큰 데이터에 대 한 5 개의 위대한 신화

현재, 많은 수의 기업 고객 정보, 온라인 거래 등 소셜 미디어 데이터의 엄청난 양의 있다. 그러나, 성공의 열쇠를 수집 하 고 이러한 데이터를 분석 하는 능력을 가진 회사는 경쟁에서 상당한 우위를 해야 합니다 하는 동안 다른 소스와 채널, 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.

그러나, 구조화 되지 않은 데이터는 기업에 대 한 주요 도전 되고있다. 회사 이미 익숙한 수집 하 고 전통적인 판매 같은 분석 구조화 된 데이터 정보를 보고. 현재, 많은 기업은 의아해는 어떻게 수집 하 고 분석 하는 더 많은 종류의 여러 구조 데이터. 블로그, 라디오 주파수 식별 (RFID), 센서 네트워크, 소셜 네트워크, 인터넷 텍스트와 문서, 인터넷 검색 인덱스 등 자세한 통화 기록, 의료 기록, 사진 파일, 비디오 파일 및 E-상거래 트랜잭션 데이터.

이러한 데이터의 구조적 문제 및 큰 데이터 형식의 복잡 한 협회, 대용량 데이터 분석에 대 한 기존의 전통적인 기법을 적용할 수는. 이 기업에 새로운 작업을 제공 하며 전통적인 데이터 뿐만 아니라 쉽게 분석 처리할 수 있는 방법의 새로운 집합 및 이러한 신흥 데이터, 뿐 아니라 저장의 응용 프로그램 개발.

신화 1: 큰 데이터는 데이터 및 데이터 증가 대 한

이것은 전적으로 사실이 아니다. 실제로, 큰 데이터 거 대 한 지 수 성장 포함 전통적인 비즈니스 웹 응용 프로그램, 센서 네트워크, 소셜 네트워크, 유전자, 동영상, 사진과 같은 새로운 채널에 의해 생성 된 데이터 뿐만 아니라 데이터. 동시에, 큰 데이터는 여전히 매우 복잡 한, 수집, 저장, 관리 및 분석 하는 매우 어렵습니다.

현재, 두 가지 유형의 데이터 성장 하고있다. "회사는 익사 여전히 큰 데이터 분석 및 관리를 위한 거 대 한 기회는 더 많은 정보를 얻고 싶어 하지만 정보의 바다에서" IDC 그룹 출판 2011 톱 10 예측에 따르면. 보고서는 회사의 포부 결국 이루어질 것을 지적 한다. "글로벌 데이터 볼륨 (디지털 우주) 확장 됩니다 약 1.8 g b (약 2 조 기가바이트)에 약 50%. 참고로, 전문가 추정 1 기가 바이트 길이에서 최대 36 백만 년의 하이-정의 비디오 파일에 의해 생성 하는 데이터의 양을에 해당. "

신화 2: 기업 한다 제거 하 고 대체 빅 데이터 시대의 도착에 대처 하기 위해 기존 분석 시스템

잘못, 필요 없음! 구축 기능 인재, 프로세스, 기술과의 완벽 한 조합이 필요로 하는 대용량 데이터 분석. 기업의 기존 비즈니스 인텔리전스 환경의 가치를 아직 발견 하지는, 그것은 선두 대용량 데이터 분석 플랫폼을 사용 하기 전에 문제를 해결 하는 데 필요한. 전통적인 비즈니스 데이터 분석은 대용량 데이터 부여, 대용량 데이터 분석의 진정한 가치를 깨달을 수 있다, 고 투명 하 고 포괄적인 비즈니스 보기, 따라서 비즈니스의 급속 한 발전에 대 한 기회를 만드는 만들어집니다.

첫째, 기업 비즈니스 목표를 달성 하기 위해 대용량 데이터 분석을 명시적으로 적용을 계획 해야 합니다. 이러한 목표를 바탕으로, 기업의 적절 한 하드웨어와 소프트웨어는 과제를 배포 해야 합니다. 최선의 결정을 내릴 수 있도록 일선 직원의 요구에 따라 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 배포 합니다. 바로 기술 지원 기업 사용자 및 데이터 과학자 수 신속 하 게 수집 및 새로운 데이터 소스를 분석 하 고 비즈니스에 필요한 통찰력을 탐험.

신화 번호 3: 빅 데이터만 의미가 구글, 페이 스 북, 아마존 같은 첨단 기술 기업에 대 한

그것은 인터넷 회사, 포춘 500 대 기업, 또는 중소 기업, 그것은 큰 데이터의 폭발적인 성장에 묶여있다. 데이터 분석은 산업 또는 기업 크기에는 중요 한 비즈니스 요구 사항이 되었다. 요즘 기업에 비즈니스 데이터에서 진짜 통찰력을 얻을 수 아니다. 세계의 주요 시장에 있는 회사, 영리 더 깊은 통찰력을 제공 하는 새로운 방법에 있는 전통적인 데이터와 새 데이터의 방대한을 사용 하 여 고급 분석 응용 프로그램의 다음 세대를 변환 됩니다. 또한, 기업의 경쟁 우위는 관리 하 고 조직 가장 좋은 결정을 내릴 수 있도록 통찰력으로 비즈니스 환경에서 모든 중요 한 데이터를 분석 하는 기능에 따라 달라 집니다.

신화 4: 데이터 과학자와 대용량 데이터 분석은 그것 패션 2012

큰 데이터 분석 유행 아니다는 것을 의심의 여지가 있다. O 'Reilly 매체 설립자 팀 O'으로 라일리는 그것을 박 았: "우리는 우리가 만든 데이터 기반 응용 프로그램의 매혹적인 새로운 세계 만들어집니다." "지금이 순간, 데이터 과학자 되 독립적인 경력 형성 하는, 비즈니스의 새로운 세계의 최전선에서 싸우는 고 전문가 데이터에 정통한 전문가 새로운 시대의 중요 한 구성원이 될 것입니다."

데이터 과학자는 데이터에 대 한 호기심 해야 공격적 이며 중요 한 생각을 잘 집중된 태도 했습니다. 그들은 비즈니스 프로세스, 수학, 통계, 및 Excel, SQL, 분석 워크 벤치 등 기술 결합의 깊은 이해가 있다. 현재, 시장 전문가 기술 능력과 사업 인식에 대 한 거 대 한 수요는 있다.

신화 5: 대용량 데이터의 가치는 Hadoop 및 유사한 소프트웨어의 기술적인 처리 능력에 따라 달라 집니다.

아니 단일 기술 모든 요구 사항을 충족 수 있습니다. 재능, 프로세스 및 기술, 완벽 한 조합을 요구 큰 데이터 분석 기능을 구축 하 고 가장 중요 한 기업을 주소에 노력 하 고 비즈니스 문제에 따라 데이터를 공개의 상업적 가치는. 이 디지털 마케팅 최적화, 사기 탐지 및 방지, 사회 네트워크 분석을 포함 하 여 복잡 한 분석 응용 프로그램을 필요 합니다.

Hadoop은 어떤 가치와 큰 데이터 기술 라이브러리에서 중요 한 위치 있다. Hadoop은 프레임 워크와 여러 구조적된 데이터 필터링, 변환, 및 통합, 비슷한 엔진이 나 신체를 휴대 하지 않는 스포츠 자동차 섀시를 위한 뛰어난 플랫폼입니다. 이 아키텍처와 Hadoop 수 반복 및 실시간 데이터 탐색 및 분석을 지원 하 고 신속 하 게 새로운 패턴의 변화를 발견 데이터 및 데이터.

성공의 열쇠

성공의 열쇠 전통적인 비즈니스 데이터와 새 데이터 사업을 통합 하는 기능입니다. 다양 한 소스에서 전체 기업 생태계와 데이터의 통합을 오픈 액세스를 통해 기업 슈퍼 포괄적인 분석을 위해 고객에 게 대용량 데이터 분석을 적용, 더욱 고객 서비스 및 판매 실적을 향상 시킬 수 있습니다. (저자: 장 진 Cang teradata 제품 기술 및 판매 지원 중화권의 부 제너럴 매니저)

(책임 편집기: 루 광)