큰 데이터 사업 성공을 위해 따라야 할 7 단계

IT 분야에서 우리 모두과 대 광고 하는 인기 있는 언어를 만들 사랑. 패션 트렌드 처럼 우리 20 년 주기는 우리가 되돌리려면 이전 기술 하 고는 새로운 이름을, 모두 즉시 있어야 하는 기술 다는 것을 주장 것 같다. 최신은: 큰 데이터.

http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13541.html에서 "> 다양 한 클라우드 회의 interop 컨벤션, 우리가 만약 우리가 큰 데이터 전략을 개발 하지 않았다 (클라우드 전략을 함께), 우리 뒤에 떨어질 것 이라고 들었다.

대용량 데이터에 대 한 세 가지 중요 한 사실이 있다. 첫째, 새로운 트렌드가 아니다. 아마존, 마이크로소프트와 Google에 노력 하 고 큰 데이터는 90 이후 ' s. 사실, 수십 년 동안 많은 회사 데이터를 파고 되어 있다. 그것은 큰 금융 자원 가진 대기업만 큰 데이터 연구를 수행 못했습니다 하지만 큰 데이터 이미 존재 했을 수 있습니다. 이제, 저렴 한 컴퓨팅 및 저장소 기능, 새로운 도구 및 기술에 따라, 거의 모든 사람들이 사용할 수 고급 데이터 마이닝 기술 및 알고리즘.

많은 사람들이 비록 두 유사성, 하지만 큰 데이터 BI의 범위를 넘어 큰 데이터는 단지 새로운 이름을 비즈니스 인텔리전스 (BI)에 대 한 생각.

사실 두 번째: "큰" 상대적 이다. 자, 산업 조직 데이터 성장의 기록 수준을 직면 할. IDC에 따르면, 우리 초당, TB 데이터 보다 더 만들고 2020 우리 것 보다는 더 많은 스토리지 데이터의 35ZB. 그러나, 큰 데이터는 반드시 거 대 한, 큰 데이터 크기, 하지만 당신이 그것을 할 필요가 대 한 아니다. 테라바이트 작은 기업 수 있습니다 또한 문제가 큰 데이터 추출, 분석, 및 결정을 내릴 필요가 있기 때문에.

셋째, 대용량 데이터 처리에 사용 되는 데이터는 광범위 하 게, 정의 되 고 구조화 및 구조화 되지 않은 데이터를 모두 포함할 수 있습니다. 몇몇 회사, 가장 중요 한 것은 대용량 데이터 또는 데이터에 대 한 데이터의 메타 데이터입니다.

"전통적인 데이터베이스 소프트웨어의 캡처, 저장, 관리 및 분석 기능 보다 큰 dataset"으로 큰 데이터의 맥킨 지의 정의의 저자 추가: "이러한 데이터 세트의 수백에서 실행 중인 병렬 소프트웨어 (시스템)의 큰 수 수 또는 수천 대의 서버 (구름)의 과정을." "

여기 큰 데이터와 성공에 7 개 단계는:

1 단계: 문제는 인정 합니다. 이것은 종종 어려운 단계입니다. 10 년 전, 우리는 우리의 네트워크 방화벽 및 프록시 서버에 의해 더 이상 보호 했다 그리고 우리는 인프라를 액세스 하 여 원격으로 직원에 대 한 인터넷을 포용 했다 인정을 거부 했다. 대용량 데이터에 대 한 it 지도자가 그들의 데이터를 평가할 필요가:

데이터 집합 돼 당신이 압도?

당신은 모든 데이터를 모르는?

(또는 비즈니스 리더) 하지 마세요 데이터에서 필요한 정보?

비즈니스 리더 하지 할 데이터에 따라 결정?

엔터프라이즈 정책 및 전략적 의사 결정에 그것의 관련성을 증가 수 만들기?

대부분 회사 같은 경우, 일부 또는 모든 이러한 질문에 대답은 ' 예, 귀하의 데이터를 제어 하 고 리더십 결정을 제공 하는 정보를 찾아 하는 시간 이다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)