큰 데이터는 데이터가 온라인 상태여야 데이터가 분석 또는 처리에 가치가 있음을 의미합니다. 대량의 데이터를 온라인으로 분석하는 것은 의미가 있다. 얼굴 검색, 사람 위치 지정, 트래픽 분석, 운영 상태 등과 같은 영화에 많이 사용되는 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다. 지금은 응용이 많지만 착지는 좀 적다. 또는 가치를 창출하십시오.
큰 데이터란 무엇이고, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 적용하는지를 알 수 있습니다.
데이터에 대해 이야기하는 것은 큰 의미가 없다. 데이터의 주요 방향이 무엇인지에 따라 달라진다. 1. 기술 애플리케이션 방향에서 우리의 데이터는 주로 통신 지침에 사용됩니다. 2. 데이터 연구 과정에서 우리의 데이터는 주로 인터넷의 공개 데이터 (미디어 데이터, 자체 미디어 데이터, 기업 자체 미디어 데이터) 에서 유래한 것으로, 사용자 통찰력, 전파 효과, 경쟁 정보 수집 등의 문제를 해결했다. 3. 우리는 주로 큰 데이터의 차원을 연구하고, 우리의 차원이 더 넓고, 차원의 양이 효과를 결정한다.
큰 데이터의 의미
오늘날의 사회는 빠르게 발전하는 사회로, 과학기술이 발달하고 정보 유통이 이루어지고 있다. 사람들의 교류가 점점 가까워지고 생활이 점점 편리해지고 있다. 빅데이터는 이 하이테크 시대의 산물이다. 알리바바 창업자 마윈 (Alibaba 창업자) 는 연설에서 미래 시대는 IT 시대가 아니라 DT 시대라고 언급했다. DT 는 데이터 기술인 Data Technology 로, 큰 데이터를 보여주는 것은 알리바바 그룹에 매우 중요하다. 어떤 사람들은 데이터를 에너지 있는 탄광에 비유한다. 석탄은 성격에 따라 초탄 무연탄, 비료탄, 마른 석탄으로 나뉘는데, 노천탄광과 심산탄광의 채굴 비용은 다르다. 마찬가지로, 큰 데이터는 "큰" 이 아니라 "유용한" 것입니다. 가치 함량과 발굴 비용은 수량보다 더 중요하다. 많은 업계에서 이러한 대규모 데이터를 어떻게 활용하느냐가 경쟁에서 승리하는 열쇠입니다. 빅 데이터의 가치는 다음과 같은 측면에 반영됩니다. 1) 대량의 소비자에게 * * * 제품이나 서비스를 제공하는 기업은 빅 데이터를 이용하여 정밀 마케팅을 할 수 있습니다. 2) 작고 아름다운 롱테일 기업은 큰 데이터를 이용하여 서비스 전환을 할 수 있다. 3) 인터넷의 압력으로 변화해야 하는 전통 기업은 시대와 함께 발전하여 큰 데이터의 가치를 최대한 활용해야 한다. 그러나, 경제 발전에서' 빅 데이터' 의 큰 의미가 사회 문제에 대한 모든 이성적 사고를 대신할 수 있다는 것을 의미하지는 않는다. 저명한 경제학자인 루드비히 폰 미세스 (Ludwig von mises) 는 "오늘날 많은 사람들이 쓸데없는 정보 축적에 바빠서 문제를 해석하고 해결하는 특별한 경제적 의미에 대한 이해를 잃었다" 고 경고했다. 이것은 확실히 경계해야 한다. 이 스마트 하드웨어가 급속히 발전하는 시대에 애플리케이션 개발자를 괴롭히는 중요한 문제 중 하나는 전력 소비, 범위, 전송 속도 및 비용 사이에서 미묘한 균형을 찾는 방법입니다. 기업은 관련 데이터와 분석을 활용하여 비용 절감, 효율성 향상, 신제품 개발, 보다 현명한 비즈니스 의사 결정 등을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 대용량 데이터와 고성능 분석을 결합하면 다음과 같은 기업 친화적 상황이 발생할 수 있습니다. 1) 장애, 문제 및 결함의 근본 원인을 적시에 분석하여 연간 수십억 달러를 절감할 수 있습니다. 2) 수천 대의 택배차를 위해 실시간 교통로를 계획하여 혼잡을 피하다. 3) 이익 극대화를 목표로 모든 SKU, 가격, 재고 정리를 분석합니다. 4) 고객의 구매 습관에 따라 그가 관심을 가질 수 있는 할인 정보를 푸시합니다. 5) 많은 고객 중에서 금메달 고객을 신속하게 파악합니다. 6) 클릭 스트림 분석 및 데이터 마이닝을 사용하여 사기를 방지합니다.
큰 데이터란 무엇이고, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 적용하는지를 알 수 있습니다.
이 책을 읽다. 。
큰 데이터를 통제하고 미래를 통제하다.
빅데이터의 유행도 도서업계의 빅 데이터 출판 제재의 열기를 불러일으켰다. 지난해' 대데이터' (작가 도자페이) 는 데이터 거버넌스의 관점에서 미국의 관리를 심도 있게 묘사하며 황인우 씨의' 자본주의 수치 관리' 의 정수를 상세히 설명했다. 최근 인민우편출판사는 미국 빌 프랭크스의' 대데이터 관리' 라는 책을 번역하여 출판했다.
책의 전체적인 사고, 즉' 데이터 수집-지식 형성-지능 행동' 과정을 묘사하는 것으로,' 무엇' 과' 방법' 을 지적하며 구체적인 기술, 프로세스, 방법, 팀 구성과 문화 혁신까지 제공한다. 첫 번째 장에서는 큰 데이터의 상승을 분석하고, 큰 데이터의 개념, 내용 및 가치를 소개하고, 큰 데이터의 출처를 분석하고, 자동차 보험, 전력 및 소매 산업에서 큰 데이터의 응용 시나리오를 논의합니다. 2 장에서는 큰 데이터를 제어하는 기술, 프로세스 및 방법에 대해 설명합니다. 세 번째 부분에서는 높은 품질의 분석 방법, 훌륭한 분석가가 되는 방법, 높은 성능의 팀을 만드는 방법 등 큰 데이터를 통제할 수 있는 능력 프레임워크를 소개합니다. 마지막으로, 기업 혁신 문화의 중요성을 제시하십시오. 책 전체가 높은 집에 지은 채, 내용이 제멋대로 횡포하여, 통쾌하게 통쾌하게 통쾌하게 펼쳐졌다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 독서명언) 얻을 수 없는 시스템이 완전하고 내용이 풍부하며 지식이 독특하며 실용성이 뛰어난 좋은 책이다.
빅 데이터의 중요하고 중요하지 않은 측면
대부분의 사람들이 당연하게 생각하는 것과는 달리, 필자는' 빅 데이터' 의' 빅' 과' 데이터' 가 중요하지 않다고 생각한다. 중요 한 것은 데이터가 가져올 수 있는 가치와 이러한 큰 데이터를 제어 하는 방법입니다. 기존의 구조화된 데이터와 교과서와는 달리,' 큰 데이터는 지저분할 수도 있고 못생길 수도 있다' 는 것은' 큰 데이터에 잠기고, 이에 따라 멈춘다' 와' 큰 데이터 처리의 비용 증가율' 을 가져올 수 있다. 데이터를 처리할 때, 작가는 "많은 큰 데이터는 사실 중요하지 않다" 고 지적했다. 기업은 큰 데이터를 잘 만들어야 하는데, 관건은 어떻게 모래에서 금을 캐고, 각종 데이터와 결합하거나 믹스하여 그 가치를 발굴하는 것이다. 이것이 저자가 "새로운 데이터는 매번 새로운 도구의 새로운 방법을 능가한다" 고 거듭 강조한 이유이기도 하다.
네트워크 데이터 및 전자 상거래
고객 행동 발굴은 더 이상 인기 있는 개념이 아니다. 그러나 필자는 고객의 의도와 의사 결정 과정에 대한 다음 분석이 가치 있는 금광이라고 생각합니다. "상품 구매에 대한 생각이 무엇이며 구매 결정에 영향을 미치는 핵심 요소는 무엇입니까?" " 전자 상거래와 같은 고객 행동에 대한 데이터 마이닝을 위해 저자는 일반화된 것이 아니라 구매 경로, 선호도, 행동, 피드백, 손실 모델, 반응 모델, 고객 분류, 광고 효과 평가 등에서 매우 매력적인 조언을 제공합니다. 제 생각에' 대데이터 관리' 저자가 제시한 인터넷 데이터는 대데이터의' 원시 데이터' 로서 다른 의미를 담고 있습니다. 즉, 전기상만이 고객과 심도 있는 상호 작용을 할 수 있고, 이 데이터를 수집할 수 있는 조건도 갖추고 있습니다. 이런 점에서 단말기를 직접 마주하는 기업은 전기상담에 대해 이야기하지 않고 큰 데이터를 상담하는 것은 결코 우습지 않다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 단말, 단말, 단말, 단말, 단말, 단말) 물론, 사용자 구매 경로에 대한 이러한 행동 분석은 신선하지 않다. 앙드힐은' 고객 구매 이유: 신세대 소매업성경' 이라는 책에서 쇼핑몰이 많은 컨설턴트를 고용하여 비밀리에 고객을 추적하고, 비밀어구로 가득 찬 카메라나 카드로 고객이 매장에 들어가는 모든 동작을 사실적으로 기록하고, 심층적인 요약과 분석을 통해 상품의 진열 위치, 광고의 문구, 투하 장소 등을 개선한다고 밝혔다. 둘 다 전기상 시대의 고객 행동 발굴과 이곡이 같은 묘미를 가지고 있다. 물론, 전자상거래 시대에는 데이터 분석 비용이 낮아 간접 관찰을 통해 수집할 수 있는 데이터 (예: 신용 기록) 를 쉽게 얻을 수 있었습니다.
몇 가지 가치 있는 응용 프로그램 시나리오.
빅 데이터의 가치는 특정 애플리케이션 패턴 및 시나리오를 통해서만 구현할 수 있습니다. 전자 상거래가 하나의 사례다. 이와 함께 저자는 차차 정보가 "처음엔 도구로 등장해 차주와 회사가 더 좋고 효과적인 차량 보험을 받을 수 있도록 도와준다" 고 언급했다. 그러나 속도, 도로 구간, 시작 및 종료 시간 등과 같은 정보를 제공할 수 있는 것은 도시 교통 체증을 개선하는 데 예상치 못한 가치가 있습니다. GPS 기술 및 손 기반 .....
빅 데이터의 도착은 중국 경제 발전에 어떤 의미가 있습니까?
대용량 데이터란 기존 소프트웨어 도구가 감당할 수 있는 시간 범위 동안 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터를 말합니다.
어떤 사람들은 데이터를 에너지 있는 탄광에 비유한다. 석탄은 성격에 따라 초탄 무연탄, 비료탄, 마른 석탄으로 나뉘는데, 노천탄광과 심산탄광의 채굴 비용은 다르다. 마찬가지로, 큰 데이터는 "큰" 이 아니라 "유용한" 것입니다. 가치 함량과 발굴 비용은 수량보다 더 중요하다. 많은 업계에서 이러한 대규모 데이터를 어떻게 활용하느냐가 경쟁에서 승리하는 열쇠입니다.
빅 데이터의 가치는 다음과 같은 측면에 반영됩니다.
1) 대량의 소비자에게 * * * 제품이나 서비스를 제공하는 기업은 큰 데이터를 이용하여 정밀 마케팅을 할 수 있다.
2) 작고 아름다운 모델을 만드는 중장꼬리 기업은 큰 데이터를 이용하여 서비스 전환을 할 수 있다.
3) 인터넷의 압력으로 변화해야 하는 전통 기업은 시대와 함께 발전하여 큰 데이터의 가치를 최대한 활용해야 한다.
인터넷 빅 데이터의 이점은 무엇입니까?
큰 데이터란 무엇입니까? 왜 큰 데이터를 사용해야 합니까? 인기있는 빅 데이터 도구는 무엇입니까? 이 글은 당신에게 해답을 줄 것입니다.
지금, 큰 데이터는 남용되는 유행어이지만, 그것의 진정한 가치는 중소기업이라도 실현될 수 있다.
큰 데이터는 네트워크 분석, 소셜 데이터, 사용자 및 로컬 데이터와 같은 다양한 출처의 데이터를 통합함으로써 전반적인 상황을 이해하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터 분석은 점점 더 쉬워지고, 저렴해지고, 이전보다 업무에 대한 이해를 가속화하기 쉽다.
대용량 데이터는 일반적으로 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스 (BI) 및 데이터 웨어하우스와 동일한 특징 (높은 비용, 난이도, 높은 위험) 을 갖습니다.
이전의 비즈니스 인텔리전스 및 데이터웨어 하우스 프로그램은 주주에게 정량화 가능한 이익을 얻는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸렸기 때문에 실패했습니다. 그러나, 사실은 그렇지 않다. 사실, 당신은 같은 날, 적어도 몇 주 후에 당신의 진정한 의도를 얻을 수 있습니다.
왜 큰 데이터를 사용해야 합니까?
데이터가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 한 가지 뚜렷한 예는 우리 고객으로부터 나온 것으로, 대부분 구글 분석을 사용한다. 오랜 기간 동안 데이터를 분석하거나 고급 세그먼트를 사용하면 Google 에서 분석한 데이터가 샘플링되기 시작하여 데이터의 실제 가치를 숨깁니다.
이제 우리의 도구인 Clickstreamr 는 대량의 클릭 레벨 데이터를 수집할 수 있으므로 액세스 경로 (또는 액세스 스트림) 에서 사용자가 클릭할 때마다 동작을 추적할 수 있습니다. 또한 다른 데이터 소스를 추가하면 실제로 큰 데이터가 됩니다.
보다 포괄적인 분석
빅 데이터 빅 데이터는 단지 많은 양의 데이터가 아닙니다. 그의 진정한 의미는 관련 데이터 배경에 따라 더 완전한 보고서를 완성하는 것이다. 예를 들어, CRM 데이터를 웹 사이트의 데이터 분석에 추가하면 이미 알고 있는 고부가가치 사용자 그룹을 발견할 수 있습니다. 이들은 여성으로 서해안에 살고 있으며 나이는 30 세에서 45 세 사이에 Pinterest 와 페이스북에 많은 시간을 보냈다.
이제 당신은 이러한 지식을 가지고 있습니다. 즉, 더 많은 고부가가치 사용자를 효과적으로 구축하고 얻는 방법입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 지식명언)
Tableau, Google 과 같은 회사는 사용자에게 더 강력한 데이터 분석 도구 (예: 대용량 데이터 분석) 를 제공합니다. Tableau 는 연간 2,000 달러의 시각적 분석 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 구글은 몇 분 안에 데이터를 분석하고 어떠한 예산 요구 사항도 충족할 수 있는 BigQuery 도구를 제공합니다.
큰 데이터란 무엇입니까?
대용량 데이터는 일반적으로 혼합 구조, 반정형 및 비정형 데이터이므로 대용량 데이터, 특히 기존의 관계형 데이터베이스와의 연결, 처리 및 관리가 어려워집니다. 빅 데이터에 대해 1979 에 설립된 최초의 정보기술 연구 및 분석 회사인 Gartner Group 의 분석가는 이를 세 개의 V 로 나눕니다.
토량: 많은 데이터
속도: 고속 데이터 출력입니다.
다양성: 다양한 유형과 출처의 데이터입니다.
우리는 대부분의 기업들이 매일 서로 다른 분야의 대량의 데이터를 생성한다고 말했다. 다음은 기업이 큰 데이터 분석 중 데이터를 수집하고 집계할 수 있는 잠재적 방법입니다.
네트워크 분석
이동 분석
장치/센서 데이터
사용자 데이터 (CRM)
통합 엔터프라이즈 데이터 (ERP)
소셜 데이터
회계제도
판매 시점 시스템
판매 시스템
소비자 데이터 (예: 이블리의 데이터, 던시 상업협회의 데이터 또는 인구조사 데이터)
회사 내부 스프레드시트
회사 내부 데이터베이스
위치 데이터 (공간 위치, GPS 위치)
기상 자료
하지만 무한한 데이터 소스에 대해서는 너무 많이 하지 마세요. 관련 데이터에 초점을 맞추고 작은 데이터로 시작합니다. 일반적으로 웹 사이트 데이터, 소비자 데이터 및 CRM 과 같은 2 ~ 3 개의 데이터 소스부터 시작하는 것이 좋습니다. 그러면 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 큰 데이터 분석에 처음 들어간 후에는 데이터 소스를 추가하여 분석을 확대하고 더 많은 분석 결과를 게시할 수 있습니다.
더 큰 데이터에 대한 자세한 내용은 * * * 의 큰 데이터 포털로 갈 수 있습니다.
빅 데이터의 이점
큰 데이터는 높은 가치의 기회를 식별하고 활용할 수 있는 사전 예방 방법을 제공합니다. 원하는 경우 대용량 데이터를 다음과 같이 제공할 수 있습니다 .....
빅 데이터의 진정한 의미는 무엇입니까
빅 플랫폼의 빅데이터 온라인 교육은 일정 기간 동안 일반 소프트웨어 툴이 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터를 의미합니다. 대규모, 고성장, 다양한 정보 자산으로, 더 강력한 의사 결정력, 통찰력 및 검색 기능, 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다. 기술적으로 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 관계는 동전의 앞면과 뒷면처럼 밀접한 관계가 있다. 큰 데이터는 단일 컴퓨터에서 처리할 수 없으며 분산 아키텍처를 사용해야 합니다. 대량 데이터의 분산 데이터 마이닝이 특징입니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 가상화 기술에 의존해야 합니다. 대용량 데이터는 허용 시간 내에 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 특별한 기술이 필요합니다. 대용량 데이터에 적합한 기술은 MPP 데이터베이스, 데이터 마이닝, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷 및 확장 가능한 스토리지 시스템입니다.
가장 작은 기본 단위는 비트이며 모든 단위는 비트, 바이트, KB, MB, GB, TB, PB, EB, ZB, YB, BB, NB, DB 순서로 제공됩니다.
큰 데이터가 사람들에게 주는 이점
일반 사용자에게는 의미가 크지 않다. 약국과 약업체들이 사용자의 요구를 이해하는 것도 필요하지만, 실제로 사용자에게 약을 고르는 데 편리하다면 유용하다. 예를 들어, 병이 나서 어떤 약을 선택해야 할지 모를 때, 증거 기반 의학의 원리에 따라 적절한 약을 찾을 수 있게 해 주는 것도 좋다. (존 F. 케네디, 건강명언)
산업 빅 데이터는 중국에 무엇을 의미합니까?
산업 빅 데이터는 산업 R&D 설계, 제조, 운영 관리, 마케팅, 애프터 서비스 등 제품 수명 주기 및 산업 체인의 전 과정에서 빅 데이터의 응용을 촉진하고, 사용자 수요를 분석 및 인식하며, 제품 부가가치를 높이고, 스마트 공장을 구축하고, 제조 모델 변화와 산업 변환 업그레이드를 촉진합니다.
다음 단계에서는, 국가는 정보화와 산업화의 깊은 통합을 촉진 하기 위하여 큰 데이터를 이용할 것 이다, 연구 및 R&D, 디자인 제조, 운영 관리, 마케팅, 애프터 서비스 등에 큰 데이터의 응용 프로그램을 홍보, 다른 산업, 다른 링크를 위한 큰 데이터 분석 응용 프로그램 플랫폼을 개발, 전형적인 기업 선택, 주요 산업, 주요 지역 산업 기업 큰 데이터 응용 프로그램 파일럿을 수행, 적극적으로 추진 응용 프로그램 프로젝트 파일럿 과정에서 응용 프로그램 데모의 안전성과 신뢰성을 평가하고, 대형 데이터 테스트 기술, 산업 전자 시스템 테스트 기술 및 산업 클라우드 테스트 기술을 활용하여 산업 기업 대형 데이터 응용 프로그램 프로젝트 파일럿이 꾸준히 추진되도록 해야 합니다. 중국 소프트웨어 평가 센터는 관련 분야에서 두터운 기술 축적과 사례 축적을 통해 중국 공업 빅 데이터의 발전을 호위할 수 있다.
빅 데이터의 주요 특징은 무엇입니까?
대용량 데이터란 기존 소프트웨어 툴을 통해 적정 기간 동안 캡처, 관리 및 처리된 데이터를 말합니다.
빅 데이터의 특징:
1. 볼륨: 데이터 크기에 따라 고려되는 데이터의 가치와 잠재적 정보가 결정됩니다.
다양성: 데이터 유형의 다양성;
속도: 데이터를 얻는 속도를 나타냅니다.
4. 가변성: 데이터를 효율적으로 처리하고 관리하는 프로세스를 방해합니다.
신뢰성: 데이터의 품질.
복잡성: 엄청난 양의 데이터, 다중 채널 소스.
빅 데이터의 의미:
오늘날의 사회는 빠르게 발전하는 사회로, 과학기술이 발달하고 정보 유통이 이루어지고 있다. 사람들의 교류가 점점 가까워지고 생활이 점점 편리해지고 있다. 빅데이터는 이 하이테크 시대의 산물이다.
어떤 사람들은 데이터를 에너지 있는 탄광에 비유한다. 석탄은 성격에 따라 초탄 무연탄, 비료탄, 마른 석탄으로 나뉘는데, 노천탄광과 심산탄광의 채굴 비용은 다르다. 마찬가지로, 큰 데이터는 "큰" 이 아니라 "유용한" 것입니다. 가치 함량과 발굴 비용은 수량보다 더 중요하다. 많은 업계에서 이러한 대규모 데이터를 어떻게 활용하느냐가 경쟁에서 승리하는 열쇠입니다.
빅 데이터의 결함:
그러나 경제 발전에서' 빅 데이터' 의 큰 의미는 사회 문제에 대한 모든 이성적 사고를 대신할 수 있다는 것을 의미하지 않는다. 과학 발전의 논리는 방대한 데이터에서 길을 잃을 수 없다. 저명한 경제학자인 루드비히 폰 미세스 (Ludwig von mises) 는 "오늘날 많은 사람들이 쓸데없는 정보 축적에 바빠서 문제를 해석하고 해결하는 특별한 경제적 의미에 대한 이해를 잃었다" 고 경고했다. 이것은 확실히 경계해야 한다.