큰 데이터는 신뢰할 수 있는?

그것은 무엇, 그것은 수 있는 큰 데이터에 대 한 토론을 많이 하고있다 할 그것은 할 수 없어? 많은 사람들이 쓰고 얼마나 큰 데이터를 찬양 하는 기사 검색 대규모 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/ 예측 분석에서 사업, 우리가 하는 방식을 바꿀 것입니다 13739.html "> 정보 구조화 되지 않은 데이터에 숨겨진. 다른 주의 큰 데이터를 처리 해야 데이터 조작, 어렵다 하 고 많은 양의 데이터를 사용 하 여 미디어과 대 광고에 변화에 지도 하지 않는 주장 하고있다.


비용 및 대용량 데이터, 그들은 스스로 게 물어 봐야 질문의 응용 프로그램을 고려 하는 비즈니스 리더는, 그들은 정말 큰 데이터 신뢰? 모든 후, 많은 임원 본 "작은 데이터"의 실패, 그리고 첫 번째 성향 애 널 리스트는 직감을 믿지 못 할 제안 될 때마다 데이터의 신빙성을 질문 하는 것입니다. 일부 기업 반면 다른 매우 안전 하지 않은 큰 데이터를 대처 할 수 있습니다. 이것은 관심사, 회사 그들은 이러한 통찰력에 자신감을가지고 있는지에 따라 대용량 데이터에서 귀중 한 통찰력을 얻을.


가장 명백한 문제는 불신의 데이터, 그리고 많은 경영진 큰 데이터 제공 하는 정보의 종류에 대 한 신뢰 문제가 발생 하는. 많은 회사는 대용량 데이터 시스템 암호화 같은 데이터 배포를 위한 전통적인 데이터베이스 보호의 동일한 수준 하지 않은 분류 되지 않은, 테스트 되지 않은 데이터의 방대한 수집 걱정.


우리는 잘못 된 데이터에 조치는 기업과 다음 "깊은 상처" 뉴스에서 보았다. 4 월 2013 년 통신사의 트위터 피드를 해킹 했다, 그리고 해커 공격을 받고 백악관 주장 거짓 짹짹 전송. 뉴스는 여러 투자자 들이 주식, 결국 거 대 한 재산 손실을 고통에 그들을 일으키는 원인이 된 판매를 시작 했다. 같은 이야기 웨이크 업 데이터를 전화, 큰 데이터도, 반드시 정확 하거나 적합 하지 않습니다 우리에 게.

그러나
, 이것은 아닙니다 우리가 큰 데이터 값을 무시 해야 합니다. 큰 데이터 다양 한 문제를 해결 하기 위해 엄청난 잠재력을 제공 하 고 우리가 완전히 단순히 몇 가지 잘못 된 데이터 때문에 큰 데이터를 삭제할 수 없습니다. 포 레스터 컨설팅 보고서에 따르면 IT 경영진의 61% 그들은 우선 순위가 높은 작업은 점점 더 비즈니스 인텔리전스를 사용 하 여 필요가 있다고 생각. 대부분 경영진 또한 전체적으로 거래, 구조화 및 구조화 되지 않은 데이터에 대 한 정보를 보고 싶어요. 그러나, Hadoop 등 기술 없이 그들은 이러한 정보를 이용 하입니다. 회사는 더 나은 결정을 내릴 더 많은 데이터를 빠르게 분석 하는 방법으로 압력을 받고 있습니다.


회사 포기 해야 큰 데이터 또는 큰 데이터를 신뢰할 수 없습니다 들은? 대답은 ' 아니, 우리는 큰 데이터를 믿을 수 있는 방법을 하지만 모든 큰 데이터 솔루션은 동일. Hadoop은 큰 진전을 극단적인 대규모 데이터 분석, 하지만 많은 사람들이 생각 하는 엔터프라이즈 응용 프로그램에 적합 하지 않습니다. 큰 데이터 유통 업체 보안 문제를 해결 하 고 그들을 쉽게 사용 하 여 비즈니스 경영진에 의해 주로, Hadoop의 단점을 극복 하기 위해 플랫폼을 만들기 시작 했습니다. 일부 기업도 클라우드 데이터베이스를 대용량 데이터 이동. 이 플랫폼은 또한 실시간 분석, 진짜 분석 플랫폼 Hadoop는 비용 효율적인 대용량 스토리지 시스템에서 변형에 대 한 필요한 추가 구성 요소를 제공 합니다.


더 중요 한 것은, 이러한 플랫폼 제공이 데이터에 기업의 신뢰를 증가 하는 정보 관리의 학위를 변화 합니다. 이러한 플랫폼 데이터 분석, 레코드 수준 액세스 제어 및 로깅 기능을 통해 데이터의 신뢰성을 테스트할 수 있습니다 그리고 긴 안목으로 보면, 기업 임원 이러한 유형의 개발할 수 있도록 플랫폼을 선택 해야 합니다.

큰 데이터 귀하의 비즈니스를 도울 수 있는지 알아낼
큰 데이터의 값에 대 한 자신감을 해야 큰 데이터를 통합 하 고 다음 도구와 플랫폼에 대 한 보고 하는 방법에 대 한 계획을 확인 합니다.