큰 데이터 큰 개발을 해야한다합니다

지금까지, 하지에 대해 얘기 하 고 큰 데이터 큰 데이터에 대 한 이야기를 같은 일을 되지 않을 수 있습니다 의미, 큰 데이터의 보편적으로 받아들여진된 정의 하지만 그 인식된 동향에서 큰 데이터 응용 프로그램을 방지 하지 않는. 다음 4 년 빅 데이터 시장 성장에 IDC 보고서에 따르면 그동안 온라인 데이터 정보 성장을 폭발 합니다. IDC 예측에 따르면 2017 대용량 데이터 기술 및 서비스 시장 복합 연간 성장률 (CAGR) 27%, 324 달러의 시장 규모를 될 것으로 예상 된다 (참조: 2017 대용량 데이터 시장 가치 32.4 십억 미국 달러), 6 번 번 ICT (정보 통신 기술) 시장에서 증가. 그들 가운데, IDC 아시아-태평양 (일본 제외) 큰 데이터 시장 2012 2.38 십억 미국 달러에서 548 백만 미국 달러에서 2017 년에 증가할 것 이다 연간 복합 성장률 34.1%, 초과 하는 글로벌 평균 성장을 도달 (참조: 2017 대용량 데이터 기술 및 서비스 시장 크기 2.38 십억 미국 달러). 모든 표시는 빅 데이터 시대 우리에 게 오고 있다.

대용량 데이터 기술 및 서비스 추진력

큰 데이터 추세 의미 거 대 한 시장의 비즈니스 기회를 된다. 큰 데이터 기능 많은 양의 데이터 (볼륨), 다양 한 데이터 (다양 한), 실시간 (고속) 및 대형 상업 값 (값), 또는 4 v에서 정리 될 수 있다. 이러한 4 v 데이터 처리 및 저장에 대 한 새로운 요구 사항을 제공 합니다.

대용량 데이터 기술 및 서비스의 새로운도 전에 대 한 응답, 많은 제조 업체는 IBM Netezza, Oracle Exadata 모든-에-하나, EMC Greenplum, 구름 대형 데이터 컴퓨터의 웨이브와 XData 큰 데이터 통합 시스템의 새벽 같이 큰 데이터 통합 플랫폼을 시작 했습니다. 기계의 이러한 대용량 데이터 통합 관리 플랫폼으로 hadoop 구조화 되지 않은 데이터 유통 저장 및 관리, 데이터의 실현의 질량에 대 한 대부분 측면 유연성 확장 기능과 특성을 함께 저장 및 가까운 처리의 지역화 배포. 응용 프로그램의 관련성을 높이기 위해 이러한 플랫폼 공급 업체 응용 프로그램 소프트웨어 솔루션을 전체 솔루션으로 대용량 데이터 응용 프로그램 사용자에 게 제공 작동 합니다.

소프트웨어 시스템 공급 업체는 또한 큰 데이터 응용 프로그램에서 활성 플레이어. 데이터 분석 및 마이닝은 전통적인 데이터베이스 공급 업체, 데이터 웨어하우스 및 BI 공급 업체의 강점. 과거에는, 그것의 응용 프로그램은 주로 구조적된 데이터를 겨냥 하 고 대규모 구조화 및 반 구조화 된 데이터의 값이 낮은 밀도 때문에 전통적인 방법에 적합 하지 않습니다. 그러나, 하드웨어 비용 등 컴퓨팅, 스토리지, 특히 분산된 데이터 저장 및 처리 기술 하 둡 등 NFS, 성숙의 감소와 맵/리듀스를 통해 대형 데이터 처리를 할 수는. 이 경우에, 바늘은 IBM, 오라클, SAP 및 다른 데이터베이스 공급 업체 또는 Teradata, 컴퓨터 및 다른 데이터 웨어하우스 공급 업체, 또는 SAS, 같은 전통적인 BI 공급 업체 인지.

큰 데이터 응용 프로그램에 대 한 대상된 기술 및 프로그램을 제공 합니다. 자연 의미의 이해를 바탕으로, 데이터 검사, 추출 및 집계, 이것은 이들이 업체의 이점이, 대용량 데이터에 대 한 응용 프로그램 요구 사항을 더 이상 문제

전통적인 하드웨어 및 소프트웨어 제품 공급 업체, Splunk, 국내외 대형 데이터 응용 프로그램 소프트웨어 제조업체와 기술의 대리인으로 서 Ictclas 또한 방문 솔루션을 제공 한다. 또한, 아파치 드릴, 폭풍 및 기타 오픈 소스 도구, MySQL, hlive와 같은 열 소스 데이터베이스 널리 사용 하는 인터넷 업계에서.

데이터 개방 열쇠입니다.

전체 데이터 분석은 키 큰 데이터 응용 프로그램의 광범위 한 인기를. 전문가 지적 데이터는 많은 두려워하지 않습니다 경우에 잘못 된 데이터, 더 많은 데이터, 더 큰 데이터 분석을 통해 몇 가지 예상치 못한 효과 있을 것입니다.

큰 데이터 자체, 데이터 뿐만 아니라 데이터 사이의 관계를 공부 한다. 대용량 데이터 분석, 광고 네트워크, 광고 교환, DSP, SSP, RTB, DMP 다른 광고 정밀 배달, 또는 소비자 행동 분석, 제품 추천, 인터넷 금융, 등에 최고의 위치에 큰 데이터 응용 프로그램에 인터넷 산업 기반 그래서 인터넷 업계에서 큰 데이터 응용 프로그램은 이미 하지 개념, 하지만 착륙 프로젝트 및 비즈니스 모델.

큰 데이터 응용 프로그램은 또한 넓은 필드 확장 인터넷 산업에 의해 구동 됩니다. 모델로 인터넷, 대형 데이터 응용 프로그램 전통 산업/기업 서비스를 개선 하 고 시장 경쟁력을 강화를 도울 수 있다. 대형 데이터 응용 프로그램에 결과 강조 하 고 때로는 이유를 알 수 없습니다 하지만 큰 데이터 결과 결론 말할 것 이다. 말썽 질문의 일부 대용량 데이터 분석에 의해 얻어질 수 있다. 예를 들어 흡연과 암 발병 률의 데이터 분석을 통해 과학자 들은 발견 담배 암 발생률에 큰 증가에 지도 하지 않았다. 이것은 결과, 그리고 그것의 과학적인 이유는 아직 공부를 발굴.

대용량 데이터 분석 결과의 정확도 데이터의 무결성에 따라 달라 집니다. 전통적인 산업 몇 년 동안 많은 데이터를 축적 하 고 데이터의 소유자 이기도. 하지만 전반적으로, 특정 기업 또는 산업 데이터 소유자의 일부만 데이터의 가치를 극대화 하기 위해서는, 데이터 개통은 피할 수 없는로 이다. 재선 거를 위한 그의 탐구에서 미스터 오바마는 객관적인 전략을 열고 정부 섹터 데이터의 승진을 했다.

그것은 될 수 있는 큰 데이터 하드웨어 및 소프트웨어 기술, 데이터 공유 및 개통의 성숙 오픈 데이터에서 매우 긴급 한 문제가 될 것입니다 예견 데이터의 개인 정보를 보호 하면서 데이터의 합리적인 사용을 달성 하는 방법 큰 데이터 개발, 관련 법률 시스템에 대 한 필요성의 새로운 주제를 될 것입니다. 데이터 개방 큰 데이터 응용 프로그램에 대 한 촉매 되며 또한 큰 데이터 응용 프로그램에 걸림돌이 있을 수 있습니다.

전문가 오늘날의 환경 조건에서 산업/기업 한편 인터넷 등 사회적 데이터를 강화 하기 위해 스마트 커뮤니티 데이터 활용, 지적 다른 한편으로, 산업/기업 이메일, 인스턴트 메시징 소프트웨어 및 기타 데이터 관리 및 보호를 위해 특히 디지털 관리를 달성 하기 위해 가능한 한 멀리 이어야 한다 큰 데이터 응용 프로그램 요구 사항을 크게 산업/엔터프라이즈 데이터 관리 및 보호 인식, 무형 재산, 될 것입니다 하지만 데이터 베이스의 산업/기업 경쟁력 유지를 강화할 것 이다.