큰 데이터의 큰 값

소셜 미디어의 증가, 사물의 인터넷 및 전자 상거래 회사를 큰 데이터 분석에서 더 많은 비즈니스 가치를 파고의 희망에서 데이터 전략을 보면서 자극은.

국립 해양 및 대기 관리 (NOAA) 상세한 지진 해 일 경보는 3 월 11 일 일본에서 지진 후 9 분 발행. NOAA 바다 센서에 의해 획득 하는 실시간 데이터의 컴퓨터 시뮬레이션을 했다 그리고 YouTube 사이트에 등장 하는 쓰나미 영향 모델을 생산 합니다.

NOAA의 급속 한 응답은 바다 센서의 그것의 광대 한 글로벌 네트워크에서 혜택을. 바다와 해저에 배치 됩니다,이 센서를 통해 NOAA 끊임없이 전세계 바다에 대 한 정보 습득 이며 뉴저지, 미국 데이터 센터에 정보를 저장 합니다. NOAA의 데이터 센터, 20Pb 이상 저장 (1024 테라바이트) 데이터의 가장 큰 미국 중 하나 정부 데이터베이스입니다.

바실리 티토, NOAA는 쓰나미 연구 센터 수석 과학자 했다 나중에, "조기 경보 시스템은 훌륭한 가치를 연주 하고있다, 비록 그것은 하지 않았습니다 시간에 쓰나미를 피하기 위해 일본의 센다이 해안 주민 수 있도록 충분히 빨리." 시간의 짧은 기간에 해 일 활동의 정확한 추세 분석, NOAA 노력 해 왔다을 해마다 큰 데이터는 시체를 처리 하는 능력을 업그레이 드를 그것의 $1 십억 조 예산.

비록 비싼, NOAA는 그것에 대해 행복 한 인생에 대 한 데이터는 때문입니다. 또한 기업의 숫자 그 초점에 있다 큰 등의 데이터,이 베이, 월마트와 차이나 모바일. 그들의 대부분에서 많은 양의 데이터를 더 많은 비즈니스 가치를 활용할 하 고 이것은 이들이 기업은 빅 데이터 시대에 버그 린 남아 여부의 문제 이다.

어떤 비즈니스에 대 한 데이터의 비즈니스 크라운의 가장 눈부신 보석 이다. 전통적인 비즈니스 인텔리 전스 시스템 깊이 응용 프로그램의 개발, 비즈니스 의사 결정 더 많은 데이터에 종속 되고있다. 그러나, 데이터, 운영 데이터에 의해 생성 된 엔터프라이즈의 정보 시스템의 대부분의 분석에 대 한 전통적인 비즈니스 인텔리 전스 시스템 이러한 데이터는 대부분 표준화, 구조. 사실,이 데이터 계정에 대 한 기업 수는 데이터의 작은 비율만 얻을-이 15% 보다.

일반적으로, 엔터프라이즈 데이터 3 유형으로 분류 될 수 있다: 구조화, 반 구조화 및 구조화 되지 않은. 그 중 85%는 데이터의 다양 한 소셜 네트워크, IoT, 전자 상거래 및 기타 구조화 되지 않은 데이터에 속한다. 이러한 구조화 되지 않은 데이터의 생성은 종종 등장과 새로운 채널 및 기술 소셜 네트워크, 모바일 컴퓨팅, 센서 등의 응용 프로그램 함께 합니다. 더 포괄적인 기업 데이터 분석, 진짜 가까이 분석 결과를 사용 합니다. 대용량 데이터 분석 회사가 새로운 데이터에서 새로운 통찰력을 얻을 수와 알려진된 비즈니스의 통합을 의미 합니다.

대용량 데이터에는 보고서에서 IDC에서는 대용량 데이터를 사용 하 여 상업적인 가치: 지도자와 다른 가장 큰 차이점은 새로운 데이터 형식에 대 한 소개. 새로운 분석 기법 및 새로운 데이터 형식 도입 하지 회사 그들의 기업에에서 있는 지도자가 될 가능성이 없습니다.

"지난 3 년 동안 생산 하는 데이터의 금액은 과거 40000 년에서 데이터의 금액 보다 더 큰 데이터 나이의 출현은, 의심의 여지가" Stephen Brobst, Teradata, 과거 미국 대통령 위원회에 컨설턴트 오바마 위원회의 대통령에서 최고 기술 책임자 말했다. 우리는 대 한 얼굴 변화를, 새로운 큰 데이터의 엔터 프 라이즈 개발, 긴급 작업을 될 것입니다 그리고 기존의 기술 페타바이트의 대규모 데이터 볼륨 처리 하기 어려운 되었습니다. 이 변화의 도전 기업 미래에 개발 프로세스 얼굴의 성공 이다. 이러한 새로운 데이터 패턴을 사용할 수 있는 기업만 지속 가능 하 고 중요 한 경쟁 우위를 구축할 수 있습니다. "

에서 "번호"

월마트-마트, 큰 데이터에 혜택을 최초의 회사 중 하나는 한 번 세계에서 가장 큰 데이터 웨어하우스 시스템 소유. 소비자 쇼핑 행동 같은 구조화 되지 않은 데이터를 분석 하 여 월마트-마트 최고 고객의 쇼핑 습관을 이해 하 고 "맥주와 기저귀"에 대 한 고전적인 비즈니스 사례를 만들어 내 고 있다 소매 되고있다. 빠르면 2007 년 월마트-마트 4Pb 이상의 대형 데이터 센터의 스토리지 용량을 내장. 경제학자는 월마트-마트는 167 시간 만큼 데이터 의회 도서관으로 2010 보고서에서 밝혔다.

중국 모바일 그룹 산 서 (주) 대용량 데이터 분석을 통해, 전체 사업 대상 모니터링, 조기 경보, 추적의 기업 운영. 처음에 시스템 자동으로 캡처 시장 변화 그리고 책임, 지정 된 사람에 게 가장 빠른 방법 그래서 시장에 대해 배워야 가능한 가장 짧은 시간에 그.

"포괄적인 방식으로, 비즈니스 정보를 얻을 하는 것이 중요 하다 고 가끔 그것 수 있습니다 심지어 파괴 하는 기존의 분석의 결론." "중국 모바일 그룹 산 서 (주)의 사업 지원 시스템 매니저" 왕 Feng 말했다. 예를 들어 고객이 시간에 최신의 노키아 휴대 전화, 월별 지불을 사용 하 여, 1 년에 3 번의 평균 WEP 및 MMS를 사용 하 여 고객 서비스를 호출 합니다. 전통적인 데이터 분석을 수행 하는 경우 매우 높은 고객 만족도, 고객의 매우 낮은 확률의 손실 수 있습니다. 사실, Weibo, 소셜 네트워킹 고객 데이터와 같은 새로운 소스를 포함 하는 컬렉션 때 고객의 실제 상황을 수 있습니다이: 고객 구매 해외 전화, 휴대 전화의 기능 중 일부는 자주 연결 하는 휴대 전화의 고정된 위치에서 국가에서 사용할 수 없습니다, MMS를 사용-그의 수 없습니다 경험 매우 가난 하다 손실 위험에 직면 하고있다.

"우리는 전통적인 데이터 원본의 경계를 깨는 소셜 미디어 데이터의 새로운 소스에 더 초점을 맞추고" 가능한 채널의 다양 한에서 많은 고객 정보를 가져오고 데이터에서 더 많은 가치를 발굴. 왕 Feng 말했다.

큰 데이터 사용자 동작 분석을 통해 인터넷 기업 일반적으로 먼저 시작 했다. "우리는 빅 데이터 분석 플랫폼 5 년 건축 전. 이 플랫폼에서이 베이의 비즈니스 혁신 및 이익 성장을 촉진 하기 위하여 구조화 및 구조화 되지 않은 데이터를 결합할 수 있습니다. "올리버 Ratzesberger,이 베이 분석 플랫폼의 수석이 사는 말했다.

자,이 베이 분석 플랫폼까지 100PB 나스닥 거래소에 데이터 처리의 일일 금액을 능가 하는 하루, 데이터의 처리 합니다. 사용자의 쇼핑 행동을 정확 하 게 분석 하기 위해이 베이 500 개 이상의 유형의 고객 행동의 추적 분석을 수행 하는 데이터를 정의 하 고 있습니다.

초기 시절에 ebay의 웹 페이지에 모든 기능을 변경 했다 보통 주로 제품 관리자의 개인적인 경험에 따라 기능 잘 알고 제품 관리자에 의해 결정 됩니다. 사용자의 행동 데이터의 분석을 통해 웹 페이지에 기능 수정 사용자에 의해 결정 됩니다. "언제는 좋은 아이디어 또는 아이디어, 우리는 테스트 하는 사이트에 사용자의 특정 범위를 선택 합니다." 이러한 사용자의 동작을 분석 하 여 아이디어 원하는 결과 가져온다 면 참조. 올리버 Ratzesberger 말했다.

더 중요 한 변화는 광고 비용에 반영 됩니다. Ebay는 되었습니다 지출 많은 돈 인터넷 광고, 웹 검색에서 몇 가지 키워드를 구매 하 고 ebay에 잠재 고객을 데리고 여. 입력 및 출력 이러한 키워드 광고의 측정, 하이 베이 완전히 닫힌된 최적화 시스템을 구축 했다. 이 시스템으로, 정확 하 게이 베이 각 키워드는 투자 수익률을 계산할 수 있습니다. 2007 년 이후 광고의 최적화를 통해 광고 비용의이 베이 판매 99%로 감소 되었습니다, 그리고 베스트 셀러 총 매출의 비율에 대 한 장미 32%를 차지 했다.

월마트-마트,이 베이 및 기타 주요 기업에서 큰 데이터의 혜택 역할 의심의 여지가 있다. IBM의 최근 "글로벌 CIO 설문 조사에서 Cio의 중요 한 계시" 지적 83%는 Cio의 비즈니스 인텔리전스 및 분석, 장기 계획을가지고 그리고 Cio는 애플 리 케이 션 보다 데이터에 더 많은 초점을 시작 하 고 있다. Itvalue 커뮤니티의 발견은 또한 중국 Cio의 57%는 애플 리 케이 션에 보다 데이터에 더 초점을 보여준다.

모든 이것은 대용량 데이터의 대중화에 대 한 정말 좋은입니다. 한편으로, 비즈니스 인텔리전스의 인기 기업 데이터의 중요성의 완전 한 이해 있도록 다른 한편으로, 소셜 미디어, 전자 상거래 및 인터넷의 것 같은 새로운 응용 프로그램의 엔터프라이즈의 원래 가치 사슬의 벽 깨진 있으며 원래 가치 체인의 각 링크의 데이터 분석 그들은 더 포괄적인 운영 및 운영 환경의 데이터 경계 휴식을 빅 데이터 전략을 사용 해야 합니다.

기업 IQ에 대 한 큰 데이터 이므로, 자연스럽 게 큰 데이터를 활용 하는 기업의 핵심 역량 된다. 이 기능에는 기업의 비즈니스 의사 결정을 지원 하 고 그들은 가까운 최적의 비즈니스 의사 결정 할 최고의 모델을 찾을 데 도움이 됩니다.

그러나, 큰 데이터를 활용 하는 능력 곧 제공 되지 않습니다. 그것은 소셜 미디어, 전자-상거래, 그리고 사물의 인터넷 같은 새로운 응용 프로그램에서 데이터를 얻기 위해 어려운, 전통적인 비즈니스 인텔리 전스 시스템 및 분석 소프트웨어 들은 비디오와 같은 대용량 데이터, 그림, 텍스트 및 기타 구조화 되지 않은 데이터 및 효과적인 분석 도구와 방법의 부족에 직면 하 여 무기력 합니다. 그것은 또한 큰 데이터 공급 업체에 대 한 광범위 한 이익 성장 포인트를 발견 했다.

2011 년 1 분기에 회사의 수익에 Teradata 2010 년 같은 기간에서 18% 성장 했다. 회사의 사장 겸 최고 경영자, 마이크 쾰러의 보기에서 큰 데이터 수요 시장의 강력한 성능을 수익 성장을 위한 중요 한 "이며 많은 회사가 관리 하 고 데이터 값을 추출 하는 기 하 급수적으로 성장 하 고 데이터의 전에 직면." 또한,와 같은 소스에서 새 데이터 요소 상호 작용 네트워크, 소셜 미디어, 모바일 컴퓨팅 및 센서를 사용 하 여 분석 혁신을 운전 하 고 우승 경쟁 기업에 대 한 새로운 기회를 제공. 이것은 우리가 좋은 위치는 데이터 웨어하우스의 확장성 및 관리의 복잡성에 대 한 매우 높은 요구 사항에. "

대용량 데이터 분석의 분야에서 우위를 강화 하기 위해 Teradata 또한 개성 있는 분석의 능력을 향상, SQL 분석의 제한 휴식과 기업 전체 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 애 스 터 데이터 회사 인수.

EMC는 중요 한 개발 전략으로 큰 데이터는 다른 IT 회사입니다. 2011 EMC 세계, 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 EMC에서 가장 자주 말한 단어를 되었다. EMC는 두 큰 데이터의 도움으로 레거시 저장소 공급 업체의 향후 전략을 재배치 하 고 클라우드 컴퓨팅을 하 고 싶어.

대용량 데이터 분야에서 IBM의 장점 Teradata 및 EMC 보다 더 포괄적입니다. IBM의 하드웨어와 소프트웨어에서 강점을 큰 데이터 솔루션-에 확장 되었습니다 IBM 엔드-투-엔드, 전반적으로 큰 데이터 솔루션을 제공 합니다. 그리고 예제에 추가 하는 큰 데이터 분석 솔루션에 대 한 IBM 뿐만 아니라 인간-컴퓨터 전쟁에서 로봇 "왓슨" 원.

또한, HP, 오라클 등 기업 또한 대용량 데이터 분야에서 중요 한 장점이 있다. 큰 데이터의 높은 기술 임계값 때문에 현재 상황에서 큰 데이터 분야에서 경쟁 하는 기업 데이터 저장, 분석 및 전통적인 장점가지고 다른 산업의 분야에서 아직도 있다.

점점 더 많은 공급 업체의 전반적인 솔루션 납품 용량, 기업 고객과 동시에 큰 데이터는 데이터 수집, 저장, 분석 및 많은 다른 기술과 컬렉션의 응용 프로그램에 포함 된다. 큰 데이터 수요의 폭발과 함께 그것은 주요 회사이 지역에서의 인수를 가속화할 것 이다, 그것의 일부 회사 제공 하는 단일 기술 솔루션, 그것은 취득의 운명을 탈출 하는 어려운 것 같다.

(책임 편집기: 루 광)