빅 데이터의 역할은 데이터 분석을 통해 두 가지 목적을 달성하는 것입니다.
사물 발전의 법칙을 이해하다.
둘째, 업무의 발전 방향을 예측한다.
질문 2: 빅 데이터 개발자는 기업에서 무엇을 합니까? 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.
질문 3: 빅 데이터 개발에서 빅 데이터의 어떤 내용을 알아야 합니까? 빅 플랫폼 빅 데이터 교육 답변: 첫째, 빅 데이터 개발은 자바, 기본 단계: 리눅스, 도커, Java, MySQL, Oracle, MongoDB, redis 를 기반으로 합니다. Hadoop MapReduce HDFS 사: Hadoop: Hadoop 개념, 버전, 역사, HDFS 작동 방식, 사 소개, 구성 요소 소개 대용량 데이터 저장 단계: hbase, hive, sqoop. 대형 데이터 스키마 설계 단계: Flume distributed, Zookeeper, Kafka. 빅 데이터 실시간 계산 단계: Mahout, Spark, storm. 빅 데이터 수집 단계: 파이썬, 셀라. 빅 데이터 비즈니스 실무 단계: 엔터프라이즈 빅 데이터 처리 비즈니스 시나리오의 실제 운영, 요구 사항 분석, 솔루션 구현, 통합 기술의 실제 적용
질문 4: 빅 데이터는 무엇을 할 수 있습니까? 몇 가지 키워드를 사용하여 큰 데이터를 정의할 수 있습니다.
첫째, "대규모" 는 두 가지 차원으로 측정할 수 있습니다. 하나는 시계열에서 많은 양의 데이터를 축적하는 것이고, 다른 하나는 깊이에서 더 세밀하게 축적하는 것입니다.
둘째,' 다양화' 는 문자, 그림, 비디오, 인구 데이터, 경제 데이터, 인터넷, 센서 등 다양한 데이터 소스와 같은 다양한 데이터 형식이 될 수 있습니다.
셋째, "동적". 데이터는 끊임없이 변화하고, 시간이 지남에 따라 대량의 데이터를 빠르게 늘리거나, 공간에서 끊임없이 변화하는 데이터를 이동할 수 있습니다.
이 세 가지 키워드는 큰 데이터의 이미지를 정의합니다.
하지만 또 다른 중요한 능력은' 처리 속도' 입니다. 이 크고 다양하며 동적인 데이터가 있지만 처리 및 분석에 오랜 시간이 걸린다면 큰 데이터라고 할 수 없습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 또 다른 관점에서 볼 때, 이러한 데이터를 신속하게 처리하기 위해서는 수작업이 불가능할 것이기 때문에 기계를 통해 달성해야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 컴퓨터명언)
마지막으로, 기계의 도움을 받아 이러한 데이터를 신속하게 처리하고 분석하여 필요한 정보 또는 전체 시스템의 응용 프로그램을 얻을 수 있습니다. 이를 큰 데이터라고 합니다.
질문 5: 빅 데이터 또는 인터넷을 개발하고 싶습니까? 컴퓨터 네트워크 기술사업부, 개발, 유지 보수, 운영, 제품 매니저를 잘하다.
모바일 인터넷의 방향에 관해서는, 나는 단지 말할 수있다.
향후 10 년은 모바일 인터넷의 10 년이다.
질문 6: 큰 데이터란 무엇입니까? 빅 데이터는 무엇을 할 수 있습니까? 대용량 데이터란 기존 소프트웨어 도구가 감당할 수 있는 시간 범위 동안 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터를 말합니다. 대량, 고성장, 다양한 정보 자산에 적응할 수 있는 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다.
큰 데이터는 맞을 수 있습니다. 데이터 수집 및 저장, 분석 및 적용, 제품 및 서비스 구성, 제품 및 서비스 생성, 프로세스 순환.
전체 유통 시스템이 지능형 시스템이 되어 기계로 자동화를 할 수 있을 때, 상업적이든 다른 것이든 새로운 모델이 될 수 있다. (존 F. 케네디, 컴퓨터명언)
질문 7: 빅 데이터 및 빅 데이터 플랫폼이란 무엇입니까? 빅 데이터 기술은 다양한 종류의 데이터로부터 귀중한 정보를 신속하게 얻을 수 있는 능력을 말합니다. 대용량 데이터에 적합한 기술은 MPP 데이터베이스, 데이터 마이닝 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷, 확장 가능한 스토리지 시스템 등입니다.
빅 데이터 플랫폼은 오늘날 사회에서 생성되는 점점 더 많은 데이터를 계산하는 것입니다. 저장, 운영 및 전시를 위한 플랫폼.
질문 8: 큰 데이터는 무엇을 의미하며, 큰 데이터의 개념을 어떻게 이해할 수 있습니까? 대용량 데이터 (Megadata) 또는 방대한 양의 데이터는 대규모, 고성장, 다양한 정보 자산을 의미하며, 보다 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 위해 새로운 처리 모델이 필요합니다.
빅터? 마이어 쇤버그와 케네스? 쿡예가 쓴' 빅 데이터 시대' 의 빅 데이터는 모든 데이터가 분석과 처리에 사용되며 랜덤 분석 (샘플링 조사) 에 대한 지름길이 없다는 뜻이다. 대용량 데이터의 4V 특징: 매스 (대량), 속도 (고속), 다양성 (다양성), 가치 (가치).
빅 데이터' 의 연구기관인 Gartner 는 이런 정의를 내렸다. 빅 데이터' 는 대규모, 고성장, 다양한 정보 자산으로, 더 강력한 의사 결정력, 통찰력 및 발견력, 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 특징이지만 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 가상화 기술에 의존해야 합니다.
클라우드 시대가 도래함에 따라 빅데이터는 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 운대 애널리스트 팀은 한 회사가 만든 대량의 구조화되지 않은 데이터와 반정형 데이터를 설명하는 데 일반적으로 사용되며 분석을 위해 관계형 데이터베이스에 다운로드하는 데 너무 많은 시간과 비용이 소요된다고 보고 있습니다. 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.
대용량 데이터는 허용 시간 내에 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 특별한 기술이 필요합니다. 대용량 데이터에 적합한 기술로는 대규모 병렬 처리 (MPP) 데이터베이스, 데이터 마이닝 전력 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷 및 확장 가능한 스토리지 시스템이 있습니다.
빅 데이터의 특징. 데이터 양, 데이터 종류, 실시간 요구 사항, 데이터 함축 가치가 크다. 각 업종마다 큰 데이터가 있지만, 대량의 정보와 상담은 복잡하기 때문에 우리가 검색, 가공, 분석, 요약, 그 심층적인 법칙을 총결산해야 한다.
큰 데이터 수집. 과학기술과 인터넷이 발달하면서 빅 데이터 시대가 도래하면서 각 업종은 매일 대량의 데이터 조각을 만들어 내고 있다. 데이터 측정 단위는 바이트, KB, MB, GB, TB 에서 PB, EB, ZB, YB, 심지어 BB, NB, DB 로 발전했습니다. 빅 데이터 시대의 데이터 수집은 더 이상 기술적인 문제가 아니라, 이렇게 많은 데이터에 직면해서 어떻게 그 내재적 법칙을 찾을 수 있을까.
큰 데이터의 발굴과 처리. 큰 데이터는 인간의 뇌가 계산하고 예측할 수 있는 것도 아니고, 단일 컴퓨터로 처리할 수 있는 것도 아니다. 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 클라우드 컴퓨팅 가상화 기술에 의존하는 분산 컴퓨팅 아키텍처를 사용해야 합니다. 따라서 대용량 데이터 마이닝 및 처리에는 클라우드 기술을 사용해야 합니다.
인터넷은 신기한 대망이고, 대데이터 발전도 하나의 모델이다. 만약 당신이 정말로 큰 데이터를 알고 싶다면, 여기에 올 수 있습니다. 이 수탉의 시작 번호는 187 이고, 가운데 번호는 세 아이의 0 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)
빅 데이터 애플리케이션
빅데이터 앱은 우리가 삶에서 유용한 가치를 얻는 데 도움이 될 수 있다.
빅데이터의 응용이 점점 더 광범위해짐에 따라 응용업계는 점점 낮아지고 있으며, 매일 새로운 빅데이터 앱을 볼 수 있어 사람들이 진정으로 유용한 가치를 얻을 수 있도록 도와준다. 많은 조직이나 개인들이 빅 데이터 분석의 영향을 받지만, 빅 데이터는 어떻게 사람들이 귀중한 정보를 발굴하는 데 도움이 됩니까? 분석 애플리케이션에서 빅 데이터의 핵심 영역인 빅 데이터의 9 가지 매우 가치 있는 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
1. 고객 이해 및 고객 서비스 요구 사항 충족
빅데이터의 응용은 현재 이 분야에서 가장 널리 알려져 있다. 핵심은 무엇입니까 >>
질문 9: 빅데이터는 어떤 일을 할 수 있습니까? 빅데이터와 관련된 일이 갈수록 많아지고 있다. 빅 데이터 개발, 빅 데이터 운영 및 유지 보수, 빅 데이터 엔지니어, 빅 데이터 분석가 등 현재 전반적인 상황은 그리 많지 않지만, 앞으로 업계가 성숙함에 따라 빅데이터의 일자리가 많아질 것이다. 천천히 기대하세요. 그래서 지금 큰 데이터를 배우는 사람이 점점 많아지고 있어요.
질문 10: 데이터 개발 엔지니어 (대형 데이터 개발 엔지니어) 의 차이점은 무엇입니까? 큰 데이터는 데이터의 맏형이라는 뜻이다.