5 큰 키 데이터 응용 프로그램

과학 및 기술의 넓은 적용은 시장 환경과 사회 국가 더 및 더 개체 연결 (상호) 인터커넥트 (계측), 지적인 (지능형),이 세 가지 요소 데이터, 전송의 소스 변경 방법과 사용 방법, "빅 데이터"를가지고 정보 사회에서 변경 합니다.

큰 데이터 나이 두 가지 뚜렷한 차이점-분석 능력은 대용량 데이터의 엔터프라이즈 구현에 중요 한 새로운 데이터의 많은 수는 더 이상 전통적인 데이터베이스에 적용. 이 두 구분 큰 데이터 4V 특성에서 주로 온: 수량 (볼륨), 다양성 (다양 한), 속도 (velocity) 및 신뢰성 (정확성).

비록 처음 세 브 커버 자체는 큰 데이터의 주요 특성, 신뢰성 데이터 융합 및 고급 수학 메서드를 사용 하 여 더 높은 가치를 창조 함으로써 데이터의 품질을 개선 하 라는, 현재 기업에 의해 고려 되어야 하는 중요 한 차원 이다. 하지만 지금, 업계는 개발 했다 연습 큰 데이터를 필요의 구현 단계를 큰 데이터의 중요성의 이해에서 따라서, 데이터의 신뢰성을 확인 하는 방법을 어떻게 마이닝 데이터 값은 대용량 데이터의 응용 프로그램에서 중요 한 문제.

이 점에서 분석의 2013 년 3 월 12 일 문제: 흰 종이의 현실 세계 응용 프로그램에서 큰 데이터 등 5 개의 주요 권고의 큰 데이터 응용 프로그램을 제공 합니다:

1, "고객 중심", 일찍 "빅 데이터 전략 계획";의 개발

2, 포괄적이 고 완전 한 엔터프라이즈 "빅 데이터 청사진";의 설립

3, 기존 데이터에서 시작을 하 고 완전 한 단기 설정 및 단계적으로 "큰 데이터 전략 목적";

비즈니스 우선 순위, 분석 시스템, 단계별 업그레이드 "대용량 데이터 분석 기능";의 점진적 구축에 따라 4

"큰 데이터 후 아" 분석 5, 사용자 정의 측정 지표 (투자 수익).

연구 결과 의해 IBM 연구소의 비즈니스 값 함께에서 옥스포드 대학 상학부와 큰 데이터 연구에서 온다. 프로젝트는 1144 사업 사람들 및 95 개국, 26 산업에에서 IT 전문가 조사 및 20 개 이상의 학계, 비즈니스 테마 전문가 및 비즈니스 경영진 인터뷰.

결과 보여주었다 거의 3 분의 2 (63%) 응답자의 (를 포함 하 여 큰 데이터) 정보 및 분석을 사용 하 여 그들의 조직에 대 한 경쟁 우위를 창조 하는 것을 말했다. 이 비율 70%로 2 년 동안에서 새로운 정보 회사의 IBM의 2010 글로벌 임원에 비해 증가 했다. IDC에 따르면, 구조화 및 구조화 되지 않은 데이터의 많은 수 년, 60 %%% 속도로 성장 하 고 2020 글로벌 데이터 볼륨 35.2ZB로 44 시간으로 성장할 것입니다.

대용량 데이터에 대 한 현재 요구, 기업 전략을 방문 하는 큰 데이터를 구축 하 여만 얻을 수 있습니다 우리가 진짜 하 고 효과적인 대용량 데이터 배포를 통해 높은 가치 성장. 그 중, "큰 데이터 플랫폼" 및 "빅 데이터 분석"의 선택은 매우 중요 한.

IBM의 그것의 자신의 경우 일부 공유 한다. 이것은 IBM의 5 비즈니스 요구 및 해당 큰 데이터 연습을 방문, 귀중 한 참조를 제공 하는 기업에 대 한 큰 데이터를 배포할 수 있도록 노력 하겠습니다.

탐험 하 고 정보의 농축을 실현 대용량 데이터 사용 하 여. 고객 서비스, 보험, 자동차, 유지 보수, 의학 및 다른 산업 기술 자료, 그리고 복잡 한 솔루션 설명서 및 지식 시스템 시스템 지연의 결과로 반복된 문의 발생 되며 비용 증가의 많은 수를 저장할 필요가 항공 업계에서 예를 들어 글로벌 항공사 제조업체 배포 IBM Infosphere 데이터 찾아보기, 기술자, 지원 담당자, 그리고 즉시 배포, 회사의 24 x 7 지원 호출 시간이 과거에서의 첫 해에서; 다른 응용 프로그램에 단일 액세스 포인트에서 정보를 볼 수 있도록 50 분 1 년 36 백만 달러의 비용을 저장 하는 지원 담당자를 추가 하지 않고 추가 40 항공기에 대 한 서비스의 전체 범위를 제공 하는 15 분 단축 됩니다.

향상 된 360도 전방위 고객 전망 고객 상호 작용 개선 달성. 통신, 유통, 관광, 금융 서비스, 자동차 등 산업 "고객 정보를 고객의 요구를 이해 하는 신속 하 게 잡아."에 대 한 최우선 될 것입니다. IBM Infosphere 데이터 탐색기, 배포 하 여 선도적인 다국적 FMCG 제조 업체 따라서 의사 결정 과정을 속도, 노력의 중복을 감소와 글로벌 인력의 생산성을 증가 보다 효과적으로 가장 관련성이 높은 정보에 대 한 검색할 수 있습니다.

작업 최적화 작업 분석에 의해 실현 된다. 제조, 에너지, 유틸리티, 통신, 여행 및 교통 필요가 긴급에 대 한 감시 등 산업 모니터링을 통해 운영 효율성을 개선 하 고 잠재적인 위험을 예상. 파키스탄의 주요 통신사 Ufone, IBM의 큰 데이터 솔루션을 효과적으로 실시간으로 사용자 동작을 확인 하 고 특정 대상에 대 한 마케팅 캠페인을 실시 하 고를 사용 하 여 예측 분석은 더 나은 마케팅 캠페인 및 텔 레 마케팅 프로그램을 설계 하 여 고객 이탈의 속도 줄이기 위해 배치 했다. 솔루션 주요 스트림 컴퓨팅 도구 IBM Infoshere 스트림, IBM Cognos, IBM, 예측 분석 도구 및 하드웨어 및 서비스 지원의 전체 범위를 포함합니다.

데이터 웨어하우스 확장으로 효율성과 규모 효율성 개선. 기업 새롭고 큰 데이터 기술을 통해 기존 데이터 웨어하우스 인프라의 가치를 향상, 구조적, 비구조적의 요구 사항 및 스트리밍 데이터 전송, 낮은 대기 시간, 그리고 쿼리, 예측 분석 및 성능 및 확장성을 달성 하기 위해 비즈니스 인텔리전스의 효율적인 사용을 해야 합니다. 자동차 제조 업체는 성공적으로 IBM Infosphere biginsights 기존 데이터 웨어하우스 배포 및 더 쉬운 관리를 향상 시키기 위해 활용 합니다.

보안 및 범죄 예방을 달성 하기 위해 지능형 확장의 사용. 정부, 보험 및 기타 산업 기업 기술을 사용 하 여 큰 데이터 보완 하 고 전통적인 보안 솔루션, 새로운 데이터의 분석을 강화 해야 합니다. Terraechos, 비밀 정보 및 감시 센서 시스템의 공급 업체 보안 미국 부서의 에너지 (도우) 국립 연구소에서 고객에 대 한 과학 및 기술 및 자원의 모니터링을 제공 합니다. IBM Infosphere 스트림을 배포 terraechos 실시간 분석 및 분류 스트리밍 음향 데이터를 캡처 및 1-14 초는 몇 시간에서 실시간으로에서 275 MB 음향 데이터를 분석 하 고 모니터링 정확도 크게 향상 하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.

위의 예제에서 우리는 성능 관리, 위험 분석, 결정 관리, 및 그 콘텐츠 분석 구성 "대용량 데이터 분석" 기능 요구 사항, 이러한 기능을 응용 프로그램 수 있습니다 정말 작동, 의사 결정자 데이터의 급증에 통찰력을 얻을 수 있도록 포괄적인 통합 하 고 정확한 정보를 제공 하는 큰 데이터 만으로 볼 수 있다 비즈니스 기회와 가치를 확인 하 고 보다 효과적인 결정을 내리는 궁극적으로 성능 향상.