구조와 중국과 미국 사이 "대용량 데이터 클라우드 그림"의 값의 비교

2014 년에 투기의 빨간 미디어 개념에서 큰 데이터는 점차적으로 다양 한 산업에 착륙. 중국 시장에서 생겨나고 대형 데이터 서비스 공급자는 치열 한 경쟁을 시작 했습니다. "중국의 큰 데이터 서비스 공급자 서비스 수준 TOP100 목록에서" (이 하 목록 이라고 함), 왠지 중국어 "대용량 데이터 클라우드"를 볼 수 있는 배아.

중국과 미국 사이 "대용량 데이터 클라우드" 구조의 비교

미국 비슷한 목록에 비해 높은 순위 10Gen만 43, 큰 데이터 재고 스타 tableau만 45 Marketo 동안 단순히 목록에. 이것은 우리 서비스의 목록 중국, 아니라 미국입니다.

에 갔을 때 미국 Finreb 지난해 큰 데이터 구름의 저자와, 중국과 미국 사이 큰 데이터 업계의 레이아웃에 거 대 한 차이 발견 했습니다. 1 년의 시간에 중국의 큰 데이터 산업은 극적으로 변화, 큰 데이터 클라우드 2.0 (버전 2013)에 비해 3.0 및 (2014), 미국 산업 급격히 변화 또한 이다.

미국 대형 데이터 클라우드 3.0 각각, 업계의 6 조각으로 나눌 수 것입니다 데이터 소스, 오픈 소스, 크로스 플랫폼 인프라/분석, 인프라, 분석, 응용 프로그램. "분석"의 분야에서 핫스팟 데이터 시각화 및 구조화 되지 않은 데이터입니다. 인프라 "초점은 nosql 및 Newsql 데이터베이스;" 응용 프로그램 필드에 핫 스폿 광고 최적화 및 마케팅 이다.

"빅 데이터 클라우드" 비교, 우리는 다음과 같은 특성을 볼 수 있습니다: 첫째, "데이터 소스" 필드에서 중국과 미국 그들의 자신의 특성, 중국 인터넷 플랫폼 데이터 소스 및 업계 데이터 소스 건설 시작 했습니다, 하지만 여전히 로컬 데이터 (실용적인 데이터, 상황 데이터) 강화 될 필요가. 둘째, 미국은 "오픈 소스", "크로스-플랫폼 인프라/분석" 및 "인프라" 3 개 분야에서에 독점. 목록에서 상위 15 미국 제조 업체, 그리고 "크로스-플랫폼 인프라/분석" 및 "인프라"의 두 개 이상의 영역이 있습니다. 일부 중국 제조 업체는 미국 관련 전문 기술 너무 강한, 유니버설, Chanping 기술 응용 프로그램에 더 많은 경향에 공헌 믿습니다. 하지만 일부 기업 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 데이터 센터 건설 등 작업 및 유지 보수의 중요 한 분야에서 지속; "응용 프로그램"과 "분석"의 분야에 초점을 세 번째, 대부분의 중국 제조 업체. 전 광고 최적화 및 마케팅 (알리바바, Tencent, 등), 금융, 자동차, 정부, 건강, 교육, 보안 및 데이터 처리, 분석 링크 등 다른 산업 통합 처리, 음성 인식, 주파수 인식. 응용 프로그램의 분야에서 미국과 중국 온천 관광 명소에 광고 최적화, 마케팅, 금융, 산업, 정부, 건강, 교육, 보안 등의 높은 유사성이 있다.

경우에 위의 구조 분류 분석, 분석 값의 분류 옆의 목록입니다.

"대용량 데이터 클라우드" 중국에서의 가치 분석

큰 데이터 값 분류 "바람 운동"의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다 (개체 값), "드림 운동" (주요 개체 값), "심장 초음파" (본체 값). 이것은 6 개의 조상 제단의 값 분류 이다.

1, 바람 운동 클래스의 큰 데이터 엔지니어의 눈에 큰 데이터, 참조 기술 이다. 전형적인 대표는 3V, 4V 말했다. 다양 한 정의 "복잡 한"은 한 마디로 요약할 수 있습니다. 큰 데이터는 본질적으로 복잡 한 데이터.

이 방향에서 중국과 미국 기업 간의 격차가 크다. 톱 10 ' 목록에는 기본적으로 "크로스-플랫폼 인프라/분석" 미국 제조 업체 의입니다. HP는 그냥 미국 "큰 데이터 클라우드" (버전 3.0)에 포함 되어, 지금은 4. 그리고 큰 데이터를 강화 하기 위해 하드웨어, 740 백만 Cloudera 캐스팅, 중국의 인텔의 절반을 차지 하는 Hadoop CDH 플랫폼 2, 하지만 지금까지 미국 목록에에서 나열 된. 분명히 이것은 문제가, 미국 목록과 더 적시 후속의 중국 목록 앞입니다.

미래에, 중국 회사 "과학 및 기술-인문학" 2 원 "데이터 과학" 방향을 따라 복잡성 데이터 (구글 처럼 그냥 같이 미신 수학 알고리즘), 감각을 찾는 데 튜링의 원래 의도를 반환 해야 합니다. 화 웨이 런던에 있는 임페리얼 공대 건물 데이터 과학 혁신 실험실, 양수 부호.

어린이 장난감에 대 한 관심 및이 사실 평가 하지만에 뛰 쳐 마찬가지로 데이터의 복잡성으로 엔지니어 다이빙 걱정 하지 좋고 나쁜이 가치 평가. 사업 또는 정부 에이전트는 주제에 개체를 연결 한다 그래서 사람들에 게 적용 하는 기술의 가치에 염려 한다.

2, 팬 운동 클래스의 큰 데이터는 비즈니스 에이전트 눈 큰 데이터, 보고 도구 및 기능. 미국 정부의 정의로 표현. 다양 한 정의 "통찰력"는 한 단어, 정리 될 수 있다.

더 복잡 한 데이터, 높은 비용, 느린 (일컬어 산업 질병), 더 복잡 한 데이터, 낮은 비용, 유연한 (스마트) 라고는 좋은. 통찰력 "관통 정보 안개"를 의미 한다.이 때에 "명확 하 고 명확한 사실" 기능을 유지 하지만 데이터 정보 쓰레기를 피하기 위해 ZB 시대에 매 립 지.

정보 통신 서비스 제공 업체의 일반적인 기능은 상용 데이터 서비스에 하드웨어 및 소프트웨어 기술 서비스에서 설정 하는 것 이다. 큰 데이터 개념 주식 상장 기업의 일반적인 기능은 솔루션 제공 업체는 업계에서 클라우드 데이터 서비스의 방향에서 변형입니다. 예를 들어 Neusoft 클라우드 데이터 서비스 자동차 전자 등 신흥 분야에서 심화 되 고 의료 서비스 전통적인 기초 그것 서비스. 크로스-산업 응용 프로그램, 그리고 날 네트워크 협업, 데이터 분석을 기반으로 보안 서비스를 제공 하기 시작 했다 델타; Tianji 기술은 그것을 변형 서비스에서는 전통적인 건축 서비스 인터넷 아키텍처에 순수한 서비스 제공 업체에서 진화 하는 제품 및 서비스의 공급자에. 바이, Tencent, 알리 등 다른 데이터 소유 플랫폼 지향 기업, 인터넷 기업, 그들의 자신의 플랫폼 사용자 데이터 분석 사업을 제공 하 고 금융, 환경 보호, 교통, 의료 및 기타 산업 데이터 분석 및 응용 점차적으로 표적으로 침투. 알리바바, 예를 들어 금융 업계에서 데이터 분석 응용 프로그램을 시작 했다.

현재 목록을 통해 우리는 아직 명확 하지 않은 잠재적인 추세를 볼 수 있습니다. 이것은 아마존 모델의 상승 이다. 아마존의 중요성 같아요, 볼 수 없습니다만 그것은 순위 7이이 모양 및 간과. 사실, 아마존의 큰 데이터 수익 모든 이전 업체의 합계 보다 더 많은입니다. 시너지 보고서, 2013 년의 3 분기에서 아마존 미국 클라우드 컴퓨팅 시장, 수익에 의해 55% %에서에서 총 수익의 2.5 십억의 대부분을 얻었다. 시너지는 아마존의 클라우드 컴퓨팅 수익 $700 백만 조, 마이크로소프트, IBM, Google에서 15%를 도달할 것 이다 및 Salesforce.com. 그것은 사고 견적. 토론 공간을가 두 다. 즉 근처 아마존에서 중국 기업 모델, 알리바바, Ufida, Neusoft, Kingdee, 하 고, 더 큰 잠재적인 공간이 있다.

내일, 우리는 같은 시장 신호에 큰 중요성을 첨부 해야 보러 오늘의 순위 침투: 큰 데이터 응용 프로그램의 주요 전장 분야의 정보 기술 서비스, 일반적으로 생각 하지만 비즈니스 서비스를 설정할 수 있습니다 되지 않을 수 있습니다. 이것은 정보 통신 서비스 제공 업체, 대형 데이터 개념 단위 및 일반적인 변환 및 방향 업그레이드 미래에 인터넷 회사. 또한, 미국 및 대용량 데이터 클라우드에서 페이스 북의 절대 우수성의 큰 데이터 누락, 하지만 비슷한 패턴 방향의 최전선을 나타냅니다.

3, 심장 초음파의 큰 데이터 클라이언트 (지도자와 최종 소비자) 큰 데이터의 눈에, 참조는 목적과 의미. IBM의 지혜의 표현. 정의의 광범위 한 단어에서 합계 될 수 있다 의미.

능력, 하지만 분명 하지 어떤 문제를 해결 하기 위해 큰 데이터는 드래곤 학살의 작업. 큰 데이터 작업의 결과 의미의 데이터를 유지 하는 경우 전화 지혜; 큰 데이터의 주요 값의 목적 (정확한 의미와 목적, 교정의 것 들이 문제 전문의 목적을 잊지 마세요 수 있도록) 의미의 보증 시스템의 전문화에 놓여 있습니다. 일의 의미는 두 가지 측면에서 온다 또는 보스 지시는 목표 또는 목표 자체, 즉, 궁극적인 소비자 만족과 불만.

이 표준에 의해 많은 오늘날의 수준, 개발 하 고 몇 가지 그들의 표준에 도달 했습니다. 지불, 사람들이 정말 원하는 큰 데이터 뿐만 아니라 더 높은 단계를 큰 데이터를 이동 하는 필요. 좋은 징조는 IBM, 1th에 발견 했다 "지혜"의 주제 이상 대용량 데이터 플랫폼입니다. 100 집, 바람, 이동 하는 사람들이 결국 팬 운동, 또는 마음을 통해 이해를 첫 번째 이동 하지 않습니다에서 그를 설명 합니다.