기술에서 "빅 데이터" 주류 시장에 동그라미

대규모 데이터와 지능적인 소프트웨어 알고리즘의 새로운 비즈니스 기회를 포착 하는 기업에 대 한 가능성을 제공 합니다. (TechWeb 지도)

베이징 시간 8 월 12 일 뉴스, 외국 언론 보도 따르면 올해는 큰 데이터, 주류 시장으로 기술 원으로 중요 한 년의 역사.

큰 데이터는 어디 참가자 발표 제목 "빅 데이터, 큰 영향" 스위스 다보스에서에서 세계 경제 포럼에서 중요 한 주제 (큰 영향). 3 월, 미국 연방 정부는 200 백만 달러의 비용이 큰 데이터 계산 연구 프로그램을 발표 했다.

뉴욕 타임즈도 "나이의 그레이트" (다 수의 시대) 같은 기사의 제목에서 기간 "빅 데이터" 사용. 큰 데이터의 인기의 확실 한 표시는 그 지난 달, 만화도 서에 "딜버트" 만든 스콧 애덤스 스콧, 만화도 서의 텍스트를 읽고, "그것은 유비 쿼터 스, 신" (그것은 사방에서 온다. 그것은 알고 모두), 그리고 다음 만화는, "이는 더 큰 데이터" (는 그것의 이름은 위대한).

"빅 데이터"의 성공에 대 한 두 가지 이유가 있다, 하나는 용어 자체는 기술적으로 강한, 그리고 두 번째의 용어는 일련의 "약속" 진보적인 기술 포함.

큰 데이터 스케치 상징, 기계 학습 등의 인공 지능 도구, 습관, 소셜 네트워크 사용자 정보, 센서 데이터를 검색 및 모니터링 데이터를 포함 하 여 비표준 데이터베이스에서 데이터를 처리 하는 데 사용 됩니다 의미입니다.

대규모 데이터와 지능적인 소프트웨어 알고리즘의 새로운 비즈니스 기회를 포착 하는 기업에 대 한 가능성을 제공 합니다. 구글과 페이스 북, 예를 들어 큰 데이터 회사가 있습니다. IBM의 왓슨 슈퍼 컴퓨터는 작년 퀴즈 쇼 "위험"에 인간 이상 승리. 이론에서는, 큰 데이터 비즈니스 및 의료 과정, 의사 결정에 더 많은 데이터 및 분석 보다는 직감과 경험에 의존 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

Joen Kleinberg, 코넬 대학, 컴퓨터 과학자는 말했다, "용어" 큰 데이터 자체는 막연 한, 하지만 몇 가지 매우 구체적인. " 큰 데이터는 모든 것을 변형 시킬 수 있는 프로세스의 라벨입니다. "

이제까지 성장 데이터는 도전 이다. 19 세기의 끝에, 인구 조사 빼앗 고 몰랐다 고 미국의 빠르게 성장 인구를 분류 하는 방법. 1890 인구 조사에서 혁신적인 돌파구 기계 처리 펀치 카드 허먼 Holleris (Herman Hollerith), IBM의 기초가 된 기술에 의해 발명 했다.

큰 데이터 수사학 단어 이며 데이터, "큰" 빠른 성장 기간 이다. 여러 컴퓨터 과학자 및 업계 임원, 용어는 "빅 데이터" 2008 년에서 기술 동그라미에 표시 하기 시작 했다. 유선은 기회와 데이터의 홍수 인 한도 전에 관련 한 문서를 출판. "유선" 빅 데이터는 "페타 바이트 시대"의 시작 했다. 이것은 아주 좋은 기사, 하지만 "페타 바이트" 기술이 너무 강하다, 그것은 주류 시장에서 인기 있는 어렵다. 인간은 exabyte, Zettabyte yottabyte 페타 바이트 크기 보다 더 많은 데이터를 생성 합니다.

처음에, 많은 과학자 및 엔지니어 조롱 "빅 데이터"로 단지 마케팅 용어. 2008의 끝에, "빅 데이터"는 미국에서 최고의 컴퓨터 과학 연구자 들에 의해 승인 되었다 하 고 영향력 있는 백서, 큰 데이터 계산을 출판 하는 산업 조직 "커뮤니티 얼라이언스 컴퓨팅" (커뮤니티 컴퓨팅 컨소시엄): 사업, 과학 및 사회, 작가의 분야에서 혁신적인 돌파구의 창조는 유명한 컴퓨터 과학자, 카네기 멜론 대학 (랜달 E. Bryant), 캘리포니아, 버클리 랜디 Caze (랜디 헤 카 츠), 워싱턴 대학 (에드워드 LAZOSGA의 대학의 Landaur Breint 에드워드 D. Lazowska)입니다.

그들의 지지는 "빅 데이터" 용어에 대 한 지적 지원을 제공합니다. 로드 A. 스미스, IBM 기술 전문가 및 인터넷 기술, 신흥의 부사장 말했다 때문에 사람들의 마음 하지 그 용어는 "빅 데이터" 좋아 데이터 가공 기계, 및 "정말 큰 데이터에 중요 한 새로운 용도 및 새로운 통찰력, 데이터 자체", 제한 광맥 스미스를 말한다.

IBM은 마케팅, 특히 고객과 통신 후에 "빅 데이터" 용어를 사용 합니다. 2008 년, 스미스의 팀 "빅 데이터", 크게 농축의 개념을 설명 하는 웹사이트를 설정 합니다. 2011, IBM 소개 트위터 태그-#IBMbigdata. IBM는 또한 "이해 큰 데이터" (이해) 라는 제목의 서적에서 올해 1 월에 출판 되었음 하는 큰 데이터 메일링 리스트 설정 합니다.

SAS 연구소 (이 하 "SAS"), 1976 년에 설립 된 개발 소프트웨어는 데이터베이스를 순회 하 고 귀중 한 정보를 얻습니다. SAS는 다양 한 용어 데이터를 포함 하 여 그것의 비즈니스 영역에서 비즈니스 인텔리전스 (비즈니스 인텔리전스), 및 데이터 분석 (마이닝), 마이닝.

처음에, 수석 마케팅 책임자, 짐 데이비스, "빅 데이터"는 업계에서 또 다른 마케팅 용어 짐 데이비스 SAS "관심이 없 었 그것에 처음에," 수십 년 동안, SAS의 큰 기업 고객, 은행, 보험, 등 "을 파고" 막대 한 양의 데이터 되었습니다 지적.

그러나, 큰 데이터 기술을 엔터프라이즈 데이터베이스 외부의 모든 웹 데이터의 이용할 수 있습니다. SAS 기술을 활용할 수 있습니다 데이터의 방대한 양의 이러한 인터넷 시대에,로 마케팅 변경 되었습니다. 지난 1 년, SAS 용어 "빅 데이터", "큰 데이터 분석" (큰 분석)를 사용 하 여 시작 했다. 수년간, SAS가 사용 하 고 기간 "높은-성능 분석" (높은-성능 분석). 5 월, SAS 폴 켄트, 큰 데이터 비즈니스, 폴 켄트 부사장 임명. "우리는 '앵무새' 될 필요가," 데이비스는 말했다. "

또한 "빅 데이터" 부정적인 의미는 단어 "큰 형제", "큰 기름", "다 정부" 비 때문에. 대용량 데이터 기술의 지지자 "빅 데이터" 용어를 사용 하 여 이점이 위험을 말한다.

(책임 편집기: 루 광)