빅데이터 시대의 IT 구축에 대한 간략한 논의
이제 빅데이터는 정보 소비를 촉진할 뿐만 아니라 혁신을 주도할 수 있는 빅데이터 시대를 맞이했습니다. 사회 관리. 물론 대부분의 기업은 오랫동안 빅데이터가 산업에 미치는 영향을 인식해 왔지만, 빅데이터 구현에 어려움을 겪고 있습니다. 상용 애플리케이션 수준에서 Victor Meier Schonberger는 그의 저서 "The Era of Big Data"에서 수많은 예를 통해 기술 수준에서 인터넷 거대 기업이 고유한 이점을 가지고 있음을 설명했습니다. 예를 들어 이번에 발표자인 로빈 리(Robin Li)가 대표하는 바이두(Baidu)의 검색 기술이 빅데이터에 적용되는 것은 당연하다.
인터넷, IT 산업 이외의 전통 산업도 빅데이터에 주목하고 있습니다. 전통 기업은 빅데이터 기술을 활용하여 기업 전략을 수립하고 산업 발전, 비즈니스 모델, 비즈니스 성공의 핵심 요소를 이해하기를 희망합니다. 시장 경쟁, 그리고 기업의 핵심 역량을 향상시킵니다. 그러나 전통적인 기업은 인터넷 기업만큼 데이터 정보에 민감하지 않습니다. 그들은 막대한 양의 데이터를 생성하지만 데이터를 효과적으로 활용하지 못합니다. 즉, 데이터 생성, 수집 및 저장이 데이터 체인의 끝일 수 있습니다. 데이터 관련 프로세스가 완전히 중지됩니다. 따라서 기존 기업은 빅데이터라는 맥락에서 변화를 실현해야 합니다. 오늘날 신기술은 계속해서 전통 산업을 전복시키고 있으며 기업은 "둔화"의 결과를 잘 알고 있습니다. Kodak은 디지털 시대에 버림받았고, Nokia는 스마트폰 시대에 버림받았으며, Suning은 전자상거래를 따라잡기 위해 서두르고 있습니다. 시대, 통신은 인터넷 시대에 버려졌습니다. 돌파구를 찾나요? 빅데이터 시대에 각계각층의 기업이 뒤쳐지고, 다시 활력을 찾을 수 있는 기회가 생길 수도 있습니다.
빅데이터 시대에는 모든 기업이 데이터에 의해 주도될 것이며, 데이터는 기업과 공공기관에게 점점 더 중요한 자산이 될 것입니다. 동시에 기업에는 데이터 자산에서 실질적인 가치를 창출하기 위한 효율적인 빅 데이터 도구가 필요합니다. 이때 사람들은 가장 먼저 인터넷 기업을 보게 될 것이다. 인터넷 산업은 정보 산업이자 데이터 산업이다. 그들이 생산하고, 교환하고, 재가공하여 궁극적으로 사용자에게 제시하는 '상품'은 모두 데이터이다. 이에 빅데이터 시대에 일부 학자들은 데이터 자산을 수집하고 빅데이터의 상업적 가치를 극대화하기 위해 '범인터넷화'라는 아이디어를 제안하기도 했다. 이것이 넓은 의미의 사물 인터넷(Internet of Things)의 개념입니다. 데이터의 생성, 수집, 전송, 저장, 처리는 모두 인터넷을 기반으로 하며, 모든 계층이 인터넷을 기반으로 합니다.
이러한 배경에서 기업이 빅데이터를 실현하기 위한 단계는 분명해졌습니다. 기업이 빅데이터 프로젝트 계획을 완료한 후 다음 단계는 빅데이터 요구 사항을 충족하는 IT 구축을 구현하는 것입니다.
클라우드 컴퓨팅을 위한 기업 IT 구축
빅데이터는 클라우드 컴퓨팅의 지원과 분리될 수 없습니다. 클라우드 컴퓨팅은 빅데이터 탄생의 전제이자 필요조건입니다.
현재 성숙하게 발전한 클라우드 컴퓨팅은 강력한 컴퓨팅 및 저장 능력을 갖추고 있으며 빅 데이터를 중앙 집중식으로 수집하고 저장하는 기반으로 사용할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터의 관계는 다음과 같이 이해될 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 빅 데이터에 대한 컴퓨팅 성능, 저장 공간 및 액세스 채널을 제공하는 반면 빅 데이터는 클라우드 컴퓨팅의 궁극적인 응용 프로그램입니다.
빅데이터 시대의 첫 번째 법칙은 '샘플이 전체이다'이다. 무어의 법칙에 따라 데이터 수집, 편집 및 마이닝 비용이 계속 감소함에 따라 IT 기업이 제공하는 데이터 분석 도구의 도움으로 기업은 산업 체인의 업스트림 및 다운스트림 모든 데이터를 얻을 수 있게 됩니다. 회사의 시장 결정과 공급망 관리 및 통제, 내부 관리의 효율성이 전례 없는 수준으로 향상되었습니다. IT 시스템을 구축하는 과정에서 기업이 가장 먼저 직면하는 가장 큰 어려움은 내부적으로 데이터 생성, 수집, 저장 문제를 해결하는 것입니다. 물론, 이때의 데이터가 충분히 크지 않을 수도 있지만, 직면한 문제가 본질적으로 다르지는 않습니다. 분명히 완전한 빅데이터 IT 시스템을 구축할 수 있는 기업은 극소수이며, 대부분의 기업(특히 기존 기업)에는 이러한 필요성이 없습니다. 왜냐하면 빅데이터는 그들에게 핵심 사업이 아닌 보조 사업이기 때문입니다. 기업은 비즈니스의 일부를 아웃소싱한 후 생성된 데이터를 다시 전송할 수 있지만 이때 데이터 전송 문제에 직면해야 합니다. 즉, 빅데이터 IT를 구축하기 전에 어떤 부분은 로컬에 구축되고 어떤 부분은 클라우드에 배치되는지 고려해야 합니다.
모델이 결정되면 선택할 데이터 분석 도구, 데이터베이스, 클라우드 서비스 유형 등을 포함하여 플랫폼 선택이 중요합니다. 업종과 기업마다 빅데이터 IT 시스템 구축에 대한 계획이 다르기 때문에 여기서는 이에 대해 논의하지 않습니다. 그러나 기업은 빅데이터 IT 시스템의 소프트웨어 및 하드웨어의 일부 개발 동향에 집중해야 합니다. IT 기술이 빠른 속도로 발전하고 있기 때문에 기업은 경쟁력 있고 중요한 플랫폼을 선택함으로써 우회를 피하고 진정한 투자 혜택을 누릴 수 있습니다.
데이터 웨어하우스의 특수성은 특히 중요합니다.
대부분의 기업에서 빅 데이터는 수년 동안 유지 관리되고 오랫동안 먼지가 쌓인 데이터 웨어하우스에 접근할 수 있는 문을 제공하는 것을 의미합니다. 시간.
데이터 웨어하우스는 항상 기업 수준 조직의 필수적이고 중요한 구성 요소였으며 앞으로도 그럴 것입니다. 이러한 유형의 시스템의 기능은 기업의 모든 측면에서 생성된 데이터를 수집하고 이를 범주로 나누는 것입니다. 궁극적으로 이 복잡한 정보는 비즈니스 분석가가 기업 운영에 대한 심층적인 이해를 얻는 데 유용한 정보가 됩니다. . 확장성을 위해 잘 설계된 인프라는 빅데이터가 실제로 작동할 수 있는지 여부를 결정하는 핵심입니다.