큰 데이터: 모바일 인터넷 시대의 폭풍우 치는 바다

우리 여부 같은 다 확실 하지 않다 하지만 모바일 인터넷 시대에, 적어도, 사람들이 문을 통해 추진해 왔습니다: 비즈니스와 방대한 양의 데이터의 효율적인 분석을 통해 사회적 가치를 얻을. 큰 데이터는 모바일 인터넷에 새로운 값을 가져 하 고 네트워킹 하는 것 들 쪽으로 이동 하기 위한 토대를 마련.

데이터 분석가 "지휘자"로 무대에 나타납니다. 강력한 흔들며 그의 팔의,와 함께 데이터의 문자열 들 했다. 그는 그 자신의 하지만 더 많은 데이터와 더 많은 사나운 사람 이었습니다. 그는 조금 하드, 그는 주위 그네, 그 출 격! 파도의 물결 온, 그리고 그 데이터의 바다에서 소멸 편 주로 서...

같은 장면, 또 다른 분석가 등장, 흔들며 팔 또는 얼굴에 거 대 한 양의 데이터를 하지만 그는 안심, 조용 하 고 쉽게 명령, 마치 그것은 지저분한 데이터, 하지만 음악 마스터 다운 손으로 움직임의 구성.

2012 년 7 월 13 일 "큰 데이터 세계 포럼에서" 랜드마크 맨션에서 박사 장 Lei, SAS의 수석 컨설턴트 연주 그의 연설 하기 전에 흥미로운 비디오. 전체 관객은 전체 전투에서.

큰 데이터에 도입 하는 모바일 인터넷

"그것은 나 같은 사람들은 데이터에 대 한 가장 흥미로운 순간, 데이터베이스 및 큰 데이터 변경, 중심 되 고 실제로 그것, 제조, 유통, 정부 관리, 기술, 및 큰 데이터를 변경 하는 방법에 혁명을 수 있기 때문에 세계 작동 합니다." 그래서 무엇 우리가 전화 큰 데이터의 새로운 세계. "

아직도 그냥 분위기에 몰입 하는 경우에 노 일. 그는 마이크로소프트 아시아 태평양 연구 및 개발 그룹 주요한 기술 장교입니다. 일 노 라고 몇 가지 주요 요인 운전 저가 스토리지 등 클라우드 컴퓨팅 기능, "모바일 장치 모두 실현, 모두는 하나 이상의 모바일 장치, 그리고 지금 세계의 모바일 장치 사용자가 5.5 십억 도달 수 있습니다의 폭발."와 같은 큰 데이터 변경 "그리고," 그것은 단지에 대 한 웹 사용자, 센서에 대 한 그것은, 우리 모두는 우리가 입으 면 새로운 변화에 큰 데이터에서 웹에 연결할 센서 10 십억을 기다리고 있어. "

즉,이 디지털 메모를 작성 되지 않습니다 슈베르트, 모차르트, 하지만 모든 네티즌의 모든 스마트 폰, 모바일 인터넷 시대 컴퓨터, 센서. 큰 데이터는 기존의 구조화 된 데이터를 다른 결과 구조화 되지 않은 데이터 또는 전통적인 기술 가치 있는 결과의 데이터를 분석할 수 없습니다. 그것은 전체 데이터의 85% 차지.

대용량 데이터 소스에 대 한 링, 중국의 산업 협력 및 인텔의 솔루션 사업부 소셜 네트워크와 전통적인 비즈니스 "인간-상인, 인간 커뮤니케이션"에 의해 생성 된 데이터는 더 간결한 버전, 기계와 기계, 기존 스마트 장치 네트워크에 의해 생성 된 데이터 클래스는 이것은 큰, 것 그리고 인터넷 불가피 한 동향, 될 수 밖에 시간이 벌어 지 면, 사람들이 사물의 웹에서 점점 더 많은 데이터를 볼 것 이다.

글로벌 데이터 사용 됩니다 성장 44 번 번 2020, 링 했다, 그리고 35.2ZB에 대 한 성장의 주요 소스는 큰 데이터.

전통적인 데이터와 비교, 큰 데이터는 다음과 같은 4 개의 전형적인 특성, 즉 다양성 (다양 한), 볼륨 (음량), 속도 (velocity)와 값 (값), 즉, 그것은 복잡 한 구조, 큰 볼륨 하나, 빠른 처리 그리고 궁극적으로 거 대 한 상업 및 사회적 가치를 생산.

Forresterresearch 수석 애 널 리스트 카오 Yuchin 말했듯이, 큰 데이터는 하지는 완전히 새로운 기술, "빅 데이터는 기업 기존 데이터를 결과 데이터에 해당 하는 작은 양의 입력 하 고 큰 수익을 얻을 일부 통합을 할 수 있도록 주로." 우리는 심지어 전통적인 인터넷 큰 데이터를 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷의 급속 한 발전을 많이 생산 하고있다 및 IoT의 초기 응용 프로그램은 의심의 여지가 있는 큰 데이터 나이의 출현 승진 강력 말할 수 있습니다.

대용량 데이터 분석의 어려움

Jingdong 몰 또는 아마존에서 제품을 주문한 다음 기계 ID 번호, 배송 주소, 휴대 전화, 될 것입니다 상상 전화, 전자 메일 및 영수증 시간과 모든 레코드에. 항목 코멘트를 제출 하거나 한 microblog에 친구와 함께 그것을 공유 하는 것, 그것은 또한 기록 됩니다.

모든이에 대 한 통찰력의 꿈 사업을 의미합니다.

따라서, 태양 노 주장 한다: "두 회사, 한 회사 기술을 사용 하 여 큰 데이터 다른 채택 하지가, 하는 동안 그들의 재정적인 상황의 미래는 크게 다른 것 큰 데이터는 기업의 경쟁력을 유지 하기 위해 경쟁력 되고있다." "

마이크로소프트의 보기에서 그가 말하길, 큰 데이터 의미 대용량 데이터의 엔드-투-엔드 수명 주기 관리 "관리 데이터를 캡처, 저장 및 보안 데이터를 보호 하는 방법 다음, 데이터를 보호 하는 방법, 청소, 관련 데이터를 검색 하는 방법, 그것으로, 다른 데이터를 연결 하는 방법 그리고 마지막으로, 데이터에 대 한 통찰력을 얻을 하는 방법. "

하지만 문제는 큰 데이터 분석은 쉽지 않다.

전통적인 스토리지 아키텍처 확장 가능한 저장소 아키텍처를 업그레이드할 필요가 링 그렇지 않으면 하지에 적응할 수 있는 기존 대용량 데이터 스토리지, 분산 파일 시스템의 지원에 대 한 동시에 실시간 흐름 처리에 대 한 필요성 및 "전통적인 데이터 분석 더 구조, 데이터의 양이 제한, 처리, 배치 처리 중앙 집중화 요구를 충족 수 있습니다. "

리 우 청, 소프트웨어 연구 및 개발 (베이징)의 제너럴 매니저 Co., 주식 회사, 빅 데이터 시대에 데이터 분석 키를 의미 했다 "하지만 전통적인 데이터 분석 기능 등 다 수의 데이터를 처리할 수 없습니다." 수백만의 데이터를 분석 하 고 때 수십 결과 얻으려면 시간 소요 됩니다. 데이터 1 십억을 도달 하면, 소프트웨어 실행 되지 않습니다, 그리고 때로는 수십 일 걸리는,이 속도 허용 되지 않습니다. "

그는 전통적인 분석 기법으로 인 한 혼란의 일부를 인용 한다. 예를 들어 분석 방법의 한계 때문에 샘플 수는 충분히 크지 않은 예는 정보의 무결성을 파괴, 복잡 한 문제에 대 한 답변을 얻을 수 있는 분석 능력에 의해 제한, 시간에 의해 제한 하 고 같은 간단한 모델링 기술을, 채택 했다 모든 데이터를 충분히 활용, 또한 없기 때문에 여러 번 반복 수행 하는 충분 한 시간, 모델의 선명도 타협 해야 합니다.

Liu Zheng 그는 50 's에 미국 조종사 발견 그들은 이길 수 있다고 전쟁 효과적으로 Ooda 방법으로 즉, 적과 싸우고 때 "당신의 결정 당신의 상대 보다 더 빠른 경우에, 당신은 이용할 수 있습니다 그것 의" 말했다.

여기 속도 전략적 높이 언급 했다. 같은 대용량 데이터의 분석의 사실 이다.

제품 친구 상호 작용은 중국의 최대 규모 디지털 광고 인터넷 기술 회사, 첫 번째 광고 기술 Hadoop의 숫자를 설정 하는 방법을 기반으로 대용량 데이터 연구를 채택 클라우드 컴퓨팅 플랫폼. 제품 인터뷰 "네트워크 지도자" 기자에서 대화형 CEO 황, 자사의 DSP 플랫폼 실시간 입찰 및 지능형 알고리즘, 응답을 완료 하는 데 50 밀리초에 대 한 거래 플랫폼 (Adexchange) 광고를 엉덩이 수 큰 수요 측면 플랫폼 (DSP), 친구의 수백억 하루, 데이터의 상호 처리 했다.

표시, 아니 속도, 다음 귀중 한 데이터 수 돈을 더미 유통 되지 않을 수 있습니다.

(책임 편집자: 류 펜)