산업 상사 2013 큰 데이터 예측

2012 년에 큰 데이터 불 끝에 철저 하 게 했다. 미국 대통령 바락 오바마 귀하의 회사 경영진에서 큰 데이터에 대 한 이야기입니다. 하지만이 arty 사람들 얘기 하는 다 수 큰 데이터에 대 한 데이터를 정확 하 게 정의할 수 있습니까? 사실, 심지어 전문가 매우 분기 정의 것 같다.

2012 큰 데이터 산업 개요

우리는 큰 데이터 문제에 공급 업체와 일부 대형 데이터 얼 년을 보냈다. 우리는 링크 드 인, Eventbrite, Kaggle 등 Match.com 네트워크 종속 기업 뿐 아니라 기업 웹 기반 되지 않은 인터뷰.

네트워크에 의존 하는 회사의 후자 그룹은 적극적으로 추진 하 고 Hadoop 및 기계 학습, 비즈니스는 웹 기반 엔터프라이즈 Hadoop에 대 한 손실에는, 그들은 기업 경쟁력을가지고 있지만 아직 의미 있는 사업을 달성 하기 위해 엔터프라이즈 관련 전략을 준비 하지는 대용량 데이터의 가능성에 대해 흥분 수 있습니다. 필요한 투자 기술, 고용 데이터 과학자, 등등.

일부 회사는 대용량 데이터 분석, 필요가 없습니다 하지만 그들은이 사실을 알고 언급 가치가 있다.입니다. "빅 데이터는 정말, 정말 열심히. "많은 사람들이 우리에 게.

그는 왜 우리 역사는 결국 보여 2013 년 보다는 2012 년, 빅 데이터의 해가 될 것 이다. 2013 년에 회사는 주제에 대해 이야기 한다 하지만 그들은 대용량 데이터 분석을 사용 하 여 시작 하 고 큰 데이터 분석에서 확실 한 혜택을 얻을 것 이다.

비록 우리가 크고 더 구체적인 예측을 확인 하 고 싶습니다, 우리 시장에서 전문가 게 대용량 데이터 분석 작업을 떠날 것 이다.

2013 큰 데이터 예측

우리는 탐방 기자는 간단한 질문, "어떻게 할 당신이 미래를 예측할 큰 데이터의 2013 년에?" "이러한 아이디어 중 일부는 오히려 재미 있는, 복잡 하 고도 도발적인," 고 말했다.

존 슈뢰더, 설립자 겸 CEO 모임의 회사

큰 데이터를 사용 하 여 비용 절감 응용 프로그램 보다 더 많은 수익을 생성 합니다.

하 둡 다른 큰 데이터 분석 대신 될 것입니다.

하 둡 전문, 급속 하 게 성장할 것입니다 하지만 여전히 전문가의 부족이 있다.

Sql 기반 Hadoop 도구 확장 계속 됩니다.

HBase는 BLOB (이진 대형 개체) Blobstores 인기 있는 플랫폼 될 것입니다.

Hadoop은 실시간으로 응용 프로그램에 더 사용 됩니다.

하드웨어는 Hadoop을 사용 하 여 최적화 될 것입니다.

HBase 경량 OLTP 플랫폼을 유치 하기 위해 나타납니다.

오페라 솔루션 최고 전략 책임자로 라 Troux

월이 기업 값으로 데이터 자산을 사용 합니다.

시간이 지남에, 월스트리트 점점 더 사용 합니다 "데이터 자산" 기업 가치로 그들은 과거에 브랜드 자산을 사용 하는 것 처럼. 수집 하 고 독점 형태의 데이터의 많은 수를 활용 하는 회사의 능력 새로운 축, 회사의 장기적인 가치 형성을 형성 합니다.

큰 데이터 응용 프로그램 것입니다 큰 추세는 2013 년에

큰 데이터 우리가 새롭고 다른 답변을 찾을 수 있지만 많은 시장, 산업 및 연구 분야, 큰 데이터 확산의 영향에 적절 한 질문에 대 한 답변의 새로운 접근 방식 필요.

2013 년에 진짜 돈을 하 둡과 NoSQL, 또는 기업 수집 하 고 데이터를 처리 하는 어떻게 같은 데이터 관리 플랫폼 않을 것 이다. 때문에 대부분의 기업은 자연스럽 게 제거 하 고 장비를 교체, 데이터베이스 및 스토리지 인프라의 빈번한 교체는 진정한 혁신 되지 않습니다. 큰 데이터 응용 프로그램 기능 분야에 있을 것입니다 진짜 신흥 시장 및 유리한 기회, 또는이 분야에서 혁신: 신속 하 게 도움이 되는 사용자 지정 응용 프로그램 특정 영역의 문제에 대답.

Hortonworks 대통령 Herbcunitz

수직으로 배열된 apachehadoop "솔루션"

제프리 무어 작년의 Hadoop 정상, Apachehadoop 차이 넘어 우리는 우리가 주류 수직 솔루션에 았 했다.

로 점점 더 많은 기업 성공, 더 많은 패턴을 볼 것 이다 우리 솔루션 등장, 그리고 특정 산업에 올바른 사용자를 찾는 것은 도전 이다. 시스템 통합 업체 및 컨설턴트 apachehadoop 전문가으로, 그들은 솔루션을 패키지 것입니다 그리고 우리가 이러한 수직 솔루션의 출현을 볼 것 이다. 경제 성장 위한 시스템 핵심 전략 이다.

SAP 큰 데이터 정책 지도자 데이비드 Jonk

큰 데이터 프로젝트의 초석이 될 것입니다 메모리에 컴퓨팅 및 적시성 모든 큰 데이터 프로젝트에서 중요 한 이며 메모리 지원 컴퓨팅 아직 발표 되지 않았습니다 업체 대 열에 합류 결국 것입니다. 경쟁 우위의 "살인자"를 찾기 위해서는 기업 주위 개인된 소비 경험 전략을 개발할 것입니다.

개인 정보 보호 및 다른 사회 문제에 더 많은 관심을 얻기 위해 시작 빅 데이터에 관련 된으로 2013 년말 기업 수집 얼마나 많은 개인 정보를 이해 하기 시작 대중과 액세스할 수 있습니다.

Platfora 설립자 이자 ceo 인 벤 Vitte

나 2013 년에서 선도 기업 "큰 데이터 구조"에 인도 할 것을 예언 한다. 큰 데이터 모델은 많은 큰 은행 및 인터넷 회사에서 점점 더 중요 한 아이디어를 될 것입니다 보다는 데이터 웨어하우스, 큰 데이터 모델 통합된 Hadoop를 모든 흥미로운 데이터를 복제할 수 있도록의 섬 사이 고통 스러운 수동 작업 기반 창 고. 이 2013 년에는 더 민첩 한 탐험, 발견 및 분석을 위한 기초입니다.

Splunk의 제품 Sanjai 메타 마케팅 부사장

큰 데이터 대화 돌 것 이다

2013 년, 큰 데이터 주위 토론 큰 데이터와 새로운 응용 프로그램/방법론의 사용을 특정 목적에 대 한 큰 데이터를 사용 하 여 큰 데이터 및 인프라 기술에 초점에서 이동 합니다. 기본적으로, 우리가 듣고 하 고 더 큰 데이터 합리화 소프트웨어를 참조 하십시오.

예를 들어 Cars.com, Splunk 엔터프라이즈, 엔터프라이즈 데이터의 분석을 통해 증가 수익, 자사의 웹사이트와 향상 된 사용자 경험의 더 나은 유지. 내년, Cars.com 같은 더 많은 사용자가 큰 데이터 및 Splunk 비즈니스 인텔리전스 부르는 시스템에서 생성 된 데이터를 분석 하는 비즈니스 의사 결정에 대해 이야기 한다.

Fractalanalytics 설립자 이자 ceo 인 Sricante Villamacani

재능의 부족은 더 심각한, 일부 회사의 성장 전망에 진짜 위협이 포즈 있을 것입니다.

인공 지능 분석 공간에서 일어날 것 이다. 컴퓨터 과학, 인공 지능, 기계 학습 분야, 게임 이론 큰 데이터 분석에 큰 역할을 재생 됩니다.

개인 분석 (자기) 일어날 것 이다. 점점 더 많은 기업이 소비자는 그들의 행동 및 개인 생활을 분석할 수 있는 데이터를 제공할 것입니다.

회사는 소비자에 게 그들이 무엇을 공유에 통제를 더 주는 명확 하 게 개인 정보 보호 정책을 개발할 것입니다. 특정 소비자 적극적으로 그들은 다른 사용자와 공유 관리 합니다.

다양 한 산업에 큰 데이터 분석에 더 많은 애플 리 케이 션 안내 것입니다. 점점 더 많은 기업 대용량 데이터 관리 기능으로 만족 하지 않습니다 하 고 외부 전문가 추구.

이동성 분석은 크게 증가 했다. 모바일 기반 분석 소비자 정보 및 소비 습관을 바꿀 것 이다.

더 지능적인 장치 및 기기 포함 된 분석의 큰 학위를가지고 나타납니다.

비록 내가 아니에요 그것의 진행 상황에 대해 낙관적 올해에 실시간 분석에 초점을 맞춘 더 대단할 것 이다.

많은 양의 데이터, 다양 한 또는 속도 처리할 수 없는 제품 분석 회사 제거 될 것 이다.

Alpinedatalabs 최고 제품 책임자 Stevehillion

상업적으로 분산 Hadoop 지배 하기 시작 했다. 점점 더 많은 기업 Hadoop에 초점을 시작, 그들은 완벽 하 게 지원의 상용 버전을 지불할 것 이다. 이러한 상용 버전의 성숙도 하면 우리가 보고 일부 합병을 대규모 인수 가능성도 있습니다.

Bi는 더 성숙입니다. 전통적인 bi 업체 최신 SQL 인터페이스에 따라 그들의 제품을 생산 하는 Hadoop에 통합, Datameer 및 Platfora 도전 한계, 궁극적으로 충돌을 만드는 것 처럼 새로운 업체 혜택 소비자를. 이외에 기본적인 BI 업체 새로운 방식으로 고급 시각화 및 큰 데이터 탐색 지원 합니다.

Hadoop은 샌드박스 데이터 과학에 그것의 틈새를 찾을 것입니다. 올해, Hadoop의 잠재력을 실현 하기 위해 플랫폼으로 서 간단한 일괄 처리 및 고급 분석을 넘어 노력 합니다. 일괄 처리를 넘어 넘어 Thinkbiganalytics, 같은 기본 보고서를 원하는 사람들을 위해, SAS, Alpinedatalabs 결국 하면 매일 사용자가 큰 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 클라우드로 전송 됩니다. 대기업 그들의 현지 창 고를 유지 것 이다 하 고 작은 회사와 얼 점점 이동 데이터 자산을 클라우드로.

Hadoop의 과제는 등장 하기 시작 합니다. 사용자는 성능 제약 좌절의 포인트, 버전 혼란, 그리고 다양 한 표준 및 인터페이스에 도달 한다. 경쟁사의 기술 및 플랫폼의 모든 큰 데이터 플랫폼 기술 혁신에 알리다 것입니다 그래서 HADOOPHDFS 성능 한계를 능가 하는 레 버리지 활용을 소요 됩니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)