가치 교환에 대 한 큰 데이터를 사용 하는 방법은 심각한 문제

1 일 미래를 예측할 수 있습니다, 하 고 싶은 첫번째 일 무엇입니까? 복권을 구입? 두 번째 및 세 번째 것은 무엇입니까? 우리는 그것에 대해 나중에 얘기 하자.

큰 데이터는 산업,이 정보 과부하 시대의 정보 생성, 보급, 수집, 처리의 질량의 주위에 넓은 의미에서는, 전체 제품 체인의 가치, 좁은 의미에서 일반적으로 대용량 데이터 저장 및 처리, 데이터 마이닝 관련된 산업을 말합니다. 현재, 시장에서 큰 데이터의 가장 일반적인 사용은 분석 및 예측.

이 업계, 대용량 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 그리드 컴퓨팅의 이전 2 년에 있는 경험의 10 년 내에 따라 병렬 컴퓨팅은 동일한 산업 체인 여러 링크, 미디어에 의해 개념 이며 실무자를과 대 광고. 하지만 그것은 부인할 그 기하학적 인 성장에는 다양 한 산업의 볼륨 정보 폭발의 시대에 우리 사회는, 이러한 데이터의 효율적인 사용 실제로 업무와 생활에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

포인트 1: 자체 데이터 값을 생성 하지 않는, 어떻게 분석 하 고 실제 비즈니스를 도와 큰 데이터를 사용 하는 키

그것은, 예를 들어 수 제어 아메리카의 17.6%GDP 건강 지출과 제약 산업에 이상의 $300 십억 조 비용 절감 및 혜택 (맥킨 지의 보고서)를가지고

많은 사람들이 넷 플 릭 스의 "카드 집"의 이야기는 회사 사용 되는 큰 데이터 분석 사용자의 좋아하는 플롯, 좋아하는, 좋아하는 작가, 배우와, 결국 거 대 한 성공을 만든 게 TV 쇼에 그들을 결합 하 라고 들었습니다.

많은 사람들이 이야기 들었어요, 비록 몇 사람 통지 회사는 큰 데이터 응용 프로그램 체인의 상단에. 달리 다운스트림 회사 제공 하는 분석 서비스를 제공, 대용량 데이터 저장, 데이터 정리 제공, 넷 플 릭 스, 자체 데이터 생성 및 분석 기능을가지고 높은 수익성과 경쟁력의 핵심 제품으로 분석 결과 설정 하는 기능을 키 있습니다.

포인트 2: 입력 및 출력에에서 주의 큰 데이터와 비즈니스

큰 데이터 임계값은 매우 낮습니다, Excel, 하지만 깊이 있는 연구를 시작, 이익, 예산 및 입력 해야 큰 데이터 분석을 사용 수 있습니다.

예를 들어 큰 데이터 분석 등 전문 팀 이라는 BI (비즈니스 인텔리전스), 10 년 전, 존재 하 고 작업은 많은 양의 데이터를 분석 하 고 전략을 개발 하거나 모델링을 통해 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록.

애 널 리스트, 대량의 정보에서 중요 한 데이터를 찾아 일치 엔지니어에 대 한 필요가 있다.

서버: 대형 데이터 소모 될 다른 리소스 일정 입력을 필요로 하는 대역폭, 컴퓨팅 저장소에서 서버입니다.

Splunk와 Tableau의 이전 목록 데이터 처리 서비스를 제공 하기 위해 분석가 비즈니스 회사와 같은 아마존은 세계에서 가장 큰 클라우드 컴퓨팅 인프라 제조 업체 여부 업계에 들어가기 전에 충분 한 예산 있다 하지만 이러한 포인트는 또한 새로운 기회의 수를 낳을 고려 그래서, 해당 비싼 엔지니어의 직업의 한 부분입니다.

포인트 3: 큰 데이터는 가장 최근, 데이터 되었습니다., 그리고 데이터 분석의 기술 최근 몇 년 동안에서 혁신적인 획기적인 되었습니다.

많은 양의 데이터 기술 산업에서 처리 문제, 지난 10 년 동안, 여러 가지 혁신적인 기술을 학습 기술 깊은 가상화 기술, 지도 감소 & Bigtable, NoSQL 데이터베이스를 포함 하 여 우리의 현재 큰 데이터의 토대를 마련 했다 되었습니다.

가상화는 오늘날의 아마존 클라우드 서비스 인프라를 만들고 맵 리듀스 Hadoop 오픈소스 소프트웨어 우리 고속 클라우드 컴퓨팅, 이제 수 있는 몇 분 안에 처리 될 수 있도록 만들었습니다. NoSQL 데이터베이스 데이터 및 사이트, 많게 향상 하는 전통적인 데이터베이스 보다 성능이 높은 액세스의 많은 수에서 널리 사용 되었습니다.

포인트 4: 많은 사람들이 되었습니다 조용히 이익 큰 데이터에서

장기적인 연구를 통해 상업 회사 한 번 대부분의 경우에는 비밀에서 이익을 큰 데이터를 통해 발견 나 Lele Lele는 보다는 솔로. 분석 방법 및 데이터 소스 한번 공개, 때문에 경쟁 업체를 따를 것 이다, 것입니다 방법 균질 이어질 마침내 명단 소득 감소.

정밀 마케팅 각 사용자의 정보를 분류 하 고 마케팅의 다른 종류를 위해 그것을 모델링 하 여 잘 알려진 지역 이다. 검색 엔진 처럼 오랜 시간에 대 한 새로운 부동산 정보에 대 한 검색, 검색 엔진 미국 대상 백화점 여 자가 임신을 확인 하는 사용자의 쇼핑 레코드에 따라 고 임산부의 쇼핑 매뉴얼 및 명성에 그녀의 집에 잠재적인 구매자가 될 가능성이 있는지 확인 하 여 검색 기록에 따라 것입니다. Taobao 검색 여행 가방 시 나에 대 한 여행 관련 광고를 제공 볼 수 있습니다.

하지만 사실, 큰 데이터 기업 콘텐츠 그들의 경쟁력을 향상 시키기 위해이 직접 링크를 하지 않습니다 그리고 그들은 더 많은 채널을 통해 데이터를 수집 하는. 산업 비밀 보호의 전제 아래이 년의 저자에 따르면 독자 전에 듣지 드라이 제품의 일부를 공유 합니다.

1, 라우터, 인터넷 데이터 조달 시장에서 작은 상자만은 매우 뜨거운 채널 전에. 이유는 모바일의 개발 전화 하드웨어 (라우터 및 휴대 전화 등 모바일 기기에 사용 유사한 칩), 최근 몇 년 동안에서 특히, 힘, 작은 라우터 컴퓨팅 프로세서의 기하학적 인 성장 많은 프로그램, 사용자의 인터넷에서이 프로그램을 자동으로 실행 이미 수 분석의 다양 한 데이터를 자주 포함 하 여 친구 정보 문의 온라인 레코드입니다.

2, 네트워크 사업자, 사용자가 어떤 광고를 삽입 하는 때 웹 페이지를 검색 하 같은 연산자 믿습니다 대부분 사람들이 발생 했습니다, 그리고 라우터 데이터 분석 원칙 연산자에 만족 하지 않습니다 같은 고정 디스플레이 광고, 하지만 또한, 시대와 함께 사용 하 여 큰 데이터 정확한 맞춤된 광고 마케팅에 대 한.

3, 기본 소프트웨어, 브라우저, 입력된 방법 등. 뿐만 아니라 컴퓨터 또한 휴대 전화를 포함, 당신은 입력된 메서드를 사용 하 여 특정 제품에 이동 하려면 마우스를 브라우저에서 각 소프트웨어 제출된 쿼리 요청에서 하지만 클릭 하지 않았다, 이러한 대용량 데이터 분석을 제조 업체에 대 한 구름에 저장 됩니다.

4. 금융 회사입니다.

그것은 혁신적인 기술에 관해서 라면, 우리 금융 분야를 언급 해야 합니다. 모든 새로운 기술을 자주 사용 될 것 이라고 금융 업계에서 처음으로 볼 수 있도록이 업계에서 새로운 기술의 혜택, 비용 보다 훨씬 더 높은 있기 때문에 우리는 종이 앞에서 언급 한 큰 데이터 비용 문제가 금융 부문에서 문제가 되지 않습니다. 큰 데이터도 예외는, 사실, 몇 년 전, 큰 데이터 마이닝 널리 이용 되는 금융 분야에서. 여기는 금융 산업으로 게임 산업을 분류 합니다.

그것은까지 지 않았다 올해 미국은 "쇼핑몰 트래픽 데이터 모니터링 시스템" 몇 년 전 마카오에 미국 라스베이거스 카지노에 적용 된 했다. 카지노 카메라, 얼굴 인식 기술, 고객의 문, 및 각 개인의 거래와 데이터 마이닝 시작 시작의 수천을 갖추고 있다. 오래 된 인기가 없는 사람들이 찾는 천, 뿐만 아니라 우리 또한 큰 클라이언트를 선택 하 고 비이 성적인 도박꾼 자신의 내기를 증가 하 고 더 많은 이익을 적립 하는 것이 좋습니다 수 있습니다.

주식시장은 도박 산업 외에 또 다른 큰 데이터 시장, 전 몇 년간의 주식 시장 이익을, 빅 데이터 분석 된다 효과적인 도구의 새로운 세대 지금 비대칭 정보를 활용 하는. 주식 시장 무역 정보는 항상 거 대 한 양의 있으며 큰 데이터 분석 기술 증권 산업의 발전과 함께 왔다.

인디애나 대학 연구원은 트위터의 분위기를 분석 하 여 메시지 상승 및 주식 시장가 정확 하 게 예측할 수 있습니다 Google과 무역 트위터 데이터를 사용 하는 헤 지 펀드 것만 발견 하는 큰 데이터 언급에 이전 기사의 많은 런던에서 DCM을 찾을. 이전 단락에서 언급 한 이유 상업 회사, 특히 헤 지 펀드, 세 기관에 "어두운 숲" 논리와 동일은 그들의 컴퓨팅 논리에 쉽게 제공을 하지 않습니다.

하지만 사실, 우리는 트위터 정보 시장에서 헤 지 펀드에 의해 널리 사용 되었습니다 찾을 수 있습니다. 예를 들어 할리우드 배우 헤더 웨이 헤드 라인에 나타납니다,으로 워렌 버핏의 주식 주식 일어날 것 이다. 이유는 간단, 여배우 해서웨이 이름은 앤 해서웨이, 버핏의 회사 버크셔 해서웨이 (버크셔 해서웨이) 라고, 둘 모두 헤더 웨이, 단어를 포함 많은 헤 지 펀드의 트위터와 뉴스-빅 데이터의 실시간 분석 기술을 사용 하 여 보여 줍니다.

또 다른 예: 가짜 메시지를 트위터에 게시 했습니다: 백악관, 대통령 바락 오바마 사건에서 손상에 2 개의 폭발 주식 시장, 유로에 다른 관련된 라인에서 처음으로, 100多 포인트 다우 2 분 떨어진, 유로 아래로, 또한 강한 미국 주식 시장 시장 가치는 짧게 약 140 십억 미국 달러 증발. 실수로 해킹 장난 트위터 데이터를 사용 하 여 많은 헤 지 펀드의 노출을 주도하 고 있다.

우리 주위에 무슨 일이 있었는지의 예를 들어 주고, 우리는 왜 증권 계좌에 대 한 자세한 양식을 작성 해야 합니다 알고 있습니다. 그것은 당신의 소득, 투자 경험 등 작성 해야, 월이 매우 성숙 모델 양식을 통해 미래 수입을 예측할 수 있기 때문에 기입, 해당 마케팅 및 서비스의 다른 종류의 사용자에 대 한 거래의 많은 수를 분석 하는 동안, 목표는 또한 이익을 개선.

재무의 또 다른 큰 영역 Alibaba와 다른 회사를 포함 하 여 국가에서 특별 하 게 뜨거운 되었습니다 신용 시장 이다. 새로운 피어-투-피어 산업, 비즈니스 모델, 효율성, 사용자 소스 및 다른 전통적인 은행, 주요 요인 중 하나는 큰 데이터입니다. 큰 데이터를 통해 신용 산업의 핵심 대손 율 문제를 해결할 수 있습니다. 트랜잭션 데이터, 등급 및 기타 구조적된 데이터의 플랫폼 사용자를 통해 알리바바 신용 평가, 사용자가 매우 쉽게 될 수 있지만 다른 플랫폼 알리바바의 데이터 이용, 나쁜 부채 비율 및 이익, 외국 최대 피어-투-피어 기업 대출 등을 줄이기 위해 더 많은 데이터 마이닝 필요 클럽 첫 번째 이익,이 거 대 한 시장에서 볼 수를 달성 하기 위해 지속적인 개선의 6 년 후, 우리는 큰도 전에 직면.

(편집기: 유산)