빅데이터 해석: 정보 처리의 6가지 핵심 링크
빅데이터는 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 저장 및 관리, 데이터 분석, 데이터 표시로 나눌 수 있습니다. 정보 처리 링크, 화학화 및 산업 응용. 각 링크에서 다양한 회사가 이곳에서 자리를 잡기 시작했습니다.
1. 데이터 수집: Google, CISCO 등 기존 IT 기업은 이미 데이터 수집 작업을 시작했습니다. 중국에서는 타오바오(Taobao), 텐센트(Tencent), 바이두(Baidu) 등 기업이 대량의 사용자 습관과 사용자 소비 행태 데이터를 수집하고 저장해 왔다. 딜로이트는 미래에는 다양한 산업의 특정 요구에 따라 산업 데이터 수집 시스템을 특별히 설계하는 전문적인 데이터 수집 회사가 더 많아질 것이라고 예측합니다.
2. 데이터 클리닝: 복잡하고 무질서한 데이터를 대량으로 수집한 후, 유용한 데이터를 필터링하여 데이터 클리닝 작업을 완료하고 다음 링크로 전달하는 방법입니다. 빅데이터 산업의 노동력 연결은 지속적으로 개선되고 있으며 요구 사항도 점점 더 높아지고 있습니다. 인텔 등 기존 IT 기업 외에도 테라데이타, 인포매티카 등 데이터 처리 전문 기업이 더 큰 활력을 보이고 있다. 중국에서는 화오데이터(Huaao Data) 등 유사한 제조사도 등장하기 시작했다. 딜로이트는 앞으로는 데이터 클리닝에 주력하는 기업이 많아질 것이라고 예측한다.
3. 데이터 저장 및 관리: 데이터 저장 및 관리는 데이터 처리의 두 가지 하위 부분입니다. 이 두 세그먼트 간의 관계는 매우 가깝습니다. 데이터 관리 방법은 데이터의 저장 형식을 결정하며, 데이터 저장 방법은 데이터 분석의 깊이와 폭을 제한합니다. 상관관계가 매우 높기 때문에 일반적으로 한 제조업체가 이 두 세그먼트의 설계를 조정하는 것이 더 효과적입니다. 공급업체 점유 관점에서 볼 때 IBM 및 Oracle과 같은 기존 데이터 스토리지 제공업체는 기존 스토리지 사업을 기반으로 심층적인 확장을 수행하여 큰 시장 점유율을 쉽게 점유했습니다. Apache Software Foundation과 같은 새로운 회사는 오픈 소스 전략을 사용하여 업계 전문 지식을 통합하고 빅 데이터 개발의 리더가 되었습니다.
4. 데이터 분석: 전통적인 데이터 처리 회사인 SAS와 SPSS는 데이터 분석에서 확실한 이점을 가지고 있습니다. 그러나 오픈소스 소프트웨어 인프라인 하둡(Hadoop)을 기반으로 한 데이터 분석 기업은 최근 몇 년간 폭발적인 성장을 경험했다. 예를 들어, 2008년에 설립된 Cloudera는 기업이 오픈 소스 Hadoop 제품을 기반으로 데이터를 관리하고 분석하도록 돕습니다. Cloudera는 고객이 맞춤형 데이터 분석 요구 사항을 완료하는 데 도움을 줄 수 있기 때문에 Expedia, JPMorgan Chase 등 유명 기업 사용자를 다수 보유하고 있으며 단 5년 만에 시장 가치가 7억 달러에 이르렀습니다.
5. 데이터 해석: 빅데이터 분석 결과를 특정 산업 문제로 복원합니다. SAP 및 SAS와 같은 데이터 분석 회사는 기존 비즈니스에 업계 지식을 추가하여 이 경쟁 부문의 리더가 되었습니다. 이와 함께 빅데이터 발전으로 등장한 위비데이터 등 데이터 복원 전문업체도 성황을 이루기 시작했다.
6. 데이터 시각화: 이 링크에서 빅데이터는 실제로 경영 실천에 도움이 되기 시작합니다. 데이터의 분석과 시각화를 통해 빅데이터에서 도출할 수 있는 결론을 정량화하여 산업에 적용합니다. 이 연결을 위해서는 업계 전문가가 빅 데이터를 통해 제공되는 추론을 사용하고 업계의 특정 관행과 결합하여 업계의 현 상태를 진정으로 바꿀 수 있는 계획을 수립해야 합니다.
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