포브스: 큰 데이터 제공 Hadoop 완벽 하 게 될 필요가 높은 비용

혁신적인 데이터 관리 기술의 출현 수 모든 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/18278.html를 분석 하는 조직이 있기 때문에 오늘 우리 큰 데이터 나이 입력 했습니다 "> 데이터 형식을." 그것은 또한 매일 새로운 비즈니스 기회를 기업 수 있습니다.

인터넷 기술의 발전, 정보의 큰 금액 반구조적 및 구조화 되지 않은 데이터를 포함 하는 네트워크에 매일 생산 됩니다. 조직 찾을 수 있습니다 어떤 고객이 정말 필요 하 고 왜 그들은 막대 한 양의 정보 분석을 통해 그것 필요. 하지만 실제 새로운 비즈니스 모델의 비용은 아직 완전히 이해 될.

다양 한

IT 관점에서 정보 구조 유형에 대략 파도 3을 통해 갔다. 그 새 풍조는 아직도 진화 하 고 오래 된 파를 대체 하지 않습니다, 세 가지 유형의 데이터 구조 항상 존재, 하지만 구조는 종종 다른 구조에 지배 주의 되어야 한다:

구조화 된 정보가 정보는 관계형 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다 그리고 그것 년 동안 애플 리 케이 션을 지배 하고있다. 이것은 키 작업 OLTP 시스템 비즈니스 정보에 따라, 데이터베이스 정보 구조를 정렬 하 고 쿼리; 수 또한

반 구조화 된 정보-이것은 전자 메일, 워드 프로세싱 파일 및 저장 하 고 웹에 게시 된 정보를 포함 하 여 그것의 두 번째 물결. 반 구조화 된 정보 내용에 따라, Google의 존재;에 대 한 이유는 검색에 사용할 수 있습니다.

구조화 되지 않은 정보가 정보는 본질적으로 비트맵 형태로 데이터는 필수 여겨질 수 있다. 데이터 (예: 들 었 또는 오디오, 비디오 및 멀티미디어 파일에서 볼 수 있는) 지각할 수 있는 형태로 해야 합니다. 많은 큰 데이터는 구조화 된, 그리고 그들의 깎아지른 듯한 크기와 복잡성 요구를 만들거나 쉽게 인식 하 고 상호 작용 하는 구조를 활용 하 여 고급 분석 도구.

시장 지도자는만 형식에 저장 된 데이터를 분석 하 여 경쟁 우위를 확보 하지는. 데이터 분석을 사용 하면 그들의 사업에 직접적인 영향을 고객의 행동 패턴에 대 한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

두 개의 특정 산업-통신 및 소매-이 데이터 웨어하우징 솔루션에에서 무 겁 게 투자. 시간이 지남에, 통신 및 소매 산업을가지고 공부 고객의 거래 및 대화형 데이터를 핵심 성과 지표의 누적 수 있습니다. 예를 들어 연간 소득, 네트워크를 통해 프로 모션 정보를 각 고객의 액세스의 비용 및 판매의 피크.

그러나, 데이터, 심지어 시장의 선두 주자 감당할 수 없습니다의 확산과 함께 전통적인 데이터 웨어하우스는 하지 못하고 저장 하 고 원래의 세부 데이터의 페타를 관리. 기업 오프 라인 테이프 데이터를 백업 하는 경향이 있지만 그건 접근 하기 쉬운. 비즈니스 어디에 나 있다, 예를 들어 크리스마스 일치 토요일 때 기업 7 년 전 (크리스마스와 토요일 동시)에서 데이터를 분석 하는 특정 패턴을 이해 하. 많은 양의 기록 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져오기 뿐만 아니라 도전 이지만, 또한 비용이 많이 드는입니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)