빅 데이터 시대 상상력

빅 데이터 시대, 그리고 사실, 지난 몇 십년에서 보여주고 하지, 수학적 분석은 노벨 수 상자 해리 Markwitz, 윌리엄 샤 프와 금융 부문에서 다뤄 로버트 Engle 계량 지식 및 금융 시장 데이터 사용 하 여 제품 반환 및 금융 시장에서 위험 사이의 관계를 예측 하는 수학적 모델을 확립. 큰 데이터 나이의 출현은 단순히 대규모 데이터와 완벽 한 컴퓨팅 파워의 결합의 결과 이다. 정확 하 게 말하면, 모바일 인터넷 및 IoT 거 대 한 데이터를 생성 하 고 수집, 저장, 계산 및 대규모 데이터의 완벽 하 게 분석의 문제를 해결 하는 큰 데이터 컴퓨팅 기술. 큰 데이터 나이에서 인간 사회는 데이터 값을 사용 하는 또 다른 시대를 엽니다.

빅 데이터 시대에 표시 되는 새 데이터 형식을 도입 하 여 시작 하자:

1 너무 일부 레코드는 아날로그의 모양 또는 데이터의 형태로 존재 하지만 데이터 리소스를 열지는 로컬에 저장, 음악, 사진, 비디오, 인터넷 사용자에 게 열 감시 비디오 및 기타 시청각 자료. 이제는 데이터 거 대 하 고 인터넷에 공유, 인터넷 사용자의 수 더 큰 적 있다. 예를 들어 페이스 북 데이터의 엄청난 금액을 만드는 1.8 십억 사진을 업로드 하거나 매일, 확산 있다.

2 후 모바일 인터넷, 모바일 장치의 많은 센서 많은 사용자의 클릭 동작 데이터를 수집, 알려진된 아이폰 3 센서를가지고, 삼성 전자는 6 센서. 그들은 많은 수의 하루 클릭 수, 일부 기업과 양식 사용자 동작 데이터를 많이 소유한 생산.

3) 전자 지도, 금, 바이, 구글 지도, 등 많은 일반적인 데이터에서 다른 데이터 흐름 데이터 생산, 전통적인 데이터 속성 또는 측정값을 나타냅니다 하지만이 지도 생성 된 스트림 데이터가 나타내는 행동, 습관, 이러한 스트림 데이터 주파수 분석 후 큰 상업 가치가 있을 것 이다. 지도 기반 데이터 스트림 과거에 존재 하지 않는 데이터의 새로운 유형입니다.

4 소셜 네트워크 시대를 입력 후, 인터넷 행동은 주로 사용자에 의해 만들어지고 인터넷 사용자의 많은 수 만들 하기 전에 본 적이 있다 사회적 행동 데이터의 질량. 그것은 사람들의 행동 특성, 생활 습관을 보여준다.

5 전기 상인의 증가 생산 온라인 트랜잭션 수가 지불 데이터, 쿼리 동작, 물류, 운송, 구매 환경 설정 비롯 한 데이터를 클릭 순서, 평가 문제, 등, 그것은 정보의 흐름 및 자본 흐름 데이터.

6 전통적인 인터넷 검색 엔진, 사용자의 검색 동작 및 질문 행동에 엄청난 양의 데이터를 수집. 단위 스토리지 가격에서 하락 또한이 데이터를 저장 하기 위한 경제 가능성을 제공 합니다.

우리를 참조 하는 큰 데이터 전통적인 데이터, 생산, 스토리지 캐리어, 액세스, 형상, 소스 특성 등의 방법의 방법에서에서 다르다. 큰 데이터는 포괄적인 데이터, 정확한 데이터 및 데이터 그룹의 행동 데이터에 가까운 이다.

하나, 큰 데이터 나이 입으 면 우리는 ponder

1 큰 데이터 컴퓨팅 데이터 처리 효율 향상과 인간의 인지 잉여를 증가

다른 기술 혁명 같은 큰 데이터 기술, 효율 향상으로 시작 됩니다. 대용량 데이터 기술 플랫폼의 출현 데이터 처리 효율을 향상 시킵니다. 기 하 급수적으로, 그것의 효율성은 증가 하 고 몇 일 이상 처리 하는 데 사용 하는 데이터 이제 분 이내 완료 될 수 있습니다. 대용량 데이터의 효율적인 컴퓨팅 파워는 인 간에 대 한 더 많은 시간을 저장합니다. 우리 모두 알고 효율 승진 인간의 사회 진보의 전형적인 상징 이며 대용량 데이터 기술 다른 단계에 인간 사회를 끌 것입니다 추정 될 수 있다. 대용량 데이터 저장 시간을 계산 하 여 사람들이 소비 하 고, 즐겁게 하 고 만들 갈 수 있습니다. 도움이 될 것입니다 릴리스 증가 인간의 인지 잉여, 인간 사회의 거 대 한 용량 인류의 더 나은 컴퓨팅 미래 큰 데이터 변환 세계.

글로벌 데이터를 통해 것 들 뒤에 진실을 알고 사람들이 2 큰 데이터

모든 통계적 방법 과거에 사용, 대신 큰 데이터 전역 데이터, 결과 더 정확 하 게는, 사물의 진리를 사용 하 고 과학자 들은 것 들 뒤에 진실을 이해를 도움. 큰 데이터의 통계 결과 잘못 된 것 들의 과거 사람들의 이해를 수정, 과거 인간의 행동, 결론, 새로운 인식을 가져다의 사회적 행동에 영향을 미칠 것 이다. 정부, 기업 및 과거에 인간 사회의 역사적 문제의 실제 원인을 이해 하는 과학자, 찬성 큰 데이터 통계 샘플의 통계 오류를 수정 하 고 통계적 결론을 수정 유지. 큰 데이터 이해 자연 인간 가까이 하 고 자연 재해의 원인의 이해를 증가 수 있습니다.

3 큰 데이터 사물의 발전의 객관적 법칙을 이해 하는 데 도움이 및 과학적인 결정에 도움이 되는

큰 데이터 전역 데이터, 큰 데이터 계산 및 통계 것 들, 인간 사회, 자연의 발달의 법률의 발달의 데이터 분석을 통해 개발에 진실을 이해를 통해 정확한 데이터를 수집 합니다. 유도 하 고 추론할 것 개발의 법률 그리고 것의 개발의 규칙을 습득 하 여 과학적인 결정 하는 사람들을 돕기 위해 제공 하는 대용량 데이터 분석 결과 사용 하 여, 정밀 대용량 데이터 시대에 마케팅은 전형적인 응용 이다.

4 큰 데이터를 연결을 제공 것 들, 인간 행동의 객관적인 이해

우리 큰 데이터를 하기 전에, 우리 인간의 행동에 대 한 데이터 수동 설문 및 지체 통계에서 자주 온다 알으십시오. 대용량 데이터 기술, 센서의 큰 숫자와 같은 휴대 전화 애플 리 케이 션, 카메라, 공유 사진과 비디오 우리가 더 객관적으로 이해 인간 행동. 대용량 데이터 기술 인간의 행동을 연결, 큰 데이터를 통해 인간 행동 데이터를 수집, 특정 분석 후 계산 인간 행동 고 인간 행동을 이해 하는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터의 중요 한 역할 중 하나는 수집 데이터 및 분석 인간 행동, 인간 행동 특성을 이해 하 고 데이터 값의 상업적 사용에 대 한 기본 자산을 제공 것입니다.

5 큰 데이터 과거의 경험 생각 변경, 사람들이 생각 하는 데이터를 구축

인간 사회의 발전 문명, 농업 계획, 산업 발전, 군사 활동 및 정치적 이벤트의 진화 인지 데이터에 의존 되어 있다. 그러나, 큰 데이터를 후 우리는 거 대 한 양의 데이터, 차원 데이터, 행동 데이터, 정서적 데이터, 실시간 데이터의 다양 한을 직면할 것 이다. 이러한 데이터 큰 데이터 계산 및 분석 기술을 통해 과거에 이해 되지 않는다 사람들 여러 가지 진실, 여러 가지 개발 법을 얻을 것 이다. 대용량 데이터 분석 보고서에서 데이터에 의존 하 여 사람들이 발견할 것 이다 그것은 더 이상 결정 한 가지는, 뭔가 이해 하는 것을 판단 하기 어렵다. 정부와 기업 사람들의 요구를 이해, 과거를 포기를 큰 데이터에 의존 한다 경험 그리고 관성 생각, 미래의 처지를 예측 하는 역사에서 객관적인 법률을 파악.

2, 큰 데이터 엔터프라이즈 응용 프로그램 시나리오

가장 중요 한 데이터 나이 가치를 큰 데이터 기술과 대용량 데이터의 사용, 큰 데이터 엔터프라이즈 응용 프로그램 시나리오 반영 하는 큰 데이터 비즈니스 가치 산업 응용 프로그램에서 큰 데이터를 소개 하는. 큰 데이터의 응용 프로그램 시나리오는 큰 데이터를 엔터프라이즈의 관심 향상, 격려 큰 데이터 산업에 더 많은 자원을 투자할 기업 하 고 큰 데이터를 사용 하 여 인간 사회를 위하여 도구로. 큰 데이터의 응용 프로그램은 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 정부 응용 프로그램으로 분할 될 수 있다, 그것의 초점은 다른, 별도로 소개, 먼저 기업에 큰 데이터 응용 프로그램에 대해 이야기 하기 시작.

1 의료 직업

의료 직업의 경우, 병 적인 보고서, 치료 프로그램, 마약 보고서의 많은 수는 있다. 데이터 collated 고 적용 될 수 있습니다, 의사와 환자에 크게 도움이 됩니다. 번호와 세균, 바이러스, 그리고 우리가 직면 하는 종양 세포의 다양 한 진화 과정에 있습니다. 질병의 진단 및 치료 방법의 결정은 가장 식별 하기 어렵습니다. 미래에, 큰 데이터 플랫폼의 도움으로, 우리 다른 경우와 치료 옵션으로 환자의 기본 특성 질병 관련 특성의 데이터베이스 구축을 수집할 수 있습니다. 만약 유전자 기술, 미래의 개발 유전자 시퀀스 환자, 환자 분류 데이터베이스 구축에 의료 산업의 특성에 따라 분류 될 수 있다. 때 환자는 환자의 질병 특성, 실험실 보고서와 시험 보고서를 참조할 수 있습니다 의사 진단 자문 질병 데이터베이스를 신속 하 게 환자를 진단 하는 데 도움이, 명확 하 게 질병을 찾습니다. 치료 프로그램의 정립에서 의사 환자의 유전적 특성, 동일한 유전자, 나이, 인종, 효과적인 치료 프로그램의 적절 한 치료에 더 많은 사람들을 돕기 위해 환자에 대 한 적절 한 처리를 개발 하기의 동일한 물리적 상태에 기반 수 있습니다. 데이터는 또한 더 효과적인 의약품 및 의료 기기를 개발 하는 제약 업계를 도울. 의료 직업에서 데이터 응용 프로그램 진행에서 되었지만 데이터에 도달 하지 않은, 섬 데이터, 안돼에 대규모 응용 프로그램입니다. 미래에 이러한 데이터 함께 수집 하 고 인간의 건강을 위하여 큰 데이터 플랫폼에 통합 될 해야 합니다. 정부 및 의료 산업은이 동향의 중요 한 드라이버 이다.

2) 생명 공학

주로 참조 큰 데이터 기술 유전자 분석에의 응용 프로그램에 대용량 데이터 플랫폼을 통해 인간이 수 기록 하 고 그들의 자신의 결과 저장 및 생물 유전자 분석과 유전자 데이터베이스를 사용 하 여 대용량 데이터 기술에 따라. 대용량 데이터 기술 유전자 기술의 연구를 가속화 하 고 신속 하 게 구축 모델 및 유전자 조합 시뮬레이션 계산 과학자를 도와 것입니다. 유전자 기술에 대 한 인류의 미래에 질병을 정복 하는 중요 한 무기 이며 큰 데이터 기술의 응용, 사람들이 그들의 유전자와 다른 생물 유전자의 연구 과정을 가속화할 것 이다. 작물, 인간의 장기 개발 유전자 기술의 사용을 개선 하기 위해 생물 유전자 기술의 미래 사용 해충을 제거 하는 유전자 기술의 사용에 대 한 달성 될 수 있습니다.

3 금융 산업

대형 데이터를 널리 사용 금융 업계에서 일반적으로 IBM 왓슨 컴퓨터를 사용 하 여 관리 고객 행복을 위해 제품을 추천 하는 씨티와 뱅크 오브 아메리카의 고객 클릭 데이터 집합을 사용 하 여 경쟁력 있는 신용 한도 등의 특별 한 서비스, 고객에 게 제공. 중국 상인 은행 고객 신용 카드, 액세스 자금, 전자 송금, 마이크로 편지 의견과 다른 행동 데이터 분석을 사용 하 여, 매주 고객 대상 광고 정보를가지고 고객을 보낼 제품 및 우대 정보에 관심이 있을 수 있습니다. 금융 업계에서 큰 데이터 응용 프로그램 다음과 같은 다섯 가지 측면에서 합계 될 수 있다:

• 정밀 마케팅: 고객 소비 습관, 지리적 위치, 추천 소비 시간에 따라

• 위험 통제: 신용 등급 또는 금융 지원을 기반으로 고객 소비와 현금 흐름, 고객 사회적 행동 기록 신용 카드 사기의 구현

• 의사 결정 지원: 산업 신용 위험 제어를 구현 하는 데이터 분석 보고서를 사용 하 여 담보 대출을 관리 하기 위해 전략 트리 기술을 사용 하 여

• 효율성 개선: 사용 약한 비즈니스 운영을 이해 하는 금융 산업 글로벌 데이터 요소, 큰 데이터 기술을 사용 하 여 내부 데이터 처리 속도 가속화

• 제품 디자인: 대용량 데이터 기술 추천 제품, 하 부 고객을 위한 금융 상품에 대 한 고객 수요를 충족 하기 위해 고객 행동 데이터 디자인의 사용의 사용

4 소매 업계

소매 업계 큰 데이터 응용 프로그램은 두 가지 수준, 한 수준 동향, 정확한 마케팅 비용을 절감, 상품의 마케팅 및 소매 산업 고객 소비 선호도 이해할 수 있다. 또 다른 수준의 고객 구입 제품에 따라, 고객에 게 제공 가능한 다른 제품 구입, 판매, 또한 정밀 마케팅의 범주에 속한다. 또한, 소매 업계 뜨거운 상품 관리의 구입 및 시즌 동안 상품의 처리는 큰 데이터를 통해 미래의 소비 트렌드를 마스터 수 있습니다. 소매 업계의 데이터는 매우 귀중 한 제품의 제조 업체, 소매 업체의 데이터 정보 기여할 것입니다 자원의 효율적인 활용을 과잉, 줄이고 생산, 실제 수요에 따라 소매 업체의 정보에 따르면 제조업체 생산의 불필요 한 낭비를 줄이고.

5) 전기 사업

전기 사업 정밀 산업, 정밀 마케팅 뿐 아니라 마케팅에 대 한 큰 데이터의 가장 이른 사용, 고객 소비 습관, 고객에 대 한 재고를 기반으로 전기 회사 이며 고객 주문 상품 배달, 배달의 15 분 이내에 화물 운송 지점으로 편의점의 사용 고객 경험을 향상. Ma의 신인 네트워크 베이징의 Liu 선전 미래에 Jingdong 완료 도어는 15 분에 기반 대용량 데이터 분석 및 예측의 고객 소비 습관으로 중국 내의 납품을 완료 하는 데 24 시간을 발표 했다. 그들은 또한 중소 기업에 게 신용 지원을 제공 하는 은행 협력에서 은행 수 만들 수 있는 그들의 에코 원 상인에 대 한 현금 흐름에 따라 작은 대출을 제공 하기 위해 그들의 거래 데이터 및 현금 흐름 데이터를 사용할 수 있습니다. 전기 몫은 더 집중, 데이터 양은 충분히 크다, 데이터 종류는 많은, 따라서 미래의 전기 상인 데이터 응용 프로그램은 더 많은 공간이 상상력, 인기 동향, 소비 경향, 지역 소비 특성, 고객 소비 습관, 소비 행동 상관 관계의 각 종류, 소비 핫 스팟 소비 중요 한 요소에 영향을 예측 등. 대용량 데이터 분석에 의존, 소비자 보고서 브랜드 회사의 제품 설계에 도움이 될 것입니다, 그리고 생산 재고 관리 및 생산, 훌륭한 사회의 출현에 공헌의 잘 사회 화에 도움이 되는 생산, 물류 기업, 자원 준비, 생산 시설 등의 제공의 생산 능력을 계획.

6) 농업과 축산

농업 응용 프로그램에서 큰 데이터는 주로 농업과 목가적인 제품의 생산을 수행, 야채 기본 부상 농민의 확률을 줄일 전망의 미래 비즈니스 요구를 말합니다. 동시에, 큰 데이터 분석 더 정확한 예보 미래 날씨 기후, 도움이 농민 및 자연 재해 예방 작업을 할 목의 될 것입니다. 큰 데이터 소비자 습관에 비추어, 농작물의 품종의 생산을 감소, 공장 면적의 값을 증가 성장과 신속 하 게 농산물을 판매 하 고 자금의 반환을 완료 하는 데 도움이 어떤 종류를 결정 하는 농부 도움이 됩니다. 목 축 업 자의 방목 영역을 사용 하 여 대용량 데이터 분석의 목초지를 효과적으로 활용 만들 수 있습니다. 어 부를 만들 수 있습니다 사용 하 여 대용량 데이터의 낚시 기간을 물고기 범위를 찾습니다.

Iii. 정부 시나리오 대용량 데이터에 대 한

큰 데이터 응용 프로그램의 또 다른 중요 한 영역 정부에는. 정부는 글로벌 데이터, 정확한 데이터와 효율적인 데이터를 사용 하 여 잘 관리를 달성할 수 있다. 없기 때문에 더 효율적인 데이터 처리 플랫폼 관리, 하지만 과거에는, 데이터를 사용 하는 데 사용 하는 정부, 그것의 다량 받고 수집 하 고 하지 사회적 가치. 글로벌 데이터 및 완벽 한 데이터의 부족으로 인해 자체 데이터 반영 하지 않습니다, 응용 프로그램의 값 그래서 과거에는 정부 않았다 중요성을 첨부 하지 데이터 값. 큰 데이터 및 대용량 데이터 기술에 의존 하는, 정부 시간에 더 정확한 정보를 얻을 수 있습니다, 그리고이 정보를 사용 하 여, 정부 수이 컴퓨터의 상태를 더 효율적으로 관리, 세련 된 리소스 할당 및 매크로 컨트롤의 구현.