큰 데이터, 회사는 준비?

큰 데이터 기술은 강력 하 고 혁신적인, 흥미로운입니다. 대용량 데이터 기술 확실히 새로운 수준의 비즈니스 분석을 가져올 수 있다... 하지만 지금.

기술 및 비즈니스 인텔리전스 (BI)의 모범 사례 1000 주요 글로벌 기업 및 수많은 더 작은 기업에 몇 년 동안 축적 그리고 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS) 최대 수십 년. 이 카테고리에 제품에 훌륭한 도구 기술, 관리 효율성 및 내결함성을, 수 년에 걸쳐 많은 입력을 나타내는 신중 하 게 만들어진된 데이터 모델 개발자가 아닌 디자인에 대 한 인터페이스를 제공 하는.

같은 시간에 Hadoop mapreduce 코드 명령에 의해 제어 명령줄에서 일반적으로 사용 됩니다, 자바, MapReduce 코드를 작성 해야 합니다 및 파일 시스템 (HDFS) 의해 제어 단일 하 고 쉽게 손상 된 이름 노드. 일부 브라우저 기반 도구는 신흥 하이브 기술을 BI 도구에 대 한 연결의 계층을 제공 하는 동안 우리는 여전히 90의 기술 ' s. 이 지역에서 엔터프라이즈는 아직 완전히 준비 되지, 심지어 가까이 하지 모든 준비.

인 사이트

전략 및 논리 캡처, 공유 및 정화 데이터에 관련 된 정보로 데이터를 변환 많은 분야에서 장기 투쟁 되고있다. 이 수수께끼를 해결, 큰 데이터는 비즈니스 인텔리전스 보다 더 나은. 데이터 "큰"만 관리 되는 데이터 범위를 증가 하지만 더 복잡 한 데이터 분석 만들 것입니다.

큰 데이터의 장점 중 하나는 폴링/분석, 데이터 관리의 복잡성의 일부를 제거 하는 동안 정의할 수 있는 유연한 접근 다는 것입니다. 그러나, 구조화 되지 않은 데이터 도구 관리는 상대적으로 성숙, 그리고 엔터프라이즈 데이터 전문가 들이 익숙한 개념 없습니다.

큰 데이터의 장기 잠재력은 좋은, 그래서 그것은 그것의 혁신 주기를 단축 해야 합니다. 하지만 짧은 기간에 그것은 가능.

작은 비즈니스 사용 및 전략

만약 내가 5 맥도날드와 패스트푸드 기업 가맹 업 중간 크기 도시에서 그것은 더 많은 고객 접근 Hadoop MapReduce를 사용 하는 방법을 나에 게 분명 했다. 만약 내가 대규모 네트워크 회사, 큰 금융 서비스 회사, 제조 관련 기업 또는 데이터, 시장, 및 클릭 수가 많은 대형 소매 업체, 큰 데이터 나에 게 더 매력적인 것입니다.

나는 중소 기업 들의 빅 데이터 전략 열어야 지금 생각 한다. 만약 그들이 항상 온라인 (대부분), 그들은 심지어 클릭 데이터를 많이 하 고 재발행 작업 사용 하 여, 쇼핑몰 동영상 (쇼핑 습관, 저장소 레이아웃 및 제품 선호도의 효과 계시 할 수 있다)의 많은 수를 축적 하기 시작할 수 있습니다. 데이터는 모든 사람을 도울 수 있다 그리고 그들은 더 이상 데이터를 버리고, 그들은 큰 데이터 된다.

큰 데이터의 투자 수익

인터넷 업계에서 큰 데이터는 그에 따라 수익을 창출 하 고 관심을 끌기 위해 수익성 수 있습니다. 제조, 큰 데이터 (장비 고장의 예측 분석)을 통해 조립 라인 가동 중지 시간을 줄이거나에서 활용할 수 있습니다. 금융 서비스의 영역에서 더 나은 그리고 더 효율적으로, 더 나은 사업 전략 활성화 대용량 데이터 서비스를 만들 수 있습니다. 미디어 회사는 더 많은 광고 페이지를 판매할 수 있습니다. -전자 상거래 기업 더 많은 제품을 판매할 수 있습니다.

하지만이 회사는 한 가지는 일반 사업 회사: 투자 수익률이이 회사 큰 데이터 영역으로 진입 장벽을 제외를 허용 하도록 충분히 분명 하다. 스마트, 예산 및 충분히 매력적인 투자 수익을 달성 하기 위해 필요한 둡 전문가, 통계학자 및 데이터 전문가 생성 하는 매력적인 비즈니스 팀은? 아마 아닐 거에요. 전문 서비스 뿐 아니라 상용 제품에서 대형 데이터 값 매우 좋은, 저렴 하 고 구입 하는 고객을 유치 할 만큼 성숙 해야 합니다.

광범위 한 IT 전략 영향

큰 데이터는 확실히 기업의 전반적인 IT 전략을 바꿀 가능성이 있다. 이 때문에 더 많은 콘텐츠를 포함 하는 큰 데이터. 예를 들어 Hadoop 직접 연결 스토리지 및 스토리지 네트워크, 고가의 서버 장비와 우리의 일반적인 엔터프라이즈 배포에 매우 파괴적인 상용 하드웨어를 사용 합니다.

Hadoop 줄 수 있습니다 또한 엔터프라이즈 자바 기술에 더 많은 강조 SQL 기술의 초점을 줄이면서. Hadoop에서 사용 하는 클러스터링 접근 또한 하이브리드 사전/클라우드 전략의 확산을 가속 수 있습니다: 그것은 미리 설정 된 서버, 하지만 클라우드 컴퓨팅은 큰 클러스터의 간헐적인 지침을 해결에 올 때 더 효과적 이다의 복구 드라이브의 데이터를 쉽게.

능력 부족

수학, 통계 및 데이터 모델링 기술을 필요 하는 문제입니다. 많은 대학 지금이 문제를 해결 하기 위해 분석의 분야에 있는 과정 및 데이터 과학 설정 시작 합니다. 앞서 언급 했 듯이, 자바 프로그래밍 능력에도 도움이 될 것입니다 데이터-지향 일, 보다는 오히려 개발자 위치에 대 한. 엔터프라이즈의 강도 대 한 가장 중요 하 고 가장 찾기 어려운 전문성과 재능과 결합 된이 지역에 있는 기술입니다. 이것이 성공 위한 수식을 하 고 요구 사항을 충족 하는 사람을 모집 하기 위해 매우 어려울 수 있습니다.

어떤 산업 혜택?

마찬가지로, 인터넷, 미디어, 금융 기관, 온라인 소매 및 제조 산업에서 가장을 도움이 됩니다. 공급 체인 기업, 부품 유통 업체 확실히 팀의 혜택을 가입할 수 있습니다. 의료 연구, 관리 또는 지불/보험 작업 또한 혜택을 받을 수 있습니다. 이러한 업종의 기업 마케팅 대용량 데이터에서 큰 혜택을 파생 수 있습니다.

모든 조직에 큰 데이터, 뿐 아니라 모니터링 되지 않은 단체, 데이터 보존, 또는 기업 및 기관 비용 큰 데이터 운영 모델 변경의 혜택을 평가 하지 않는 것 같아요.

큰 데이터 및 구름

Hadoop 상용 하드웨어 및 온 디맨드 클러스터링 방식을 클라우드 컴퓨팅 모델에 대 한 훌륭한 친근감을가지고. 일반적으로, 탄성 둘 다의 특성 중 하나입니다. 다른 한편으로, 업링크 대역폭은 여전히 큰 데이터는 구름에 대 한 제한 요소 이다. 그것은 처리 하 고 보다 많은 양의 데이터를 마이그레이션할 데이터베이스 만들기 (를 포함 하 여 Hadoop 분산 파일 시스템 파일) 클라우드 데이터베이스 유지 관리를 쉽게. 이것은 결국 변경 하 고 장애물을 제거 하는 다른 지역입니다.

큰 데이터 도전

데이터 품질은 아주 큰 도전 이다. 데이터 관리는 광범위 한 문제 이기도합니다. 두 경우 모두, 구조화 되지 않은 데이터의 급속 한 성장 데이터 통합의 어려움을 증가 시킵니다. 같은 시간에 많은 큰 데이터 기술은 아직 성숙 하지가지고 고 잠재적 결함. 그 결과, 많은 회사는 여전히 큰 데이터의 개발 단계. 대용량 데이터 기술 쉽게 해야 합니다, 그리고 프로젝트 관리 기술을 더 광범위 한, 큰 데이터 정말 주류가 될 수 있습니다.

CEO와 CFO

난 많은 Ceo 알고 큰 데이터를 높은 수준에서 그래서 그들은 큰 데이터를 원한다. 그러나, 그들의 관리 팀 큰 데이터의 더 미묘한 이해 하 고 큰 데이터 권장 사항을 구현 해야 합니다. 이 위험을 보고, 생각 하지 않습니다 우리는 큰 데이터를 달성 했습니다. 큰 데이터만 더 간단한, 완전히 익숙한 관리자 범용 될 수 있습니다.

많은 기업에서에서 결정의 비즈니스 인텔리전스는 CFO 팀. 큰 데이터 되 면 BI에 후임, CFO이 바로 유지 하기 위해 간주 됩니다. 그러나, 큰 데이터 프로젝트 소유자 및 엔터프라이즈의 다양 한 부서에서 올 수 있습니다. 기술 및 복용 첫-손을 정보 친분 프로젝트의 성공에 대 한 전제 조건이 있을 수 있습니다. 금융 부문 데이터 상대적으로 조각화-아마도 PB 규모 일반 회계 원장을 포함 하는-하지만 난 아직 만난 하지 않았습니다. 그래서 CFO 큰 데이터 의사 될 가능성이 보인다.

5 개 년 예측

큰 데이터 수 있습니다 현재과 대 광고의 절정 (아마), 하지만 그것은 확실히 유행. 내 경험에의 하면 아주 작은 데이터 상관 관계가 이다. 상업적인 응용 프로그램 개발 및 해당 트랜잭션 데이터베이스 요구 사항, 또는 공간 분석, 다양 한 예측 분석 및 대용량 데이터에 다른 수집된 조회에 우리는 유용 하 고 중요 한 기술을 논의.

일반적으로, 새로운 데이터 기술 혁신과 획기적인 기술을 시작 후 주류 및 주요 기술 되 고 궁극적으로 일상적인 기술, 아니라 실패와 사라지고. 나는 미래에 큰 데이터는 기업의 주류 될 것 이라고 생각 한다. 미래는 큰 데이터 인지 날씨는 조각난된 작은 산업 단계가 단계 수에 따라 5 년 될 것.

기술 기업에 의해 널리 사용 하기 전에 기술이 매우 성숙, 보링 비트도 해야 한다. 큰 데이터 기업의 대폭적인 사용의 수준에 도달할 것입니다 하지만 그것은 먼저 몇 가지 장애물을 극복 하는.

(책임 편집기: 유산의 좋은)