빅 데이터 시대 오고 있다: 국내 IT 회사의 레이아웃은 이미 뒤에

"아니 도둑" 영화는 고전적인 대화: "21 세기 무엇입니까 가장 중요 한가?" 재능! "。 지금, 아마도 대답 한 번 더 있을 것입니다: 데이터. "빅 데이터" 시대의 도래와 함께 데이터의 중요성은 더 눈에 띄는 될 것입니다.

미래의 데이터 얼마나 중요 한가? 버지니아 Rometty, 새로운 CEO의 IBM (그녀), 인상적인 것 이다. 데이터 다음 큰 자연 자원, 그녀는 말한다, 되며 각 산업에서 승자와 패자를 구분 됩니다.

큰 데이터 인기

"빅 데이터"는의 표준 정의가 없다 있다. 위키백과 큰 데이터의 설명: 데이터 성장을 너무 빨리 어려운 기존 사용 하는 데이터베이스 관리 도구를 탐색, 데이터 수집, 저장, 검색, 공유, 분석 및 시각화에 어려움.

"일반적으로 큰 데이터 인터넷 시대 또는 정보화 시대에서에서 기업 현상의 일종 이다." "중국 소프트웨어 네트워크, 카오 카이 빈, 제너럴 매니저는 연구의 말했다 시 나 기술, 같은 시대에, 어떤 기업, 특히 대기업 및 인터넷 기업, 비즈니스 과정에서 다양 한 데이터의 많은 수를 생산할 예정 이다." 그것은 몇 가지 일반적인 특성은: 많은 양의 데이터, 복잡 한 데이터 형식, 빠른 처리 속도.

많은 양의 데이터 즉 데이터는 더 이상 측정 여러 기가바이트 그리고 테라바이트, 대신, PB (1000 t), EB (1 백만 t) 또는 ZB (1 십억 T) 측정의 단위 이며 수량 형식이 복잡 한 구조화 되지 않은 데이터를 구조화 된 데이터에서의 복잡 한 소스 때문에 그것은 분석 하 고 데이터를 사용 하 여 실시간으로 사용에도 아주 짧은 시간에 완료 될 필요가 의미.

카오 카이 빈 말했다 이것은 기존 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스, 데이터 처리 및 분석 기술 등을이 상황, 하지만 기업 빠른 처리에 대처할 수 있는 수요의 분석은 매우 큰, 그래서 큰 데이터가 될 것입니다 그래서.

수석 그것 인물 미스터 시 큰 데이터의 다른 보기는 있다. 그의 보기에서 큰 데이터를 새로운 개념, 하지만 기존의 이론 물리학과 생물학, 대용량 데이터 취득의 아무 효과적인 수단에의 분야에서 아니다.

그 거 대 한 폭발의 결과로, Web2.0 시대에 큰 데이터 이어야 한다 인간 중심, 인간 관계 정보 생산, 교환, 대 한 기준으로 믿는다. 같은 시간에 큰 데이터 보다 그들은 지금, 그리고 기존 기술로 처리할 수 없는 더 귀중 한 비즈니스 모델을 생산할 예정 이다.

뒤에 값

그래서, 기업에 큰 데이터의 가치는 무엇입니까? 본질적으로, 큰 데이터 자체는 처리에 따라 많은 값이 없는 하 고 큰 데이터 분석 기업에 엄청난 부가 가치를 가져올 수 있다.

카오 카이 빈 큰 데이터 경우 그들은 시기 적절 하 고 충분히 효과적인 대조 수와 분석, 매우 좋을 수 있다, 신속 하 게 기업의 비즈니스 의사 결정, 고객 수요 대응, 경쟁력을 강화 하는 데 도움이 다양 한 기업 운영에 대 한 정보를 포함 합니다.

두 달 전, Splunk, 그냥 큰 데이터 개념, 나스닥에 나열 했다 미국 회사 했다 이해 하기 쉽게.

Splunk는 IT 데이터, 검색 및 보기 정보 생성으로 그것 장치 작동으로 Google의 검색 키워드와 비슷한 방법으로 다양 한 연산자를 신속 하 게 수 있도록 플랫폼에서 실행 되는 로그 분석 소프트웨어를 제공 합니다.

간단한 시나리오는 IT 장치는 예외, IT 연산자 키워드 "오류"에 대 한 검색 해야 하 고 시스템 "오류"를 포함 하는 실행 하는 컴퓨터 로그를 나열 하 고 아주 좋은 그래픽 방식으로 보여줍니다. 그것은 연산자의 비정상적인 발생, 특정 장비, 특정 시간을 확인 하 고 실패의 원인을 분석 수 있습니다.

물론, 데이터 분석은 대용량 데이터의 매력 결함 진단의 이전 경험 보다 더 정확한 정보를 제공 합니다. 회사 기회는 큰 데이터를 어떻게 파악 합니까?

Singlun, Teradata 중국의 빅 데이터 시대의 도래와 함께 기업 내부 능력의 세 가지 육성 한다 고 말했다. 첫째, 기업 데이터를 통합 하는 능력 그리고 둘째로, 데이터와 정확한 작업 프로그램, 및 세 번째, 정확 하 고 신속한 실시간 액션 기능 수행을 개발 하는 능력 뒤에 값을 탐험.

"기업 정보 거 버 넌 스에 이러한 세 가지 기능 양성, 만약 미래의 데이터 나이 활용 하는 능력은 향상 될 것 이다 고 직면 하는 문제를 최소화 됩니다." "Singlun 말했다.

공급 업체 사이트

Singlun의 Teradata 회사 기업 및 정부 기관에 데이터 통합, 분석, 탐색 및 데이터 마이닝을 주로 하 게 제공 하는 지능형 분석 솔루션 제조 업체입니다. 지난 2 년 동안, Teradata 인수 통해 구조화 되지 않은, 큰 데이터 영역에 구조화 된 데이터에서 비즈니스를 확장 하고있다.

2011 년, Teradata 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어 회사 Aprimo와 고급 분석 및 다양 한 구조화 되지 않은 데이터 필드 애 스 터의 관리 인수 5 월 8 일, Aprimo 인수는 클라우드 기반 디지털 마케팅 유럽 지도자 ecircle을 더 강화 하 고 Teradata 대용량 데이터 시장 사업을 확장.

Teradata, 같은 큰 데이터는 또한 전통적인 있다 그것은 또한 그들의 자신의 연구 또는 인수를 통해 대형 데이터 영역을 입력 하 고는 IBM, 오라클, 휴렛 팩커드, EMC, 및 마이크로소프트와 같은 업체.

지난 5 년 동안 IBM 데이터 분석에 관련 된 20 개 이상의 거래에 이상의 14 십억 달러를 지출 했습니다. 오라클, IT 회사는 구조화 된 데이터베이스와 함께 시작, 큰 데이터 기계 및 지능형 분석 솔루션을 발표 했다

지난 8 월, 휴렛 팩커드 비즈니스 분석 소프트웨어의 시장 점유율을 확대 하기 위해에서 영국 소프트웨어 회사, 자율성, 10 십억 달러를 샀다. 자율성의 독특한 알고리즘을 통해 구조화 되지 않은 정보 의미를 추출할 수 있습니다.

실리콘 밸리, Splunk는 그냥 큰 데이터 사업, 그리고 신생 기업의 수 이미 빅 데이터에 초점을 맞춘 벤처 자본 주입 되어 있다.

국내 기업 뒤에 지연

큰 외국 데이터와 비교, 국내 기업이 관여 하지 않습니다 많은이 분야에서.

"국내 그것, 대용량 데이터의 레이아웃에 특히 소프트웨어 회사는 느껴 지 뒤에." 차오 카이 빈이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스 및 약한 기초의 다른 지역에서 주로 국내 기업입니다.

그러나, 그는 국내 기업 아직이 지역에서 기회를가지고 있지만 산업과 엔트리 포인트를 찾이 필요가 지적.

"나는 인터넷 기업, it 및 소프트웨어 전통 보다 더 많은 기회를가지고 있는 바이, 알리바바, Tencent, 및 인터넷 기업 처럼에 더 낙관적인 회사," 카오 카이 빈, 국가 있는 큰 데이터 회사 것을 말한다. "

사실, 알리바바, 중국 최대 전자 상거래 회사, 사용 하 고 대용량 데이터 기술 특정 서비스를 제공 하기: 알리 신용 및 Taobao 데이터 큐브.

알리 신용 대출 예를 들어 비즈니스 거래 데이터의 이해를 통해 알리바바, 기업 대출을 줄 것인지를 결정 하기 위해 큰 데이터 기술의 도움으로, 전체 과정 되지 않습니다 인간의 개입. 그것은 지금 알리바바 이상 30 십억 위안, 약 0.3%, 시중 은행 보다 훨씬 낮은의 나쁜 부채 비율 빌려가지고 드러났습니다.

Taobao 데이터 큐브 Taobao 플랫폼에 큰 데이터 응용 프로그램입니다. 이 서비스를 통해 사업가 Taobao 플랫폼에서 업계의 매크로 상황을 이해할 수 있다, 그들의 브랜드 시장 상황, 소비자 행동, 그리고 그에 따라 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

그러나, 미스터 시 이들은 진짜 큰 데이터 생각 하지 않습니다. 그는 큰 데이터 미래에 페이 스 북, 애플과 구글 같은 플랫폼 같은 회사 것을 주장할 수 있을 것입니다 회사를 말한다.

그는 정말 큰 데이터의 방향에서 열심히 작동 하는 국가에서 아무도 말한다. "분할 하는 국가 있는 많은 회사는 제품 데이터에 연결 되어 있지 않습니다" 고 말했다. 짧은 기간에이 효율성을 향상 시킬 수 있지만 긴 안목으로 보면 그것은 큰 데이터 방향의 반대 이다. "

미스터 시 예측 후 페이스 북의 목록 다음 큰 회사는 큰 데이터 지향 회사 이어야 한다 고 2020에 나열 될 것.

(책임 편집기: 유산의 좋은)