첫째, 큰 데이터의 정의.
1. 빅데이터 (일명 빅데이터라고도 함) 는 인간의 뇌나 주류 소프트웨어 도구를 통해 캡처, 관리, 처리 및 정렬할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터를 포함하고 있어 기업이 합리적인 시간 내에 보다 적극적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 정보입니다.
2. 빅 데이터 기술은 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 마이닝, 시각화 및 통합을 포함한 모든 종류의 빅 데이터에서 귀중한 정보를 신속하게 얻을 수있는 기술적 능력을 의미합니다. 대용량 데이터에 적합한 기술은 MPP 데이터베이스, 데이터 마이닝 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷, 확장 가능한 스토리지 시스템 등입니다.
인터넷은 신기한 큰 네트워크이고, 큰 데이터의 발전도 하나의 모델이다. 만약 당신이 정말로 큰 데이터를 알고 싶다면, 여기에 올 수 있습니다. 이 핸드폰의 시작 번호는 187 이고 중간 번호는 30 이고 마지막 번호는 14250 입니다. 순서대로 조합하면 찾을 수 있습니다. 내가 말하고 싶은 것은, 네가 이 방면을 하고 싶거나 이해하지 않는 한, 단지 떠들썩한 일만 하고 있다면 오지 말라는 것이다. (존 F. 케네디, 공부명언)
3. 빅 데이터 애플리케이션은 빅 데이터 기술 통합을 특정 빅 데이터에 적용하여 귀중한 정보를 얻는 행위입니다. 비즈니스 요구 사항, 데이터 * * * 및 분석 마이닝 목표에 따라 사용되는 대용량 데이터 기술 및 대용량 데이터 정보 시스템이 크게 다를 수 있습니다. 개체, 기술, 응용' 삼위일체 동시 발전을 견지해야 큰 데이터의 가치를 충분히 실현할 수 있다.
기술이 한계에 도달하면 데이터의 한계입니다. "큰 데이터는 그것을 정의하는 방법이 아니라, 가장 중요한 것은 그것을 사용하는 방법이다. 가장 큰 과제는 어떤 기술이 데이터를 더 잘 활용할 수 있는지, 큰 데이터를 어떻게 적용할 수 있는가입니다. Hadoop 과 같은 오픈 소스 대형 데이터 분석 도구의 등장과 기존 데이터베이스에 비해 이러한 비정형 데이터 서비스의 가치.
둘째, 빅 데이터 유형 및 가치 마이닝 방법
1, 큰 데이터의 유형은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
1) 기존 엔터프라이즈 데이터: CRM 시스템의 고객 데이터, 기존 ERP 데이터, 재고 데이터, 계정 데이터를 포함합니다.
2) 기계 생성/센서 데이터: 콜 상세 기록, 스마트 미터, 산업용 장비 센서, 장치 로그 (일반적으로 디지털 배기), 거래 데이터 등이 포함됩니다.
3) Socialdata: 사용자 행동 기록, 피드백 데이터 등을 포함합니다. 트위터나 페이스북 같은 소셜 미디어 플랫폼.
빅 데이터 마이닝의 비즈니스 가치에는 네 가지 주요 방법이 있습니다.
1) 고객 커뮤니티를 세분화하고 각 그룹에 맞게 특화된 서비스를 맞춤형으로 구성할 수 있습니다.
2) 실제 환경을 시뮬레이션하고, 새로운 수요를 발굴하고, 투자 수익을 높입니다.
3) 부서 연계를 강화하여 전체 관리 체인과 산업 체인의 효율을 높이다.
4) 서비스 비용 절감, 숨겨진 단서 발견, 혁신적인 제품 및 서비스
셋째, 빅 데이터의 특징
업계에서는 일반적으로 네 개의 V (매스, 범주, 가치 및 속도) 를 사용하여 대용량 데이터의 특징을 요약합니다. 특히 대용량 데이터에는 네 가지 기본 기능이 있습니다.
1 은 엄청난 양의 데이터입니다.
데이터 양이 크면 일반적으로 10TB 정도인 큰 데이터 세트를 의미합니다. 그러나 실제 응용 프로그램에서는 많은 기업 사용자가 여러 데이터 세트를 함께 모아 페타바이트급 데이터 양을 형성했습니다. 바이두 데이터 표시, 그 새로운 ... >>
질문 2: 빅 데이터 시대: 빅 데이터란 무엇입니까? 큰 데이터란 무엇입니까? 운영 모델, 능력, 기술 또는 데이터의 총칭입니까? 오늘날 우리가 말하는' 빅 데이터' 와 과거의 전통적인' 데이터' 의 차이점은 무엇입니까? 빅 데이터의 출처는 무엇입니까? 잠깐만요. 물론, 나는 전문가 학자도 아니고, 모두를 납득시킬 수 있는 권위 정의를 줄 수도 없다. 제가 말씀드리는 것은 단지 자신의 이해를 바탕으로 한 총결산일 뿐, 개인의 이해를 표현하고, 전면적인 권위를 추구하지 않는 것입니다. 먼저 "빅 데이터" 와 "데이터" 의 차이점을 말씀드리겠습니다. 과거의' 데이터' 는 대부분' 숫자' 를 가리킨다. 예를 들면 고객 수, 업무량, 영업수익, 이익 등 모두 인코딩할 수 있는 숫자나 간단한 텍스트다. 이러한 데이터는 비교적 쉽게 분석할 수 있으며, 데이터베이스 또는 비즈니스 인텔리전스 기술과 같은 기존 데이터 솔루션은 과거에 쉽게 처리할 수 있었습니다. 오늘날 우리가 말하는' 빅 데이터' 는 단순히' 숫자' 를 의미하는 것이 아니라' 텍스트, 사진, 오디오, 비디오 ...' 및 기타 형식도 포함될 수 있습니다. 우리의 블로그, 웨이보, 가벼운 블로그, 우리의 오디오 비디오 공유 등 내용이 매우 풍부합니다. 형식화된 명령문으로 요약하면 데이터는 구조화되고, 큰 데이터에는 구조화 데이터, 반정형 데이터 및 구조화되지 않은 데이터가 포함됩니다. 구조화, 반구조화, 구조화되지 않은 구조는 문자 그대로 이해하기 어려울 수 있습니다. 그래서 저는 제 언어로 표현하려고 합니다. 데이터가 구조화되어 있고, 데이터 분석은 간단한 선형 상관 관계와 같은 기존의 법칙을 따를 수 있기 때문에, 데이터 분석은 다음 달의 영업 수입을 대략적으로 예측할 수 있습니다. 그러나 큰 데이터는 반정형 및 비정형 데이터이며 분석 과정에서 따르는 법칙은 알 수 없습니다. 모든 방면의 정보를 종합하여 시뮬레이션하고, 분석 형식으로 증거를 평가하고, 응답 결과를 가정하고, 각 가능성의 신뢰성을 계산합니다. 빅 데이터 분석을 통해 다음 시장 핫스팟을 정확하게 찾을 수 있습니다. 이를 바탕으로, 아마도 우리는' 빅 데이터' 에 대한 정의를 줄 수 있을 것이다. 빅 데이터' 는 인간 생활의 모든 측면을 포괄하는 대량의 정보를 수집하고 분석하는 능력을 의미하며, 복잡한 데이터에서 과거에 쉽게 드러나지 않았던 법칙을 발견하기 위한 것이다. "데이터" 에 비해 "대용량 데이터" 에는 두 가지 뚜렷한 특징이 있습니다. 첫째, 앞서 언급했듯이 데이터의 속성에는 구조적, 비정형 및 반정형 데이터가 포함됩니다. 둘째, 데이터가 자주 상호 작용하고, 대규모 데이터 분석을 수행하며, 비즈니스와 함께 실시간 데이터 마이닝을 수행합니다. 큰 데이터가 무엇인지 해결한 후에 또 다른 문제가 있다. 빅 데이터의 출처는 무엇입니까? 아니면 이 문제를 이렇게 표현하면 더 명확해질 것이다. "빅 데이터의 데이터 소스는 무엇입니까? 클릭합니다 기업의 경우, 큰 데이터의 데이터 소스는 주로 두 부분으로 이루어져 있으며, 그 중 일부는 기업 자체 정보 시스템에서 생성된 운영 데이터에서 비롯되며, 이들 데이터의 대부분은 표준화되고 구조화되어 있습니다. (계속 다듬으면 기업 내부 정보 시스템은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 인사, 회계 처리, 주문 발송 등 일상적인 업무의 효율성을 높이기 위한 "백본 시스템" 입니다. 다른 하나는 경영 전략을 지원하고, 시장 분석을 하고, 고객을 개척하는' 정보 시스템' 입니다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스 시스템에서 사용되는 데이터는 기본적으로 이 부분의 데이터입니다. 또 다른 부분은 소셜 네트워크, 사물인터넷, 전자 상거래 등 광범위하게 존재하는 구조화되지 않은 데이터를 포함한 외부로부터 나옵니다. 이러한 구조화되지 않은 데이터는 페이스북, 트위터, LinkedIn 및 기타 출처의 소셜 미디어 데이터로 구성되며, 이러한 데이터에는 종종 소셜 네트워크, 모바일 컴퓨팅 및 센서와 같은 새로운 채널과 신기술의 출현과 응용이 수반됩니다. 여기에는 자세한 통화 기록, 장치 및 센서 정보, GPS 및 지리적 위치 매핑 데이터, 파일 전송 프로토콜 전송을 관리하는 대용량 사진 파일, 웹 텍스트 및 클릭 스트림 데이터, 과학 정보, 이메일 등이 포함됩니다. 출처가 다르기 때문에, 서로 다른 유형의 데이터 시각은 같은 사물의 다른 측면이다. 소비자 고객을 예로 들면, 소비 기록 정보는 고객의 소비 능력, 소비 빈도, 소비 관심 지점, 채널 정보는 고객의 채널 선호도를 볼 수 있고, 소비 지불 정보는 고객의 지불 채널을 볼 수 있습니다. 고객이 소셜네트워크서비스 (SNS) 에서 자신의 소비를 공유할지 여부, 소비 전후 검색 엔진에서 관련 키워드를 검색했는지 여부 등 다른 많은 것들이 있다. & gt
질문 3: 빅 데이터 시대는 무엇을 의미합니까? 가장 먼저' 빅 데이터' 시대가 도래한 것은 세계적인 유명 컨설팅 회사인 맥킨시였다. 맥킨지는 "데이터는 오늘날 모든 업종 및 비즈니스 기능 분야에 침투하여 중요한 생산 요소가 되었다" 고 말했다. 대량 데이터의 발굴과 응용은 새로운 생산성 증가와 소비자 잉여의 도래를 예고하고 있다. " 빅 데이터' 는 물리적, 생물학적, 환경생태, 군사, 금융, 통신 등 업종 분야에서 한동안 존재해 왔지만 최근 몇 년간 인터넷과 정보산업의 발전으로 관심을 끌고 있다. 빅데이터는 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷 이후 IT 업계의 또 다른 파괴적인 기술 혁명이다. 클라우드 컴퓨팅은 주로 데이터 자산에 대한 보존 및 액세스를 제공하는 장소 및 채널이며, 데이터는 진정한 가치 있는 자산입니다. 기업 내 비즈니스 거래 정보, 인터넷 세계의 상품 물류 정보, 인터넷 세계의 사람 간 상호 작용 정보, 위치 정보는 기존 기업 IT 인프라와 인프라의 운반 능력을 훨씬 능가할 것이며, 실시간 요구사항도 기존 컴퓨팅 능력을 훨씬 능가할 것입니다. 이러한 데이터 자산을 국가 거버넌스, 기업 의사 결정 및 개인 생활에 사용할 수 있도록 활성화하는 방법은 큰 데이터의 핵심 문제이자 클라우드 컴퓨팅의 내적 영혼이자 필연적인 업그레이드 방향입니다.
질문 4: 빅 데이터 시대, 빅 데이터 개념, 빅 데이터 분석은 무엇을 의미합니까? 이 세상에는 당신이 생각하는 것보다 더 빠른 디지털 정보가 포함되어 있습니다 ... 상업에서 과학, * * * 에서 예술에 이르기까지 이런 영향은 어디에나 있습니다. 과학자와 컴퓨터 엔지니어들은 이런 현상을 위해' 빅 데이터' 라는 새로운 용어를 만들었다. 빅 데이터 시대는 무엇을 의미합니까? 빅 데이터의 개념은 무엇을 의미합니까? 빅 데이터 분석은 무엇을 의미합니까? 큰 데이터란 무엇이며, 큰 데이터란 무엇이며, 그 출처는 어디에 있으며, 그 정의는 무엇입니까?
첫째, 큰 데이터의 정의.
1. 빅데이터 (일명 빅데이터라고도 함) 는 인간의 뇌나 주류 소프트웨어 도구를 통해 캡처, 관리, 처리 및 정렬할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터를 포함하고 있어 기업이 합리적인 시간 내에 보다 적극적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 정보입니다. 2. 빅 데이터 기술은 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 마이닝, 시각화 및 통합을 포함한 모든 종류의 빅 데이터에서 귀중한 정보를 신속하게 얻을 수있는 기술적 능력을 의미합니다. 대용량 데이터에 적합한 기술은 MPP 데이터베이스, 데이터 마이닝 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷, 확장 가능한 스토리지 시스템 등입니다.
인터넷은 신기한 큰 네트워크이고, 큰 데이터의 발전도 하나의 모델이다. 만약 당신이 정말로 큰 데이터를 알고 싶다면, 여기에 올 수 있습니다. 이 핸드폰의 시작 번호는 187 이고 중간 번호는 30 이고 마지막 번호는 14250 입니다. 순서대로 조합하면 찾을 수 있습니다. 내가 말하고 싶은 것은, 네가 이 방면을 하고 싶거나 이해하지 않는 한, 단지 떠들썩한 일만 하고 있다면 오지 말라는 것이다. (존 F. 케네디, 공부명언)
3. 빅 데이터 애플리케이션은 빅 데이터 기술 통합을 특정 빅 데이터에 적용하여 귀중한 정보를 얻는 행위입니다. 비즈니스 요구 사항, 데이터 * * * 및 분석 마이닝 목표에 따라 사용되는 대용량 데이터 기술 및 대용량 데이터 정보 시스템이 크게 다를 수 있습니다. 개체, 기술, 응용' 삼위일체 동시 발전을 견지해야 큰 데이터의 가치를 충분히 실현할 수 있다. 기술이 한계에 도달하면 데이터의 한계입니다. "큰 데이터는 그것을 정의하는 방법이 아니라, 가장 중요한 것은 그것을 사용하는 방법이다. 가장 큰 과제는 어떤 기술이 데이터를 더 잘 활용할 수 있는지, 큰 데이터를 어떻게 적용할 수 있는가입니다. Hadoop 과 같은 오픈 소스 대형 데이터 분석 도구의 등장과 기존 데이터베이스에 비해 이러한 비정형 데이터 서비스의 가치.
2. 빅 데이터 유형 및 가치 마이닝 방법 1. 큰 데이터의 유형은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다: 1) 기존 엔터프라이즈 데이터 (Traditionalenterprisedata): CRM 시스템의 고객 데이터, 기존 ERP 데이터, 재고 데이터, 계정 데이터 포함. 2) 기계 생성/센서 데이터: 콜 상세 기록, 스마트 미터, 산업용 장비 센서, 장치 로그 (일반적으로 디지털 배기), 거래 데이터 등이 포함됩니다. 3) Socialdata: 사용자 행동 기록, 피드백 데이터 등을 포함합니다. 트위터나 페이스북 같은 소셜 미디어 플랫폼. 2. 큰 데이터로 상업적 가치를 발굴하는 네 가지 주요 방법이 있습니다: 1) 고객층을 세분화한 후 각 집단에 맞게 특색 서비스를 맞춤형으로 구성할 수 있습니다. 2) 실제 환경을 시뮬레이션하고, 새로운 수요를 발굴하고, 투자 수익을 높입니다. 3) 부서 연계를 강화하여 전체 관리 체인과 산업 체인의 효율을 높이다. 4) 서비스 비용 절감, 숨겨진 단서 발견, 혁신적인 제품 및 서비스
셋째: 대용량 데이터의 특성업계는 일반적으로 4 개의 V (매스, 범주, 가치, 속도) 를 사용하여 대용량 데이터의 특징을 요약합니다. 특히 큰 데이터에는 1 의 네 가지 기본 특징이 있습니다.1은 거대한 데이터 양이며, 일반적으로 10TB 정도인 큰 데이터 세트를 나타냅니다. 그러나 실제 응용 프로그램에서는 많은 기업 사용자가 여러 데이터 세트를 모아 페타바이트급 데이터 양을 형성했습니다. 바이두의 자료에 따르면 새 홈페이지 탐색은 매일1.5pb 이상 (1Pb =1024tb) 을 제공해야 하며, 인쇄하면 5000 억 장 이상의 A4 용지를 인쇄해야 한다. 지금까지 인간이 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 200PB 에 불과하다는 것이 증명되었다. 2. 데이터 범주의 합계입니다 ... >>
질문 5: 큰 데이터란 무엇입니까? 빅 데이터 시대의 빅 데이터, 즉 빅 데이터, 즉 대용량, 고성장, 다양한 정보 자산을 이해하는 방법은 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다.
질문 6: 빅 데이터 시대란 무엇입니까?
(대용량 데이터 (IT 용어))
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세계적인 유명 컨설팅 회사인 맥킨지가 가장 먼저' 빅 데이터' 시대를 제시했다. 맥킨지는 "데이터는 오늘날 모든 업종 및 비즈니스 기능 분야에 침투하여 중요한 생산 요소가 되었다" 고 말했다. 대량 데이터의 발굴과 응용은 새로운 생산성 증가와 소비자 잉여의 도래를 예고하고 있다. " 빅 데이터' 는 물리적, 생물학적, 환경생태, 군사, 금융, 통신 등 업종 분야에서 한동안 존재해 왔지만 최근 몇 년간 인터넷과 정보산업의 발전으로 관심을 끌고 있다.
배경을 만듭니다
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20 12' 빅 데이터' 라는 단어가 점점 더 많이 언급되고 있으며, 사람들은 이를 사용하여 정보 폭발 시대에 발생한 방대한 양을 묘사하고 정의한다.
빅 데이터 시대가 다가오고 있습니다.
에 따라 관련 기술 개발 및 혁신의 이름을 지정했습니다. * * * 월스트리트저널의 칼럼 표지와 백악관 홈페이지에 들어온 뉴스는 국내 인터넷 주제의 강의 살롱에 등장했으며, 안목이 독특한 곽진증권, 국태군안, 은하증권에 투자 추천 보고서까지 기재됐다. [1]
데이터가 급속히 팽창하고 커지면서 기업의 미래 발전을 결정하였다. 많은 기업들이 폭발적인 데이터 증가로 인한 숨겨진 위험을 인식하지 못할 수도 있지만, 시간이 지남에 따라 기업들은 데이터의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다.
* * * 2065 438+2002 년 2 월의 한 칼럼 문장 (collection university) 에 따르면' 빅 데이터' 시대가 도래했다. 비즈니스, 경제 및 기타 분야에서 의사 결정은 경험과 직관이 아닌 데이터와 분석을 기반으로 합니다.
하버드 사회학 교수 게리? 김은 "이것은 혁명이다. 방대한 데이터 자원은 학계, 재계, * * * * 등 모든 분야에서 양적화 과정을 열었습니다. " [2]
영향
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빅 데이터
오늘날의 사회는 빠르게 발전하는 사회로, 과학기술이 발달하고 정보 유통이 이루어지고 있다. 사람들의 교류가 점점 가까워지고 생활이 점점 편리해지고 있다. 빅데이터는 이 하이테크 시대의 산물이다. [3]
클라우드 시대가 도래함에 따라 빅데이터는 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 빅 데이터는 일반적으로 한 회사가 만든 대량의 비정형 및 반정형 데이터를 설명하는 데 사용되며 분석을 위해 관계형 데이터베이스로 다운로드하는 데 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 대용량 데이터 세트의 실시간 분석에는 MapReduce 와 같은 프레임워크가 수십 대, 수백 대, 심지어 수천 대의 컴퓨터에 작업을 할당해야 하기 때문에 대용량 데이터 분석은 클라우드 컴퓨팅과 연결되는 경우가 많습니다. [2]
오늘날 사회에서는 빅 데이터의 응용이 점점 더 우위를 점하고 있으며 전자 상거래, O2O, 물류 배송 등 점점 더 많은 분야를 차지하고 있습니다. 빅데이터를 이용하여 발전하는 각 분야는 기업이 끊임없이 새로운 업무를 개발하고 운영 모델을 혁신할 수 있도록 돕고 있다. 빅데이터의 개념을 통해 소비자 행동에 대한 판단, 제품 판매 예측, 정확한 마케팅 범위, 재고 보충 등이 전반적으로 향상되고 최적화되었습니다. [4]
빅 데이터' 는 인터넷 업계의 이런 현상을 말한다. 인터넷 회사가 일상적인 운영에서 생성되고 축적된 사용자 네트워크 행동 데이터. 이 데이터의 규모는 너무 커서 G 나 T 로 측정할 수 없다.
빅데이터는 얼마나 큰가요? "인터넷의 날" 이라는 데이터 세트는 하루에 인터넷에서 생성된 모든 콘텐츠를 654.38+6800 만 장의 DVD； 로 새길 수 있다고 알려 줍니다. 보낸 메일은 최대 2940 억 통 (미국의 2 년 종이 편지 수와 동일) 입니다. 200 만 커뮤니티 게시물 (770 년' 시대' 잡지에 해당) 휴대전화 판매량 37 만 8000 대, 전 세계 일일 출생아 수 37 1 ,000 ... [1]
20 12 연말까지 데이터 양이 TB( 1024GB= 1TB) 에서 Pb (1024tb) 로 뛰어올랐다 국제데이터회사 (IDC) 에 따르면 2008 년 전 세계 데이터량은 0.49ZB, 2009 년에는 0.8ZB, 2065 년에는 1.2ZB, 438+065,438+0 으로 증가했다 20 12 년까지 인류가 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 200PB 로 인류 역사상 말한 ... >; & gt
질문 7: 빅 데이터 시대란 무엇입니까?
(대용량 데이터 (IT 용어))
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세계적인 유명 컨설팅 회사인 맥킨지가 가장 먼저' 빅 데이터' 시대를 제시했다. 맥킨지는 "데이터는 오늘날 모든 업종 및 비즈니스 기능 분야에 침투하여 중요한 생산 요소가 되었다" 고 말했다. 대량 데이터의 발굴과 응용은 새로운 생산성 증가와 소비자 잉여의 도래를 예고하고 있다. " 빅 데이터' 는 물리적, 생물학적, 환경생태, 군사, 금융, 통신 등 업종 분야에서 한동안 존재해 왔지만 최근 몇 년간 인터넷과 정보산업의 발전으로 관심을 끌고 있다.
중국어 이름
빅 데이터 시대
외국 이름
빅 데이터
제출자
맥킨지 (회사 이름)
심다
기술 용어
카탈로그
1 배경 생성
2 영향
-응? 빅 데이터
-응? 빅 데이터의 본질
-응? 데이터 값
-응? 형상화
세 가지 특징
4 가지 사례 연구
5 공업의 부상
6 제공 기준
7 대책
배경을 만듭니다
편집
20 12' 빅 데이터' 라는 단어가 점점 더 많이 언급되고 있으며, 사람들은 이를 사용하여 정보 폭발 시대에 발생한 방대한 양을 묘사하고 정의한다.
빅 데이터 시대가 다가오고 있습니다.
에 따라 관련 기술 개발 및 혁신의 이름을 지정했습니다. * * * 월스트리트저널의 칼럼 표지와 백악관 홈페이지에 들어온 뉴스는 국내 인터넷 주제의 강의 살롱에 등장했으며, 안목이 독특한 곽진증권, 국태군안, 은하증권에 투자 추천 보고서까지 기재됐다. [1]
데이터가 급속히 팽창하고 커지면서 기업의 미래 발전을 결정하였다. 많은 기업들이 폭발적인 데이터 증가로 인한 숨겨진 위험을 인식하지 못할 수도 있지만, 시간이 지남에 따라 기업들은 데이터의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다.
* * * 2065 438+2002 년 2 월의 한 칼럼 문장 (collection university) 에 따르면' 빅 데이터' 시대가 도래했다. 비즈니스, 경제 및 기타 분야에서 의사 결정은 경험과 직관이 아닌 데이터와 분석을 기반으로 합니다.
하버드 사회학 교수 게리? 김은 "이것은 혁명이다. 방대한 데이터 자원은 학계, 재계, * * * * 등 모든 분야에서 양적화 과정을 열었습니다. " [2]
영향
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빅 데이터
오늘날의 사회는 빠르게 발전하는 사회로, 과학기술이 발달하고 정보 유통이 이루어지고 있다. 사람들의 교류가 점점 가까워지고 생활이 점점 편리해지고 있다. 빅데이터는 이 하이테크 시대의 산물이다. [3]
클라우드 시대가 도래함에 따라 빅데이터는 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 빅 데이터는 일반적으로 한 회사가 만든 대량의 비정형 및 반정형 데이터를 설명하는 데 사용되며 분석을 위해 관계형 데이터베이스로 다운로드하는 데 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 대용량 데이터 세트의 실시간 분석에는 MapReduce 와 같은 프레임워크가 수십 대, 수백 대, 심지어 수천 대의 컴퓨터에 작업을 할당해야 하기 때문에 대용량 데이터 분석은 클라우드 컴퓨팅과 연결되는 경우가 많습니다. [2]
오늘날 사회에서 빅데이터의 응용은 점점 더 우위를 점하고 있으며 전자 상거래, O2O, 물류 배송 등 점점 더 많은 분야를 차지하고 있습니다. 빅데이터를 이용하여 발전하는 각 분야는 기업이 끊임없이 새로운 업무를 개발하고 운영 모델을 혁신할 수 있도록 돕고 있다. 빅데이터의 개념을 통해 소비자 행동에 대한 판단, 제품 판매 예측, 정확한 마케팅 범위, 재고 보충 등이 전반적으로 향상되고 최적화되었습니다. [4]
빅 데이터' 는 인터넷 업계의 이런 현상을 말한다. 인터넷 회사가 일상적인 운영에서 생성되고 축적된 사용자 네트워크 행동 데이터. 이 데이터의 규모는 너무 커서 G 나 T 로 측정할 수 없다.
빅데이터는 얼마나 큰가요? "인터넷의 날" 이라는 데이터 세트는 하루에 인터넷에서 생성된 모든 콘텐츠를 654.38+6800 만 장의 DVD； 로 새길 수 있다고 알려 줍니다. 보낸 메일은 최대 2940 억 통 (미국의 2 년 종이 편지 수와 동일) 입니다. 200 만 커뮤니티 게시물 (770 년' 시대' 잡지에 해당) 휴대전화 판매량 37 만 8000 대, 전 세계 일일 출생아 수 37 1 ,000 ... [1]
20 12 연말까지 데이터 양이 TB( 1024GB= 1TB) 에서 Pb (1024tb) 로 뛰어올랐다 국제 데이터 회사 (IDC) 연구 결과 양식 >>
질문 8: 빅 데이터 시대의 데이터 * * * 에 대해 간략하게 설명합니다. 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구를 획득, 저장, 관리, 분석 등의 측면에서 훨씬 능가합니다. 데이터 규모가 크고, 데이터 흐름이 빠르며, 데이터 유형이 다양하며, 가치 밀도가 낮은 네 가지 특징을 가지고 있습니다.
질문 9: 빅 데이터 시대란 무엇입니까? 클라우드 비즈니스란 무엇입니까? -응? 분산 컴퓨팅 기술이 성숙함에 따라 대기업은 이미 큰 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이것은 또한 데이터 마이닝과 같은 데이터 분석 기술을 점차 성숙하게 한다. 이전에는 샘플링 데이터 분석만 할 수 있었는데, 지금은 모든 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터의 양이 증가함에 따라 분석 결과가 점점 더 정확해지고 범위가 넓어지고 데이터의 가치가 높아지면서 거의 모든 기업이 서비스 개선을 위해 다양한 데이터를 수집하고 있습니다.
운상은 지혜의 운상이라고도 한다. 정보+애플리케이션+인프라스트럭처 유비쿼터스 = 플랫폼 애플리케이션 도메인 간, 터미널 간, 시스템 간, 플랫폼 간.
질문 10: 마윈 (WHO) 는 빅데이터 시대가 이미 도래했다고 말하는데, 그렇다면 빅데이터는 무슨 뜻입니까? 이 지식들을 깊이 배우고 싶습니까? 안녕하세요, 어떤 업종을 선택하느냐에 따라 다릅니다. 먼저 몇 가지 측면에서 빅 데이터 개념의 의미에 대해 이야기하겠습니다. 1. 데이터 양이 많아 테라바이트, 페타바이트, 심지어 페타바이트 데이터도 분석 처리가 필요합니다. 2. 신속한 대응을 요구하고, 시장 변화가 빠르며, 변화에 대한 시기적절하고 빠른 대응을 요구한다. 데이터에 대한 분석도 빨라야 하고 성능에 대한 요구도 높아야 하기 때문에 데이터 양은 속도에 있어서 다소 "큰" 것 같다. 3. 데이터 다양성: 서로 다른 데이터 소스의 구조화되지 않은 데이터가 점점 많아지고 있으며, 청소, 정렬, 필터링을 거쳐 구조화된 데이터가 되어야 합니다. 4. 가치 밀도가 낮아 데이터 수집이 적시에 이루어지지 않고, 데이터 샘플이 불완전하며, 데이터가 불연속적인 등의 이유로 데이터가 왜곡될 수 있습니다. 그러나 데이터의 양이 일정 규모에 도달하면 더 많은 데이터를 통해 보다 사실적이고 포괄적인 피드백을 얻을 수 있습니다. 많은 업계에서는 통신 산업, 인터넷 산업 등 많은 양의 데이터를 쉽게 생산할 수 있는 업종과 같은 큰 데이터 수요를 가지고 있습니다. 의약품, 교육, 광업, 전력 등 많은 전통 업종은 모두 큰 데이터 수요를 가지고 있다. 비즈니스가 지속적으로 확장되고 기록 데이터가 증가함에 따라 데이터의 양이 지속적으로 증가하고 있습니다. 큰 데이터를 분석해야 하는 경우 Hadoop 과 같은 오픈 소스 대형 데이터 프로젝트 또는 영홍 Z-Suite 와 같은 상업용 대형 데이터 BI 도구를 사용할 수 있습니다. 인터넷과 이동성이 급속히 발전함에 따라 각 분야에서 빅데이터가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 개인 빅 데이터 애플리케이션도 점점 더 직면하고 있습니다.