모두 큰 데이터를 갈망 수 있습니다.

지금, 큰 데이터에 대해 얘기 하는 것은 새로운, 각계 각층의 큰 데이터 "훌륭한 가치", 다양 한 사용자 지정 된 큰 데이터 프로그램에에서 결과의 발굴에 경쟁. 다른 한편으로, "양날의 칼"의 큰 그룹이 있다 위험에 큰 데이터를 저장 하는. 데이터가 큰 비즈니스 기회 또는 위기? 선택 해야 하는 경우에 비즈니스 기회, 그리고 모든 사업 기회는 위험 요인, 위험에 맹목적으로 감각을 확장 하지 필요 하는 것이 같아요. 모두 큰 데이터에서 성공을 얻을 수, 경우 혜택은 사회 전반적인 진행 하지만 사회 개인 또는 그룹의 강도 패턴 변경 되지 않습니다. 그러나 내가 생각 하는, 큰 데이터 값은 이미 대부분의 사람들이,, 모두가에 큰 데이터를 될 수 있는, 성공한 사람들이 미래에 대 한 오랜 시간, 소수 민족에 속하는 말할 수는 국민의 혜택. 만약 당신이 큰 데이터 파일럿 될 하는 바램이, 물을 먼저 고려 해야 합니다.

이 논문의 저자는 토론에 큰 데이터를 두 범주로 정의 됩니다, 큰 데이터 솔루션을 제공, 다른 한 산업 사용자 이다. 큰 데이터 솔루션 공급자는 그들의 자신의 기술을 사용 하 여 또는 사용자 서비스에 대 한 솔루션을 통합 하는 제 3 자와 공동. 그 중 같은 무역의 경쟁을 무시할 수 없습니다. 조 타 장치에 분화는 현명한 사람입니다. 산업 사용자, 주로 그들의 생존 상태를 변경 하려고 하는 큰 데이터를 통해 대형 데이터. 큰 데이터 값을 첫 번째 단계는, 그들 가운데 누가 조 타 될 수 있습니다. 위의 두 그룹에 대해서 저자는 2013 년의 제안으로 물 테스트의 큰 데이터를 몇 가지 제안을 제공합니다.

큰 데이터 헬 름 큰 데이터 솔루션 공급자 테스트 물 필수 될:

IBM, SAP, Teradata, HP, 오라클, 인텔, EMC, 마이크로소프트, 파도를 가리키는 핀치와 큰 데이터 솔루션을 제공 하는 공급 업체의 수는... 시간이 지나면서, 더 많은 공급 업체는 큰 데이터 프로그램을 제공에 참여 있을 것입니다. 이 유치 경쟁에 바인딩됩니다. 밖으로 서 조 타 되, 다음 사항을 고려:

1. 유연 하 고 다양 한 제품 포트폴리오

확대 데이터 솔루션 공급자, 제품 믹스 해야 합니다 수 다양, 사용자 그룹 폭 문제를 포함 하. 사용자 지정의 시대에 큰 데이터 솔루션 다양화 뿐만 아니라 유연한 조합을 포함 한다. 이것은 사용자에 맞게 나이 요구 뿐 아니라 유연한 조합 프로그램 사업 비용을 저장할 수 있도록입니다.

2. 단순화 하기 위해 제품 계획

전체 솔루션은 더 복잡 한 제품 더 많은 장점. 계획 제조 계획을 단순화 하기 위해 시도할 수 있습니다. 소위 단순화 제품 카테고리 하지만 현재 통합된, IBM과 오라클 성능 더 나은 통합에 문제의 통합을 통합 하는 방법을 감소 하지 않습니다. IBM의 Puresystem, Oracle 커버 서버, 스토리지, 데이터베이스, 미들웨어, 퓨전 응용 프로그램에서, Exadata 데이터베이스 클라우드 서버 exalogic 미들웨어 클라우드 서버, exalytics 비즈니스 인텔리전스 클라우드 서버, 대용량 데이터 시스템, SPARC 등 초은 하단 통합 하드와 소프트의 통합 제품 솔루션. 제품 전체에 통합된 시스템을 제작 하 여 그것을 단순화 하는 방법 이다. 모든 후, 사용자의 비즈니스, 또는 내부 생성 및 폭발 및 기타 큰 데이터 제품 솔루션 성가신, 모든 레벨 필요 수동 개입 또는 닫힌된 작업 하는 경우에 점점 데이터의 볼륨의 외부 수요 다음 뿐만 아니라 프로그램 가이드 비용 증가 되지만 또한 증가 어려움, 사용자의 손 동작을 이익 보다 큽니다.

3. 대용량 데이터 전문가의 훈련

재능 있는 기술 제품 업데이트 되 고 신속 하 게 IT 원에서 특히 지속 가능한 경쟁력을 유지 하기 위해 열쇠입니다. 저자 생각, 계획 사업의 큰 데이터 싱크 탱크 직접 큰 데이터 조 타 될 수 있는지 여부에 영향을 미치는 가장 중요 한 요소가 될 것입니다. 경쟁에서 재능을 발굴 하거나 자체의 교육 과정을 제공 함으로써 프로그램의 큰 데이터 전문가의 전문성을 높일 수 있습니다. 1 월 20 일, 베이징 대학 항공 및 우주, 중국의 첫 번째 "빅 데이터 기술 및 응용 프로그램" 소프트웨어 마스터 엔지니어링 시작 했다. 이 큰 데이터 전문가의 국내 재배에서 유용한 움직임으로 볼 수 있습니다. 그리고 또 다른 질문 나타나서, 누가 질문을가 르 친다. 결국, 큰 데이터 재능의 부족은 현실, 어떻게 해야할지 재능의 훈련은 많은. 프로그램 사업도로의 큰 데이터 전문가의 훈련을 걸릴 수 있습니다 그리고 필수 찾을 수 있는 사람을 가르칠 수 있는 것 이다. 대조적으로, 재능까지 훨씬 더 쉽게 보인다. 사실,이 생태 체인 마이닝 큰 데이터 프로그램 우수성에 더 재능 교육, 재능의 많은 수입니다.

4. 좋은 시추 큰 데이터 산업 "빈 금고"

사용자가 큰 데이터 기회를 탐험 수 있도록 프로그램 기업 들을 사용 하 여 다양 한 구호 나 홍보 플랫폼, 사용자가 그들의 제품 솔루션 통찰력을 보여줄 같은. 무리, 사용자, 그리고 옵션의 다양 한 사용자에 게 추천을 비슷한 선전 구경, 종종 생각 하는 그들의 자신의 더 인식된 브랜드를 선택 하 그들의 원래 관성에 의존,이 테스트는 단지 계획, 자체 "강도"에 큰 데이터의 브랜드 파워, 차지 하는 치료 속도 높은. 가끔, 우리 생각을 반전 하는 방법을 알고 하 고 허점을 배울 해야 합니다. 솔루션의 대부분은 기회 마이닝에 대해 이야기 하 고, 생각, 즉, 구조 위험 반전, 확산의 효과 쉽게 즉시 수 있습니다. 불행 하 게도, 큰 데이터 위험, 경우 업계 전문가 얘기 많이, 그리고 그들은 그들의 큰 데이터 제품, 설 교 할 때 그들은 또한, 언급 하지만 기본적으로 그들은 사용자가 큰 데이터의 값을 발굴 하는 방법에 대 한 이야기, 그들은 단순히 스트립 소위 위험 감소 단어 눈. IBM의 성능은 리버스 생각, 마이닝 큰 데이터 "빈 금고" 측면에서에서 눈길입니다. IBM은 명시적으로 대용량 데이터의 위험을 줄이기 위해 "스마트 스토리지" 전략을 제안 합니다. 위대한 계획 메이커 밖으로 불어 되지 않을 수 있습니다. 큰 데이터 기회 제안, IBM 또한 긍정적인 참여의 분야에서의 토론에서 또한 그들의 자신의 솔루션을 실행 하기 위해 큰 데이터 위험 개념을 전달 하는 사용자에 게 반대로 생각을 이해 하지만. 각도 변경 하려면 그냥 드릴 수 있습니다 큰 데이터 업계, "빈 금고", 우승자, 이것은 많은 프로그램 공급자의 현재 부족 이다. 맹목적으로 따라 하는, 하지만 허점 이해가 안, 조 타 장치의 큰 데이터가이 범주에 속하지 하 파 멸은.

되는 주요 데이터 스티어링 산업 사용자 테스트 물 요점:

큰 데이터 프로그램, 그들의 사용 하거나, 사용 또는 인기의 넓이, 전략 수립 및 경쟁 패턴에 큰 데이터 프로그램의 직접 사용자로 서 산업 사용자 영향을 미칠 것 이다. 동시에, 그들의 자신의 산업 상태 영향을 줍니다. 큰 데이터 서비스는 정말 그들의 비즈니스 가치를 드라이브 하는 큰 데이터 스티어링, 될, 산업 사용자 참조만을 위한 물에 대 한 다음과 같은 제안을.

1. 취소 큰 테스트 물 데이터의 목표

새로운 산업의 출현, 현상 불가피, 아무도 뒤에을 것입니다. 그러나, 물 테스트 큰 데이터 산업 수 없습니다 장 님, 엔터프라이즈 비즈니스 중앙 데이터 통합, 데이터 저장, 데이터 분석, 데이터 관리 등 커버 하, 실명의 반지, 전체 체인 것 "붕괴", 라고 할 수 있다 다음 기업의 개발에 영향을 미칠. 큰 테스트 물 데이터의 목표는 무엇입니까? 큰 데이터 관련 비즈니스 체인의 제어 대상에 따라 각 노드, 이것의 장점은 기업 예산 통제에 초점을. 성공을 준비 하는 사람들에 속한다. 큰 데이터 운영 되기 위해서는, 그것은 완전히 산업 사용자를 시작 하는 대상을 위하여 그들의 자신의 필요를 분석 하는 데 필요한.

2. 협력 공급 업체 옵션 1 단계 합리적 선택

비록 관성 생각의 트위스트 어렵습니다, 큰 데이터 파트너를 선택할 때, 산업 사용자 수는 브랜드의 명성을 무시 뿐만 아니라 서비스 자격 체계 공급자의 평가. 전체 솔루션 서비스 업체를 선택 하 고 한쪽의 데이터의 한 여자의 문제를 피할 것 이다 큰 데이터 비즈니스 체인에서 협력 업체 1 단계를 선택 하는 것이 좋습니다. 노래, 큰 데이터 업계는 아직 행복 인클로저, 산업 혼란은 피할 수 없는 지적 중국 사업 연맹의 데이터 분석 전문 위원회의 회장. 그는 잘못 된 자격, 서비스 표준화 되지, 품질 관리는 엄격 하 고 그래서이 업계에서 주요 문제를 말했다. 큰 데이터에서 산업 정말 성숙한 지금, 협력 업체의 물 산업 사용자 합리적인 선택 투자의 반환 값을 찾기 위해 큰 데이터 사업에서 동시에 협력의 위험을 방지 하는 것이 좋습니다.

3. 큰 데이터 투자 37 오픈

큰 데이터 투자, 추천 장비 (프로그램) 조달 및 인력 37 훈련 열. 현재, 열심히, 장비 (프로그램)에 너무 많은 산업 사용자 재능 교육을 무시 합니다. 장비 (계획)의 구매 때 하드 투자 기업 큰 데이터 비즈니스 카테고리 확장 및 장비 (프로그램) 노화 또는 취약점, 장비 (구성표) 업그레이드 최적화입니다, 그리고 및 큰 데이터 비즈니스 지원 인재, 그룹을 육성 하기 위해이 과정에서 업계 사용자 뿐만 아니라 장비 (프로그램)에 저장할 수 있습니다. 에 지속적인 하드 투자, 그들의 자신의 큰 데이터 사업 피드에 같은 시간에. 되기 위해서는 큰 데이터 조 타 장치, 산업 사용자 스스로 해야 기본 데이터 분석을 하 고 타사 솔루션 데이터 분석의 신뢰성은 업계 사용자 냄새 가치가 되 고, 시간에 대 한 데이터 저장, 데이터 분석, 데이터 공개를 제공 하 여 기술 인력, 그렇지 않으면, 위기 존재.

빅 데이터 시대의 추세에 대 한 회의론의 성장 부족이 되었습니다. 사람들은 대처와 빅 데이터 시대에 대 한 가져온 변화의 시리즈를 활용 하는 방법에 대 한 더 많은 생각 하 고. 큰 데이터도 국가 전략 분야의 수를 증가 했다: 2012 년 3 월, 오바마 행정부 발행 "큰 데이터 연구 및 개발 프로그램" 선행 투자의 이상의 $200 백만 조는 기술 개발의 큰 데이터 중요 한 데이터 리소스를 선점 하 고 지휘도 악용 하에 발표. 2012 년 5 월, 유엔 "글로벌 펄스" 프로그램 출시 "큰 데이터 개발: 기회와 도전" 보고서. 2012 년 10 월 중국은 또한 중국 통신 협회의 큰 데이터 위원회 설립. 큰 데이터 산업 수 있는 두 가지 주요 주인공의 지속 가능한 개발: 큰 데이터 솔루션 공급자 및 산업 사용자, 갈망의 아름 다운 장면 큰 데이터 값 쉽게, 조 타 장치의 그들의 분야에서 진짜 큰 데이터 됩니다 쉽지 않다. 방사선, 글로벌 경쟁에 상승

(책임 편집기: 유산의 좋은)