1. 대량 데이터 크기:
빅 데이터와 기존 데이터의 가장 큰 차이점은 대용량 데이터 크기, 즉 "기존 데이터베이스 소프트웨어 도구의 기능을 훨씬 뛰어넘는 데이터 수집, 저장, 관리 및 분석" 입니다.
상업 와이파이 (WiFi) 가 소유한 데이터의 경우 쇼핑몰 또는 상업 센터에서 수집한 데이터를 통합하더라도 "범위를 벗어난" 데이터의 양에 도달하기는 어렵습니다.
와이파이 회사가 전체 상업 센터를 배치할 수 있는 경우는 드물다. 현재 대부분의 상용 와이파이 회사는 아직 소규모 발전 단계에 있으며, 얻은 데이터는 대부분 한 점포나 개인 상가의 데이터이며, 큰 데이터라고 부를 수 없다.
따라서 방대한 양의 데이터를 수집하기 위해 현재 업계 트렌드에서 가장 좋은 선택은 기업 협력이다. 협력을 통해 수많은 기업의 데이터를 모으고, 데이터 공백을 메우고, 데이터 양을 늘리고, 큰 데이터에서 큰 데이터로의 도약을 실현할 수 있습니다.
둘째, 빠른 데이터 흐름:
데이터도 시효성이 있다. 수집한 큰 데이터는 유통되지 않으면 기한이 지나야 폐기된다. 특히 상용 와이파이 회사의 경우, 상용 와이파이 회사가 수집하는 대부분의 데이터는 일부 사용자의 비즈니스 행동에서 시효성이 있는 경우가 많습니다.
예를 들어, 옷가게에서 한 사용자의 일상적인 소비 행위 궤적을 수집한다. 이러한 데이터가 적시에 빠르게 유통되고 분석되지 않으면 이번에 수집한 데이터는 매일 옷을 사지 않기 때문에 가치를 잃을 수 있습니다. 빠르게 흐르는 데이터는 끊임없이 흐르는 물과 같다. 끊임없이 순환해야 큰 데이터의 신선도와 가치를 보장할 수 있다.
셋째, 다양한 데이터 유형:
빅 데이터의 세 번째 특징은 데이터 유형의 다양성입니다. 첫째, 사용자는 복잡한 개인으로, 단일 동작 데이터가 사용자를 설명하기에 충분하지 않습니다. 현재 WiFi 업계에서는 사용자의 궤적을 분석하고 사용자의 행동 습관을 이해하여 사용자 초상화를 만들어 정확한 푸시를 가능하게 하는 데 큰 데이터를 사용하고 있습니다.
그러나 단일 유형의 데이터는 사용자의 초상화를 실현하기에 충분하지 않습니다. 예를 들어, 일부 기업은 사용자가 일정 기간 동안 식품 데이터를 통해 사용자가 이 지역에 들어갈 때 관련 정보를 푸시할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
이 정보는 사용자의 일정 기간 동안의 식생활 데이터를 간단히 분석할 뿐 사용자의 현재 신체 상태, 개인 수요, 경제적 경제성을 고려하지 않기 때문에 이번 푸시의 전환율은 예상할 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 음식명언)
넷째, 낮은 가치 밀도:
빅 데이터 자체는 엄청난 양의 정보를 가지고 있습니다. 이러한 정보는 수집에서 구현에 이르기까지 중요한 프로세스 분석이 필요하지 않습니다. 분석을 통해서만 큰 데이터를 데이터에서 가치로 변환할 수 있습니다.
그러나, 큰 데이터는 정보량이 크지만, 실제로 사용할 수 있는 데이터는 극히 일부에 불과할 수 있다는 것은 잘 알려져 있다. 방대한 양의 데이터 중 작은 부분을 골라내는 것은 그 자체로 엄청난 작업이기 때문에, 큰 데이터의 분석은 종종 클라우드 컴퓨팅과 연결되어 있다.
수십 대, 수백 대, 심지어 수천 대의 컴퓨터 분석 기능을 통합한 클라우드 컴퓨팅만이 방대한 데이터 분석을 완료할 수 있습니다. 유감스럽게도, 와이파이 업계의 대부분의 기업들은 클라우드 컴퓨팅 능력을 갖추지 못했다.
위의 네 가지 사항은 큰 데이터의 특징이자 WiFi 업계의 큰 데이터 구현에 영향을 미치는 이유입니다. 이러한 요소들은 대부분의 WiFi 회사들이 단독으로 해결하기 어렵고, 전 업종 또는 여러 업계의 협력이 있어야만 완성할 수 있다.
물론 빅 데이터 자체도 가치가 있습니다. 와이파이 회사는 큰 데이터를 판매함으로써 실현할 수 있다. 그러나 다방면협력으로 얻은 큰 데이터 가치에 비해 단순 판매로 얻은 가치는 정말 너무 적다.