대량의 비정형 데이터와 반정형 데이터를 묘사하는 데 사용되며, 관계형 데이터베이스로 다운로드하는 데 너무 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 대용량 데이터 분석은 클라우드 컴퓨팅과 자주 연결되어 있습니다. 실시간 대용량 데이터 세트 분석에는 MapReduce 와 같은 프레임워크가 필요합니다. 수십, 수백 또는 수천 대의 컴퓨터에 작업을 할당해야 하기 때문입니다.
대용량 데이터는 상당한 허용 경과 시간 동안 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 특별한 기술이 필요합니다. 대규모 병렬 처리 (MPP) 데이터베이스, 데이터 마이닝 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷 및 확장 가능한 스토리지 시스템을 포함한 대규모 데이터에 적합한 기술. -응?
대용량 데이터의 특징. 데이터 양, 데이터 종류,? 실시간 성능, 데이터 보유 가치가 필요합니다. 모든 업종에 큰 데이터가 존재하지만, 많은 정보와 상담이 복잡하기 때문에 우리는 검색, 처리, 분석, 요약, 그 심층적인 법칙을 요약해야 한다. -응?
큼? 데이터 수집. 과학 기술 및 인터넷의 발전은 빅데이터 시대의 도래를 촉진하고 있으며, 각 업종은 매일 엄청난 양의 데이터 조각을 생산하고 있으며, 데이터 측정 단위는 Byte, KB, MB 에서 이미 발생하고 있습니까? (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) GB, TB 는 PB, EB, ZB, YB, 심지어 BB, NB, DB 로 발전하여 측정합니다. 빅 데이터 시대의 데이터 수집은 더 이상 기술적 인 문제가 아닙니다. 단지 많은 데이터에 직면 해 있습니다. 어떻게 찾을 수 있습니까? 그 내재적인 법칙.
대용량 데이터 마이닝 및 처리. 큰 데이터는 인간의 뇌를 사용하여 추정, 추정 또는 단일 컴퓨터로 처리할 수 없으며, 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 가상화 기술에 의존하는 분산 컴퓨팅 아키텍처를 사용해야 합니다. 따라서 큰 데이터의 발굴과 처리에는 클라우드 기술이 필요합니다.
인터넷은 신기한 큰 네트워크이고, 큰 데이터 개발도 하나의 모델이다. 만약 당신이 정말로 큰 데이터를 알고 싶다면, 여기에 올 수 있다. 이 수탉의 시작 숫자는 187 중간이고, 마지막은 14250 이고, 순서대로 조합하면 찾을 수 있다
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대용량 데이터 애플리케이션?
대용량 데이터 애플리케이션은 우리가 유용한 가치를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
대용량 데이터의 응용이 점점 더 광범위해짐에 따라 애플리케이션 업계도 점점 낮아지고 있으며, 우리는 매일 대용량 데이터의 새로운 애플리케이션을 볼 수 있어 사람들이 진정으로 유용한 가치를 얻을 수 있도록 돕고 있습니다. 많은 조직이나 개인들이 큰 데이터의 해부에 영향을 받지만, 큰 데이터는 어떻게 사람들이 가치 있는 정보를 발굴하는 데 도움이 될 수 있습니까? 이제
1. 고객 이해, 고객 서비스 요구 사항 충족
대용량 데이터 애플리케이션은 현재 이 분야에서 가장 널리 알려져 있습니다. 큰 데이터를 적용하여 고객과 그들의 선호도와 행동을 더 잘 이해하는 방법에 중점을 둡니다. 기업들은 고객에 대한 보다 포괄적인 이해를 위해 소셜 데이터, 브라우저 로그, 텍스트 및 센서 데이터 분석을 매우 좋아합니다. 일반적으로 예측을 위해 데이터 모델을 생성합니다. 미국의 유명 소매업자인 Target 은 빅데이터 분석을 통해 귀중한 정보를 얻고 고객이 언제 아이를 원하는지 정확하게 예측하는 것과 같습니다. 또 빅데이터 앱을 통해 통신사들은 유실된 고객을 더 잘 예측할 수 있고, 월마트는 어느 제품이 대매될지 더 정확하게 예측할 수 있고, 자동차 보험업계는 고객의 수요와 운전 수준을 알 수 있으며, 정부도 유권자의 선호도를 알 수 있다.
2. 비즈니스 프로세스 최적화
대용량 데이터도 비즈니스 프로세스 최적화에 더 많은 도움을 줍니다. 소셜 미디어 데이터, 인터넷 검색, 일기예보를 통해 가치 있는 데이터를 발굴할 수 있습니다. 그 중 가장 널리 사용되는 것은 공급망 및 배송 경로 최적화입니다. 이 두 가지 측면에서 지리적 위치 파악 및 무선 주파수 식별은 화물과 배송차를 추적하고 실시간 교통경로 데이터를 이용하여 보다 최적화된 경로를 마련합니다. 인적자원 업무도 빅데이터 분석을 통해 개선됐다. 여기에는 인재 채용 최적화도 포함된다.
3. 빅데이터는 우리 삶을 개선하고 있다
빅데이터는 기업과 정부뿐만 아니라 우리 삶의 모든 사람들에게도 적용된다. 스마트 시계나 스마트 팔찌와 같은 입고 있는 장비를 사용하여 최신 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 우리의 열 소비와 수면 패턴을 증명할 수 있습니다. 또한 빅 데이터 분석을 이용하여 우리에게 속한 사랑을 찾습니다. 대부분의 시간 데이트 사이트는 빅 데이터 앱으로 필요한 사람들이 적합한 대상을 맞추는 데 도움을 줍니다.
4. 의료 및 r&d
대용량 데이터 분석 애플리케이션의 컴퓨팅 능력을 높이면 단 몇 분 안에 전체 DNA 를 디코딩할 수 있습니다. 그리고 우리가 최신 치료 방안을 개발할 수 있게 해준다. 질병을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 사람들이 스마트 시계 등 형성할 수 있는 데이터를 착용하는 것처럼, 빅데이터는 환자가 병세에 대해 더 나은 치료를 하는 데 도움이 될 수 있다. 빅데이터 기술은 현재 병원에서 조산아와 병든 아기의 상황을 감시하고 있으며, 아기의 심장 박동을 기록하고 해부함으로써 의사는 아기의 신체에 불편한 증상이 나타날 수 있다는 예측을 하고 있다. 이렇게 하면 의사가 아기를 더 잘 구할 수 있다.
빅데이터 개념의 구조
빅데이터는 인터넷이 현 단계로 발전한 표상이나 특징일 뿐, 그것을 신화 하거나 경외심을 유지할 필요가 없다
< P > 둘째, 시스템에 대한 인식이 큰 데이터를 얻으려면 포괄적이고 세심하게 분해해야 합니다.
1 층은 이론이고, 이론은 인지의 필수 경로이며, 널리 인정되고 전파되는 기준선입니다.
여기서는 큰 데이터의 특징 정의에서 큰 데이터에 대한 업계의 전반적인 묘사와 정성을 이해합니다. 큰 데이터의 가치에 대한 논의에서 큰 데이터의 소중함을 심도 있게 분석합니다. 빅 데이터의 발전 추세에 대한 통찰력; 빅데이터 프라이버시라는 특별하고 중요한 시각에서 사람과 데이터 사이의 오랜 게임을 살펴보다. -응?
두 번째 수준은 기술이며, 기술은 빅 데이터 가치 구현의 수단이자 진보의 초석입니다. 여기서는 클라우드 컴퓨팅, 분산 처리 기술, 스토리지 기술, 인식 기술의 발전에서 큰 데이터를 수집, 처리, 저장에서 결과 형성에 이르는 전 과정을 설명합니다.
세 번째 수준은 실천이고, 실천은 큰 데이터의 최종 가치 구현이다. 여기서는 인터넷의 큰 데이터, 정부의 큰 데이터, 기업의 큰 데이터, 개인의 큰 데이터의 네 가지 측면에서 큰 데이터가 이미 드러난 아름다운 광경과 곧 실현될 청사진을 묘사한다.
빅 데이터 개념의 의미, 용도, 단점
1. 가치 변화의 힘?
향후 10 년 동안 중국이 큰 지혜의 핵심 의미 기준 (그' 사상가') 을 가지고 있는지 여부를 결정하는 것은 국민 행복이다. 민생에 나타나, 큰 데이터를 통해 일을 해명하고, 우리가 인간관계에서 이전보다 더 의미 있게 행동했는지 보자. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 둘째, 생태적으로, 우리가 하늘과의 관계에서 이전보다 더 의미 있게 행동했는지 보자. 요컨대, 지난 10 년 동안의 의미 혼돈 시대를 앞으로 10 년 동안의 의미 명료화 시대로 들어갑시다.
2. 경제를 변화시키는 힘
생산자는 가치 있고 소비자는 가치의 의미다. 의미가 있어야 가치가 있고, 소비자가 동의하지 않으면 팔지 못하면 가치를 실현할 수 없다. 소비자가 인정한 경우에만 팔 수 있어야 가치를 얻을 수 있다. 빅데이터는 우리가 소비자라는 근원에서 의미를 식별하여 생산자가 가치를 실현할 수 있도록 도와준다. 이것이 내수 활성화의 원리다.
3. 조직의 역량 변경
의미 네트워크 기능을 갖춘 데이터 인프라와 데이터 자원이 발전함에 따라 조직의 변화는 점점 더 불가피해 지고 있다. 큰 데이터는 네트워크 구조가 조직화되지 않은 조직력을 창출하도록 추진할 것이다. 이러한 구조적 특징을 가장 먼저 반영하는 것은 RSS, 위키, 블로그 등 다양한 중심 웹 2.0 애플리케이션입니다. -응? 빅데이터가 시대 변혁의 힘이 된 것은 의미를 좇아 지혜를 얻었기 때문이다.
대용량 데이터의 용도는 무엇입니까?
빅 데이터는 빅 데이터 기술, 빅 데이터 엔지니어링, 빅 데이터 과학 및 빅 데이터 애플리케이션 영역으로 나눌 수 있습니다. 현재 사람들이 가장 많이 이야기하는 것은 빅 데이터 기술과 빅 데이터 앱이다. 공학과 과학 문제는 아직 중시되지 않았다. 빅 데이터 엔지니어링은 빅 데이터의 계획, 건설, 운영 및 관리를 위한 시스템 엔지니어링을 말합니다. 빅 데이터 과학은 빅 데이터 네트워크 개발 및 운영 과정에서 빅 데이터의 규칙과 자연 및 사회 활동과의 관계를 발견하고 검증하는 데 중점을 둡니다.
사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 자동차 네트워킹, 휴대폰, 태블릿, PC 및 지구 곳곳에 있는 다양한 센서는 모두 데이터 소스나 호스팅이 아닙니다.
네트워크 로그, RFID, 센서 네트워크, 소셜 네트워크, 소셜 데이터 (데이터 혁명으로 인한 사회), 인터넷 텍스트 및 파일을 예로 들 수 있습니다. 인터넷 검색 색인 콜 상세 기록, 천문학, 대기과학, 게놈학, 생지구화학, 생물학, 기타 복잡 및/또는 학제 간 과학 연구, 군사 정찰, 의료 기록 사진 아카이브 비디오 파일; 그리고 대규모 전자 상거래? 。
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빅 데이터 애플리케이션의 단점?
빅 데이터 옹호자들은 빅 데이터 사용의 큰 잠재력을 보았지만, 점점 더 많은 사람들이 의도적으로 데이터를 공개하든 소셜 미디어를 통해 게시하든, 무의식적으로 자신의 삶을 공유함으로써 구체적인 디지털 세부 사항을 발표하기 시작했기 때문에 프라이버시 옹호자들도 우려하고 있습니다.
이러한 거대한 데이터 세트를 분석하면 예측 능력에 허위 정보가 생겨 중대하고 유해한 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
게다가, 데이터는 강력한 사람이나 기관에 의해 남용되고, 이기적인 조작 의제는 그들이 원하는 결과를 달성한다.