큰 데이터 산업 투자: 1 달러 50 센트를 적립

9 월 24 일 뉴스, 외국 언론에 따르면 보고서, 조사 결과 큰 데이터의 최근 시장 실적 깜짝 놀 랐 다. 미디어과 대 광고의 영향 때문에 부분적으로 많은 회사 이해 하지 않습니다 실제로 그것의 투자에 큰 데이터 산업의 가치. 그런 다음 예상 대로, 새로운 분석이 보여줍니다 기업 받을 훨씬 적은 큰 데이터의 답례로 그들은 기대 보다 또는 심지어 그들의 투자 보다는 더 적은.

훨씬 어떻게? Wikibon의 예비 연구 결과, 대답은 의외로 작다.

물론, Wikibon 큰 데이터 투자자의 46% 투자자의 2% 그들의 투자를 취소 하 고 실패 끝에 총을 했다 하는 동안 그들의 프로젝트의 성공의 일부를 유지 하기 위해 노력 발견.

그러나 큰 데이터 실패에서 하지 종료 필연적으로 됩니다 의미 하지는 않습니다.

큰 데이터 투자의 실패에 대 한 이유 중 하나, Wikibon, 밖으로 포인트는 "많은 기업 들이 빅 데이터 기술에 투자 프로젝트와 관련 된 정확 하 고 측정 가능한 비즈니스 응용 프로그램 없이 Hadoop 처럼." "그들은 단지 이름을 듣고" 빅 데이터 "그리고 그들은 정말 달성 하고자 하는 것에 대해 생각 하지 않고, 그것에 돈을 던져. 이것은 가트너의 분석의 결과와 일치입니다.

대부분의 기업에 대 한 큰 데이터 Hadoop, 이며 Hadoop IT 담당자 "는 무인된 데이터 덤프."로 해석 "빅 데이터는 종종 그냥 쓸모 없는 데이터의 criteo" 줄리앙 사이먼 줄리앙 사이먼, 공학 회사의 부사장 말했다. "

그것을 저장 하는 데이터의 목적을 알고 하지 않으면 다음이 데이터만 높아집니다 잡음과 신호를 마스킹. 유명한 통계 Nette Slven (네이트 실버)를 사용합니다.

메시지 수가 2.5 * 1 증가 ^ 하루 18 바이트, 유용한 정보 수는 거의 전무. 이 데이터의 대부분은 소음, 그리고 소음 수 신호 수보다 빠르게 증가. 너무 많은 가설 테스트 하는, 전체 데이터를 너무 많이 증가 하지만 데이터의 양이 상대적으로 안정적인.

즉, 더 많은 데이터는 큰 데이터 문제를 해결 하지만 그것은 종종 문제의 원인 추가,이 때문에 많은 기업 받을 아주 작은 보답으로 큰 데이터 투자.

Wikibon의 연구는 가장 큰 데이터 프로젝트 "는 IT 세계에 소개 되 고 하지만 마케팅에서 또는 작은 하지만 전략적인 경우에 자주 사용 되는 비즈니스 운영에서 사용 됩니다." "이이 회사는 큰 데이터 전문가로 누르고 그들은이 기술을 달성할 수의 진짜 기대."

이러한 프로젝트 아주 작은 밖으로 시작 하지만 다음 초기에 확장 됩니다.

피하기 위해 불필요 하 게 무 겁 게 큰 데이터 프로젝트에 대 한 지출,이 회사는 위에서 언급 한 것 처럼 그렇게 좋습니다. 모든 최고의 대형 데이터 과학 및 기술 자원 열려, 그래서 전에 구입은 시험 될 수 있다, 그리고에 따르면 그들의 자신의 선택 하 고 최고의 기술 개발 필요.