큰 데이터 리드 산업 변화에

정보 기술, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷 및 IoT, 등의 새로운 세대의 다양 한 응용 프로그램 전역 데이터의 성장 속도 보다 빠릅니다 적, 사회 정보화, 기업 정보화의 발달로 다양 한 대규모 데이터 폭발. 2011 년 이후 대용량 데이터의 영향을 사회, 기업에서 확장 했다 그리고 사람들 큰 데이터의 거 대 한 사회 및 상업적인 가치를 인식 되 고 있습니다. 대용량 데이터에 대 한 가져온 변화 이해 되며 큰 데이터의 개발에 대 한 계획입니다 정부 및 업계에 대 한 최우선 빅 데이터 시대에.

대용량 데이터의 증가

대규모 데이터를 다양 한 수집, 생산 및 전례 없는 사회 및 상업적인 값 업데이트의 많은 수 그리고 "새로운 기름", "를 새로운 경제 자산 돈을 또는 골드"로 논평 되었습니다 개발 위한 큰 잠재력이 있다. 미국 연구 기관에 따라 대용량 데이터 연도 값이 고, 미국 소매 업계를 60% 순이익, 미국 제조업 50% 제품 개발, 조립 비용의 비용을 줄일 수 있도록 돕는 250 십억 유로의 연간 가치의 유럽 공공 관리 미국 의료 서비스 산업 300 십억 달러를 가져올 수 있다.

대용량 데이터에 대 한 일반적으로 4 개의 중요 한 특징은: 질량 (볼륨), 다양화 (다양 한), 신속성 (속도), 및 가치. 질량과 다양성은 대용량 데이터의 데이터 양과 데이터 형식의 정의 빠른 습득, 처리 및 분석 속도, 대용량 데이터의 요청 이며 값 의미와 수집, 처리 및 대용량 데이터 분석의 목표 이다.

두 번째, 데이터 집약적인 산업 큰 데이터 응용 프로그램 첫 번째

인터넷 업계에서 큰 데이터의 분석 정확 하 고 효과적인 마케팅 전략을 비즈니스에 대 한 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 인터넷 업계의 주요 기능 중 하나는 사용자의 행동 및 사회 그룹 네트워크에 될 더 다양 하 고 복잡 한 정보 및 데이터의 다양 한 종류의 폭발적인 성장 이다. 페이 스 북, 그 분석 및 대규모 소셜 네트워킹 데이터 및 온라인 거래 데이터 마이닝을 통해 지점 간 개인 광고 전략, 95% (2009 년 2010 년)에서 광고 및 2011 2010의 공유를 배로 거의 3 배 배 Google 보다 더 빨리 제공. 수집 및 네트워크 플레이어 검색 수요와 핫스팟, 사용자 세그먼트 및 조직, 사용자 동작 데이터베이스 판매 게임 사업자, 판매 지향 데이터 만드는 네트워크의 설립을 구체화 하는 온라인 게임 데이터의 검색 행동의 데이터 정렬을 통해 바이 듀얼 트랙 모델에 의해 보충 서비스를 광고.

금융 업계에서 큰 데이터 분석의 급속 한 과학적인 의사 결정 및 서비스 혁신을 달성 하기 위해 금융 기관에 대 한 지원을 제공할 수 있습니다. 금융 산업 정보화의 높은 학위, 많은 양의 데이터 및 중앙 집중식된 데이터 관리, 분석 및 대용량 데이터의 활용에 대 한 좋은 기초를 제공 하는 있습니다. 큰 데이터 분석 시스템의 배포를 통해 중신 은행의 신용 카드 센터 거의 실시간 비즈니스 인텔리전스 (BI)를 달성 했다 하 고 2 차 마케팅, 운영 효율성 완전히 업그레이드에 대 한 할당 각 마케팅 캠페인에서 2 주 2-3 일, 65%, 부실 대출 비율 0.76% 감소 증가 볼륨 거래 평균 시간.

통신 업계에서 큰 데이터 분석 마케팅 전략 및 제품 디자인을 더 정확 하 게, 도움이 연산자 지능형 파이프라인 변환 데이터 흐름을 누릴 수 있습니다. 최근 몇 년 동안, 무선 인터넷과 스마트 폰의 승진 때문에 통신 업계 데이터 볼륨에 폭발적인 증가를 주도하 고 있다. 동시에 통신 산업은 높은 시장 포화, 분명 한 제품 서비스 동질성에 직면 하 게 되며 데이터 흐름 사업, 그리고 그것의 급속 한 성장에서 제한 된 이익을 새로운 기술적 수단을 통해 존재 하는 상황을 돌파 하는 긴급 한. 큰 데이터 조직 및 관리 시스템의 배포를 통해 중국 Unicom 그래서 사용자 쿼리, 10 분 이내 기록 될 수 및 검색 시간에서 기록의 수백만의 수백 초 단축 고객 불만 의견 효율과 품질 향상, 고객 서비스 만족도 향상.

소매, 대용량 데이터의 분석 소매 시장 역학을 파악 하 여 신속 하 게 대응 사용할 수 있습니다. 차이 소매 업계에서 유사한 제품의 결과 작은, 대안 강하다, 판매 소득에서 증가 하지 훌륭한 쇼핑 경험 및 고객 서비스 뿐만 아니라 효율적인 상품 회전율 속도에서 분리할에서 분리 될 수, 정밀 마케팅 및 급속 한 달성 하기 위해 필요한 마케팅. 월마트-마트 체인 점포에 의해 생성 하는 대규모 판매 데이터를 활용 하 고 날씨 데이터, 경제와 상점의 특정 체인에서 오른쪽 선반을 선택 하 고 가격 인하의 타이밍을 결정 하는 통계적 분석 하기 시작 했다. 농부 봄 큰 데이터 분석 기술에 의해 약 30%, 및 그것의 데이터 센터 에너지 소비 약 80% 감소 하면서 3 일에서 5 일 재고 자산 회전율 매출액 증가.

통계에 따르면 디 컨설턴트, 2012 중국의 산업 큰 데이터 IT 투자는 총 투자 규모는 수십억의 수만 초과할 것으로 예상 된다 다음 3-5 년에 450 백만 위안, 78.9%의 연간 성장 율을 초과 했습니다. 다음 몇 년 동안, 우리는 정말 큰 데이터를 이해 하 고 그것의 대부분을 확인 하는 회사는 신속 하 게, 나타날 것입니다 그리고 사회 하 고 사람들의 이득에 더 큰 데이터 비즈니스에서 확장 됩니다 표시 됩니다.

큰 데이터 나이 왔다 그리고 그것은 많은 분야에서 변화의 물결을 될 것입니다. 하지만 우리는 보고, 대용량 데이터의 핵심은 고객에 대 한 데이터 마이닝의 가치 보다는 소프트웨어와 하드웨어의 스택 진정 해야 합니다. 따라서, 다양 한 분야에서 큰 데이터 응용 프로그램 모드와 비즈니스 모델의 연구 큰 데이터 산업의 건강 한 발전의 열쇠를 있을 것입니다. 우리는, 전체 계획 및 지방 자치 단체는 국내외를 통해 대형 데이터 산업 개발 전략 선도 기업 및 많은 혁신적인 기업 적극적으로 그것을 공식화를 통해 국가의 지원 참여 미래에 개발 믿고 대용량 데이터의 산업 전망 매우 광범위 하다.

책임 에디터: 일 산 산