과 대 광고 큰 데이터: "천둥, 약간 완료"

5 월 29 일 바이 회장 겸 CEO 로빈 리 바이 연립의 정상 회담에서 말했다 인터넷 분야는 2 것은 박쥐 (알리바바, 바이, Tencent 약어) 하지 않습니다 또는 일을 하지 않습니다: 첫 번째, 엔터 프 라이즈-클래스 소프트웨어; 두는 큰 데이터입니다. 단어 "빅 데이터" 뜨겁게 삶의 모든 생 업에서 사람들에 의해 해 고 되었습니다, 하지만 정말 "현금" 큰 데이터를 몇 가지 프로젝트가 있다.

과 대 광고 큰 데이터

5 년 전, 구글 연구팀 발표는 세계 최고의 과학에서 놀라운 업적 잡지 자연. 팀은 어떤 의료 검사에 의존 하지 않는 미국에서 독감의 확산을 추적할 수 있습니다. 그들은 질병 보다는 더 빨리 추적 하는. Google의 추적 결과만 하루 지연 및 CDC 일주일 이상에 대 한 추세 차트의 확산을 얻으려면 의사의 진단의 많은 수를 요약 해야 합니다. 구글 너무 빨리 때문에 그들은 그 때 사람들이 독감 증상을가지고, 그들은 경향이 웹과 관련 된 뭔가 대 한 검색에가 서 찾을 셀 수 있습니다.

독감 트렌드 예측에 Google의 성공 곧 최신 트렌드의 상징 사업, 기술 및 과학, 되었고 산업 개념 큰 데이터에 대 한 우려를 제기.

1997 년에 NASA 연구원 마이클 콕스와 데이비드 Elsworth, 처음으로, 사용 기간 "빅 데이터" 슈퍼 컴퓨터에 의해 생성 된 정보의 엄청난 금액을 설명 하. 오늘, 큰 데이터 콘텐츠의 사람들의 이해는 콕스와 Elsworth의 다른 이미. 로 변환 되는 대용량 데이터의 정의: 더 많은 의사 결정 능력과 통찰력, 프로세스 최적화 기능 광대 한, 높은 성장 속도와 다양 한 정보 자산을 새로운 처리 모드에 대 한 필요.

마지막으로, 2012, 용어는 "빅 데이터" 대규모에 언급 했다. 년, 뉴욕 타임스, FT, 등의 큰 데이터를 주제에 초점을 맞춘 그리고 책 큰 데이터 볼륨.

"빅 데이터"과 대 주기 차트 데이터 원본: 가트너

"빅 데이터" 2012 년,과 대 광고의 상단 근접 했다 그리고 "큰 데이터 거품"의 시대는 가트너, 국제 컨설팅 연구 권위에 의해 최신 조사에 따르면 올해 끝에 오고 있다.

가트너의 새로운 기술 "과 대 광고 주기형 다이어그램"에서 볼 수 있습니다: 그것은 주요 신문 웹사이트의 헤드라인을 차지할 확실히 나타나면 새로운 기술 개발자는 기술을 변경할 수 있습니다"모든 것"을 주장 하는 경우, 그리고 조사 기관에 조사를 많이 있을 것입니다;이 대이 광고에 특정 단계를 도달 하는 때 즉, 가지 않을 것 이다, 초점 급격히;가을 시작 하는 기대의 지점에 도달 하는 내년 이나 2 년, 일부 기업 실제 전투 단계를 입력, 정리 할 수 있는 연습에 "모든 변경", 동안 부정적인 음성은 더 심각한; 18 개월 후, 새로운 기술 번성 및 생산성 향상을 꾸준히 개발 되 고 있다.

2012 ~ 2013 년,에서 모든 생 업에서 큰 데이터의 열광적인된 토론 상단에 큰 데이터의 개념을 밀 었 다. 그리고 2014 년에 여론의 열, "" 큰 데이터를 변경 하는 방법, 그것은 진짜 문제는 큰 기업은 정말 얼굴을 해야 된다.

큰 데이터 문제

가트너는 미국 전역 720 회사를 조사 하 고 결과 회사의 8%만 이미 큰 데이터 프로젝트를 시작 했다 그리고 나머지의 대부분은 아직 준비 단계에에서 보였다.

큰 데이터의 열 대조 강하게 하드 비즈니스 모델. 리 바이 얼라이언스에서 말했다 정상 그 동안 인간의 생산은 지난 2 년 동안 인간 문명의 역사에서 모든 데이터의 90%를 차지 하 고 "하지만 우리는 매일을 생성 하는 데이터의 많은 기본적으로 쓸모 없는 데이터." "바이, 여기서 큰 데이터에 대 한 기술에에서는, 같은 회사에도 로빈 리 아직도 생각 그가 정말 원하는 데이터는 수집 되 고" 수집 된 데이터는 기본적으로 쓸모 없는. "

박사 그 총장, 썬 야만 센 대학에서 심리학자의 최근 몇 년 동안, 큰 데이터 및 국내 Kaidi 데이터 서비스 센터 및 다른 데이터 서비스 조직 협력 개발 추적 하고있다, 그는 말했다: "큰 데이터를 위한 데이터 자체는 하지 귀중 한, 귀중 한, 데이터 마이닝, 그리고 단순히 통계적 방법 데이터를 분석할 수 있습니다 더 깊이 있는 이론적 숙달 필요 합니다. "

몇 대기업 뿐만 아니라 현재, 데이터 수집 및 대형 프로젝트의 분석은 종종 분리, 연구 기관 분석, 상업 회사에 의해 수집 된. 이 업계 상황 직접 큰 데이터 응용 프로그램 및 사업 계획 사이 분리 리드.

그러나, 그 총장은 여전히 큰 데이터의 미래에 대해 낙관 하는 박사 프로젝트, "현재, 대용량 데이터의 입력-출력 비는 상대적으로 낮은." 짧은 기간에 데이터 수집, 분석을 할 비용이 실제로 상대적으로 높습니다, 하지만 긴 안목으로 보면, 점차 성숙 큰 데이터 응용 프로그램 크게 비용을 절약할 수 있습니다, 그리고 큰 데이터 비즈니스 모델은 더 성숙 될 것입니다. "

Ma Shaoping, 칭화 대학에서 컴퓨터 과학의 교수 말했다: "비록 큰 데이터 조금 너무 많이를 흥 되었습니다 하지만 현재 상황 데이터가 기 하 급수적으로 증식 되어, 큰 데이터의 본질을 변경 되지 것입니다," 데이터는 항상 가치가 있다.

Jundongxing, 중국 고 등 교육 협회의 교육 정보화 지점의 감독 교수 엄마 Shaoping 볼 동의: "현재 단계에서 큰 데이터 되어야 '튀긴된 붙여넣기' 하며 다음 모래 서핑,이 객관적인 법률입니다." 그것은 가장 중요 한 요소 중 하나로, 데이터 값 고 장기적으로 활용 됩니다.