곱셈자는 무엇입니까

곱하기? 영어 이름 Xchanger, 호수인가요? 북억? 커피? 통과? 기예가 유한한가? 부서가 216 년에 내놓은 혁신? 형과? 기술 제품? 카드, 주님? 자동차 연합에 힘써야 하나요? 네크라인? 도메인, 운전해? 자동차 사용자는 지능형 제품 및 지능형 서비스를 제공합니다. 깃발? 출산? 제품은 중앙 통제, 운전 기록계, 자동차 충전기 등이 있습니까? 등등.

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1: 큰 데이터의 정의.

1, 빅 데이터 (대용량 데이터라고도 함) 는 관련 데이터의 양이 인간의 뇌나 주류 소프트웨어 도구를 통해 합리적인 시간 내에 검색, 관리, 처리 및 정리에 도움이 될 정도로 크다는 것을 의미합니다.

2, 빅 데이터 기술은 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 마이닝, 시각화 및 통합을 포함하여 다양한 유형의 빅 데이터에서 귀중한 정보를 신속하게 얻을 수 있는 기술을 말합니다. 대규모 병렬 처리 (MPP) 데이터베이스, 데이터 마이닝 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷 및 확장 가능한 스토리지 시스템을 포함한 대규모 데이터 용 기술. 인터넷은 신기한 대망이다. 대데이터 개발도 하나의 모델이다. 만약 당신이 정말로 큰 데이터를 알고 싶다면, 여기에 올 수 있다. 이 휴대폰의 시작 숫자는 187 중간이고, 마지막은 1425 이다. 순서대로 조합하면 찾을 수 있다. 내가 말하고 싶은 것은, 당신이 이 방면의 내용을 하거나 이해하고 싶지 않다면, 단지 떠들썩한 것이라면. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 인터넷명언)

3, 빅 데이터 애플리케이션, 예? 특정 대형 데이터 집합에 대한 대규모 데이터 기술을 통합하고 가치 있는 정보를 얻는 행위를 말합니다. 각 분야, 기업마다 다른 업무, 심지어 같은 분야의 기업마다 같은 업무에 대한 비즈니스 요구 사항, 데이터 집합 및 분석 마이닝 목표가 다르기 때문에 사용되는 대형 데이터 기술과 대형 데이터 정보 시스템도 상당히 다를 수 있습니다. 는 객체, 기술, 응용지의 삼위일체 동시 발전을 견지해야 큰 데이터의 가치를 충분히 실현할 수 있다. 기술이 한계에 도달하면 데이터의 한계입니다. 큰 데이터는 어떻게 정의하느냐에 관한 것이 아니라, 가장 중요한 것은 어떻게 사용하는가이다. 가장 큰 도전은 어떤 기술이 데이터를 더 잘 사용할 수 있는지, 그리고 큰 데이터의 응용이 어떠한가에 있다. 이는 Hadoop 와 같은 오픈 소스 대형 데이터 분석 도구의 부상으로 기존 데이터베이스에 비해 구조화되지 않은 데이터 서비스의 가치는 어디에 있습니까?

2: 대용량 데이터 유형 및 가치 마이닝 방법

1, 대용량 데이터 유형은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

1) 기존 엔터프라이즈 데이터 (Traditionalenterprisedata): 포함? CRM? Systems 의 소비자 데이터, 기존 ERP 데이터, 재고 데이터, 회계 데이터 등

2) 기계 및 센서 데이터 (Machine-generated/sensor? 데이터: 콜 로그 포함 (CallDetail? Records), 스마트 미터, 산업용 장비 센서, 장치 로그 (보통 Digital? Exhaust), 거래 데이터 등

3) 소셜 데이터: 사용자 행동 기록, 피드백 데이터 등을 포함합니다. 트위터, 페이스북 같은 소셜 미디어 플랫폼.

2, 빅 데이터 마이닝 비즈니스 가치를 활용하는 방법은

1) 고객 커뮤니티를 분석한 다음 각 그룹마다 맞춤형 서비스를 제공하는 네 가지 주요 방법으로 나뉩니다.

2) 실제 환경을 시뮬레이션하고 새로운 수요를 발굴하면서 투자 수익률을 높입니다.

3) 부서 연계를 강화하고 전체 관리 체인 및 산업 체인의 효율성을 높입니다.

4) 서비스 비용 절감 및 제품 및 서비스 혁신을 위한 숨겨진 단서 발견.

3: 대용량 데이터의 특징

업계는 일반적으로 4 개의 v (볼륨, 검증, 값, 검증) 를 사용하여 대용량 데이터의 특성을 요약합니다. 특히 대용량 데이터에는

1, 대용량 데이터 볼륨 볼륨 (volumes) 의 네 가지 기본 특성이 있습니다. 이는 대형 데이터 세트 (일반적으로 1TB 정도) 를 나타냅니다. 그러나 실제 응용 프로그램에서는 많은 기업 사용자가 여러 데이터 세트를 함께 배치하여 이미 PP 를 형성했습니다. Baidu 자료에 따르면 새로운 홈 페이지 탐색은 하루에 1.5PB(1PB=124TB) 이상의 데이터를 제공해야 하며, 이 데이터를 인쇄하면 5 천억 장 이상의 A4 용지가 인쇄됩니다. 지금까지 인간이 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 2PB 에 불과하다는 자료가 있다.

2, 데이터 범주가 크고 유형이 다양한

데이터 범주 (variety) 가 크다. 데이터는 다양한 데이터 소스에서 나왔고, 데이터 종류와 형식이 점점 풍부해져 이전에 한정된 구조화를 깨뜨렸다. 반정형 및 비정형 데이터를 포함하는 데이터 범주입니다. 오늘날의 데이터 유형은 텍스트 형식 뿐만 아니라 사진, 비디오, 오디오, 지리적 위치 정보 등 다양한 유형의 데이터로 개인화된 데이터가 절대다수를 차지하고 있습니다.

3, 처리 속도 향상 데이터 양이 매우 많은 경우에도 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 처리는 쉼표 1 초의 법칙에 따라 다양한 유형의 데이터에서 높은 가치의 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다.

4, 가치 신뢰성이 높고 밀도가 낮음

데이터 신뢰성 (Veracity) 높음, 소셜 데이터, 엔터프라이즈 컨텐츠, 거래 및 애플리케이션 데이터와 같은 새로운 데이터 소스에 대한 관심이 높아지면서 기존 데이터 소스의 한계가 깨지면서 기업은 신뢰성과 보안을 보장하기 위한 효과적인 정보 역량이 점점 더 필요합니다. 비디오를 예로 들자면, 1 시간의 동영상은 중단없는 모니터링 과정에서 유용한 데이터가 1 ~ 2 초밖에 되지 않을 수 있습니다. 4: 빅 데이터의 역할

1, 빅 데이터의 처리 분석은 차세대 정보 기술 통합 어플리케이션의 노드 모바일 인터넷, 사물인터넷, 소셜 네트워크, 디지털 홈, 전자 상거래 등은 차세대 정보 기술의 응용 형태이며, 이러한 응용 프로그램은 계속해서 큰 데이터를 생성하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 이러한 방대한 다양한 대용량 데이터를 위한 스토리지 및 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다. 서로 다른 소스 데이터의 관리, 처리, 분석 및 최적화를 통해 이러한 애플리케이션에 결과를 전달하여 엄청난 경제적 사회적 가치를 창출할 수 있습니다.

빅데이터는 사회 변화를 촉발할 수 있는 에너지를 가지고 있다. 그러나이 에너지를 방출하려면 엄격한 데이터 거버넌스, 통찰력있는 데이터 분석 및 경영 혁신을 자극하는 환경 (Ramayya) 이 필요합니까? Krishnan, 카네기 멜론 대학교 하인즈 대학 학장).

2, 빅 데이터는 정보산업의 지속적인 고속 성장을 위한 새로운 엔진입니다. 빅 데이터 시장을 위한 신기술, 신제품, 새로운 서비스, 새로운 형식이 끊임없이 등장할 것입니다. 하드웨어 및 통합 장치 분야에서 대용량 데이터는 칩, 스토리지 산업에 중요한 영향을 미칠 것이며 통합 데이터 스토리지 처리 서버, 메모리 컴퓨팅 등의 시장을 탄생시킬 것입니다. 소프트웨어 및 서비스 분야에서 큰 데이터는 데이터 신속 처리 분석, 데이터 마이닝 기술 및 소프트웨어 제품의 발전을 야기할 것입니다.

3, 빅 데이터 활용은 핵심 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것입니다. 모든 업종의 의사 결정이 쉼표 비즈니스에서 로 전환되고 있습니다. 빅 데이터에 대한 분석을 통해 소매업자는 실시간으로 시장 동향을 파악하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 상인에게 보다 정확하고 효과적인 마케팅 전략을 개발하여 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 기업이 소비자에게 보다 시기적절하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 도울 수 있습니다. 의료 분야에서는 진단 정확도와 약물 효과를 높일 수 있습니다. 공공 * * * 사업 분야에서도 빅데이터는 경제 발전을 촉진하고 사회 안정을 유지하는 데 중요한 역할을 하기 시작했다.

4, 빅 데이터 시대 과학 연구의 방법 수단은 크게 바뀔 것이다. 예를 들어 샘플 조사는 사회과학의 기본 연구 방법이다. 빅 데이터 시대에는 연구 대상이 인터넷에서 생성하는 대량의 행동 데이터를 실시간으로 모니터링하고 추적하여 발굴분석을 하고 규칙적인 것을 밝혀내고 연구 결론과 대책을 제시할 수 있다. 5: 빅데이터의 상업적 가치

1, 고객층을 세분화 < P 특정 고객층을 겨냥해 마케팅과 서비스를 하는 것은 상인들의 끊임없는 추구이다. 클라우드 스토리지의 방대한 데이터와 큰 데이터를 웃기는 분석 기술은 소비자의 실시간 및 극단적인 세분화를 비용 효율적으로 할 수 있게 해 줍니다. (윌리엄 셰익스피어, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드)

2, 시뮬레이션 현실 은 (는) 실제를 쉼표로 큰 데이터로 시뮬레이션하여 새로운 수요를 발굴하고 투자 수익률을 높입니다. 현재 점점 더 많은 제품에 센서가 장착되어 있으며, 자동차와 스마트폰의 보급으로 수집 가능한 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 블로그, 트위터, 페이스북, 웨이보 등 소셜 네트워크도 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 및 쉼표 데이터 분석 기술을 통해 기업은 비용 효율성이 높은 경우 실시간으로 이 데이터를 거래 행위의 데이터와 함께 저장하고 분석할 수 있습니다. 거래 프로세스, 제품 사용 및 인간 행동은 모두 데이터화될 수 있다. 웃기는 데이터 기반 기술은 이러한 데이터를 통합하여 데이터 마이닝을 수행할 수 있으므로 경우에 따라 모델 시뮬레이션을 통해 다른 변수 (예: 지역별 다른 판촉 시나리오) 에서 어떤 시나리오 가 가장 높은 투자 수익을 거둘 수 있는지 확인할 수 있습니다.

3, 투자 수익률 향상 각 관련 부서에서 큰 데이터 성과를 공유하는 정도를 높이고 전체 관리 체인과 산업 체인의 투자 수익률을 높입니다. 큰 데이터 지력이 강한 부서는 클라우드 컴퓨팅, 인터넷 및 내부 검색 엔진을 통해 큰 데이터 성과 및 큰 데이터 지력이 약한 부서를 공유할 수 있으며, 그들이 큰 데이터를 이용하여 상업적 가치를 창출할 수 있도록 도울 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터명언)

4, 데이터 스토리지 공간 임대 기업과 개인은 방대한 양의 정보 스토리지를 필요로 하며, 데이터를 적절히 저장해야 잠재적인 가치를 더욱 발굴할 수 있습니다. 특히 이 비즈니스 모델은 개인 파일 스토리지와 엔터프라이즈용 가구의 두 가지 범주로 세분화될 수 있습니다. 주로 사용하기 쉬운 API 를 통해 사용자는 다양한 데이터 개체를 클라우드에 쉽게 배치한 다음 물이나 전기처럼 사용량에 따라 요금을 부과할 수 있습니다. 현재 아시아 마슨, 넷이서, 노키아 등과 같은 여러 회사가 서비스를 선보이고 있습니다. 운영자들은 또한 차이나 모바일 컬러 클라우드 업무와 같은 적절한 서비스를 내놓았다.

5, 고객 관계 관리

고객 관리 애플리케이션의 목적은 자연 및 행동 속성을 포함한 고객의 속성에 따라 다양한 각도에서 고객을 심도 있게 분석하고, 고객을 이해하여 신규 고객을 늘리고, 고객의 충성도를 높이고, 고객 이직률을 낮추고, 고객 소비를 늘리는 것입니다. 중소 고객들에게 전용 CRM 은 분명히 크고 비싸다. 많은 중소기업들이 비신을 초급 CRM 으로 사용한다. 예를 들어 단골 고객을 비신군에 추가하고, 그룹 위챗 모멘트 내에 새로운 제품 예고편, 특가 판매 통지, 사전 판매 애프터서비스 완료 등을 발표한다.

6, 맞춤형 정밀 추천 운영자 내에서 사용자 선호도에 따라 다양한 비즈니스 또는 애플리케이션을 추천하는 것이 일반적입니다 (예: 애플리케이션 스토어 소프트웨어 추천, IPTV 비디오 프로그램 추천 등). 관련 알고리즘, 텍스트 요약 추출, 감정 분석 등의 지능적인 포인트 분석 알고리즘을 통해 상용 서비스로 확장할 수 있습니다 일상적인 스팸문자 메시지를 예로 들자면, 정보가 모두 스팸지는 아니다. 받는 사람이 필요 없기 때문에 쓰레기로 간주된다. 사용자 행동 데이터를 통해 분석한 후 필요한 사람에게 필요한 정보를 보낼 수 있어 스팸문자를 웃기는 것이 가치 있는 정보가 된다. 일본의 맥도날드에서는 사용자가 휴대전화에 쿠폰을 다운받아 식당에 가서 통신업체인 DoCoMo 의 휴대폰 지갑 할인으로 지불합니다. 운영자와 맥도날드는 어떤 햄버거를 자주 사는지, 어느 가게에 가서 소비하는지, 얼마나 자주 소비하는지, 그리고 정확하게 쿠폰을 사용자에게 푸시하는 것과 같은 소비 정보를 수집합니다.

7, 데이터 검색 데이터 검색은 새로운 애플리케이션이며, 큰 데이터 시대가 도래함에 따라 실시간, 전체 검색 수요도 점점 더 강해지고 있습니다. 우리는 다양한 소셜 네트워크, 사용자 행동 등의 데이터를 검색할 수 있어야 한다. 비즈니스 애플리케이션 가치는 실시간 데이터 처리와 분석 및 광고, 즉 실시간 광고 업무 및 애플리케이션 내 모바일 광고를 연결하는 소셜 서비스입니다. 운영자가 파악한 사용자 온라인 행동 정보로 얻은 데이터를 보다 포괄적인 차원과 상업적 가치로 만들 수 있습니다. 전형적인 응용은 차이나 모바일 () 의 쉼표 반고 검색지 () 와 같다. 6: 큰 데이터가 경제사회에 미치는 중요한 영향

1, 중국 소매업의 순이익 증가에 기여하는 등 큰 경제적 이익 달성 , 제조업 제품 개발, 조립 비용 절감 등 213 년 글로벌 빅 데이터가 정보기술 지출을 직접 간접적으로 12 억 달러에 이를 것으로 예상된다.

2, 사회관리 수준 향상을 추진할 수 있는 빅데이터는 공공 * * * * 서비스 분야에 적용돼 관련 업무를 효과적으로 추진하고 관련 부서의 의사 결정 수준, 서비스 효율성 및 사회관리 수준을 높여 큰 사회적 가치를 창출할 수 있다. 유럽의 여러 도시들은 실시간으로 수집한 교통 흐름 데이터를 분석하여 운전자들이 최적의 경로를 선택하도록 안내함으로써 도시 교통 상황을 개선한다.

3, 고성능 분석 도구가 없으면 대용량 데이터의 가치를 확보할 수 없습니다. 대용량 데이터 애플리케이션에 대한 명확한 인식을 유지해야 합니다. 분석 결과를 미신하거나 부정확하기 때문에 중요한 역할을 부정할 수 없습니다.

1) 여러 가지 이유로 분석된 데이터 개체에는 각종 잘못된 데이터, 쓸모없는 데이터, 그리고 큰 데이터 기술의 핵심인 데이터 분석, 인공지능 등의 기술이 아직 완전히 성숙하지 않았기 때문에 컴퓨터가 완성한 큰 데이터 분석 처리의 결과는 완전히 정확하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 구글은 수억 명의 사용자 검색 콘텐츠를 분석하여 전문 기관보다 독감 발생을 더 빨리 예측할 수 있지만, 웨이보에서 쓸모없는 정보의 방해로 인해 여러 차례 부정확한 상황이 발생했다.

2) 빅 데이터의 역할과 가치는 빅 데이터 애플리케이션의 혁신적인 사고를 유도하고 영감을 주고 의사 결정을 지원하는 데 중점을 두어야 합니다. 간단히 말해서, 한 가지 문제를 해결할 경우, 보통 사람들은 한 가지 방법을 생각할 수 있고, 큰 데이터는 1 가지 참조 방법을 제공할 수 있으며, 그 중 3 가지만 가능하다고 해도 문제 해결에 대한 생각을 3 배로 넓힐 수 있다. 따라서 큰 데이터의 역할을 객관적으로 인식하고 발휘하며 과장하지 않고 축소하지 않는 것이 큰 데이터를 정확하게 인식하고 적용하기 위한 전제 조건입니다. 7: 마지막으로 베이징운운은 가 빅데이터의 핵심 가치가 예측인지 여부에 관계없이 빅데이터를 기반으로 의사결정을 형성하는 모델은 이미 많은 기업들에게 이익과 명성을 가져다 주었다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)

1, 큰 데이터의 가치 사슬에서 분석한 세 가지 모드가 있습니다.

1) 큰 데이터를 쥐고 있지만 잘 활용하지 못했습니다. 비교적 전형적인 것은 금융기관, 통신업계, 정부기관 등이다.

2) 데이터는 없지만 데이터가 있는 사람들이 사용할 수 있도록 돕는 방법을 알고 있습니다. 비교적 전형적인 것은 IT 컨설팅 및 서비스 기업 (예: 엑센철, IBM, Oracle 등) 입니다.

3) 데이터와 큰 데이터 사고가 있습니다. 전형적인 것은 구글, 아마존, 마스터 카드 등이다.

2, 앞으로 빅 데이터 분야에서 가장 가치 있는 것은 두 가지다:

1) 빅 데이터 사고를 가진 사람, 이런 사람은 빅 데이터의 잠재력을 가질 수 있다

上篇: 충전 말뚝 제조사는 어떤 것이 있습니까? 下篇: Chengdu Shuangliu Kangruihong Ruilebang Pharmaceutical Co., Ltd.는 어떻습니까?