큰 데이터 개념 솔루션 없이 되지 않습니다.

우리는 지난 10 월 큰 데이터에 과학적인 심포지엄 개최, 한 대표는 많은 전문가 큰 데이터의 개념은 분명 하루에 대 한 얘기 했다 고 말했다. 아니라고 말했다. 우리는 다른 각도에서이 개념을 해석합니다. "문화"의 개념으로 즉시 100 사람들이 물어, 당신이 함께 올 수 통합된 대답? 아마 100 명 100 해답을가지고. 그러나 개념에 아무런 합의 임을 의미 하지는 않습니다. 마찬가지로, 그것에 올 때 영 성의 개념 모두가 그렇다고 이해할 수 있지만, 우리는 동일한 표준 대답을 100 어렵습니다. 절대 권위, "베이징 정신", 등를 독특한 개념을 큰 데이터를 줄 경우 우리 그렇다고 여전히 각 문에 근거 하 여, 각 단어를 말했다.

우리의 연구 결과 현상 및 큰 데이터의 개념의 루트 3 단계로 분할 될 수 있다 보여준다. 하나는 1980 년대에서 90의 중간에, 그것은 큰 데이터 인식의 미 발달 단계. 1980 년에 유명한 미국의 미래 학자 앨빈 토플러는 책의 제 3 물결에, 큰 데이터 환영 "CLS 움직임의 제 3 물결." 두 번째는 21 세기의 첫 10 년에 1990 년대 중반에서 큰 데이터 널리 우려는 단계에 대 한. 더글러스 구학, 가트너 그룹, 잔디 의장 2001 년에, 처음으로 큰 데이터의 상대적으로 명확한 정의 애 널 리스트는 큰 데이터 있어야 3V 특성, 즉 강조, 큰, 다변화 용량과 속도. 세 번째 제시 하는 2010, 빅 데이터 전략 응용 프로그램 일정 및 급속 한 발전 단계에 들어가게 된다. 대통령의 과학 및 기술 자문 위원회 보고 대통령 오바마와 의회 2010 년에서 디지털화에 대 한 계획의 미래에. 맥킨 지 큰 데이터에는 보고서를 발표 했다: 혁신, 경쟁 및 2011 년에서 생산성의 다음 국경. 2012는 중요 한 해입니다. 1 월, 다보스, 스위스 9374.html 큰 데이터 큰 충격 "" 3 월, 미국 오바마 행정부에 의해 출판 및 유엔 사무 총장의 임원 사무실에 보고서를 발표 "큰 데이터 개발: 도전과 기회"에서 5 월, 6 월, OECD 통계 위원회의 9 세션에서 의사 결정을 위한 대용량 데이터의 사용에 대 한 연구를 발표 했다. 2013 년 중국 통계의 큰 데이터를 호출할 수 있습니다. 7 월, "큰 데이터 나 통계: 기회와 도전-하이 엔드 포럼 중국 통계에 대 한" 상하이 대학 재정과 경제에서,에 10 월, 17 일 개최 "대용량 데이터의 컨텍스트에서 통계" 항에서 일어났다 주제에 국가 통계 과학 심포지엄, 11 월, 알리, 통계의 국가 국 바이 다른 11 기업 큰 데이터 전략적 협력 프레임 워크 계약을 체결 했다.

큰 데이터는 무엇입니까?의 맥킨 지 보고서 정의 "크롤 링, 저장, 관리, 및 전통적인 데이터베이스 소프트웨어 도구를 분석 하는 능력 보다 큰 데이터 베이스로 큰 데이터입니다." 위키백과 문은 그 "큰 데이터 어렵습니다 많은 기능 및 데이터 통합의 복잡성의 특성을 다루는 기존 데이터베이스 관리 도구를 사용 하 여." "는 Shiji 일반 소프트웨어 도구는 캡처, 저장, 관리, 및 데이터를 분석 하 고 일반적으로 해야한다 고 생각 하기 어려운 전통적인 규모 보다 큰 그 큰 데이터 정의" 바이트 "순서의 크기. 미스터 Ma, 알리의 창시자 큰 데이터는 서비스를 말한다. 그리고 앞으로 연구의 동료 들: 대용량 데이터의 다양 한 데이터 수집 방법, 다양 한 데이터 원본 컬렉션 사용을 말합니다, 현대 정보 기술 및 고속 분석 및 높은 적용된 값 및 결정 처리 아키텍처를 사용 하 여 여러 유형의 데이터 및 기술 통합의 기능을 지원.

존재의 관점에서: 큰 데이터를 2 차원 테이블에 의해 반영 될 수 있는 구조화 된 데이터 및 구조화 되지 않은 데이터를 2 차원 테이블, 오디오, 비디오 등, 사진, 등등에 반영 수 없습니다으로 나눕니다. 데이터 원본에서: 비즈니스 기록 데이터, 인터넷 및 검색 엔진 데이터 세 가지 주요 범주, 큰 데이터 레코드 데이터 관리로 나눌 수 있습니다. 관리 기록 데이터 포함 리소스 레코드 데이터와 자연, 단위 정보 기록 데이터, 개인 정보 기록 데이터, 비즈니스 기록 데이터 포함 전자 상거래 트랜잭션 데이터, 기업 생산 운영 데이터와 정보 상담 보고서 데이터에; 초기 3V에서 대용량 데이터의 특성 6V 플러스 1 c로 표현 되어 있다. 데이터 볼륨은 큰 (볼륨), 유형 다양성 (다양 한), 처리 속도 (velocity), 응용 프로그램 값은 위대한 (값), 데이터 수집 방법 및 전송 자유롭고 유연한 (벤더), 정확성 (정확성) 처리 및 분석은 매우 어렵다 ( 복잡성)입니다.

전통적인 데이터와 비교, 큰 데이터는 자동 또는 반자동 생성, 데이터 수집, 처리, 저장 및 분석 기능을 크게 향상 되었습니다, 그리고 데이터 과목과 소스는 더 다양 한, 구조화 되지 않은 데이터 유용한 값; 추출 필터링의 많은 수에 대 한 필요의 대다수를 차지 하 고