빅토르 마이어 쇤버그와 케네스 쿡이 쓴' 빅 데이터 시대'? 큰 데이터란 무작위 분석 (샘플링 조사) 이라는 바로 가기 없이 모든 데이터를 분석 처리에 사용하는 것을 말합니다. 대용량 데이터의 4V 특징: 매스 (대량), 속도 (고속), 다양성 (다양성), 가치 (가치).
큰 데이터 (큰 데이터) 의 경우? 데이터 연구 기관인 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 빅 데이터 (Big? 데이터) 도 점점 더 많은 관심을 끌고 있다. 운대 애널리스트 팀은 빅데이터 (Big) 가? Data) 는 일반적으로 한 회사가 만든 대량의 비정형 데이터와 반정형 데이터를 설명하는 데 사용되며, 분석을 위해 관계형 데이터베이스로 다운로드하는 데 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 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. -응?
빅 데이터의 특징. 데이터 양, 데이터 종류, 실시간 필요, 데이터 가치. 각 업종마다 큰 데이터가 있지만, 대량의 정보와 상담은 복잡하기 때문에 우리가 검색, 가공, 분석, 요약, 그 심층적인 법칙을 총결산해야 한다. -응?
큰가요? 데이터 수집. 과학과 인터넷의 발전은 빅 데이터 시대의 도래를 촉진시켰다. 각 산업은 매일 엄청난 양의 데이터 조각을 생성하고 있으며, 데이터 측정 단위도 바이트, KB, MB 에서 로 바뀌고 있습니까? GB 와 TB 는 PB, EB, ZB, YB, 심지어 BB, NB, DB 로 측정됩니다. 빅 데이터 시대의 데이터 수집은 더 이상 기술적 인 문제가 아니지만 어떻게 많은 데이터를 찾을 수 있습니까? 그 내재적인 법칙.
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)
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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. 큰 데이터를 활용하여 고객과 고객의 선호도 및 행동을 더 잘 이해하는 방법에 중점을 둡니다. 기업은 소셜 데이터, 브라우저 로그, 분석 텍스트 및 센서 데이터를 수집하여 고객을 보다 포괄적으로 이해하는 것을 좋아합니다. 일반적으로 데이터 모델은 예측을 위해 생성됩니다. 예를 들어, 미국의 유명 소매업자 Target 은 빅데이터 분석을 통해 귀중한 정보를 얻고 고객이 언제 아이를 원하는지 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한, 큰 데이터의 응용 프로그램을 통해 통신 회사는 잃어버린 고객을 더 잘 예측할 수 있고, 월마트는 어떤 제품이 잘 팔릴 것인지 더 정확하게 예측할 수 있으며, 자동차 보험 업계는 고객의 요구와 운전 수준을 이해하고, 정부는 유권자의 선호도를 이해할 수 있다.
2. 비즈니스 프로세스 최적화
대용량 데이터는 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데도 도움이 됩니다. 소셜 미디어 데이터, 온라인 검색 및 일기 예보를 통해 공급망 및 배송 경로 최적화가 가장 널리 사용되는 중요한 데이터를 발굴할 수 있습니다. 이 두 가지 측면에서 지리적 위치 및 무선 주파수 식별은 상품과 배송 차량을 추적하고 실시간 교통 경로 데이터를 사용하여 보다 최적화된 경로를 개발합니다. 인적 자원 업무도 인재 채용 최적화를 포함한 대용량 데이터 분석을 통해 개선됩니다.
빅 데이터는 우리의 삶을 개선하고 있습니다.
빅데이터는 기업과 정부뿐만 아니라 우리 삶의 모든 사람들에게도 적용된다. 스마트 시계나 스마트 팔찌와 같이 착용한 장치를 사용하여 칼로리 소비와 수면 패턴을 추적할 수 있는 최신 데이터를 생성할 수 있습니다. 그리고 우리는 빅데이터 분석을 통해 우리의 사랑을 찾는다. 많은 경우, 결혼 사이트는 도움이 필요한 사람들이 적합한 대상을 일치시킬 수 있도록 도와주는 빅 데이터 앱이다.
4. 의료 및 연구 개발 개선
빅 데이터 분석 응용 프로그램의 컴퓨팅 기능을 통해 몇 분 안에 전체 DNA 를 디코딩할 수 있습니다. 또한 최신 치료 프로그램을 개발할 수 있습니다. 질병을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 사람들이 스마트 시계 등 형성할 수 있는 데이터를 착용하듯이, 빅데이터는 환자가 질병을 더 잘 치료할 수 있도록 도와준다. 빅데이터 기술은 조산아와 병아의 상황을 감시하기 위해 이미 병원에 적용되었다. 아기의 심장 박동을 기록하고 분석하여 의사는 아기의 몸에 나타날 수 있는 불편함을 예측할 수 있다. 이것은 의사가 아기를 더 잘 도울 수 있도록 도와준다.
빅 데이터 개념의 구조
빅데이터는 인터넷이 현 단계로 발전한 표징이나 특징일 뿐이다. 그것을 신화 하거나 경외심을 유지할 필요가 없다. 클라우드 컴퓨팅으로 대표되는 기술 혁신의 맥락에서 수집하고 사용하기 어려웠던 이러한 데이터는 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 각 업종의 끊임없는 혁신을 통해, 큰 데이터는 점차 인류에게 더 많은 가치를 창출할 것이다.
둘째, 빅데이터를 체계적으로 이해하려면 포괄적이고 세밀한 분해를 해야 한다. 나는 세 가지 수준에서 시작할 것이다.
첫 번째 수준은 이론이고, 이론은 인지의 유일한 길이며, 널리 인정되고 전파되는 기준선이다. 여기서는 큰 데이터의 특징 정의에서 큰 데이터에 대한 업계의 전반적인 설명과 정성을 이해할 수 있습니다. 빅 데이터 가치에 대한 논의에서 빅 데이터의 소중함을 심도 있게 분석합니다. 빅 데이터의 발전 추세에 대한 통찰력; 이 글은 빅데이터 프라이버시라는 특별하고 중요한 시각에서 사람과 데이터의 장기 게임을 살펴본다. -응?
두 번째 수준은 기술이고, 기술은 큰 데이터의 가치를 반영하는 수단이며, 진보의 초석이다. 클라우드 컴퓨팅, 분산 처리 기술, 스토리지 기술, 감지 기술의 발전에서 큰 데이터를 수집, 처리, 저장에서 결과 형성에 이르는 전 과정을 설명합니다.
세 번째 수준은 실천이고, 실천은 큰 데이터의 궁극적인 가치 구현이다. 여기서는 인터넷 빅 데이터, 정부 빅 데이터, 기업 빅 데이터, 개인 빅 데이터의 네 가지 측면에서 빅 데이터가 보여준 아름다운 장면과 곧 실현될 청사진을 설명합니다.
빅 데이터 개념의 중요성, 용도 및 단점
1 .. 가치를 바꾸는 힘?
향후 10 년 동안 중국이 큰 지혜를 가지고 있는지 여부를 결정하는 핵심 의미 기준 ('사상가') 은 국민 행복이다. 하나의 현재 민생상, 큰 데이터를 통해 일을 또렷하게 하고, 우리가 인간관계에서 하는 일이 이전보다 더 의미가 있는지 보자. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 둘째, 생태적으로, 우리가 천인관계에서 이전보다 더 의미 있는 일을 했는지를 보는 것이다. (존 F. 케네디, 일명언) 결론적으로 10 년 전의 혼돈 시대에서 미래 10 년의 명랑한 시대로 나아가자.
2. 경제를 바꾸는 힘
생산자는 가치가 있고 소비자는 가치의 의미다. 의미 있는 것이 가치 있는 것이다. 소비자가 동의하지 않는 것은 팔리지 않고, 가치를 실현할 수 없다. 소비자가 인정한 물건만 팔 수 있어야 가치를 실현할 수 있다. 빅데이터는 우리가 소비자의 근원에서 의미를 식별하여 생산자가 가치를 실현할 수 있도록 도와준다. 내수 활성화의 원칙이다.
3. 조직의 힘을 바꾸다
의미망 특징을 지닌 데이터 인프라와 데이터 자원이 발전함에 따라 조직 변화는 점점 더 불가피하게 되고 있다. 큰 데이터는 네트워크 구조에 조직화되지 않은 조직력을 조성할 수 있다. 이러한 구조적 특징을 가장 먼저 반영하는 것은 RSS, 위키, 블로그 등과 같은 다양한 중앙화된 웹 2.0 애플리케이션입니다. -응? 빅 데이터가 시대의 변화의 힘이 된 것은 의미를 좇아 지혜를 얻기 때문이다.
빅 데이터의 사용은 무엇입니까?
빅 데이터는 빅 데이터 기술, 빅 데이터 엔지니어링, 빅 데이터 과학 및 빅 데이터 애플리케이션으로 나눌 수 있습니다. 현재 사람들이 가장 많이 이야기하는 것은 빅 데이터 기술과 빅 데이터 애플리케이션이다. 공학과 과학 문제는 중시되지 않았다. 빅 데이터 엔지니어링은 빅 데이터의 계획, 건설, 운영 및 관리를 위한 시스템 엔지니어링입니다. 빅 데이터 과학은 빅 데이터 네트워크의 개발과 운영 과정에서 빅 데이터의 법칙과 자연 및 사회 활동과의 관계를 발견하고 검증하는 데 중점을 둡니다.
사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 자동차 네트워킹, 휴대폰, 태블릿, PC, 전 세계 다양한 센서가 모두 데이터 소스이거나 호스팅되는 방식입니다.
네트워크 로그, RFID, 센서 네트워크, 소셜 네트워크, 소셜 데이터 (데이터 혁명으로 인한 사회), 인터넷 텍스트 및 파일을 예로 들 수 있습니다. 인터넷 검색 색인 상세한 기록, 천문학, 대기과학, 유전체학, 생지구화학, 생물학 및 기타 복잡한 과학 연구, 군사 정찰 및 의료 기록을 호출합니다. 사진 파일 비디오 파일; 대형 전기상이 있습니까? 。
-응?
빅 데이터 어플리케이션의 단점은 무엇입니까?
빅데이터 옹호자들은 빅데이터 사용의 큰 잠재력을 보았지만, 프라이버시 옹호자들은 점점 더 많은 사람들이 관련 데이터를 수집하기 시작했고, 그 데이터를 공개하거나 소셜 미디어를 통해 발표할 의향이 있는지, 심지어 자신의 삶을 공유함으로써 자신도 모르게 구체적인 디지털 세부 사항을 발표할 수 있을지에 대해 우려하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 스튜어트, 자기관리명언) (윌리엄 셰익스피어, 스튜어트, 자기관리명언)
이러한 방대한 데이터 세트를 분석하면 우리의 예측 능력에 허위 정보가 생겨 중요하고 유해한 잘못된 결정이 많이 발생할 수 있습니다. 또한 데이터는 강력한 사람이나 기관에 의해 남용되고 의제는 이기적으로 조작되어 원하는 결과를 얻습니다.