대형 및 잘못 된 데이터 (i)

10 월 24 일, 중국 방송 통신 국제 상공 회의소의 "큰 데이터 큰 영향"의 주제에 대 한 포럼을 개최 하는 베이징 파인 밸리 센터에 있을 것입니다 유명한 그것 큰 데이터 항목에 현재 투기에 대 한 해설 씨 시 관객을 일으키는 훌륭한 연설을 했다 열광적인 반응. 사이트의 중국 광대역 산업 펀드 회장 리뷰, "이것은 큰 데이터 음성에 대 한 최고를 듣고 내 6 개월." 중국 클라우드 네트워크 마무리, 전체 텍스트를 다음과 같이 해결할 것입니다.

잘 알려진 그것은 해설 씨 시

난 약 30 년에서 큰 데이터에 약 10 기사를 작성 했습니다 또는 이렇게, 그리고 게시 난 그냥 큰 데이터의 개발에 대 한 인터넷에 대 한 내 취미는 잡지에 그것을 생각 하지 않았다이 응답은 과거의 경험 보다 훨씬 더 높은. 큰 데이터의 개념 오, 시작은 하지만 내 최근 단락에서은 종종 다양 한 기관, 다양 한 부서, 기업 전화에 참석, 연설, 가장 중요 한 혼란은 우리가 큰 데이터에 관심이 말했다 한다. 입, 반대, 하지 완전히 관심의 포인트. 그래서 나는 인터넷 개발 및 투자 관점의 정말 큰 데이터, 진실, 또는 큰 데이터 연결 또는 false 큰 데이터를 이해 하 고 소개를 역사에 서 고 싶습니다.

2010 년 1999 내가 전화 인터넷 논쟁, 중개 및 회의의 분야에서 투자에 참여 하는 1999, 중국에 있는 인터넷의 시작 부분에 사람이 밖으로 셀 수 있는 때 중국 80 인터넷 개념 주식, 매우 무 섭 다, 결과 자명한입니다. 2005 년 인터넷 정말 봤을 때 진짜 돈을, 2003에서 우리 모두 통신의 관용에 의해 회사 살아남았다. 하지만 그 당시 ISP, 반반,이 사업 뿐만 아니라 개념적 혼란의 마지막 혼돈의 개념. 2007 2009 WEB2.0, 최종 먼지 침전, 중국 예기치 않게 페이스 북 회사 처럼 아무도 밖으로 설 수, 내가 일찍 할 학교에서 전류 흐름 12 행. 사실, 사실에 대 한 또한 있다 고 거짓 새로운 미디어, true와 false 그룹 구매, 이제는 여 진은 그룹의 수천 수만 대 한 하지 평평한 구매 2 십억 또는 3 십억, 이제 깃털, 그래서 내가 생각 하는 다음 두 가지를 포함 하 여, 올해 3 년 큰 데이터는 난 투에 포함 될 것 이다.

때문에 우리는 투자자, 기업가, 연산자 또는 미디어에서 우리 매크로, 마이크로, 로컬 보고 싶다, 이것은 좋은 것, 두려워 돌, 더 비참 한 터치를. 큰 데이터의 "긴장"의 논의 여전히 다른, 그리고 볼 수 있는 친구는 현대 및 더 진행. 과거에는, 많은 수의 물리학, 생물학 및 의학 분야에서 수십 년 동안 왔다. 형용사, 엄격 하지 않습니다 정의 과거를 말하고 싶은이 개념 자체는 태세, 큰 데이터를 수신 때 가장 학구적인 사람들, 지식인, 학계, 그들은 순수한 토론 데이터 수행 하는 방법 있다?

완료 되 면, "우리는 방법에 소프트웨어를 하드웨어에서 큰 데이터 솔루션을 제공할 수 있게" 그 부담, 준비, 당신은 제공 돈을, 나도 잘못은 말하고 있지 않다. 난 토론 또는 문제는이 토론, 난 결코 앞에 전제 조건으로 혁신 및 기술 장벽을 넣어, 기술적인 조건 사용할 수 있습니다, 우리는 여러 번 인터넷 혁신을 기억, 기술 조건이 거기 가정. 너무 많은 인터넷 기업 들만 좋은 아이디어를가지고, 그들은 유지할 수 있게 됩니다.

진행에서: 우리가 데이터 수집, 저장, 통합, 광산 및 다른 측면의 격렬 한 노력에 대 한 투자를 증가 하 고 있습니다. 인터넷 기업, 또는 통신 회사에 대 한 모든 이며 그 가방에 모든 것을 의미 합니다. 이들은 인터넷 기업, 하지만 이러한 세 가지 종류 나의 개인적으로 동의 하지 않는다, 미래 사용, 큰 데이터는 네트워크 산업의 미래만 하지만 또한 전체 사회 및 경제 개발의 미래, 지금 시작 합니다 토론, 연구, 문제의이 방향을 시도.

알 수 없는 미래를 논의 하기 위해 노력의 방향으로으로 소요 됩니다. 나는 내가 오른쪽 다른 3 종류 감히 하지 않습니다의 잘못, 하지만 서로 간의 관계는, 개인적으로 과거는 적어도 긍정의 완료는 잘못 된 생각. 우리의 TMT 상공 회의소에서 고고학, 역사, 미래에 하지만 공부에 관심이 되지 않습니다. 관찰 포인트는 큰 데이터의 타이밍을 토론 하는, 이것은 우리가 매우 일치의 세 번째 기사에서 말한, 1996 야 후 나열, 2004 Google 나열, 2012 페이스 북 목록, 간격은 8 년. 제 생각에 야 후 웹 페이지 집계, 데 일, 페이지의 문제를 해결 방법을 생각, 포털 솔루션 분류 될 수 있다, 범주, 포괄적인 포털, 다시,이 시대에 그것을 편집 하는 전문가의 우리의 팀에 의해 찾이 필요가 없습니다. 내가 Weo1.0 시대, Google에 전화, 그 어떤 웹 페이지에 대 한 관심, 레벨 세분화, 키워드, 집계, 사람들이 효율적인 액세스,이 웹 페이지 집계 방법 보다 훨씬 더 효율적 하지만 본질적으로 이며 페이지 패스의 내용에서 동일을 하는 알고리즘에 따라 키워드를 직접 파악을 넣어 했다. 그래서 그것을 WEB1.5 이라고 합니다. 페이스 북 변경, 연락 방법을 알아보려면 정보 채널의 진정한 보급에 따라 관계에 종사 하는 사용자의 관점에서 집계 하는 사용자는 각도, 이것은 WEB2.0를 부르는, 그것은 시대를 나타냅니다. 또 다른 8 년 동안, 난 정말 이제는 우리가 다음 단계로 갈 거 야: 데이터 집계, 온라인, 물질적인 것 들을 포함 하는 것을 데이터와 함께 시작할 수 있습니다, 세계에 있는 모든 데이터가 될 수 있습니다, 우리는 그것을 얻을, 다음 큰 혁신이 해야한다 고 생각. 또한, 지금 돌이켜보면에서 2008 경제 위기, 그냥 Fackbook 만든 플랫폼 분리, 응용 프로그램 플랫폼입니다. 로그인 하지 일상적인 몸짓을 할 당신을 위해 좋은 시간 다는 것은? 그리고 주요 혁신에 참여 하는 방법, 살 수 있는 방법 이므로 내가 생각 하는 큰 데이터의 최근 논의 찾을 수 매우 뜨겁다, 삶의 모든 생 업에서 사람들, 심지어 고위 정부 관리는 매우 걱정.

야 후는 1996 년에 판매에 갔다, Google은 설정 하지, 그리고 페이스 북은 때 설정 하지 Google 나열 했다, 그래서 우리는 페이스 북은 시장에 올해는 큰 데이터 혁신 주도 회사 아니었다 아직 추측 수 있습니다.

PowerPoint 프레 젠 테이 션에 큰 데이터 혁신 어려움

큰 데이터 아니에요? 난 절대적으로 말할 수 데이터가 아닌 대형 데이터, 대부분의 사람들이 전화 데이터 대용량 데이터, 과거 얼마나 많은 k 그리고 지금 토니와 함께 다음 얼마나 많은 조 사람들이 기다릴 일찍, 20 개 이상의 이름,이 간단한 성장 수는 정말 양적 및 질적 변경? 자체 수량에 차이가 있나요? 기존 장비 및 기술 방법의 대부분은 큰 데이터를 큰 데이터 처리할 수 있습니다. 데이터 마이닝, 괜 찮 아 요 작업, 정밀 광고, 맞춤된 서비스와 프로 모션 대용량 데이터 서비스의 미래 비즈니스 모델의 주요 부분을 되지 않습니다. 당신이 비용을 상상할 수 있는 그의 정밀한 작업, 아마도 좋은 마케팅의 수익을 상쇄의 본질적으로 0. 다시 밀어, 재생 효과 다시 필요가 없습니다. 이것은 지금 가장 일반적인 큰 데이터 정의 3 v 정의 다양성, 볼륨, 속도입니다. 나는 그래서 나는 첫 번째 데이터 소스는 다양 한, 지금 막 우리의 리더십 특별히이 문제에 대해 얘기 했다 다양성, 다양성, 이름, 끊임없이 개인의 구체화, "더"를 설명 하는 높이 라고 같은 조작 상 정의를 먼저 논리, 다양 하지는 따 랐 다. 큰 데이터 열려 있어야 하 고 public 이어야 합니다. 얼마나 큰 회사, 아무리 우리가 Tencent는 중국에서 가장 큰, 당신은 알고 있다, 그의 데이터는 매우 균질. 상당한 제한이 있다, 거기에 상당한 정도 개입, 밖으로 십자가 훨씬 더 나은 Tencent와 바이, 지금은 두 가지 주요 기업, 공유, 데이터는 완전히 컨버터블, 두 회사 같은 것 하는 경우 흥미롭습니다.

지금 미국 정부의 데이터-개방 정책, 40 개국, 미국과 영국 매우 흥미롭습니다, 반영 하는 유일한 현실 세계에서 우리는 경계를 휴식 수 없습니다, 데이터 수준에서 우리가 부 러. 큰 데이터 소스는 다양 한, 그리고 그것에 대해 나중에 얘기 하자.는 다양 한 데이터 형식, 데이터 형식에서 변경, 텍스트, 음성, 그래픽, 그림, 비디오, 정보 및 데이터는 다른, 정보의 정의 데이터를 있지만 꽤 많은 우리가 해결할 수 없는 것 들, 호출할 수 없습니다 데이터, 단지 정보. 자연, 소재 세계 데이터 뿐만 아니라 데이터, 사회 공공 데이터를 데이터 개체, 개인 정보, 개인 데이터의 다양성, 비즈니스 서비스, 다양성 조사에 더 괜 찮 아 요, 그들의 자신의 일의 가족 보다는 이런이 의미에서이 데이터는 생활을 하실 수 있습니다. 큰 데이터의 높은 다양성, 잠재적인 값.

볼륨은 매우 간단 합니다, 그리고 지금 우리에 대해 얘기 큰 데이터를 적어도 측정의 기본 단위로 TB, 제가 미국 학교, 작업, 데이터 분석, 먹고는 기본적으로 G에는 무기력, 이제 결핵은 수 할 비용이 너무 높은 되지 않습니다, 많은 기존 제조 업체 솔루션, Pb, 다른 단락 아마도입니다. 지금 보면 페이스 북과 말 500T 데이터의 매일, Google 말한다 난 3 P 데이터 볼륨의 개념입니다. 난 아주 많이, 데이터 사이의 복잡 한 관계 가치는 다른 개념 이다,이 매우 복잡 한 모델링, 할 데이터 마이닝을 할 경험이 있어야, 잠시 동안 나는 내가 서, 2008 년 말에, 그들의 모델은 모델 그룹, 큰 모델 매트릭스, 62000, 연결 될 수 있습니다 임의로, 존, 희망을 찾기 위해 Google Li Shijian 수많은 모델,이 개념은 볼륨의 개념에 두어야 한다, 관계의 복잡성 또한 볼륨 아래에 배치 됩니다. 큰 데이터의 큰 볼륨, 큰 잠재적인 가치.

또한 속도, 내가 쓰는 모든 두 무어의 법칙, 사실, 큰 데이터 여전히 유효한에 무어의 법칙을 사용 하 여, 한 방향으로 매년 두 배씩 증가 하는 데이터 종, 데이터의 볼륨에는 매년 마다 두 배가 됩니다. 다시는 기본적으로 매년 절반 무어의 법칙, 단위 데이터 수집 비용의 변종, 연간 절반, 단위 데이터 이용 비용 단위 데이터 저장 비용 절반 매년, 거기 또한, 두배로 하는 경우 비용 두 배로, 불가능. 큰 데이터의 성장, 더 큰 잠재적인 가치.

큰 데이터 인식 거기는 여러 오해, 첫 번째는 말했다 수량 에서만에서, 데이터 증가 볼 있도록 당신이 하지 밑줄 수 있습니다, 그것은 무슨 차이점은 일반 및 대형 데이터, T와 P 데이터 본질의 차이 말할 수? 때문에 큰? H P 아무 문제가 있다, 나는 p와 t, 해결.

산업 개발 및 사회적인 진도의 배경에서 대용량 데이터를 논의 하기 위해 중요 하지 않습니다. 기술은 수 있습니다이 일을 할 만큼 알려진, 항상 찾을 방법, 개인 정보 보호, 누군가에게 아, 알고리즘, 거기 해야 한다 방법. 기술적인 문제로 큰 데이터의 가치를 증명 하는 것이 어렵다. 우리의 인터넷 역사를 살아, 지금은 회사도에 스타의 첫 번째 파도 사용 하 여 진짜 돈만 보다 작습니다. 산업 개발, 사회 진행, 특히 큰 데이터는 인터넷은 단지 시작, 몇 년 동안, 인터넷 처럼 조금 밖으로에서 분리 될 수 없습니다 그래서 정말 시작 상호 미국 고 어 지도 이다. 지난 1 년, 미국 정부 발표 했다 큰 데이터 국가 전략, 선두에 첫 번째, 미국 정부는 연방 정부의 어떤 사용 든 지 한 푼도, 단위 데이터를 게시 해야 합니다, 지금 많은 선진국, 케냐, 필리핀, 확산이 일을 시작 하는 국가 같은 모든 선진국으로 확산 그래서 우리는 큰 데이터 뒤에 사회, 경제, 및 광범위 한 혜택에 대 한 생각을 시작 해야 합니다.

(책임 편집기: Schpeppen)