2013 년 ' 응용 프로그램 및 대용량 데이터의 추세 분석

인터넷 업계에서 2013 트랜스 시대 의미의 "큰 데이터 년."로 인식 될 것 라고 할 수 있다 이 년, 큰 데이터는 데이터를, 그리고 심지어는 새로운 에너지 원 석유 자원에 비해 될 보다 더 귀중 한 정보로 간주 됩니다 그리고 다시는 메시지의 전체 혁명 후 인터넷 피크. 그러나, 큰 데이터는 슬로건, 그리고 더 많은 기업 단조로운 데이터에서 잠재적인 가치를 찾아 연습에 투입 해야 합니다.

올해 초 그 글로벌 회사의 28%와 25%의 중국 기업 지적 조사는 연습 큰 데이터를 이미 시작 된다. 중국 기업에 큰 데이터 응용 프로그램의 실제 상황을 더 이해 하기 구조 대형 데이터 응용 프로그램 및 동향, 과제와 기업에 큰 데이터 솔루션에 대 한 특별 조사에 착수 했다.

설문 조사는 공식적으로 2013 년 9 월 30 일에, 1.5 개월 지속, 라인 온라인을 통해 두 가지 방법으로 관리자 및 기타 기술 직원 설문 500 복사본, 군중 범위 데이터 건축가, 데이터베이스 관리 및 운영 엔지니어, 데이터베이스 개발 엔지니어, 데이터 분석, 연구 및 개발 이사와 그것을 복구 하.

이 큰 데이터 조사의 주요 결론

1, 16.67%, 2012 년부터 500 G 기업 보다 더 많은 월별 새 데이터 규모 18.11% 증가. 기업은 큰 데이터의 비율을 증가 했다, 하지만 여전히 데이터에 성장과 예측 사이 큰 간격이 이다.

2, 유일한 5.61% 기업, 큰 데이터 및 정보 보안 기회를 잡기 위해 국내 제조 업체에 대 한 차지 하는 국내 대형 데이터 제품의 성장의 봄에 알리다 것입니다.

3, 기업의 세 가지 큰 어려움의 대용량 데이터 저장, 처리 과정은 데이터 보안, 시스템 성능 병목 현상 및 데이터 형식 다양화 믿고 있다.

4. 대용량 데이터의 시대에 기업에 직면 큰 도전 전문 데이터 재능의 부족 이다.

5, 구조화 되지 않은 데이터를 해결 하기 위해 기업에 대 한 가장 긴급 한 필요에 대 한 이러한 데이터를 분석 하는 방법 이다.

6, 큰 데이터 기업의 현재 배포에 도달 21.89%, 배포 27.92%의 1 년 계획, 2014 큰 데이터 배포의 피크.

7, 3 개의 요인의 첫번째 고려 사항에서 큰 데이터 선택 과정에서 엔터프라이즈는 제품, 서비스 및 지원 수준 및 다른 응용 프로그램의 호환성.

8, 대부분 기업 선택 큰 데이터 제품 또는 솔루션 형식은 대용량 데이터 분석 소프트웨어.

9, 응답자는 가장 큰 데이터 기술에 대 한 우려, 상위 순위에 5 대용량 데이터 분석, 클라우드 데이터베이스, Hadoop, 메모리 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터 보안.

10. 응답자는 대용량 데이터 분석에서 가장 중요 한 세 가지 기능 실시간 분석, 풍부한 마이닝 모델 및 비주얼 인터페이스는 간주 됩니다.

두 번째, 엔터프라이즈 대용량 데이터 응용 프로그램 상태

대용량 데이터를 어떻게 정의 합니까?이 보는 고은 선의의의 질문 이다. 주류는 "3V" 모델, 즉, 수량 (볼륨), 속도 (velocity)와 종류 (다양 한), 그리고 일반적인 하드웨어 환경 및 수집, 소프트웨어 툴의 능력을 넘어 큰 데이터는 가트너의 정의 관리 하 고 사용자에 대 한 데이터를 처리 하는 허용 시간 내.

데이터의 방대한 양의 의심할 여 지 없이 큰 데이터의 가장 눈에 띄는 기능 중 하나입니다. 예측 글로벌 정보 년 59%의 속도로 성장 하 고 말한다. 기업 데이터의 크기는 참을 수준에 도달 합니까? 우리 결과 기업 월별 새로운 데이터 규모는 작년의 설문 조사에서 기업 데이터의 크기, 성장 하지만 기업 제어의 수준에 도달, 않기로 500 G 기업의 월간 새 데이터 크기 16.67% 차지 했다.

1, 기업 월별 새로운 데이터 규모 조사

올해 상황 이란 무엇입니까? 매월 새로운 데이터 조사 기업의 수 26.79%,11-100g 41.89%,101-500g 13.21%,500g 18.11% 이상 차지 하는 보다 더 차지 하는 고 대를 차지 하 고 10 G 미만 크기 위의 그림에서 볼 수 있습니다.

마지막에 비해 올해의 결과 볼 수 있습니다, 회사의 새로운 2012에서 16.67%, 2013 년부터 성장 18.11%, 8.64%의 증가에 이상의 500 G의 월별 데이터 크기. 큰 데이터와 회사의 비율을 증가 했다, 하지만 여전히 큰 격차는 예측에서 데이터의 성장 사이 (59%).

2, 큰 데이터 제조 업체 설문 조사 기업 선택

어떤 큰 데이터 업체 회사 좋습니까? 아마도 기존 배포에서 제품 식별 될 수 있습니다. 당신이 볼 수 있듯이 위의 그림에서 최고 6 업체 IBM (18.74%), Oracle (18.33%), SAP (11.35%), 마이크로소프트 (9.71%), SAS (7.52%), 및 NetApp (7.52%) 있습니다.

2012 조사 데이터와 비교, 오라클에서에서 떨어졌다 27.93% 18.33%, 그리고 하나의 큰 상황, 상대적으로 평균 점유율으로 각각 회사의 확산으로 대체. IBM과 SAP 공유 현재 18.74%, 11.35% %에 15.99%와 7.66%에서 상위 3에서 가장 빠르게 성장 했다.

올해의 설문 조사에서 국내 제조 업체에 대 한 새로운 옵션이 있습니다. 그것은 몇몇 외국에 비해 거 인, 국내 제조 업체의 공유는 5.61%. 올해의 "프리즘" 기업 정보 보안 사고 충격 좋은 기회와도 전에 국내 제조 업체 뿐만 아니라 알람 소리. 급증 하는 분야에서 큰 데이터 및 정보 보안 요구, 국내 제조 업체 성장의 봄에 알리다 것입니다.

셋째, 기업 큰 데이터 통증 포인트 분석

몇 년 전, 회사 정보 및 인터넷, 그리고 최근 몇 년 동안에 집중 초점 더에 클라우드 컴퓨팅, 이동성 및 사회주의 화. 기술 동향, 기업의 데이터 처리 및 분석의 어떤 종류에 상관 없이 많은 문제를 제공 하는 ma Haixiang 데이터, 데이터 성과 복잡성, 데이터 보안 문제를의 확산은 기업에 의해 직면 하는 도전. 이해 하기 위해 더 큰 데이터 나이 엔터프라이즈 통증 포인트 분석에 대 한 설문 조사, 기업의 진짜 요구.

1, 엔터프라이즈 대용량 데이터 저장 및 처리 어려움 조사

위의 그림에서 기업의 대용량 데이터 저장 및 어려운 메일의 처리는 더 획 일 한, 데이터 보안 (18.98%), 평가의 가장 높은 비율이 두 번째는 시스템 성능 병목 (18.42%), 세 번째는 데이터 형식 (18.01%)의 다양성. 다른 데이터 분석 효율성이 낮다 (15.24%), 데이터 읽기 및 쓰기 지체 (14.96%)와 저장 압력 (14.4%).

옵션 사이의 격차는 매우 작은, 또한 이러한 6 항목 엔터프라이즈 데이터 저장 및 처리 어려움, 데이터 보안은 기업의 가장 우려로 간주 됩니다 보여줍니다. 큰 데이터 환경에서 많은 기업 위반에서 데이터 리소스를 보호 하기 위해 정보 보안 정책을 재검토 됩니다.

2. 대용량 데이터의 시대에 기업에 의해 직면 한 과제

빅 데이터 시대에 기업 들이 직면 하는 문제는 위의 그림에서 볼 수 있습니다. 전문 데이터 전문가 (26.99%)의 부족 분석 뒤 기업에 대 한 가장 큰 도전 되 고 구조화 되지 않은 데이터 (26.65%)의 처리, 전통적인 기술 큰 데이터 (25.27%)와 새로운 기술 임계값 처리 하기 어려운 너무 높습니다 (21.13%).

큰 데이터 관련 재능의 부족 큰 데이터 시장의 발전에 영향을 미치는 중요 한 요소가 될 것입니다. 가트너는 2015 년 4.4 백만 새로운 일자리 큰 데이터, 세계의 것 및 단체의 25% 최고 데이터 책임자 위치를 할 것 이다 예측. 큰 데이터 관련 위치 복잡 한 재능, 수학, 통계, 데이터 분석, 기계 학습 및 자연 언어 처리 및 다른 측면의 종합적인 제어를 할 수 있이 필요가 있습니다. 미래에, 큰 데이터 재능 간격, 육성 및 발굴을 함께 작동 하도록 사회, 대학 및 기업에 대 한 필요의 대략 1 백만 표시 됩니다.

3. 구조화 되지 않은 데이터를 엔터프라이즈의 도전

텍스트, 그림, 비디오 및 기타 구조화 되지 않은 데이터, 얼굴 기업 처리에 좋지 않다. 위의 설문 조사에서 결과 볼 수 있습니다, 엔터 프 라이즈를 해결 하기 위해 가장 시급한 필요는 이러한 데이터 38.96%의 비율을 분석 하는 방법. 두 번째는 다른 데이터 원본 (32.5%)와 통합, 데이터 (14.72%), 그리고 데이터 보안 저장 하는 방법 문제 (13.82%).

나는 데이터의 핵심 가치의 발견 이며 데이터의 핵심은 분석 Ma Haixiang 블로그 기사에 언급 했다. 분석은 구조화 되지 않은 데이터를 전통적인 방법으로, 처리 하기 어려운, 특히 큰 데이터의 가장 중요 한 측면 이며 구조적된 데이터를 처리 하 고 분석 하기 전에 그들을 변환 하는 것으로 생각 하는 첫 번째.

구조화 된 데이터의 보안, 달리 구조화 되지 않은 데이터의 보안 기업의 중요성을 결여 된다. 하지만 통계에 따르면, 최대 80% 상업 데이터의 구조화 되지 않은 형태로. 구조화 되지 않은 데이터의 보안 임박, 또한 이며 기업 조기 경보 및 계획을 할 필요가 있습니다.

4 기업 큰 데이터 선택 계획

의심할 여 지 없이, 큰 데이터는 2013의 뜨거운 주제입니다. 활기찬, Ma Haixiang 우리 기업의 대용량 데이터를 배포 해야 하는 여부, 대용량 데이터의 어떤 종류, 배포 해야 하는 방법과 적절 한 솔루션을 선택, 타겟된 선택 계획을 할 필요가 대 한 침착 하 게 생각 하는 야 한다 생각 합니다.

조사에 따르면 올해 글로벌 기업 소프트웨어 거의 30 십억 미국 달러, 6.4%의 2012 성장에 비해 지출 예정 이다 2014 기업 엔터프라이즈 콘텐츠 관리, 특히 큰 데이터 데이터 통합 및 데이터 품질 도구 3 기울기 것 이다 지출.

1. 설문 조사를 계획 하는 큰 데이터 응용 프로그램의 배포

현재 상황에서 국내 기업에 큰 데이터 응용 프로그램의 계획, 차이점은 무엇입니까? 위의 그림 큰 데이터 응용 프로그램을 배포 하는 기업의 비율이 21.89%, 기업에 대 한 1 년은 27.92%, 2 년 이내에 배포 하는 기업의 수 14.34%, 계획의 수는 관련 계획이 없습니다와 불확 실한 기업 차지 11.32%, 24.53% 각각 있습니다.

빅 데이터 시대에 기업 데이터의 중요성을 점점 인식 되 고 대용량 데이터 분석을 기존의 데이터베이스에서 교대를 허용 하기 시작 천천히. 하지만 큰 데이터의 가장 큰 어려움을 방문, 비즈니스 요구 사항와 결합, 적당 한 큰 데이터 솔루션의 세트를 선택 해야 합니다.

2. 대용량 데이터 선택의 영향력 있는 요인 조사

위의 그림에서 볼 수 있듯이 큰 데이터 선택 과정에서 기업 처음으로 간주 세 가지 요소는 제품 성능 (19.79%), 서비스 및 지원 (15.2%), 다른 응용 프로그램 (13.94%)와 호환. 둘째 제품 (13.16%), 사용 (12.18%)의 제품의 용이성, 이동성 (11.11%)에 대 한 지원, 제조 업체 및 브랜드 (7.8%), 가격 이며 여부 오픈 소스 (6.82%).

제품의 성능을 처음에 의심의 여지가입니다. 서비스 및 지원, 하지만 그것의 제품 가격 앞 순위도로의 서비스 공급자 변화에 IT 공급 업체 올바른지 확인 것 같다. 또한, 연속으로 이동성의 심화, 큰 데이터 솔루션의 모바일 버전을 지원, 향후 트렌드 될 것입니다.

3. 큰 데이터 제품 또는 솔루션 유형 조사

제품 선택에서 고려 하는 요인 이외에 어떤 종류의 대용량 데이터 제품 또는 솔루션은 기업에 적합? 위의 그림에서 볼 수 있습니다, 대용량 데이터 분석 소프트웨어 기업의 선택 32.05%, 큰 데이터 28.96%, 인프라 제품 28.38%의 비율인 전체 솔루션의 선택에 대 한 설명 최소 선택 큰 데이터 통합 기계, 10.62%의 비율 이다.

위에서 설명한 대용량 데이터 분석의 중요성, 뿐만 아니라 우리 큰 데이터 통합 기계는 인기가 수 있습니다 볼 수 있습니다. 에 따르면 Ma Haixiang 블로그 내부 공개는 큰 데이터 통합 기계는 종종를 대상으로 비즈니스 프로세스 설계, 보편성의 부족 및 가격은 비싼, 아니라 일반 기업 받아들일 수 있다. 현재 큰 데이터 통합 시스템은 종종 성숙 비즈니스 프로세스 대상, 그래서 크게 배포 및 유지 관리 작업을 간소화할 수 있습니다.

V. 엔터프라이즈 데이터 응용 동향

오랜 동안에, 그것은 큰 데이터에 관해서, Hadoop 마음, 큰 데이터와 거의 동의어에 나타날 것입니다. 하지만 사실, 대용량 데이터의 기술 분야는 매우 광범위 한 데이터 수집, 통합, 지배 구조, 분석, 탐사, 그리고 지혜의 모든 측면을 학습.

1. 큰 데이터 기술 동향 조사

위의 그림에서 볼 수 있듯이 대용량 데이터 분석 (12.91%), 클라우드 데이터베이스 (11.82%), 하 둡 (11.73%), 메모리 데이터베이스 (11.64%), 및 데이터 보안 (9.21%)는 응답자 조사 주요 데이터 기술의 상위 5 자리 했다. 두 번째는 NoSQL (8.21%), 데이터 웨어하우스 (8.21%), 데이터 통합 (7.94%), 비즈니스 인텔리전스 (7.13%), 열 형 데이터베이스 (5.96%), 큰 데이터 (데이터베이스) 모든-에-하나 (3.52%), 및 Newsql (1.71%) 이다.

다행히, Hadoop은 더 이상 사람들의 마음에서 유일 하 게 큰 데이터 기술 그리고 큰 데이터 분석 가장 초점 맞춘된 기술 되고있다. 이것에서 우리가 큰 데이터의 사람들의 이해 점차 깊 어, 기술 포인트의 포커스는 더 볼 수 있습니다.

2. 큰 데이터 분석 기능 설문 조사

대용량 데이터 분석의 가장 중요 한 기능 이란 큰 데이터 분석 가장 초점 맞춘된 기술 동향 이기 때문에,? 3 기능 실시간 분석 (21.32%), 풍부한 마이닝 모델 (17.97%)와 시각적 인터페이스 (15.91%)는 위의 그림에서 볼 수 있듯이. 두 번째는 예측 분석 (13.1%), 소셜 데이터 분석 (12.12%), 클라우드 서비스 (11.69%), 모바일 Bi (7.9%).

우리 때 풍부한 마이닝 모델 (27.22%)의 선택은 7.34% 이상 실시간 분석 (19.88%), 2012 년에서 비슷한 조사를 했다. 1 년의 짧은 기간에서 실시간 분석에 대 한 수요가 급증 하 고 많은 큰 데이터 업체 혁신적인 기술에 대 한 실시간 분석에 성공 했습니다.

Ma Haixiang 블로그 댓글:

이 조사는 2013 큰 데이터 응용 프로그램 상태에 따라 및 동향, 설문 조사 결과에서 볼 수 있는, 거기에 향후 2 년에 대용량 데이터를 배포 하는 긴급 한 필요가 기업과 인프라 건설, 대용량 데이터 분석으로 점차적으로 개발의 시작부터 하고있다 전반적으로 큰 데이터 솔루션. 동시에 또한 재능 과제의 부족을 직면 하는 큰 데이터, 기업 및 대학 기업 "데이터 전쟁." 이길 수 있도록 복합 재능의 데이터 필드를 육성 하기 위해 단결 해야

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