작은 회사 큰 데이터 붐과 함께 어떻게 대처 합니까?

, 기업 프로젝트 큰 데이터에 연결 해야 합니다, 어떤 사람들은 성경으로 "빅 데이터 시대"도 서

"빅 데이터"는 인터넷에서 가장 뜨거운 개념 중 하나가 되고있다 그리고 본 적 큰 데이터의 상업적 가치에 대 한 이야기를 시작 하는 많은 기업가, 기업 프로젝트 "빅 데이터"에 연결 되어야 합니다, 그리고 어떤 사람들은 "빅 데이터 시대," 책을 성경으로 마치 집의 모서리에 희생 구매에 그들은 넓은 들에 대해 이야기 하는 자격이 둥근. 하지만 사실, 비록 책 통찰력 데이터 분석 및 걱정의 저자 빅토르 메이어 Schönberger는 일반적인 학문적 인 학교, 그리고 감각, 방문의 책 부족에 따른 실무 경험의 아무 가치가 있기 때문에 큰 데이터 상용 응용 프로그램 신뢰할 수 있는 기술 지원 없이 종이 하실 수 있습니다.

"대용량 데이터" 지원 및 핵심 경쟁력의 기능으로 이제 많은 제품 또한 "큰 데이터"에 의존 해야 하는 인터넷 업계에 전통적인 산업에서에서 매우 중요 한 가치를가지고, 알리바바 데이터 플랫폼 및 제품 부서 데이터 웨어하우스 설계자 (닉네임) 요약의 현재 단계에서 빌려 보면, 주요 데이터 솔루션은 3 개의 종류로 분할 된다:

1. 전통적인 비즈니스 인텔리 전스 (BI) 분야를 확장 하는. 이전 큰 데이터 통계, 협회 분석에 대 한 총 분석, 데이터의 다양 한 보고서에 반환에 샘플링에서 예측 추세.

2. 비즈니스 프로세스 변경 합니다. 다양 한 데이터의 집계 분석 비즈니스 프로세스 개선 및 평가 별로 확인 하는 데 사용 됩니다.

3. 데이터 제품과 상용 애플 리 케이 션입니다. 데이터 서비스 또는 데이터 제품 또는 기존 데이터 또는 처리 기능을 포장 하 여 형성 된다.

우리 산업은 가장 일반적인 기존 데이터 양식 데이터 제품 및 데이터 서비스를 통해 인터넷에, 그들의 사이에서 가장 일반적인 시나리오는 "개인된 추천", 하지만 이건 모두 개념을 얻을 수 있다-우리 업계 "빅 데이터"를 정의 하는 4 개의 특성에 의존 알고:

첫째, 볼륨, 큰 볼륨, PB 수준;

두 번째, 다양 한, 다양 한 데이터 형식;

셋째, 정확성, 낮은 값 밀도;

4, 빠른 처리 속도입니다. 즉, 막대 한 양의 다른 차원에서 데이터를 신속 하 게 정렬, 사용 가능한 정보에 그들을 설정 해야 합니다.

사실, 중국, Tencent, 알리바바, 바이 두와 다른 큰 회사, 일반 회사의 위의 4 개의 특성을 완벽 하 게 갖추고 있는 인터넷 불가능 단순히 PB 수준 데이터와 높은 데이터 스토리지의 비용을 지원 하지 수 그리고 큰 데이터 기술 직원 매우 부족 하다. 최근 많은 기업 팀, 그들의 제품의 비전 얘기 했습니다 많은 아이디어 아주 소설, 하지만 데이터 처리 능력으로 인해 "천천히" 또는 제품 기능 거세를 선택 했다. 어떻게 같은 회사 "빅 데이터" 웨이브에 상승할 수 있다?

나에 대해 생각 하는 첫번째 것에는 제 3 자 데이터 처리 서비스 플랫폼은 이미 해외, 성숙 하 고 그것은 문자 그대로 이해 하기 어려운 "데이터" 또는 "서비스"가 없는 큰 데이터 및 큰 처리 용량 회사를 제공 하는이 회사는 사업 사용 하는.

서비스는 2 개의 넓은 종류로 분할 될 수 있다: 기본 서비스 및 맞춤된 서비스.

기본 서비스 도움말 데이터 스토리지, 프레임 워크 구축 및 관리 대형 데이터 처리의 기본 기능을 해결 하는 회사 같은 둡 (분산된 소프트웨어 프레임 워크) 관리 소프트웨어의 대표 기업과 서비스 공급자 Cloudera, MongoDB 데이터베이스 개발자 10gen 등등.

다른 직접 직접 솔루션을 만드는 맞춤형 기업 수 있도록,이 회사는 중국의 작은 인터넷 회사의 데이터 용량 및 전통적인 기업, RichRelevance, 개인화 된 온라인 쇼핑 경험을 제공 하는 전기 비즈니스 등의 인터넷의 희망의 전반적인 부족의 대부분을 위해 더 적당 한 것 같아요 개인 및 디지털 마케팅 최적화 서비스 공급자 Baynote, 데이터와 데이터 경매 플랫폼 BlueKai는 exelate의 분석을 제공 하는 광고주입니다. 집에서 개인화 추천 엔진 공급자 % 같은 등장 하기 시작 하는 몇 가지 좋은 플랫폼 있습니다. 이러한 제 3 자 서비스 및 데이터의 사용 또한 능력이 우수한 맞춤, 빅 데이터 시대에 중소기업 제품을 만들 수 있습니다.

하지만 추세를 파 하 겠 큰 데이터를 다루는 또 다른 방법은 생각 합니다. 큰 데이터 개인 설정 하는 유일한 솔루션입니다 하지만 그것은 또한 상당히 강한 제한-데이터 모델을 작성 하는 데이터에 따라 그리고 의미에서 그것은 새 장 처럼 생각 하지 않습니다: 만약 귀하의 모든 정보 개인화 추천에서 온다 상상 그래서 당신은 거 야 아마 누락에 만난 적이 없는, 그리고 인터넷에 대 한 가장 매력적인 것이 오픈, 새로운 메시지는 새로운 분야?

사실, 이미 일부 제품을 있다, 그것은 데이터를 결정 하는 판매/추천 하는 서적에 의해 방해 되지 것입니다 하지만 전적으로 완전히 밀어 음악 인공 DJ에 의해 더 본된 라디오 퍼지 뿐만 아니라 콘텐츠를 그들의 개인적인 판단에 따라 탕 차 계획의 Li Ru는 말했다. 반대로, 동일한 유형의 제품에는 정확한 대형 데이터 처리 기능, 경우 그들이 제공 하는 콘텐츠의 사용자는 동일 하, 그리고 이러한 contrarian 제품 하지만 진짜 "개인화" 서비스 같이 더 많은 것.