큰 데이터 죽음에 마지막 우승자를 상상할 수 없다

클라우드 웹 사냥 9 월 17 일 보고서 (컴파일: 콜린)

당신은 여전히 하이브, 스파크, 돼지가 프로그래밍 언어를 알아야 긁 적? 걱정 하지 마세요, 경쟁 기술을 사용 하는 복잡 하 고 큰 데이터 처럼 Hadoop, 당신과 추가 혜택을 풍부 하 게 즐길 수 있는 비 전문 사용자를 위해 쉽게 만들기는.

그래, 그건 당신이입니다.

몇 년 전, 피터 Goldmacher, Cowen & co, 전 애 널 리스트 조사 브리핑에서 말했다 "모든 후, 가까이 큰 데이터 기술 최종 사용자에 게, 더 당신이 반환." "빅 데이터 세계에서 가장 큰 수 상자는 기술, 새로운 산업을 만들거나 전통적인 기업 방해를 사용 하는 회사의 공급 업체 하지 않습니다," 라고 말합니다.

시간이 지남에, 2012 년에 Goldmacher에 의해 만들어진 예측 더 정확한 받을 나타납니다. 큰 데이터 베이스의 빌더를 칭찬 한다, 그러나 가장 수익성이 가장 밀접 하 게 피벗 테이블 보고서에서 작업을 병렬 수행 하는 방법을 알 수 없습니다 기술 마케팅 및 영업 전문가에 관련 된 회사.

대신 기술 솔루션 제공

우리는 하 둡과 NoSQL 데이터베이스 기술을 사용 하 여 매우 강력한 데이터 지향 응용 프로그램을 개발 하는 존 디어, 같은 회사에서이 연습을 봤어요. 실리콘 밸리는 또한 우주의 중심 이다, 하는 동안 밖에 서 더 넓은 세계 사용 하 큰 데이터 가장 유용한 곳에.

그렇지 않다면, 우리는 놀랄 것 이다. Goldmacher 쓰고,이 항상 과학 및 기술에 적용 됩니다: 이전 했다, ERP의 역사를 검토 하 고, 만약 200 개 이상의 회사 표준 비즈니스 프로세스를 자동화 하는 과정에서 자본 축적을 만든. 즉, 1990 년 투자자는 SAP 또는 궁극적인으로 ORCL을 선택할 가능성이 0.5% 미만. 그러나, 경우에 투자자는 1990 년에 회사의 30 다우 기업에 주식을 구입, 그는 35%, 일반 비용 및 관리 비용을 줄일 수 있고 대규모 자동화 된 생산, 증가 하는 것에 의해 거의 8 번 시장 값을 통해 5 번 배 증가.

물론, 큰 데이터 인프라 서비스 공급자는 또한 수 현금 인출, Cloudera 등. Cloudera의 시장 자본 화 $에 도달 했습니다 조, 및 DataStax 등 MongoDB, 다른 회사의 10 억은 이미 가치 이상의 $1 십억 조.

하지만 그것은 다음과 같은 이유로이 회사의 소프트웨어에서 가장 혜택을 스스로.

· 가장 큰 데이터 기술 이므로 오픈 자료, 모두가 그것을 사용할 수 있습니다 그리고 그것은 그것에서 이익을 어렵다.

· 이러한 기술은의 주요 사용자는 기술 추진에 대 한 중요 한 Hadoop, 같은 회사를 개발 하 고 있다 하지만 그들은 돈을 지출 하 고 싶지 않아.

· 더 많은 소비자 관계 기업과 상대적으로 자금이 회사 확률이 더 큰 데이터에서 이익입니다.

1 이유 따라 Cloudera의 공동 설립자, 마이크 올 슨, 말했다, "닫힌된 리소스 플랫폼에 성공할 수 없습니다 그리고 당신은 혼자 오픈 자료에 근거 하 여 성공적인 독립적인 회사를 만들 수 없습니다." "이 소유권 반환을 극대화 하기 위해 오픈 소스 라이선스와 결합 하 여 공급 업체를 허용 하지만 그는 업계의 상단에 그것에 대해 걱정할 필요가 없습니다."

우승자는...

분명히, 그들은 응용 프로그램 (서비스 전용) 공급자가 최종 사용자를 제공 하는 서비스에 대해서만 충전 기술의 복잡성을 표시 하지 않습니다. 업무의 공동 설립자, Aneel Bhusri, 몇 년 전 이런이 생각을 했다.

다른 산업에 큰 데이터의 영향의 McKinsey & Co. 상세 설명:

이 회사는 존 Deeres, 앞서 언급 하지만 더 기술 주류에 관해서 누가 이길 것입니다?

대답은 그 회사 제품의 복잡성을 쉽게 작동 하도록 사용자가 가장 높습니다.

Microsoft, 예를 들어, 패턴에 맞는. 그는 푸른 기계와 무슨 짓을 했는지 봐. 푸른 기계 학습 "이니셔티브 비용의 생산, 개발 및 확장의 방법을 학습 하는 기계와 관련 된", 거의 모두를 제거 하는 것으로 예상 된다 그리고 "비주얼 워크플로 및 이니셔티브 템플릿을 만들 수 있습니다 일반 기계 학습 작업 간단 하 게".

마이크로소프트는 많은 까다로운 장소 (난 항상 찾고 있 었 어 그것은), 그것은 복잡 한 컴퓨팅의 어려움을 줄이는 다른 회사 보다 더 많은 않습니다. Windows, Visual Studio, 및 다른 많은 기술 할 주류 시스템 관리자와 개발자가 창의력을 발휘해, 푸른 기계 이러한 기술을 모방 하는 방법을 알아봅니다.

Geek은 사라 졌 어 요!

하지만 우리는 그것에 대해 더 생각 하는. 큰 데이터는 개발자와 시스템 관리자에 대 한 좋은, 모든 후, 진짜 문제는 쉽게 큰 데이터 일반 사람들 처럼 당신과 나, Wikibon 분석가 데이브 Vellante 다음 아이디어는:

비즈니스 인텔리전스는 분석가의 클래스를 만든 하지만 주류 되지 않았습니다. 우리는 큰 데이터 주류를 원한다.

어도비는이 좋은 회사 중 하나입니다. 어도비 크리에이 티브 경력에 대 한 우려는 항상 몇 년 전 Omniture의 인수 했다 어도비 꾸준히 큰 데이터 세계로 도약 하지만 더 리드 하는 마케팅 전문가 도움과 우려 했다.

대용량 데이터를 관리 하는 열쇠 데이터, 거 대 한 양의 하지만 증가 데이터 원본 및 데이터 형식이 아니다. 어도비와 같은 회사에 대 한 얻을 마케팅 광고, 차트, 등, 매우 짧은 시간에 결정을 전문가를 그것 수집 및 현금 영수증 고객 행동을 이해 하 고, 소셜 미디어에서 정보를 분석 합니다.

그것은 잡 초를 시간 이다.

마이크로소프트와 어도비는 큰 데이터 잠재적인 우승자의 두 가지 예 그리고 다른 많은 회사 수 있습니다 밖으로 서 회사에 대 한 희망.

이를 위해, 우리는 큰 데이터 기술에 쓸모 없는 것 들 일 지라도 중지 하 고 대신 만들 수 있는 비즈니스 가치에 초점 필요 합니다. 이 값은 허 공에 우리가 사용 하 고 소멸 되지 것입니다 응용 프로그램을 통해 전달할 수 있습니다.

보쉬의 더크 Slama와의 인터뷰에서 올 슨 그 얘기 그냥 데이터, 대용량 데이터를 사용 하는 사람들을 많이 하 고 그는 "이이 사람들은 하지 이상적인 파트너 되지 않기 때문에 근본적으로 비즈니스 지향" 느꼈다 고 말했다. 빅 데이터 시대에 진정한 승자는 실제 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞추고 있다.