오른쪽 응용 프로그램 목표를 찾기: 비즈니스에 큰 데이터 미래 핵심 포인트

큰 데이터 항목의 더 많은 기술적인 구성 요소는 데이터 처리 기술 돌파구, MapReduce, Hadoop, 등, 시장에 게 분산 된 대용량 데이터 처리 기술에서 우리는 미래의 데이터 처리 및 분석, 데이터 볼륨의 급속 한 증가 같은 문제를 처리 하는 더 나은 방법 때문에 주파수와 데이터 흐름의 속도 빠르게, 뿐만 아니라 대규모 증가 기하학적 데이터.

그러나 이러한 새 데이터 분석 기법, 사업과 더 많은 돈을 똑 똑 하 게 하지 않습니다. 분명 상업 응용 프로그램 없이 큰 데이터 하지 어떤 값을 가져올 것 이다. 그러나, 그것은 어떻게 IT 부서는 큰 데이터의 상용 응용 프로그램은 알고 큰 문제입니다.

큰 데이터 업체 요구 정보 경영진의 많은 라고: 무슨 큰 데이터 할? 이것은 실제로 외국 기업 오늘 직면 하 고 있는 문제, 전은 미국에서 큰 데이터 세미나, 거기 정보 관리자가이 문제에 대응 하기 때문에 그것 학과 큰 데이터 기회의 응용 프로그램을 찾을 수 어렵습니다 하지만 오히려에 보스 또는 비즈니스 단위 관리자는 대용량 데이터를 사용 하는 기회를 찾을 수 있습니다 그러나, 상사 또는 관리자는 종종 인식 하지 그것은 기술, 그리고 그것은 어느 정도로 분명 오늘날의 큰 데이터 데이터 분석 기술 비즈니스 하실 수 있습니다, 물론, 어떤 문제가 큰 데이터를 향상 시킬 수 있습니다 또는 심지어 새로운 기회를 만들.

미국 회사의 정보 감독 또한 언급 IT 부서 구조화 된 데이터를 다루는 대부분 되었습니다 알아내는 관계형 데이터베이스, 데이터에서 새로운 사용 또는 IT 직원에 게 IT 담당자, 하지만 생소 한 구조화 되지 않은 데이터에 대 한 난처 한 것 없이 비즈니스 프로세스를 개선 그들을 사용 하는 새로운 방법을 생각 하는 것이 더 어렵습니다.

그래서, IT 부서는 큰 데이터의 기술에 리드 하 고 다음에 어떻게 될 수 있는지, 이용 5 월 좋은 결말을가지고 있지. 클라우드 컴퓨팅, 심지어 달리 당신이 첫 번째 방향으로 잘못 하는 경우 항상 시작 합니다 IT 인프라와 끝의 가상화 가상화 혜택의 기록 원래 설정한 목표를 충족 하지 않는 경우에.

EMC 기술와 인터뷰에서 그는 그가 미국에서 큰 데이터의 개발에 몇 가지 변화를 보고 하 고 그 큰 데이터에 대 한 좋은 결과 있을 것 이라고 생각 하는 큰 데이터를 응용 프로그램에 상업적인 접근 방식에 일부 기업은 특정 기술에 대 한 논의에서 이동 했다 지적 했다.

큰 데이터 수 있습니다 날카로운 무기의 대규모 데이터 분석 처리 회사의 목적은의 명확한 응용 프로그램인 경우 또는 지역 사회, 큰 혜택을가지고 있습니다 하지만 예리한 목표의 더 명확한 목표, 결국 유휴 영웅을 여전히 것입니다:.

이전에 큰 데이터의 응용 프로그램으로 아주 감명 배열. 일본 자동차 컴퓨터, 자동차 브레이크, 오프셋, 그리고 등의 갑자기 표시에 대 한 통계에 대 한 정보를 수집 하 고 다음 통계적으로 분석 하 여 운전자는 일반적으로, 비상 브레이크는 위치 하는 큰 데이터 응용 프로그램을 했나요 그리고 다음 개인적으로 실제 교통 상황을 관찰, 현장 조정의 상황에 따라 트래픽 로그 또는 사람들을 위한 훌륭한 복지 교통 법규, 사고 발생률의 특정 감소의 결과의 규칙 변경.

프로젝트는 데이터 분석 과제의 많은 수를 얼굴에 바인딩되어 그래서 효과적으로 교통 사고의 모든 가능한 위치를 식별 하기 위해 차량 컴퓨터에 정보를 많이 수집 해야 합니다.

실제로, 삶의 모든 생 업, 더 휘발성 글로벌 금융 시장, 글로벌 투자의 급속 한 파견을 예측 하는 데 사용 하는 은행 등에서 좋은 응용 프로그램의 경우는 대용량 데이터의 기술적인 기능을 이해 하 고 조정 하려면 기상 분석 하 농 식품 회사 자르기 전 세계; 다른 농장에 심기 전략도, 스튜디오는 대용량 데이터 기술, 행위자의 모든 단어를 저장할 수 있습니다 그리고 그들은 수 있습니다 신속 하 게 각 클립을 찾을 가장 이동 결과 트림.

지금은 전에 해결할 수 있는 큰 데이터 분석 문제, 큰 데이터 수는 기술에 바쁜, 바로 실용화 대상 만큼, 큰 데이터 큰 영웅이 될 수 있다.

(책임 편집기: Schpeppen)