얼마나 큰 데이터 너무 큰 되 면

올해는 큰 데이터 크로스 오버 년: 개념으로 서, 기간, 그리고 마케팅 도구로. 많은 과학 및 기술 커뮤니티의 한계를 깨고 고 주류, 나타 났 있다. 첫째, 빅 데이터, 여기 몇 가지 강조 하 고: 큰 데이터는 9374.html에 추천된 테마는 "> 세계 경제 포럼 다보스, 스위스 올해에에서", 보고서 라는 큰 데이터 큰 영향. 올해 3 월, 미국 연방 정부는 "빅 데이터 연구 및 개발 프로그램"을 실행 하는 200 백만 달러 투자를 발표 했다.

Ricksmorland, "일상 생활" 사진 시리즈의 창조 자는 "인간의 얼굴 큰 데이터" 라는 새로운 프로젝트를 있다. 뉴욕 타임스는 또한 "빅 데이터 시대"와 "데이터 대학" 라는이 이름을 사용 합니다. 빅 데이터 시대 마크에 왔다 기호 지난 달의 풍자 만화 "스콧 애덤스"의 출현 이다. 단 안내선 말했다: "그것은 어디에 나, 그것은 모든 것을 알고 있다." 그 이름이 큰 데이터 라고 합니다. "

큰 데이터의 이야기 처럼 MIHM 결정입니다. 그것은 두 가지 중요 한 구성 요소. 첫째는 단어 자체가 너무 많은 기술 콘텐츠를 하지 않습니다 하지만 그것은 익숙한, 왠지 기억에 남는입니다. 두 번째 기술 개발 및이 어휘에 뒤에 몇 가지 기술 함정에 대 한 거 대 한 잠재력 이다.

큰 데이터 대표 레이블, 일반적으로 인공 지능, 기계 학습, 데이터 캡처 표준 데이터베이스의 많은 수에서 등의 사용을 말합니다. 새로운 데이터 소스 웹 데이터, 소셜 네트워크 통신, 센서 데이터를 검색 하 고 데이터를 모니터링을 포함 합니다.

대규모 데이터와 소프트웨어 알고리즘의 조합 새로운 사업 기회에 문을 엽니다. 큰 데이터 같은 회사 구글과 페이스 북, 예를 들어 합니다. 지난 1 년, ibm에서 왓슨 (AI 프로그램) 패배 TV 퀴즈 쇼 "위험!"에서 인간 승리는 큰 데이터 계산의 승리입니다. 이론에서는, 큰 데이터 의학, 결정 데이터와 분석 보다는 직관 및 경험에 따라 만들 수 있도록 비즈니스에서 결정을 개선할 수 있습니다.

단어 자체는 막연 한, 하지만 그것은 더 많은 정통 되 고. "Joen Kleinberg, 코넬 대학에서 컴퓨터 과학자는 말한다. "빅 데이터는 과정, 슬로건, 그것은 모든 것을 변경할 수." "

데이터 볼륨에 지속적인된 상승 긴 도전이 되었습니다. 19 세기 후반에서 인구 조사 빼앗 고 계산 하 고 빠르게 성장 하 고 있는 미국의 인구를 분류 하는 방법을 이해 하는 고 투 했다. 인구는 1890 년에 63 백만 도달, 인구 조사는 혁신적인 돌파구 되죠. 홀리 스 허먼 입증 읽을, 펀치 카드 데이터 도구를 발명 되었고 이러한 카드 IBM의 기술 초석.

따라서, 큰 데이터 라는 용어는 현실의 수사학 숫자 이며 데이터에 관해서, "큰" 빠른 이동 대상. 2008 년, 일부 컴퓨터 과학자 및 업계 임원, "빅 데이터" 과학 및 기술 커뮤니티에 관심을 얻을 시작 했다. 유선 잡지에 발표 된 기사 공정한 기회와 현대에 영향을 미칠 것 이다 거 대 한 데이터를 제공 합니다.

유선이 새로운 방식의 컴퓨팅 PB 시대 열립니다 발표 했다. 이것은 좋은 잡지, 하지만 "PB-바이트" 레이블이 너무 주류, 될 기술 이며 필연적으로, 데이터의 페타 방법을 줄 것 이다 하지 큰 바이트: Zettabytes 및 Yottabytes.

처음, 많은 과학자와 엔지니어 차게 웃, 큰 데이터는 단지 마케팅 용어. 하지만 좋은 효과적인 커뮤니케이션 플러스 마케팅은 모든 분야에서 귀중 한 기술이 이다. 예를 들어 때 수학자 존 맥 카시는 기간 "인공 지능" 1955 년에 록펠러 재단에 대 한 그의 응용의 독창적인 표현 우수 하 고 이상적인 마케팅 이었다.

2008 년, 전국적으 최고의 컴퓨터 과학 연구원 큰 데이터를 허용 하기 시작 했다의 그룹의 끝에 컴퓨터 연맹, 계산 연구 협회와 정부 간의 협력의 학자에 의해 큰 데이터 수용의 개념을 대표 하는 국립 과학 재단 및 비즈니스 연구. 컴퓨터 사회는 큰 데이터 컴퓨팅 하는 영향력 있는 흰 종이, 출판: 비즈니스, 과학, 사회에 혁명적인 돌파구를 만들기. 저자는 3 개의 유명한 컴퓨터 과학자, 카네기 멜론 대학 (Randale.bryant), 캘리포니아 대학, 버클리 랜디 Caze (Randyh.katz), 워싱턴 에드워드 LAZOSGA (대학 Landaur Breint Edwardd.lazowska)입니다.

위의 전문가 지지 정보 신뢰성에 큰 데이터를 제공합니다. 로드 A, IBM 기술 연구원 및 인터넷 기술, 신흥의 부사장 그 대단히 정확한 기계 가공에 의해 처리 되는 데이터의 양 측정의 관점에서 생각 하는 사람들이 주도 때문에 기간을 좋아 했다. "사실, 큰 데이터 정말 거짓말의 새로운 용도에 그 데이터 자체에 너무 많은 새로운 통찰력." "씨 스미스는 말했다.

IBM는 그것의 큰 데이터 마케팅, 특히 고객 resonates. 2008 년, 미스터 스미스의 팀 출판 큰 데이터 항목을 설명 하는 웹 사이트 및 사이트의 인기도 크게 확장 되었다. 2011 년 회사의 트위터 계정을, #ibmbigdata를 포함 하 여 착수 했다. IBM는 큰 데이터 뉴스 레터, 그리고에 게시 1 월으로 나눌 수 있습니다 전자-도 서 "빅 데이터를 이해 합니다."

SAS 소프트웨어 연구소, 1976 년에 그것의 처음부터 세계 최대 규모의 개인 소프트웨어 회사를 개최, 데이터베이스 값 및 덩어리를 찾는 소프트웨어 개발을 통해 선별 되었습니다. SAS, 노스 캐롤라이나 주 CARY,N.C에 본사를 두고 "데이터 마이닝", "비즈니스 인텔리전스" 및 "데이터 분석."를 포함 하 여 분야에 많은 마케팅 용어를 했다 "

처음에, SAS의 최고 마케팅 책임자, 짐 데이비스, 다른 산업 무대 컨셉과 대 광고로 큰 데이터를 보았다.

"나는 원래 기간에 웃었다. 미스터 데이비스는 그의 회사의 큰 기업 고객, 은행, 보험, 등 데이터의 많은 수십 년 동안 파는 회상 했다.

하지만 큰 데이터 모든 네트워크 데이터 및 외부 데이터베이스를 찾으려고 노력 하 고. SAS의 기술 활용 시장 변경 하려면 인터넷 나이의 데이터 자산을 촬영 하고있다. 지난 1 년, 회사는 큰 데이터를 사용 하 여 "빅 데이터 분석", "높은-성능 분석" 그들은 수년간 사용 하 고 함께 시작 했다. 5 월 회사 폴 켄트로 임명 회사의 큰 데이터 부사장. "우리는 트렌드를 따라 해야 합니다. "미스터 데이비스는 말했다.

큰 데이터의 지지자 이라고 보상까지 위험을 보다 큽니다. 그럼에도 불구 하 고, 지능형 기술을 통해 관찰, 기록, 및 인간의 행에 대 한 전례 없는 유추 해야 이어질 있는 새로운 아이디어의 출현 여부 이러한 기술 또는 그들을 사용 하는 사람들을 만드는 사람들.

(책임 편집기: 루 광)